JP7068456B2 - 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置 - Google Patents

走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7068456B2
JP7068456B2 JP2020529829A JP2020529829A JP7068456B2 JP 7068456 B2 JP7068456 B2 JP 7068456B2 JP 2020529829 A JP2020529829 A JP 2020529829A JP 2020529829 A JP2020529829 A JP 2020529829A JP 7068456 B2 JP7068456 B2 JP 7068456B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
lane
traveling
road
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020529829A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2020012208A1 (ja
Inventor
晋 藤田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Renault SAS
Original Assignee
Renault SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Renault SAS filed Critical Renault SAS
Publication of JPWO2020012208A1 publication Critical patent/JPWO2020012208A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7068456B2 publication Critical patent/JP7068456B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/36Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3602Input other than that of destination using image analysis, e.g. detection of road signs, lanes, buildings, real preceding vehicles using a camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06Road conditions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001Planning or execution of driving tasks
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30Map- or contour-matching
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3807Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815Road data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3833Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3841Data obtained from two or more sources, e.g. probe vehicles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G06F15/16Combinations of two or more digital computers each having at least an arithmetic unit, a program unit and a register, e.g. for a simultaneous processing of several programs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/167Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/10Number of lanes
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/53Road markings, e.g. lane marker or crosswalk
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00Input parameters relating to data
    • B60W2556/40High definition maps
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00Input parameters relating to data
    • B60W2556/45External transmission of data to or from the vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Operations Research (AREA)

Description

本発明は、運転制御において参照される走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置に関する。
車載センサにより検知された車両周辺の三次元情報と三次元地図情報との差分情報を抽出し、差分情報が車載センサの取り付け位置などの車載センサの配置等に由来する固有の差分であると判断された場合には、車載センサにおいて検知された三次元情報を補正する技術が知られている(特許文献1)。
国際公開第2016/027394号
従来の技術では、抽出された差分情報が車両固有の差分の情報であると判断された場合には、車両周辺三次元情報を補正するための車両固有補正情報が生成されるものの、地図情報を補正する際に、他車両の車載センサの検知情報を用いる点に関しては検討がされていない。
本発明が解決しようとする課題は、他車両の検知情報を適切に用いて走行環境情報を生成することである。
本発明は、他車両の車載センサの検知情報に基づく第1情報をレーンごとに蓄積し、予め記憶された地図情報に含まれる第2情報を取得し、共通のレーンに関する第1情報と第2情報との差分を算出し、差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成することにより、上記課題を解決する。
本発明によれば、他車両の検知情報に基づく第1情報と、予め記憶された地図情報に基づく第2情報を合成して走行環境情報を生成するので、実際のレーンの状況が反映された走行環境情報を生成できる。
本実施形態に係る運転制御システムのブロック構成図である。 本実施形態に係る第1情報の一例を示す図である。 走行レーンと対象レーンとにずれが生じる場合を説明するための図である。 走行レーンと対象レーンの接続処理の一例を説明するための図である。 走行環境情報の生成処理の例を説明するための図である。 合成処理を説明するための第1の図である。 合成処理を説明するための第2の図である。 合成処理を説明するための第3の図である。 特定道路を説明するための図である。 特定道路ではない道路(非特定道路)を説明するための図である。 本実施形態の運転制御システムの制御手順を示すフローチャート図である。 図7に示す制御手順のステップS7のサブルーチンを示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、本発明に係る走行環境情報の生成方法及び走行環境情報生成装置を、運転制御システムに適用した場合を例にして説明する。
図1(FIG.1)は、運転制御システム1のブロック構成を示す図である。本実施形態の運転制御システム1は、走行環境情報生成装置100と、車載装置200と、運転制御装置400とを備える。運転制御システム1は、走行環境情報生成装置100が通信装置30を介して情報の授受が可能なサーバ300を備える。運転制御システム1、走行環境情報生成装置100、車載装置200、サーバ300、運転制御装置400及びこれらが備える各装置は、CPUなどの演算装置を備え、演算処理を実行するコンピュータである。本例では、走行環境情報生成装置100が、通信装置30を介して、車両に搭載された車載装置200と、サーバ300と、運転制御装置400と情報を授受し、協動するように構成した運転制御システムを例にして説明する。
走行環境情報生成装置100は、プロセッサ11、記憶装置20などのハードウェアが別々の装置に分散配置された構成をとることができる。プロセッサ11についても、各処理を実行させる機能を、異なる装置のプロセッサに実行させてもよい。各装置のプロセッサは、走行環境情報生成装置100のプロセッサ11の指令に基づいて、各処理を実行する。走行環境情報生成装置100は、その処理の一部分を実行させるために、運転制御装置400、車載装置200及び/又はサーバ300を用いてもよい。
車載装置200について説明する。
車載装置200は、自車両及び自車両周囲の状況に関する検知情報を取得し、外部へ出力する。車載装置200は、運転制御装置400の指令に基づいて、自車両を自律走行させる。本実施形態の車載装置200は、通信装置210、検知装置220、ナビゲーション装置230、記憶装置240、出力装置250、車両センサ260と、レーンキープ装置270、車両コントローラ280、駆動装置290及び操舵装置295とを備える。
通信装置210は、車載装置200の各装置間の通信と、外部のサーバ300との通信を実行する。車載装置200を構成する各装置は、相互に情報の授受を行うためにCAN(Controller Area Network)その他の車載LAN(通信装置210)によって接続されている。車載装置200は、車載LANを介して走行環境情報生成装置100、運転制御装置400と情報の授受を行うことができる。車載装置200は、無線通信を行う通信装置210を介して外部のサーバ300と情報の授受を行う。
検知装置220は、経路を走行する車両の周囲の検知情報を取得する。車両の検知装置220は、車両が移動する走行レーンの存在、位置及び領域を認識し、その周囲に存在する障害物を含む対象物の存在、存在位置及びその存在領域を検知する。特に限定されないが、検知装置220はカメラ221を含む。カメラ221は、例えばCCD等の撮像素子を備える撮像装置である。カメラ221は、赤外線カメラ、ステレオカメラでもよい。カメラ221は車両の所定の位置に設置され、車両の走行レーンのレーンマーカ、車両の周囲の対象物を撮像する。車両の周囲は、車両の前方、後方、前方側方、後方側方を含む。対象物は、路面に表記されたレーンマーカ、停止線などの二次元の標識を含む。対象物は三次元の物体を含む。対象物は、標識などの静止物を含む。対象物は、歩行者、二輪車、四輪車(他車両)などの移動体を含む。対象物は、ガードレール、縁石などの分離帯、信号、標識、表示装置を含む道路構造物を含む。
検知装置220は、画像データを解析し、その解析結果に基づいて車両が走行する走行レーン、及びその近傍のレーンの存在、位置、領域を認識する。検知装置220は、走行レーンのレーンマーカの有無、位置、種別を認識する。検知装置220は、対象物の存在、位置、占有領域、種別を認識する。
検知装置220はレーダー装置222を備える。レーダー装置222としては、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、超音波レーダー、レーザーレンジファインダーなどの出願時に知られた方式のものを用いることができる。検知装置220は、レーダー装置222の受信信号に基づいて対象物の存否、対象物の位置、対象物までの距離を検知する。検知装置220は、レーザーレーダーで取得した点群情報のクラスタリング結果に基づいて、対象物の存否、対象物の位置、対象物までの距離を検知する。
各車両の検知装置220の検知結果は、通信装置210を介して走行環境情報生成装置100又はサーバ300に送出される。各車両は、制御対象である自車両と自車両以外の他車両とを含む。他車両は、自律走行制御が実行中の車両以外の車両を含む。つまり、制御対象となっている自車両の過去の走行履歴に対応づけられた自車両も、本例の他車両に含まれる。走行環境情報生成装置100は、検知結果をサーバ300に送出するように車載装置200に指令することもできる。検知装置220は、検知結果に基づいて、各車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する第1情報を生成し、第1情報を、走行環境情報生成装置100(又はサーバ300)に送出してもよい。走行環境情報生成装置100の制御の下、サーバ300は、各車両の検知情報又は第1情報を、いわゆるプローブ情報324として管理する。
検知装置220は、位置検知装置223を備えてもよい。本例では、ナビゲーション装置230が備える位置検知装置231の検知結果を、第1情報の位置情報として取得する。第1情報の位置情報は、検知情報を取得した検知位置、又は第1情報が取得された取得位置と称することもある。
検知装置220は、高度道路交通システム(Intelligent Transport Systems:ITS)の外部装置から通信装置210を介して、走行レーン又は走行レーンを含む道路の情報を検知情報として取得し、これを走行環境情報生成装置100(又はサーバ300)に送出してもよい。
検知装置220は、要求に応じて、検知結果を、走行環境情報生成装置100、サーバ300、運転制御装置400へ出力する。本例では、走行環境情報生成装置100の制御の下、検知装置220は、第1情報をサーバ300へ逐次出力する。
他車両の検知装置220は、第1情報をサーバ300に送出する処理を行うが、走行制御の対象となる自車両の検知装置220は、第1情報をサーバ300から取得する処理を行うこともできる。サーバ300が、複数の車両から検知情報を収集し、蓄積している場合には、検知装置220は、他車両の検知情報をサーバ300から取得することもできる。自車両の検知装置220は、他車両の検知情報との差に基づいて、自車両の検知情報の正確性を判断することができる。
ナビゲーション装置230は、車両の現在位置から目的地までの経路を出願時に知られた手法を用いて算出する。算出した経路は、車両の運転制御に用いるために、運転制御装置400及び/又は車両コントローラ280へ送出される。算出した経路は、経路案内情報として後述する出力装置250を介して出力される。ナビゲーション装置230は、位置検知装置231を備える。位置検知装置231は、グローバル・ポジショニング・システム(Global Positioning System,GPS)の受信機を備え、走行中の車両の走行位置(緯度・経度/地図座標値)を検知する。現在位置情報は、検知情報としてプロセッサ11へ送出される。位置情報の算出には、測位衛星からの受信信号のほか、オドメトリ、方位センサ、車両センサ260の情報を用いてもよい。検知情報を取得したときの現在位置は、検知位置として第1情報に含まれる。第1情報を取得したときの現在位置は、取得位置として第1情報に含まれる。
ナビゲーション装置230は、記憶装置240にアクセスし、地図情報241、レーン情報242と、交通規則情報243を参照する。ナビゲーション装置230は、位置検知装置231により検知された車両の現在位置に基づいて、車両が走行する走行レーンを特定する。レーン情報242は、レーンを特定する識別情報を含む。走行レーンはユーザが指定した目的地に至る経路の一部であってもよいし、車両/ユーザの走行履歴に基づいて推測された目的地に至る経路の一部であってもよい。ナビゲーション装置230は、地図情報241等を参照して、車両が走行する走行レーンを特定する。
地図情報241は、高精度のデジタル地図情報(高精度地図、ダイナミックマップ)である。本実施形態の地図情報241は、運転制御装置400による運転制御処理において用いることができる。地図情報241は、後述する第2情報を含む。運転制御装置400は、ナビゲーション装置230が備える地図情報241を参照して運転制御を実行できる。通信環境が確保されることを前提に、地図情報241が車載されていることは必須ではない。このため、本明細書では、地図情報が配される可能性の有る構成を例示した。本実施形態の運転制御装置400は、走行環境情報生成装置100が提供する地図情報であれば、ナビゲーション装置230が備える地図情報241、走行環境情報生成装置100が備える地図情報21、又はサーバ300が備える地図情報321のいずれを用いることも可能である。
出力装置250は、ディスプレイ251、スピーカ252を備える。出力装置250は、運転制御に関する各種の情報をユーザ又は周囲の車両の乗員に向けて出力する。出力装置250は、走行レーンと地図情報241のレーンとのずれ量、第1情報及び/又は第2情報の変更内容、立案された運転行動計画、その運転行動計画に基づく運転制御に関する情報を出力する。出力装置250は、通信装置を介して、高度道路交通システムなどの外部装置に運転制御に関する各種の情報を出力してもよい。
車両センサ260は、舵角センサ261、車速センサ262、姿勢センサ263、明度センサ264を有する。舵角センサ261は、操舵量、操舵速度、操舵加速度などの情報を検知し、車両コントローラ280へ出力する。車速センサ262は、車両の速度及び/又は加速度を検知し、車両コントローラ280へ出力する。姿勢センサ263は、車両の位置、車両のピッチ角、車両のヨー角車両のロール角を検知し、車両コントローラ280へ出力する。姿勢センサ263は、ジャイロセンサを含む。明度センサ264は、車両の周囲の明るさを検知する。車両周囲の明るさは、検知情報の信頼度の算出に用いられる。
レーンキープ装置270は、カメラ221の撮像画像から走行レーンを検知する。レーンキープ装置270は、レーンのレーンマーカの位置と車両の位置とが所定の関係を維持するように車両の動きを制御する車線逸脱防止機能(レーンキープサポート機能)を備える。運転制御装置400はレーンの所定の横位置(例えば中央)を車両が走行するように、車両の動きを制御する。なお、レーンマーカは、レーンを規定する機能を有するものであれば限定されず、路面に描かれた線図であってもよいし、レーンの間に存在する植栽であってもよいし、レーンの路肩側に存在するガードレール、縁石、分離帯、歩道、二輪車専用道路などの道路構造物であってもよい。また、レーンマーカは、レーンの路肩側に存在する看板、標識、店舗、街路樹などの静止物であってもよい。
本実施形態の車両コントローラ280は、運転制御プロセッサ411が立案する運転計画に従って車両の運転制御を実行する。車両コントローラ280は、車両センサ260、駆動装置290、及び操舵装置295を動作させる。車両コントローラ280は、車両センサ260から車両情報を取得する。本実施形態の車両コントローラ280は、Electronic Control Unit:ECUなどの車載コンピュータであり、車両の運転/動作を電子的に制御する。車両としては、電動モータを走行駆動源として備える電気自動車、内燃機関を走行駆動源として備えるエンジン自動車、電動モータ及び内燃機関の両方を走行駆動源として備えるハイブリッド自動車を例示できる。なお、電動モータを走行駆動源とする電気自動車やハイブリッド自動車には、二次電池を電動モータの電源とするタイプや燃料電池を電動モータの電源とするタイプのものも含まれる。尚、レーンキープ装置270で実行する制御の内容は、車両コントローラ280で実行するようにしてもよい。
本実施形態の駆動装置290は、車両の駆動機構を備える。駆動機構には、上述した走行駆動源である電動モータ及び/又は内燃機関、これら走行駆動源からの出力を駆動輪に伝達するドライブシャフトや自動変速機を含む動力伝達装置、及び車輪を制動する制動装置などが含まれる。駆動装置290は、アクセル操作及びブレーキ操作による入力信号、車両コントローラ280又は運転制御装置400から取得した制御信号に基づいてこれら駆動機構の各制御信号を生成し、車両の加減速を含む運転制御を実行する。駆動装置290に制御情報を送出することにより、車両の加減速を含む運転制御を自動的に行うことができる。なお、ハイブリッド自動車の場合には、車両の走行状態に応じた電動モータと内燃機関とのそれぞれに出力するトルク配分も駆動装置290に送出される。
本実施形態の操舵装置295は、ステアリングアクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、ステアリングのコラムシャフトに取り付けられるモータ等を含む。操舵装置295は、車両コントローラ280から取得した制御信号、又はステアリング操作により入力信号に基づいて車両の進行方向の変更制御を実行する。車両コントローラ280は、操舵量を含む制御情報を操舵装置295に送出することにより、進行方向の変更制御を実行する。駆動装置290の制御、操舵装置295の制御は、完全に自動で行われてもよいし、ドライバの駆動操作(進行操作)を支援する態様で行われてもよい。駆動装置290の制御及び操舵装置295の制御は、ドライバの介入操作により中断/中止させることができる。
次に、運転制御装置400について説明する。
運転制御装置400は、制御装置410と、記憶装置420と、通信装置430を備える。出力装置を備えてもよい。出力装置は、先述した車載装置200の出力装置250と同様の機能を有する。制御装置410と、記憶装置420とは、有線又は無線の通信回線を介して互いに情報の授受が可能である。通信装置430は、車載装置200との情報授受、運転制御装置400内部の情報授受、外部装置と運転制御システム1との情報授受を行う。
制御装置410は、運転制御プロセッサ411を備える。運転制御プロセッサ411は、車両の運転計画の立案を含む運転制御処理を行う演算装置である。具体的に、運転制御プロセッサ411は、運転計画の立案を含む運転制御処理を実行させるプログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、このROMに格納されたプログラムを実行することで、制御装置410として機能する動作回路としてのCPU(Central Processing Unit)と、アクセス可能な記憶装置として機能するRAM(Random Access Memory)と、を備えるコンピュータである。
制御装置410は、運転制御処理において、走行環境情報生成装置100により生成された走行環境情報24を所定の処理周期で参照する。運転制御プロセッサ411は、生成された走行環境情報24を用いて運転制御処理を行う。
走行環境情報生成装置100について説明する。本実施形態の走行環境情報生成装置100は、制御装置10と、記憶装置20と、通信装置30とを備える。本実施形態の走行環境情報生成装置100の構成の形態は限定されず、その構成の一部を車両に搭載し、他の部分を別の装置に配置してもよい。走行環境情報生成装置100は、単体のハードウェアとして構成し、車載装置200、運転制御装置400、サーバ300に、各処理を実行させる態様としてもよいが、本実施形態では、通信ネットワーク上に分散して設ける。走行環境情報生成装置100の構成の一部は、車載装置200、運転制御装置400、サーバ300と情報の授受が可能な可搬の端末装置に適用してもよい。端末装置は、スマートフォン、PDAなどの機器を含む。
走行環境情報生成装置100の記憶装置20は、サーバ300に設けることができる。走行環境情報生成装置100は、複数の車両と通信を行い、各車両に第1情報をサーバ300に送信させ、サーバ300に第1情報を蓄積させる。
制御装置10は、走行環境情報24の生成処理を実行するプロセッサ11を備える。プロセッサ11は、走行環境情報24の生成処理を行う情報処理機能を備えた演算装置である。
プロセッサ11は、走行環境情報24を生成する処理を実行させるプログラムが格納されたROM(Read Only Memory)と、このROMに格納されたプログラムを実行することで、制御装置10として機能する動作回路としてのCPU(Central Processing Unit)と、アクセス可能な記憶装置として機能するRAM(Random Access Memory)と、を備えるコンピュータである。本実施形態の制御装置10は、上記機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行する。
走行環境情報生成装置100は、走行環境に関する第1情報を、通信ネットワークを介して他車両から取得する。第1情報は、他車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく、他車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報である。ここで、センサは、車載された検知装置220と車両センサ260を含む。自車両の過去の第1情報は、現在の自車両の走行制御に用いることができるので、「他車両」は、過去の時点における、現在における制御対象車両を含む。本実施形態では、現在制御対象となっている自車両以外の走行車両を「他車両」とする。
制御装置10は、第1情報の取得処理を実行する。第1情報は、他車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく情報である。プロセッサ11は、収集した各車両の第1情報を、レーンの識別情報に対応づけて記憶装置20(又はサーバ300の記憶装置320)に蓄積する。プロセッサ11により蓄積された第1情報は、走行環境情報の生成に用いられる。
車載のセンサは、検知装置220、車両センサ260を含む。検知情報は、後述する検知装置220のカメラ221の撮像画像及び撮像画像から得られた情報を含む。検知情報は、レーダー装置222の検知信号及び検知信号から得られた情報を含む。検知情報は、車両センサ260が検知した車両の挙動に関する情報を含む。検知情報は、現在位置情報を含む。現在位置情報は、検知装置220の位置検知装置223により検知されてもよいし、後述するナビゲーション装置230の位置検知装置231により検知されてもよい。
車載のセンサは、通信装置210を用いて高度道路交通システム(ITS:Intelligent Transport Systems)などの外部の情報提供システムが提供する検知情報を受信する受信装置224を含む。受信装置224は道路に設置されたカメラ装置の撮像画像を、近距離無線通信を介して取得してもよい。受信装置224は他車両の検知情報(撮像画像を含む)を、近距離無線通信を介して取得してもよい。他車両に搭載された受信装置224が受信する検知情報は、走行する他車両の現在位置における検知情報として用いられる。
制御装置10は、他車両の現在位量が属するレーンを他車両が走行する「走行レーン」を識別する。他車両の現在位置に基づいて走行レーンを識別し、走行レーンの走行位置を特定できる。走行レーンの位置は、カメラ221の撮像画像の座標、車両センサ260の車両の位置に基づいて判断してもよい。走行レーンは、ナビゲーション装置230の判断に基づいて特定してもよい。
本実施形態の第1情報は、他車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく、他車両が走行する走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報である。センサは、各他車両の検知装置220、車両センサ260、位置検知装置231を含む。第1情報は、他車両が走行する道路の走行レーン、その走行レーンを含む道路に関する情報である。第1情報の走行レーンに関する情報は、走行レーンを規定するレーンマーカ情報を含む。第1情報は、走行レーンに関する情報であって、走行レーンの識別情報を含む。第1情報は、走行レーンを含む道路に関する情報であって、走行レーンを含む道路の識別情報を含む。第1情報において、走行レーンの識別情報とその走行レーンを含む道路の識別情報とは対応付けられる。つまり、識別情報により走行レーンが特定されれば、走行レーンが属する道路に関する情報を取得できる。第1情報は、レーンマーカのほか、道路上、道路の周囲に存在する物体の情報も含む。例えば、信号機、標識、道路構造物の存否/位置情報を含む。第1情報の取得位置(検知位置)に対する信号機の位置を、第1情報に含ませることができる。第1情報は、レーンごと、検知位置ごとに整理することができる。
第1情報は、センサの検知情報に影響を与える情報、例えば、車両の属性情報、検知情報の取得条件、又は検知情報の信頼度の何れか一つ以上を含む。
車両の属性情報は、車両識別情報、車両のメーカー情報、車種情報、車両の年式情報、車両が備えるセンサのレイアウト情報(三次元位置情報を含む)、車両が備えるセンサの機種情報、車両が備えるセンサの個数、車両が備えるセンサの精度情報を含む。
取得条件は、検知情報を取得する際の条件である。取得条件は、取得日時、環境を含む。取得条件としての環境情報は、取得時の明度、取得時の天気、取得時の降雨量、取得時の降雪量を含む。
第1情報は、検知情報の信頼度を含む。信頼度は、第1情報を特定するレーンの走行回数、走行環境情報の生成回数、検知結果の分布度数の低さ(バラツキの低さ)などを含む。
走行制御の対象となる自車両の走行環境情報を生成するにあたっては、自車両と同じ属性の他車両の検知情報を用いることが好ましい。メーカー、車種、年式、センサのレイアウト等が異なると、検知情報の内容も異なるからである。言い換えると、メーカー、車種、年式、センサのレイアウト等が共通すれば、自車両の検知情報として他車両の第1情報の精度は高いと判断できる。自車両の走行環境情報を生成するにあたっては、取得条件が近似する条件下で取得された他車両の検知情報を用いることが好ましい。取得日時が古い場合は、検知する車両周囲の環境が変化している可能性があるからである。また、取得時が夜である(明度が低い)場合の検知情報は、取得時が昼間である(明度が高い)場合の検知情報とは異なる可能性がある。取得時の天候、降雨量、降雪量によっても検知情報が異なる。以上の理由から、本実施形態の第1情報に、属性情報、取得条件を含ませる。属性情報、取得条件に基づいて第1情報を絞りこむこともできる。例えば、制御対象となる自車両から走行環境情報のリクエストを受け付けた場合に、その時刻を含む時間帯の第1情報を抽出し、その第1情報を走行環境情報の生成に用いるようにしてもよい。昼間には昼間の検知結果が用いられ、夜間には夜間の検知結果が用いられるようにする。
第1情報に検知情報の信頼度を含ませることにより、その検知情報の信頼度を評価できる。走行回数が多い場合には、検知情報の取得数が多くなるため、ばらつきなどを排除した信頼度の高い検知情報を得ることができる。例えば、走行回数に応じた複数の検知情報に基づいて、代表値(平均値、中央値、最頻値)を求めることができる。同様に、走行環境情報の生成回数が多い情報については、最終的に走行環境情報が生成され、利用された実績に基づいて、第1情報の信頼度を評価することができる。このように、走行回数(サンプル数)が多い第1情報、走行環境情報の生成処理において採用回数の多い第1情報は、信頼度が高いと評価できる。第1情報の信頼度は、サンプル数、分散度、ばらつきの程度などに基づいて算出された値により、定量的に評価できる
各車両から得られた情報は、プローブ情報324としてサーバ300の記憶装置320に逐次蓄積される。他車両から収集した第1情報も、サーバ300の記憶装置320に記憶される。
図2(FIG.2)は、第1情報を含むプローブ情報324の一例を示す。
図2に示すように、各車両A1~ANの各車載装置200から第1情報を収集する。第1情報にはレーン識別情報が付されているので、プロセッサ11は、サーバ300の記憶装置320のプローブ情報324を参照し、レーン識別情報をキーとして第1情報をソートすることができる。これにより、プロセッサ11は、レーン識別情報に属性情報、取得条件、信頼度が対応づけられた第1情報を取得する。図2に示す情報の第1情報には、過去の走行履歴に基づく自車両B´の第1情報も含まれる。現在走行中の自車両Bの第1情報も逐次サーバ300に送信される。
プローブ情報324は、走行制御の対象である自車両Bの検知情報に基づく第3情報を含む。
プロセッサ11は、第3情報を取得する。第3情報は、自車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく、自車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報である。第3情報は、第1情報と同様に、車両の属性情報、検知情報の取得条件、検知情報の信頼度を含む。属性情報、取得条件、信頼度の内容は、第1情報のそれらと同様である。第1情報の車両の属性情報、検知情報の取得条件、検知情報の信頼度は、第3情報の車両の属性情報、検知情報の取得条件、検知情報の信頼度と対比が可能である。つまり、第1情報の車両の属性情報と、第3情報の車両の属性情報とを比較して、その共通度を算出できる。属性情報の各項目(メーカー、車種、年式)が一致するか否かを判断し、各項目の一致に配点を与えて、その共通度を算出してもよい。属性情報の各項目(センサの数、センサのレイアウト、センサの精度)の差を求め、各項目の差に重みづけを与えて、その共通度を算出してもよい。同様に、取得条件の各項目の一致又は差分に基づく配点を算出し、取得条件の共通度を算出してもよい。なお、現在、制御対象となっている自車両Bの第3情報は、第1情報との合成には用いない。
第3情報は、レーンを特定するレーン識別情報を含む。第1情報もレーン識別情報を含む。プロセッサ11は、第3情報に含まれるレーン識別情報を用いて、自車両の走行レーンに対応する、第1情報を抽出できる。第1情報及び第3情報は、走行レーンの周囲の対象物の位置を含む。自車両と同様の検知精度の他車両の第1情報を抽出するという観点から、同一の対象物の検知結果を比較して第1情報を抽出してもよい。例えば、第3情報を基準とする値域に属する第1情報を抽出してもよい。プロセッサ11は、第3情報との共通度、属性、取得条件が所定の閾値以上である第1情報を、走行環境情報の生成に用いる。異なる観点から、同一対象物(例えば位置・形状が特定された標識)についての検知情報を解析し、所定の標準偏差の範囲に第3情報が属する場合には、その第1情報を走行環境情報の生成に用いるようにしてもよい。これにより、自車両が実際に走行する走行レーンの状況に合致した第1情報を抽出し、そのような第1情報を用いて走行環境情報を得ることができる。この手法については後述する。
次に、第2情報について説明する。
走行環境情報の生成において、プロセッサ11は、第2情報を参照する。本実施形態では、記憶装置20に記憶された地図情報21を参照して、道路のレーンに関する第2情報を取得する。第2情報を取得するために参照する地図情報は、走行環境情報生成装置100が備える地図情報21であってもよいし、サーバ300が備える地図情報321であってもよいし、車載装置200が備える地図情報241であってもよい。
第2情報は、道路のレーンに関する情報である。第2情報は、道路が備える複数のレーンから一の対象レーンを特定するための識別情報を含む。第2情報は、道路の各レーンのレーンマーカ情報を含む。各レーンのレーンマーカ情報とは、レーンマーカの位置、態様又は属性の情報である。第2情報は、地図情報21の一部の情報又は全部の情報である。
本実施形態の記憶装置20は、地図情報21、レーン情報22、交通規則情報23を記憶する。地図情報21は、高精度のデジタル地図情報(高精度地図、ダイナミックマップ)である。本実施形態の地図情報21は、運転制御装置400の運転制御処理において用いられる。地図情報21は、二次元の情報及び/又は三次元の情報を有する。
本実施形態では、地図情報21が走行環境情報生成装置100の記憶装置20に格納された態様を説明するが、地図情報21は、車載装置200の記憶装置240に記憶されてもよいし、通信装置30を介して読み/書き可能なサーバ300の記憶装置320に記憶されてもよいし、運転制御装置400の記憶装置420に記憶されてもよい。図1には、複数の地図情報(21、241)、レーン情報(22、242)、交通規則情報(23、243)を示すが、これらのうちの少なくとも一つをアクセス可能な状態で構成することができる。
一の道路が複数のレーンを備える場合には、それら複数のレーンから一の対象レーンを識別するための識別情報を含む。各レーンは、緯度・経度などの位置情報(地図座標値)により特定されるとともに、いずれのレーン(第N番目)であるかを識別情報により特定される。道路に複数のレーンが属する場合には、各レーンと、そのレーンが属する道路とは識別情報により対応づけられる。地図情報21は、単一の各レーンを特定する識別情報と、各レーンの接続先のレーンを識別する接続先レーン情報とを有する。
本実施形態における「レーン」は、道路の延在方向に沿って存在する車両が走行可能な領域である。道路が並列された複数のレーンを有する場合には、各「レーン」は道路の幅員方向に沿う位置(座標)の差異によって識別することができる。また、レーンは、一又は複数のリンクを含む。リンクはレーン上において、レーンの延在方向に離隔した2つの端点であるノードによって区切られる。道路に並列配置されたレーンに対応するリンクは、道路の幅員方向に沿う位置(座標)によって識別することができ、かつ、道路の延在方向に沿う位置(座標)によって識別することができる。
本実施形態の地図情報21は、各レーンを特定する識別情報、次に連なるレーンを特定する情報を有する。地図情報21は、運転制御装置400の読み込み処理を許容する。運転制御装置400は、自動運転制御処理において、地図情報21を参照することにより、目標とする経路に沿って車両を自律的に移動(運転)させること、及び、車両が走行するレーンを予測することができる。
地図情報21は、レーン情報22を含む。地図情報21に含まれる各道路は、緯度・経度などの位置情報(地図座標値)により特定されるとともに、道路を特定する識別情報により特定される。レーン情報22は、道路の識別情報に対応づけられた、道路種別情報、道路属性情報、道路の幅員情報、道路形状情報(曲率半径、交差点構造など)、道路上の交点(合流点、分岐点)の情報、道路の上り/下り情報、レーン数情報、上りレーン数情報、下りレーン数情報、道路のレーンマーカ(境界)の情報(破線、実線、色、植栽、ガードレール、構造物種別、ブロック、点灯式表示など)を含む。レーン情報22は、レーンの識別情報に対応づけられた、レーン種別情報(分岐、合流、交差)、レーン属性情報(右折レーン、左折レーン、直進レーンなど)、レーンの幅員情報、レーン形状情報(曲率半径、交差点構造など)、レーン上の交点(合流点、分岐点)の情報、レーンの上り/下り情報、隣接するレーン数情報、上りのレーン数情報、下りレーン数情報、レーンのレーンマーカ(境界)の情報(破線、実線、色、植栽、ガードレール、構造物種別、ブロック、点灯式表示など)を含む。
また、地図情報21は、交通規則情報23を含む。交通規則情報23は、経路上における一時停止、駐車/停車禁止、徐行、制限速度などの車両が走行時に遵守すべき交通上の規則である。交通規則情報23は、一方通行、進入禁止、一時停止、進行の優先関係、追い越しの可否(隣接レーンへの進入の可否)、駐車禁止、駐車許可などの情報を含む。各規則は、地点(緯度、経度)ごと、リンクごと、レーンごとに定義される。交通規則情報23には、道路側に設けられた装置から取得する交通信号の情報を含めてもよい。
制御装置10は、上述した記憶装置20に記憶された地図情報21を参照して、道路のレーンに関する第2情報を取得する。
第2情報は、レーンマーカの座標値などの位置情報、レーンマーカが実線、破線、黄色などの線の態様を識別するための情報、及びレーンマーカが縁石・植栽・ガードレールなどの分離帯の構造物の態様を識別するための情報のうちの何れか一つ以上の情報である。レーンマーカ情報は、各レーンの位置(第N番目・右側/左側)の識別情報が付される。これにより、第N番目のレーンのレーンマーカの態様と、レーンの右側のレーンマーカの態様と、レーンの左側のレーンマーカの態様を特定できる。つまり、地図情報21には、各レーンについて、左側のレーンマーカが実線であり、右側のレーンマーカが縁石であるといったレーンマーカの組み合わせの情報が、第2情報としてレーンごとに格納されている。
第1情報の走行レーンの識別情報と、走行レーンに対応する第2情報の対象レーンの識別情報とは対応づけが可能である。一の走行レーンAに関する第1情報の識別情報から、その走行レーンAに対応する地図情報上の走行レーン(対象レーン)B及びその走行レーン(対象レーン)Bの第2情報を抽出することができる。例えば、制御装置10は、第1情報の位置情報、または第1情報の撮像画像に含まれる道路案内標識、または走行レーンに対応する第2情報の対象レーンの識別情報などに基づいて他車両が走行する走行レーンが属する道路を特定する(道路の識別情報を得る)。さらに、第1情報の撮像画像に含まれる先行車両の車列画像から他車両が走行する走行レーンを特定する(走行レーンの識別情報を得る)。制御装置10は、記憶装置20に記憶されたレーン情報22から、走行している道路の識別情報及び走行レーンの識別情報を読み込む。
走行環境情報生成装置100のプロセッサ11は、走行環境情報24を生成する。
プロセッサ11は、第1情報に対応づけられたレーンと、第2情報に対応づけられたレーンとが共通するか否かを判断する。レーンが共通するか否かは、各レーンに付された識別情報に基づいて判断できる。第1情報は、他車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報であり、走行レーンを識別する情報を含む。第2情報は、道路のレーンに関する情報であり、各レーンを識別する情報を含む。プロセッサ11は、あるレーンAに関する第1情報をプローブ情報324から抽出し、レーンAに関する第2情報を地図情報21から抽出する。
プロセッサ11は、共通のレーンに関する第1情報と第2情報との差分を算出し、差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成する。本実施形態の走行環境情報24は、自動運転を含む走行制御処理において利用される。
本実施形態の走行環境情報24は、第1情報と第2情報を合成(composite)して、生成される(generate/provide/form)。第1情報は、他車両の検知装置220により検知された現実の実環境(走行中の環境)に関する情報である。第2情報は、地図情報21から取得されるレーンに関する情報である。走行環境情報24は、第1情報と第2情報とが一つの情報に編集され、運転制御装置400が参照可能な情報である。
このように、他車両の検知情報に基づく第1情報と地図情報21の第2情報との差分に基づいて、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成するので、現実の状況を考慮した走行環境情報24を得ることができる。第1情報の走行レーンの形状と第2情報の地図情報における走行レーンの形状とは一致することが理想的であるが、そのような場面は稀である。他車両の検知情報に基づく第1情報は実際の走行環境を反映した情報である。第1情報と第2情報とを合成することにより、整合性の高い地図情報に走行レーンの実際の環境を反映させた走行環境情報24を得ることができる。
他車両の検知情報に基づく第1情報を用いるので、自車両の検知情報に基づく第3情報が取得されなくても、走行環境情報24を得ることができる。また、同一の走行レーンを複数の他車両が走行する可能性が高い。複数の他車両の検知情報を用いればより正確な第1情報、走行環境情報を得ることができる。
プロセッサ11は、蓄積されたプローブ情報324から得られた第1情報のうち、自車両の状況を示す情報として適した情報を抽出する。
プロセッサ11は、自律走行制御の対象である自車両の第3情報を取得する。第3情報は、先述したように、自車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく、自車両の走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報である。プロセッサ11は、第3情報との共通度が所定の評価値以上である第1情報を抽出する。プロセッサ11は、第1情報と第3情報に含まれる、レーンの識別情報及び/又は位置情報を比較し、第3情報のレーンの識別情報及び/又は位置情報と共通度が所定の評価値以上である第1情報を取得する。位置情報は車両の位置、対象物(車両外の物体)の位置、レーンマークの位置を含む。複数の第1情報の検知結果を統計処理し、その検知結果の標準偏差内に第3情報の検知結果が含まれる場合には、第1情報は、第3情報の代替情報として高い精度であることが判断できる。例えば、複数の他車両が検知した複数の第1情報に含まれる信号X(同一信号)の位置を統計処理し、その代表値と自車両が検知した信号Xの位置との差が所定値未満であれば、第1情報と第3情報との共通度は高いと判断できる。そのような第1情報に基づく走行環境情報は精度が高い(第3情報との誤差が低い)と判断できるので、自車両の自律走行に有用な情報として利用できる。
第3情報は自車両の走行レーンの走行環境に関する情報であり、第1情報は他車両の走行レーンの走行環境に関する情報である。第3情報と共通度が高い第1情報は、自車両の走行レーンと同じ走行レーン又は同一乃至近傍の位置を過去に走行した他車両から得られた情報であると予測できる。つまり、抽出された第1情報は、自車両の走行シーンを正確に示す情報と評価できる。他車両から得た第1情報であるものの、自車両の走行制御に適した情報であると判断し、取得した第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。
このように、他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報と所定の評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両の走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成することができる。自車両一台の検知情報の精度には限界がある。走行時における一回の走行により得られた検知情報に基づいて、その情報が正しいか否かの判断は困難である。本実施形態では、複数の他車両による複数の検知結果(情報)を利用して走行環境情報を生成するので、自車両の検知情報のみではできない、検知範囲の拡大、検知情報の確からしさの確認などをすることができる。つまり、自車両のセンサの検知能力を超えた検知情報を得ることができる。
本実施形態では、第1情報には他車両の属性情報を含ませ、第3情報には自車両の属性情報を含ませる。プロセッサ11は、自車両の属性情報との共通度が所定の属性評価値以上である属性情報を有する第1情報を抽出し、抽出された第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。上述したとおり、車両の属性情報は、車両識別情報、車両のメーカー情報、車種情報、車両の年式情報、車両が備えるセンサのレイアウト情報(三次元位置情報を含む)、車両が備えるセンサの機種情報、車両が備えるセンサの個数、車両が備えるセンサの精度情報を含む。これらの属性情報については、予め共通性に基づいて値を付して、その差が所定値未満であるときに共通性が高いと判断する。
このように、他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報の属性情報と所定の属性評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両と属性が共通する他車両が実際に検知した走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成することができる。
本実施形態では、第1情報には第1情報を取得したときの取得条件を含ませ、第3情報には第3情報を取得したときの取得条件を含ませる。プロセッサ11は、取得条件と共通度が所定の取得評価値以上の取得条件において取得された第1情報を抽出し、抽出された第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。上述したとおり、取得条件は、検知情報を取得する際の条件である。取得条件は、取得日時、環境を含む。取得条件としての環境情報は、取得時の明度、取得時の天気、取得時の降雨量、取得時の降雪量を含む。これらの取得条件については、予め共通性に基づいて値を定義して、その差が所定値未満であるときに共通性が高いと判断する。取得条件が共通する場合には、自車両の検知情報として第1情報の精度は高いと評価することができ、そのような第1情報を用いることにより、信頼性の高い走行環境情報を得ることができる。
このように、他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報を取得したときの取得条件と所定の取得評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両と検知情報の取得条件が共通する他車両が実際に検知した走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成することができる。
本実施形態では、第1情報には第1情報の信頼度を含ませる。プロセッサ11は、信頼度が所定の信頼評価値以上である第1情報を抽出し、抽出された第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。上述したとおり、信頼度は、第1情報を特定するレーンの走行回数、走行環境情報の生成回数、分布度数の低さ(バラツキの低さ)などを含む。これらの信頼度については、予め信頼度に基づいて値を定義して、その差が所定値未満であるときに共通性が高いと判断する。
このように、他車両の第1情報のうち、信頼度が信頼評価値以上の第1情報を抽出し、抽出された第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両の走行レーンの走行環境が反映されるとともに、信頼度の高い走行環境情報を生成することができる
本実施形態の走行環境情報24は、第1情報と第2情報を合成して生成される。第1情報と第2情報との合成処理は、第1情報と第2情報の接続処理、統合処理又は変更(修正)処理を含む。
接続処理は、第1情報に含まれる走行レーンに関する情報と、走行レーンを含む領域に関する情報と第2情報に含まれるレーンに関する情報又はレーンを含む領域に関する情報(地図情報を含む)とを、情報の連続性が維持されるように繋げる処理である。
統合処理は、第1情報に含まれる走行レーンに関する情報と、走行レーンを含む領域に関する情報と第2情報に含まれるレーンに関する情報又はレーンを含む領域に関する情報(地図情報を含む)を、情報の連続性が維持されるように纏める/集約する/重畳させる処理である。
修正処理は、第1情報若しくは第2情報の内容、第1情報及び第2情報の内容を変更し、第1情報又は第2情報の何れか一方の情報を、第1情報又は第2情報に基づいて変更・修正をする処理である。本実施形態では、検知情報に基づく第1情報を、実空間の環境が反映された情報(現実の状況に近似した走行環境を示す情報)であるとして評価し、第1情報を基準として第2情報の内容を修正(変更)するようにしてもよい。
合成処理においては、両情報の接続処理、両情報の統合処理、及び修正処理の何れか一つの処理又は二つ以上の処理が組み合わされて実行される。合成処理は、走行レーンに関する情報の連続性が保たれるように行われる。走行レーンの位置がずれたり、走行レーンのレーンマーカの情報が途切れたりしないように、第1情報と第2情報を合成する。
第1情報と第2情報との合成により生成された走行環境情報の連続性を担保する観点から、プロセッサ11は、走行レーンと、走行レーンに対応する地図情報21の対象レーンとが接続するように第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。理想的には、走行レーンと対象レーンとは同一の形状であるから、滑らかに接続できることが期待される。走行レーンと対象レーンとが接続できれば、第1情報と第2情報の連続性は確保できる。プロセッサは、走行レーンを含む第1情報の座標と対象レーンを含む地図情報21の座標を対比して、走行レーンと対象レーンの接続地点を算出する。接続地点を算出できた場合に、走行レーンと対象レーンを接続して走行経路を算出する。この走行経路は、制御対象となる自車両を自律走行させる場合の移動経路として用いることができる。走行経路は、走行レーンと対象レーンの接続地点を含む経路である。
走行環境情報における走行経路の連続性という観点から、他車両のセンサの検知情報に基づく第1情報と、高精度の地図情報21に基づく第2情報とを適切に合成できる。地図情報21を参照しつつ、現実の状況が反映された走行環境情報及び走行経路を得ることができる。
なお、接続地点よりも遠方(他車両の進行方向側)の走行経路は、予め準備された地図情報21に基づく第2情報に基づく対象レーンとし、接続地点よりも近傍(他車両の検知位置側)の走行経路は、他車両のセンサの検知結果に基づく第1情報の走行レーンとしてもよい。現実の走行環境を考慮しつつ、地図情報21の対象レーンを用いることにより、他車両の第1情報の取得位置から遠方に至る走行経路を得ることができる。自車両を自律走行させるための高精度な走行経路を得ることができる。
プロセッサ11は、第1情報と、第1情報に基づいて取得可能な走行環境よりも遠方の位置に存在するレーンに関する第2情報とを取得する。第1情報は、他車両の車載センサの検知情報から得る。車載センサの検知範囲(距離)は有限であり、離隔した位置の経路に関する第1情報を得られない場合がある。一方、第2情報は予め準備された地図情報21であり、他車両から離隔した位置の走行環境を取得できる。プロセッサ11は、他車両の近傍の走行環境に関する第1情報と、他車両から遠方の走行環境に関する第2情報とを取得し、走行レーンと対象レーンとが接続するように第1情報と第2情報とを合成することにより、近傍から遠方に至るまでの走行経路についての走行環境情報を得る。走行レーンと対象レーンとを接続させるので、センサの検知情報に基づく第1情報と、高精度の地図情報21に基づく第2情報とを、連続性を保った状態で合成できる。近傍における現実の状況が反映された走行環境情報を尊重しつつ、遠方についても地図情報21を参照した正確な走行経路を得ることができる。得られた走行経路は、自車両の自律走行の経路として用いることができる。
制御装置10の処理内容について説明する。制御装置10は、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成する。生成した走行環境情報24は、記憶装置20に記憶させてもよいし、アクセス可能な車載装置200の記憶装置20に記憶させてもよい。
以下、第1情報と第2情報の合成処理について説明する。
第1情報と第2情報との差分を算出し、差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成する。第1情報も第2情報も共通する(同じ)レーンに関する情報を含み、制御装置10は、共通するレーンに関する情報同士を合成する。第1情報はセンサの検知情報をソース(情報源)とし、第2情報は地図情報21をソースとする。
制御装置10のプロセッサ11は、共通のレーンに関する第1情報と第2情報との差分を算出する。プロセッサ11は、差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成する。差分は、第1情報と第2情報とのずれ量である。
合成処理は、第1情報の走行レーンと第2情報の対象レーン(走行レーンに対応する地図情報上のレーン)とを接続する処理を含む。合成処理は、第1情報に基づいて第2情報を変更する処理を含む。本実施形態では、実際に検知された検知情報を優先し、検知情報に基づく第1情報を基準に第2情報を修正(変更)する。修正(変更)処理においては、第2情報の対象レーンの位置を、第1情報の走行レーンの位置を基準にシフト(修正又は変更)させる処理を含む。
第1情報と第2情報の合成処理により、第1情報と第2情報とを統合することができるので、第1情報と第2情報を用いて走行環境情報24を生成できる。第1情報と第2情報のいずれか一方のデータ数/データ量が不十分(少ない)場合であっても、他方の情報を用いて補足して走行環境情報24を生成できる。走行環境情報24は、走行レーン(経路)を少なくとも含む。走行環境情報24に含まれる走行レーンは、実際の環境が反映されたレーンである。
検知装置220を含むセンサの検知範囲は有限であるため、第1情報は他車両から所定距離の範囲(近傍)についての情報である。これに対し、第2情報は地図情報21に基づく情報であり、相対的に広範囲の情報である。本実施形態では、第1情報と第2情報を正しい対応づけ(位置のマッチングを含む)において正確に合成(統合)できる。長い経路に渡る適正な走行経路の算出が可能となる。この走行経路に基づいて自律走行をする場合には、運転計画が何度も変更されることが抑制され、車両をスムーズに移動させる制御を実行できる。
合成処理(統合処理)は、第2情報の変更(修正)処理を含む。第2情報に関する地図情報21を第1情報に基づいて、変更(修正)できるので、実際の他車両の周囲の環境が反映された走行環境情報24を生成できる。本実施形態においては、他車両の検知情報に基づく実際の走行環境に関する第1情報を「真」の情報として仮定する。この仮定によれば、第1情報に基づく第2情報の変更処理は、真の情報に従う修正(訂正)処理と表現できる。
本実施形態では、検知情報に基づく第1情報に基づいて、第2情報を変更(修正)することにより、実際に検知された実在の環境が反映された走行環境情報24に基づく走行制御を実行できる。実在の環境に応じた走行環境情報24に基づく走行制御は、走行経路の変更や訂正の必要が低いため、余計な操舵や加減速が行われることを抑制できる。これにより、目的地に至る走行時間の短縮、燃料消費量の低減を実現できる。
制御装置10は、第1情報と第2情報との差分を算出し、差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成する。制御装置10は、情報の対象(レーン/位置)が共通する第1情報と第2情報との差分が第1閾値以上である場合に、第1情報と第2情報を合成する。差分が第1閾値未満であれば、合成の必要は無いと判断する。また、制御装置10は、情報の対象(レーン/位置)が共通する第1情報と第2情報との差分が第2閾値(>第1閾値)未満である場合に、第1情報と第2情報を合成する。差分が第2閾値以上であれば、第1情報と第2情報とが同一の対象(レーン/位置)に関する情報ではない可能性があるからである。差分を評価する閾値は、第1情報と第2情報の精度、道路又はレーンの属性(高速道路、細街路など)に応じて適宜に定義される。
合成処理は、第1情報と第2情報の接続処理を含む。第1情報はセンサの検知情報をソースとするのでその範囲はセンサの検知能力により限定される。第2情報は地図情報21をソースとするのでその範囲は限定されない。自律走行においては目的地に至るまでのリンクの情報が必要となる。第1情報と第2情報を接続することにより、センサの検知範囲を超えた範囲の走行環境情報24を得ることができる。
合成処理は、第1情報と第2情報の統合処理又は重畳処理を含む。第1情報は他車両の走行時における実空間の情報である。第1情報はセンサの検知情報をソース(情報源)とするので、地図情報21よりも現実の状況を反映していると予測できる。第2情報は過去の計測情報に基づいて、各計測情報の整合が図られた地図情報21をソースとするので、走行中の車両の姿勢による状況の変化や、一時的な経路の変更(障害物の存在・工事など)は反映されない。自律走行においては、自車両の姿勢の影響を考慮したほうがスムーズな運転ができ、一時的な変更であっても変更後の経路に沿って自車両を移動させるように運転計画を変更する必要がある。第1情報と第2情報を統合することにより、実際に走行する他車両のセンサにより検知された実空間の情報と地図情報21との両方が考慮された自動運転制御を実行できる。
検知条件が理想的であり、他車両の状況が想定したモデルと一致するものであれば、第1情報と第2情報との差は小さく(例えば第1閾値未満)なり、第1情報と第2情報とを合成しなくても地図情報21を用いて自動運転制御は適切に実行される。しかし、そのような状況は稀であるから、第1情報と第2情報を対応づけ、これらを合成した走行環境情報24を生成する。特に限定されないが、第1情報と第2情報との差分が第1閾値よりも大きい第2閾値以上である場合に、第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成してもよい。第1情報と第2情報との差異が第2閾値以上である場合に、接続・統合・重畳の処理のいずれかを含む合成処理を行い、新たな走行環境情報24を作成する。作成した走行環境情報24は記憶装置20に記憶する。走行環境情報24は地図情報21に重畳させて記憶してもよい。走行環境情報24は運転制御装置400の自動運転制御処理において用いられる。
ところで、人間の操作を求めることなく車両が自律的に経路を走行する高レベルの自動運転を行うためには、車両が現在走行する実空間における走行レーンを正確に認識するとともに、基準とする地図情報21の座標上の走行レーンを正確に認識する必要がある。自動運転制御は、認知、判断、操作の処理を基本とする。認知処理の精度は、自動運転制御の精度に影響を与える。認知処理においては、現実の状態を正確に認知すること(検知情報の精度)、参照するべき情報(地図情報、リンクの情報)を正確に特定することが、その精度を向上させる。
制御装置10は、地図情報21を参照し、第1情報に基づいて走行レーンに対応する対象レーンを特定する。制御装置10は、第1情報と第2情報との位置に関する差分に基づいて、走行レーンと、走行レーンに対応する地図情報21の対象レーンとを接続する。制御装置10は、走行レーンの位置情報である第1情報と地図情報21の対象レーンの位置情報である第2情報との差分を算出し、走行レーンの位置の差分がレーン同定のための同定閾値未満である対象レーンを走行レーンと接続して走行環境情報24を生成する。
また、第2情報が第1情報と同値になるように、第2情報を修正して、第1情報と第2情報を合成してもよい。第2情報を第1情報に合致させるように修正する。つまり、第1情報と一致するように第2情報を変更する。これにより、現実の検知情報を尊重した走行環境情報24を取得できる。
図3A,図3Bに基づいて、走行レーンと対象レーンとの接続処理の手法を説明する。
図3A(FIG.3A)の上側の(3a)に示す図は、車両V1の車載装置200の検知情報に基づいて制御装置10が判断した車両V1が走行する走行レーンL1を示す。制御装置10は、走行レーンL1が、左側の実線のレーンマーカLELと右側の破線のレーンマーカLEMとに区切られたレーンであることを認識する。この認識処理は運転制御装置400の制御装置410により実行されてもよい。
図3Aの下側の(3b)に示す図は、走行レーンL1に対応する地図情報21における対象レーンLMを示す。図3A(3b)は対象レーンのレーンマーカを(3a)に示した走行レーンL1のレーンマーカに重畳して示す。制御装置10は、検知情報に基づく走行レーンL1の位置情報と、地図情報の対象レーンLMの位置情報とを、共通の座標に座標変換して差分を算出する。図3A(3b)において、地図情報21のレーンマーカ(第2情報)は、検知情報に基づくレーンマーカ(第1情報)よりも相対的に細い線で示す。制御装置10は、地図情報21を参照し、車両V1の対象レーンLMは、左側のレーンマーカLMLと右側のレーンマーカLMMとに区切られたレーンであることを認識する。
図3B(FIG.3B)の(3c)に示すように、検知情報に基づく走行レーンL1のレーンマーカLEM及びLELと、地図情報21の対象レーンLMのレーンマーカLMM及びLMLとの間には、道路幅(図中Y方向)に沿って距離dだけずれている。この距離dがゼロとなるように、走行レーンL1と対象レーンLMとを接続して、第1情報と第2情報とを合成する。同図(3d)に示すように、制御装置10は、対象レーンLMのレーンマーカLMR,LMM、LMLを+X方向に沿って距離dに対応する距離だけシフトさせる。制御装置10は、このように変更された第2情報が含まれるように走行環境情報24を生成し、記憶装置20に記憶する。
図4(FIG.4)は、交差点における第1情報と第2情報のずれを説明するための図である。同図における(4a)は、検知情報に基づいて認識された走行レーンL1である。図4の上側の(4a)の状態を認識するためには、検知情報のみではなく、地図情報21を参照してもよい。図(4b)は、地図情報21における、走行レーンL1に対応する対象レーンLMを含む対象道路のレーンマーカを、(4a)に示された走行レーンL1のレーンマーカに重畳させて示す図である。(4b)に示すように、検知情報に基づく走行レーンL1のレーンマーカLEM及びLEと、地図情報21の対象レーンLMのレーンマーカLMM及びLMLとの間には、道路幅(図中X方向)に沿って距離dだけずれている。本例では、走行レーンの横位置のずれ(X方向のずれ)に着目するが、進行方向の交差点の位置など、進行方向位置のずれ(Y方向のずれ)に着目してもよい。同図(4c)に示すように、制御装置10は、同一の道路に属する対象レーンのレーンマーカLMR,LMM、LMLを+X方向に沿って距離dに対応する距離だけシフトさせ、走行レーンと対象レーンを接続する。制御装置10は、位置が変更された第2情報と第1情報とを合成して走行環境情報24を生成する。生成した走行環境情報24は記憶装置20に記憶される。
第1情報と第2情報との合成の手法として、制御装置10は、走行レーンと、その走行レーンに対応する地図情報21に含まれる対象レーンとが接続されるように、走行レーンを含む第1領域の第1情報と対象レーンを含む第2領域の第2情報とを合成する。また、制御装置10は、走行レーンを含む領域と対象レーンを含む領域とを接続させてもよい。制御装置10は、第1情報と第2情報との位置に関する差分に基づいて、走行レーンを含む第1領域と、対象レーンを含む地図情報21の第2領域とが接続されるように、第1情報と第2情報とを合成する。
制御装置10は、第1情報と第2情報との差分を算出し、算出した差分に基づいて第1情報と第2情報とを合成する。第1情報と第2情報との差分は、他車両が走行する走行レーンと対象レーンとの位置の差分を含む。第1情報は、他車両が走行する実在の空間に関する情報であり、第2情報は、地図情報21において定義された仮想(理想)の空間における情報である。第1情報と第2情報との差分は、地図情報21が定義する理想状態に対する実空間の状態のずれである。その差分に基づいて地図情報21を変更し、第1情報と第2情報を合成するので、実空間の状態が反映された走行環境情報24を生成できる。
走行環境情報24の生成手法の概要を図5A~図5C(FIG.5A~5C)に基づいて説明する。本図では、第1情報と第2情報との合成の手法を説明するため、便宜上、詳細なレーンは示さない。同図においては、地図情報21の縮小率なども説明の便宜を優先するものである。
図5Aは、地図情報21の一例を示す。図5Bは、地図情報21に、一の他車両V1bから検知情報を取得した取得位置(V1b)と、他車両V1bの検知情報から得た第1情報に基づく走行レーンL1と、他車両V1bの検知情報に基づく第1情報が取得可能な範囲を領域DR1として示す。領域DR1の範囲は検知装置220の精度などに応じて異なる。地図情報21から抽出された、走行レーンL1と対応する対象レーンLMを示す。位置に基づいて判断する場合には、走行レーンL1と対象レーンLMとは、距離が相対的に最も近いレーン、距離が所定値未満のレーンである。同図に走行レーンL1と対象レーンLMとの距離の差分d1を示す。制御装置10は、車両V1bに車載された検知装置220、位置検知装置231に基づく第1情報と、地図情報21に格納されたレーンに関する第2情報とを比較し、距離の差分d1を算出する。同図では、取得位置(V1b)を示すために、地図情報21の上に他車両V1bを示す。また、同図では、説明のために一台の他車両V1bを例示するが、走行環境情報生成装置100は、同時に、複数台の車両から第1情報を取得することができる。
制御装置10は、走行レーンL1と対象レーンLMを距離の差分d1に応じて、何れか一方又は両方をシフトして、これらを接続する。制御装置10は、差分d1と第1情報とに基づいて、対象レーンが走行レーンに接続するように、第1情報と第2情報とを合成する。本実施形態では、検知情報に基づく第1情報を真の情報と仮定し、第2情報を第1情報に基づいてシフト(移動)して、第1情報と第2情報の位置を合わせて合成する。図5Cに示すように、車両V1bが走行する走行レーンL1に対象レーンLMが接続するように、先に算出した差分d1に基づいて、第2情報の地図情報21を座標XY方向に所定量シフトする。この処理により、地図情報21の対象レーンLMを走行レーンL1に接続させた走行環境情報24を生成できる。レーンのみならず、レーンを含む所定領域DR2をシフトさせてもよい。
制御装置10は、走行環境情報24を生成する際に、対象レーンのレーンマーカ情報を変更する。レーンマーカ情報は、第2情報に含まれる。先述したとおり、レーンマーカ情報は、レーンマーカの位置、態様又は属性の情報である。第2情報は、各レーンの右側/左側の識別情報を含み、レーンマーカの座標値などの位置情報、レーンマーカが実線、破線、黄色などの線の態様を識別するための情報、レーンマーカが縁石、植栽、ガードレール、路鋲などの分離帯の構造物の態様を識別するための情報である。
走行環境情報24の生成処理は、過去における走行レーンの走行時において取得され、走行履歴として蓄積された第1情報に基づいて行ってもよい。制御装置10は、第1情報において、走行道路に対応づけられた走行回数が所定回数以上である第1情報に基づいて、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成してもよい。制御装置10は、蓄積された第1情報の代表値に基づいて、走行環境情報24を生成してもよい。代表値は、検知情報の平均値、偏差値、中央値、最多値のうちいずれかの値でよい。検知情報は、走行時の天候(降雨、降雪)、走行路の路面、時刻(西日の差し込み、夕暮れ、他車両のヘッドライト)、場所(ライト、ネオンサイン)など環境の影響を受けることがある。制御装置10は、他車両の走行回数(第1情報を送出した他車両の台数)が所定回数以上、つまり記憶された第1情報の蓄積数が所定数以上であり、走行実績が多い場合において、他車両の走行時に検知された検知情報に基づく第1情報を利用することにより、環境の影響を排除して走行環境情報24を生成できる。走行レーンの走行回数を含む履歴情報は、検知情報に含めてもよいし、各車両のナビゲーション装置230から取得してもよい。
このように、他車両の検知情報に基づく第1情報と地図情報21の第2情報との差分に基づいて、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成するので、現実の状況を考慮した走行環境情報24を得ることができる。第1情報の走行レーンの形状と第2情報の地図情報における走行レーンの形状とは一致することが理想的であるが、そのような場面は稀である。検知情報に基づいて、地図情報21を修正することができるので、実際の道路形状に従う走行経路を算出できる。
本実施形態において、特に限定されないが、第1情報における他車両の走行レーンを含む走行道路が、予め定められた特定道路であると判断された場合には、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。
制御装置10は、第1情報に基づいて、走行レーンが属する走行道路が予め定めた特定道路であるか否かを判断する。制御装置10は、第1情報の位置情報から走行レーンが属する走行道路を特定し、レーン情報22を参照し、その走行道路の特徴を抽出する。制御装置10は、第1情報の撮像画像に基づいて、その道路の進行方向前方のレーンマーカの画像から抽出されるレーンマーカの数、レーンマーカの態様から走行レーンが属する走行道路の特徴を抽出する。各レーンの進行方向は、レーン情報22に含まれる。制御装置10は、第1情報の撮像画像に基づいて、他車両の前方の車列の画像などから走行レーンが属する走行道路の特徴を抽出する。
本実施形態の制御装置10は、走行環境情報24を生成する処理を行う場面/状況を制限する。制御装置10は、第1情報に基づいて得た走行道路の特徴に基づいて、走行道路が予め定めた特定道路であるか否かを判断する。制御装置10は、第1情報における他車両の走行レーンが属する走行道路が特定道路であると判断された場合には、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成する。
制御装置10は、第1情報若しくは第2情報、又は第1情報及び第2情報に基づいて走行道路が所定条件を満たす特定道路であるか否かを判断する。特定道路か否かの判断基準となる所定条件は予め定義される。
本実施形態において、特定道路を定義する所定条件は、「唯一の(ユニークな)レーン」を特定する観点から定義される。特に限定されないが、特定道路の定義の例を以下に示す。
(1)特定道路は、道路(走行道路)に属するレーン数が予め定めた所定数である道路であると定義できる。
一の道路に属するレーン数が多ければ多いほど、唯一のレーンを特定することがより難しくなる。一の道路に属するレーンの数に基づいて特定道路を定義することにより、道路に属するレーンのうち、唯一のレーンが特定されやすい状況/場面を限定することができる。レーン数は限定的な数値であってもよいし、レーン数は上限及び/又は下限により定義される数値範囲であってもよい。
走行道路に複数のレーンが含まれている場合であっても、レーン数が予め定めた所定数である場合には走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行しているときに走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、第1情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーン数を算出する。第1情報の撮像画像に基づいて、撮像画像に含まれる走行道路のレーンマーカの数からレーン数を算出できる。第1情報の撮像画像に含まれる走行道路の前方他車両の車列数からレーン数を算出できる。制御装置10は、第2情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーン数を算出する。第2情報は、走行レーンに対応する対象レーンが属する道路のレーン数を含む。制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーン数を算出できる。第1情報の検知位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられた第2情報を参照して、走行レーンの数を算出できる。
(2)特定道路は、走行道路の上り方向と下り方向のレーン数がそれぞれ単一の道路であると定義できる。第1情報又は第1情報及び第2情報を用いてレーンの進行方向を識別できる。上り方向のレーン数が単一であり下り方向のレーン数が単一である道路に属する場合には、唯一のレーンを高い確度で特定できる。本例の特定道路は、言い換えると、上り単一レーンかつ下り単一レーンである。
他車両の走行道路が同一の進行方向の道路に1本のみのレーンが含まれている場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を他車両が走行する第1情報に基づいて走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、第1情報を用いて、第1情報に含まれる撮像画像の経時変化から抽出した他車両の移動方向に基づいて、道路/レーンが上り方向又は下り方向かを識別する。レーンの走行方向(上り又は下り)は、第1情報の取得位置の経時的変化により検知することができる。レーンの走行方向(上り又は下り)は、カメラ221の第1情報の撮像画像の経時的変化により検知することができる。レーンの走行方向(上り又は下り)は、車速センサ262の加速度により検知することができる。
制御装置10は、第1情報の撮像画像に基づいて、撮像画像に含まれる走行道路のレーンマーカの数からレーン数を算出し、上り方向と下り方向のレーン数が単一であるか否かを判断する。制御装置10は、第1情報の撮像画像に含まれる走行道路の前方他車両の車列数からレーン数を算出し、上り又は下りのレーン数が単一であるか否かを判断する。
制御装置10は、第2情報を用いて、走行道路の上り方向と下り方向のレーン数がそれぞれ単一であるか否かを判断できる。第2情報は、走行レーンに対応する対象レーンが属する道路のレーン数を含む。第2情報は、走行レーンに対応する対象レーンが上り方向のレーンが単一で、下り方向のレーンが単一の道路であるか否かの情報を含む。
制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーン数が単一であるか否かを判断する。第1情報の取得位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられた第2情報を参照して、走行レーンの数を求め、それが単一であるか否かを判断できる。
(3)特定道路は、走行道路の上り方向又は下り方向のレーン数が単一の道路であると定義できる。つまり、特定道路は、上り方向又は下り方向の一方のレーンが一方通行の道路である。上述した手法により、第1情報又は第1情報及び第2情報を用いてレーンの進行方向を識別できる。道路が一方通行である場合には、唯一のレーンを高い確度で特定することができる。上り方向のレーン数が単一又は下り方向のレーン数が単一である道路に属する場合には、唯一のレーンを高い確度で特定することができる。
他車両の走行道路が上り方向又は下り方向のレーン数が単一である場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を他車両が走行しているときの第1情報に基づいて、走行環境情報24を生成できるので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、上述の手法により、第1情報を用いて、道路/レーンが上り方向又は下り方向かを識別する。制御装置10は、上述の手法により、第1情報を用いて、レーン数を算出し、上り方向又は下り方向のレーン数が単一であるか否かを判断する。道路/レーンが上り方向又は下り方向かを識別する。本例の特定道路は、上り又は下りのレーンが単一レーンである。
制御装置10は、上述の手法により、第2情報を用いて、走行道路の上り方向又は下り方向のレーン数がそれぞれ単一であるか否かを判断できる。
制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーン数が単一であるか否かを判断する。第1情報の取得位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられた第2情報を参照して、走行レーンの数を求め、それが単一であるか否かを判断できる。
(4)特定道路は、走行道路のレーン数が複数から単一に変化する道路であると定義できる。他車両の検知位置においては走行道路のレーン数が複数であるが、進行方向側の位置においてはレーン数が単一に合流するような道路である。道路に属するレーン数が複数である場合よりも、レーン数が単一である場合のほうが、唯一のレーンを特定することが容易になる。つまり、検知情報を取得したときの他車両の位置(取得位置)において、走行道路のレーン数が複数であっても、他車両が走行する位置(進行方向の下流側の位置)において、レーン数が単一に変化する(複数車線が合流する)状況であれば、走行を継続すれば(時間が経過すれば)唯一のレーンを特定することが容易な状況になることが予測できる。走行道路のレーン数が複数である場合であっても、下流側で走行道路のレーン数が単一になるような道路であれば、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面を迎えると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行しているときの第1情報に基づいて走行環境情報24を生成するので、実際の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。例えば、交差点(又は合流点)の上流側の走行道路は複数レーンであるが、交差点通過後に単一レーンとなる走行道路を特定道路と定義する。このような特定道路に関する第1情報に基づいて走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、第1情報を用いて道路(走行道路)に属するレーン数を算出する。第1情報の撮像画像に基づいて、他車両の検知位置のレーン数が複数であることが判断され、さらに、他車両の前方領域(他車両が検知情報を得た位置から進行方向に所定距離以上離隔した領域)の撮像画像からレーン数が単一であることが判断された場合には、制御装置10は他車両が特定道路を走行しているときに得られた情報であると判断する。レーン数は、他車両の前方領域の撮像画像(第1情報)から抽出された走行道路のレーンマーカの数に基づいて判断できる。レーン数は、検知情報を得た位置(以下、「検知位置」ともいう)を含む領域および他車両の前方領域の撮像画像から抽出された前方走行車両の車列数に基づいて判断できる。
制御装置10は、第2情報を参照し、他車両の検知位置を含む走行道路に属するレーン数と走行位置から進行方向側に所定距離以上離隔した領域の走行道路に属するレーン数を取得する。制御装置10は、位置検知装置231により検知された検知位置と、地図情報21のレーン情報22とに基づいて、検知位置を含む走行レーン及び走行レーンに接続する接続リンクの情報を取得することができる。レーン情報22に含まれる接続リンクの情報から、検知位置における走行道路のレーン数、及び検知位置から進行方向側に所定距離以上離隔した地点における走行道路のレーン数を取得できる。検知位置を含む走行レーンのレーン数が複数であっても、レーン数の変更地点(交差点・合流点)の通過後にレーンが単一の道路に進入する道路である場合には、第1情報は特定道路において取得された情報であると判断できる。
制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、他車両の走行道路に属するレーン数と他車両の現在位置(検知位置/取得位置)から進行方向側に所定距離以上離隔した領域の走行道路に属するレーン数を取得する。第1情報の取得位置が属する走行道路、第1情報の取得位置(現在位置)から進行方向側に所定距離だけ離隔した位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関する第2情報を参照して、他車両の走行レーンの数を算出できる。
(5)特定道路は、走行道路のレーン数が複数であり、走行道路が当該走行道路に属するレーンを規定するレーンマーカのパターンに基づいて、走行道路のレーンのうちのいずれのレーンを走行しているかを特定できる道路である、と定義できる。たとえば、道路に属する複数のレーンのそれぞれが異なるレーンマーカの態様(パターン)を有するレーンである場合には、レーンマーカのパターンに基づいて、走行レーンを特定できる。レーンマーカのパターンとは、レーンを規定する右側のレーンマーカの態様、左側のレーンマーカの態様、又は左右のレーンマーカの組み合わせの態様を含む。例えば、道路において、右側のレーンマーカが黄色の実線であり、左側のレーンマーカが白線の破線であるレーンが唯一であれば、そのレーンを特定できる。
第1情報の取得位置が属する走行道路のレーン数が複数である場合であっても、レーンマーカのパターンに基づいて、どのレーンを走行しているかを特定できる道路を走行している場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行していると判断できたときに走行環境情報24を生成するので、実際の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、第1情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーンのレーンマーカのパターンを認識する。制御装置10は、第1情報の撮像画像に基づいて、撮像画像に含まれる走行道路のレーンマーカのパターンからレーンを特定できる。レーンマーカのパターンは、撮像画像から抽出する。レーンマーカは進行方向に延びる(点在する)、境界線(実線・破線)、縁石、植栽、ガードレール、路鋲などである。レーンマーカのパターンは、レーンマーカの種別、色、形態などである。制御装置10は、予め記憶した基準画像パターンと、撮像画像から抽出されたレーンマーカの画像と対比してパターンマッチング処理により、レーンマーカの種別を識別する。
制御装置10は、第2情報を用いて、道路(走行道路)に属するレーンのレーンマーカのパターンを認識する。第2情報は、レーンを定義するレーンマーカの特徴を含む。第2情報は、レーンマーカの特徴をレーンごとに記憶する。レーンマーカの特徴は、レーンマーカの態様(実線、破線、色)、レーンマーカの構造(縁石、植栽、ガードレール、路鋲などの分離帯)を含む。レーンマーカの特徴は、レーンごとに、右側のレーンマーカの特徴と、左側のレーンマーカの特徴を含む。レーンマーカのパターンは、レーンの左右一対のレーンマーカの特徴により定義される。走行レーンのレーン数が複数であっても、各レーンのレーンマーカの特徴がそれぞれ異なるのであれば、唯一のレーンを高い確度で特定することができる。このように、特定道路を、一の道路に属する複数レーンのレーンマーカの特徴がすべて異なるものである道路と定義することにより、唯一のレーンが特定されやすい状態の走行レーンを特定できる。
制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、走行道路に属するレーンマーカのパターンを認識する。第1情報に含む撮像画像から走行道路に属するレーンのレーンマーカの画像上の特徴を取得する。第1情報を取得した位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関する第2情報を参照して、走行レーンのレーンマーカのパターンを認識する。
第1情報の取得位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられた第2情報を参照して、走行レーンのレーンマーカのパターンを認識し、レーンマーカのパターンに基づいて一のレーンを特定できる。
上り方向又は下り方向の道路が複数レーンを有する場合には、走行レーンに対応する唯一のレーンを抽出できない場合がある。複数レーンを含む道路の右側のレーンマーカのパターンと左側のレーンマーカのパターンが異なる場合がある。
(6)特定道路は、走行道路における上り方向のレーン数又は下り方向のレーン数が複数であり、上り方向のレーン又は下り方向のレーンを規定するレーンマーカのパターンに基づいて、走行道路の複数レーンのうちのいずれのレーンを走行しているかを特定できる道路である、と定義できる。たとえば、上り方向の道路に属する複数のレーンのそれぞれが異なるレーンマーカの態様(パターン)を有するレーンである場合、又は下り方向の道路に属する複数のレーンのそれぞれが異なるレーンマーカの態様(パターン)を有するレーンである場合には、レーンマーカのパターンに基づいて、走行レーンを特定できる。
第1情報の取得位置が属する走行道路の上り方向又は下り方向のレーン数が複数である場合であっても、レーンマーカのパターンに基づいていずれのレーンを走行しているかを特定できる場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路において第1情報が取得された場合に走行環境情報24を生成する。
制御装置10は、上述の手法により、第1情報を用いて、道路/レーンが上り方向又は下り方向かを識別する。制御装置10は、上述の手法により、上り方向又は下り方向ごとに道路(走行道路)に属するレーンのレーンマーカのパターンを認識する。レーンマーカのパターンについては上述した。制御装置10は、第1情報の撮像画像に基づいて、撮像画像に含まれる走行道路のレーンマーカのパターンに基づいて上り方向又は下り方向のレーンの中から一のレーンを特定できる。
制御装置10は、上述の手法により、第2情報を用いて、道路(走行道路)に属する上り方向又は下り方向のレーンのレーンマーカのパターンを認識できる。本例における第2情報は、道路又はレーンのそれぞれについて上り方向であるか下り方向であるかの情報を含む。
制御装置10は、上述の手法により、第1情報及び第2情報を用いて、走行道路に属する上り方向又は下り方向のレーンのレーンマーカのパターンを認識する。第1情報の取得位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられ、道路又はレーンのそれぞれについて上り方向であるか下り方向であるかの情報を含む第2情報を参照して、走行レーンのレーンマーカのパターンを認識し、レーンマーカのパターンに基づいて一のレーンを特定できる。
他車両の検知位置が対向複数レーンの道路に属する場合には、走行レーンに対応する唯一の対象レーンを抽出できない場合がある。このような場合には、上り方向又は下り方向のレーンのレーンマーカのパターンに基づいて、走行道路が特定道路であるか否かを判断する。
(7)特定道路は、走行道路の上り方向のレーン数又は下り方向のレーン数が複数であり、上り方向のレーン又は下り方向のレーンが所定の特徴的レーンマーカにより規定されている道路である、と定義できる。特徴的レーンマーカとしてはレーンマーカの態様(実線、破線、色)、レーンマーカの構造(縁石、植栽、ガードレールなどの分離帯)を含む。レーンが特徴的レーンマーカを有すれば、一のレーンを特定できる。
道路が同じ進行方向の複数レーンを有する場合であっても、レーンのレーンマーカが「所定のレーンマーカ」である場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面であると判断できる。例えば、上り方向又は下り方向の複数レーンのレーンマーカのうち、最も対向道路側のレーンマーカは植栽であり、最も外側(対向道路とは反対側)のレーンマーカは縁石であるという場合を検討する。この場合には、植栽のレーンマーカを有するレーンは最も対向道路側の唯一のレーンとして特定できる。また、縁石のレーンマーカを有するレーンは最も外側の唯一のレーンとして特定できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行しているときに走行環境情報24を生成するので、実際の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、上述の手法により、第1情報を用いて、道路/レーンが上り方向又は下り方向かを識別する。制御装置10は、上述の手法により、上り方向又は下り方向ごとに道路(走行道路)に属するレーンのレーンマーカのパターンを認識する。レーンマーカが所定の特徴的レーンマーカにより規定されている場合には、撮像画像から抽出された走行道路のレーンマーカのパターンに基づいて上り方向又は下り方向のレーンの中から一のレーンを特定できる。制御装置10は、予め記憶した「所定の特徴的レーンマーカ」の基準画像パターンと、撮像画像から抽出されたレーンマーカの画像とを対比してパターンマッチング処理により、撮像されたレーンマーカが「所定の特徴的レーンマーカ」であるか否かを判断できる。例えば、複数レーンのレーンマーカのうち、最も対向道路側のレーンマーカは植栽であり、最も外側(対向道路とは反対側)のレーンマーカは縁石であるという場合である。この場合には、植栽のレーンマーカを有するレーンは最も対向道路側のレーンとして特定でき、縁石のレーンマーカを有するレーンは最も外側のレーンとして特定できる。
制御装置10は、上述の手法により、第2情報を用いて、道路(走行道路)に属する上り方向又は下り方向のレーンのレーンマーカのパターンを認識する。本例における第2情報は、道路又はレーンのそれぞれについて上り方向であるか下り方向であるかの情報を含む。本例における第2情報は、レーンマーカの特徴とレーンの識別情報とを対応づけた情報を含む。
制御装置10は、第1情報及び第2情報を用いて、走行道路に属する上り方向又は下り方向のレーンのレーンマーカが所定のレーンマーカであるか否かを判断する。第1情報の取得位置が属する走行道路に対応する地図情報の道路に関連づけられ、道路又はレーンのそれぞれについてレーンマーカの特徴が対応づけられた情報を含む第2情報を参照して、走行レーンのレーンマーカの特徴を認識し、レーンマーカが「所定のレーンマーカ」であることに基づいて一のレーンを特定できる。
他車両の検知位置が複数レーンの道路に属する場合には、走行レーンに対応する唯一の対象レーンを抽出できない場合がある。このような場合には、走行レーンのレーンマーカが所定のレーンマーカであるか否かに基づいて、走行道路が特定道路であるか否かを判断する。
上述した特定道路の一例を図6A及び図6Bに基づいて説明する。
図6Aに示すRD1は、いわゆる一方通行の道路であり、上り方向又は下り方向のレーン数が単一である道路である。レーンLK1は、道路RD1における唯一のレーンである。走行道路が、レーン数が単一である特定道路である場合には、検知情報に基づいて走行レーンを高い確度で特定できる。また、取り違えるレーンが無いため、レーン数が単一である特定道路の走行レーンと地図情報21の対象レーンとの対応づけは、正確に行われる可能性が高い。第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成するにあたり、特定道路の走行中においては、判断された走行レーンと対象レーンとが正確にマッチングされる可能性が高い。このような特定道路を走行中に得られた第1情報であれば、その第1情報と第2情報とを適切に対応づけることができるので、正確な走行環境情報24を生成できる。
RD2は、上り方向及び下り方向のレーン数がそれぞれ単一の道路である。レーンLKU1は、上り方向(又は下り方向)のレーンであり、レーンLKD1は、下り方向(又は上り方向)のレーンである。先述したように、レーンの進行方向は、第1情報及び/又は第2情報に基づいて判断できる。上り/下りのレーンが単一の道路においては、一の進行方向に沿うレーンは一本に限定されるので、走行レーンを高い確度で特定できる。走行方向が共通するレーンのレーン数が単一である場合には取り違えるレーンが無いため、走行レーンと対象レーンとの対応づけは、正確に行われる可能性が高い。第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成するにあたり、特定道路の走行中に得られた第1情報であれば、第1情報の走行レーンと第2情報の対象レーンとが正確にマッチングされる可能性が高い。特定道路を走行中に得られた第1情報であれば、その第1情報と第2情報とを適切に対応づけることができるので、正確な走行環境情報24を生成できる。
RD3は、上り方向又は下り方向のレーン数が各2本の道路である。レーン数は2本以上でもよい。レーンLKU1、LKU2は、上り方向(又は下り方向)のレーンであり、レーンLKD1,LKD2は、下り方向(又は上り方向)のレーンである。レーンの進行方向が識別しできたとしても、一の方向に沿うレーンは複数存在し、走行方向を識別するだけでは唯一のレーンを特定することができない。
しかし、レーンを規定する2本のレーンマーカの組み合わせに着目すると、道路RD3のように、レーンLKU1とLKU2のレーンマーカの態様の組み合わせが異なる。レーンLKU1の右側レーンマーカは破線であり、レーンLKU1の左側レーンマーカは実線である。レーンLKU2の右側レーンマーカは植栽であり、レーンLKU2の左側レーンマーカは破線である。このような道路においては、レーンLKU1とLKU2の2本のレーンマーカの組み合わせパターンはそれぞれ異なり、レーンマーカのパターンに基づいて、レーンLKU1とレーンLKU2とを識別できる。
制御装置10は、特定道路を、複数のレーンのそれぞれが異なるレーンマーカのパターンを有するレーンが属する道路であると定義する。複数のレーンのレーンマーカのパターンが異なる場合にはレーンを取り違える可能性が低いため、走行レーンと対象レーンとの対応づけは、正確に行われる可能性が高い。第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成するにあたり、特定道路の走行中に得られた第1情報を用いれば、走行レーンと対象レーンとが正確にマッチングされる可能性が高い。特定道路を走行中に得られた第1情報であれば、第1情報と第2情報とを適切に対応づけることができるので、正確な走行環境情報24を生成できる。
図6B(FIG.6B)は、道路に属する複数のレーンの一部に共通するレーンマーカのパターンが含まれる例を示す。
図6Bに示す道路は片側4レーンの道路である。上り方向の道路と下り方向の道路とは植栽で区切られており、この植栽の分離帯の両側に存在するレーンLKU4とLKD1は、上り又は下りの方向ごとに唯一の所定のレーンマーカのパターンを有する。一方、上り方向の4本のリンクグループUPにおいて、リンクLKU2とLKU3は、いずれも両側に破線のレーンマーカを有しており、左右レーンマーカのパターンが共通する。
このような道路RD4においては、進行方向(UP/DW)を認識できたとしても、検知された車両の位置に誤差が含まれる場合には、車両V1a、V1bの何れの車両においても走行レーンを正確に特定できない場合がある。走行レーンを正確に特定できない場合に、レーンマーカの態様を用いてレーンの特定を行う。しかし、上り方向の4本のリンクグループUPのリンクLKU2,LKU3は、いずれも両側に破線のレーンマーカを有しており、左右のレーンマーカのパターン(組み合わせ)が共通し、下り方向の4本のリンクグループDWにおいても、リンクLKD2,LKD3は、いずれも両側に破線のレーンマーカを有する。車両V1aの前方レーンマーカに関する検知情報と、車両V1bの前方レーンマーカに関する検知情報とが共通するので、車両V1a、V1bのいずれの車両においても、走行レーン、対象レーンを特定することができない可能性がある。このように進行方向が共通する複数のレーンが含まれ、レーンマーカの態様からは各レーンを識別できない道路を特定道路と定義するのは不適切である。
しかし、所定の特徴的レーンマーカ(例えば植栽ST)に着目すると、所定の特徴的レーンマーカである植栽STによりレーンが規定され、走行方向がUP方向のレーンはレーンLKU4のみである。所定の特徴的レーンマーカによりレーンが規定される場合には、特徴的レーンマーカに基づいて一のレーンを特定することができる。進行方向DWのレーンにおいては、複数のレーンのうち、特徴的レーンマーカ(植栽ST)を有するレーンはレーンLKD1のみである。このように特徴的レーンマーカである植栽STと進行方向が識別できればレーンを特定できる。レーンが、特徴的レーンマーカであるガードレール、縁石などにより規定されている場合にも一のレーンを特定することができる。第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成するにあたり、特定道路を走行中に得られた第1情報であれば、判断された走行レーンと対象レーンとが正確にマッチングされる可能性が高い。特定道路の走行中に得られた第1情報であれば、第1情報と第2情報とを適切に対応づけることができるので、正確な走行環境情報24を生成できる。
なお、制御装置10は、カメラ221の撮像画像に基づいて、パターンマッチング処理などによりレーンのレーンマーカの態様/パターンを認識する。制御装置10は、レーダー装置222のレーダー受信信号に基づいてレーンのレーンマーカの態様/パターンを認識する。地図情報21の第2情報は、各レーンのレーンマーカの態様/パターンの情報を記憶するので、位置情報などの第1情報によって絞り込んだ複数のレーンの内、レーンマーカの態様/パターンに基づいて、レーンを特定できる。
上述したように、制御装置10は、他車両が特定道路を走行しているときに得られた第1情報に限って、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報24を生成する。第1情報は、他車両のセンサの検知情報に基づく実際の走行環境についての情報である。第2情報は予め記憶された地図情報21に基づく道路又は道路のレーンに関する情報である。地図情報21が詳細な地図情報であっても、自律走行させる場合においては、現実の走行路の位置を確認する必要がある。実際の走行経路では、障害物の存在、通行止め、交通規制などがあり、常に、地図情報通りであることは期待できないからである。検知情報に基づく第1情報と地図情報21に基づく第2情報は、一部で共通するが一部で相違する。本実施形態の運転制御装置400は、第1情報及び第2情報を参照して、車両の走行を制御する。
第1情報は、実際に走行する他車両が実際に検知した検知情報に基づく情報であり、第2情報は、予め準備された詳細な地図情報21である。自動運転制御においては、高精度の地図情報21が必要となる。地図情報21が詳細に作成されていても、車両が実際に走行する走行レーンが正確に特定できない場合には、誤ったレーンについての地図情報21を読み込むことになり、正確な自律走行の実行が阻害される。たとえば、GPSにより取得される位置情報に基づいて走行レーンに対応する地図情報21の対象レーンを特定する場合に、位置情報の精度が低いと、誤った対象レーンが特定されることがある。たとえば、GPSの位置情報の精度は信号の受信環境によっても異なり、受信環境が良好であっても系統誤差(機械誤差)により、誤った対象レーンが特定されてしまう。特に、道路に隣接する複数のレーンが存在する場合には、1m未満の誤差であっても、正確な走行レーンを特定できないことがある。
制御装置10は、現実の状況が反映された走行環境情報24を生成する。制御装置10は、他車両のセンサの検知情報に基づく、走行レーンを含む走行環境に関する第1情報と、地図情報21におけるレーンに関する第2情報とを合成することにより走行環境情報24を生成する。制御装置10は、合成処理においてミスマッチが生じないように、合成処理を行う第1情報を限定する。制御装置10は、他車両が特定道路を走行しているときに取得された第1情報と、第2情報に基づいて走行環境情報24を生成する。
他車両が特定道路を走行しているときに、走行環境情報24を生成するので、第1情報と第2情報とを正しい位置で対応づけることができる。言い換えると、特定道路の走行中に取得された第1情報であれば、第1情報(検知情報)と第2情報(地図情報21)との対応づけ(マッチング)が間違って行われるリスクは低減される。この結果、走行レーンとは対応しない誤ったレーン(地図情報21)を読み込んで、誤った走行経路の算出、運転計画を立案することを抑制できる。誤った走行経路に基づく運転計画は、実行後に変更(訂正)される。運転計画の変更に際しては、余計な操舵や加減速が行われるため、乗員は違和感を覚える。他車両の検知情報に基づく第1情報に基づいて、第2情報を変更(修正)することにより、実際に検知された実在の環境が反映された走行環境情報24に基づく走行制御を実行できる。実在の環境に応じた走行環境情報24に基づく走行制御は、走行経路の変更や訂正の必要性が低いため、余計な操舵や加減速が行われることを抑制できる。これにより、目的地に至る走行時間の短縮、燃料消費量の低減を実現できる。
上述したように、制御装置10は、他車両が特定道路を走行しているときに取得した第1情報と第2情報の差分に基づいて走行環境情報24の生成処理を実行する。他車両が特定道路を走行しているときに得られた第1情報における走行レーンと、これに対応する対象レーンとを接続させて第1情報と第2情報を合成する。制御装置10は、特定道路の走行時に得られた第1情報の走行レーンに対応する第2情報の対象レーンを特定し、変更すべき内容(範囲、値、方向)を算出し、対象レーンを走行レーンに接続させた走行環境情報24を生成する。走行環境情報24の生成処理に用いる第1情報を限定し、第1情報と第2情報を合成するので、マッチングミスを抑制し、現実の状況に合致した走行環境情報24を生成できる。
特に限定されないが、第1情報が特定道路を走行している時に取得された情報であると判断された場合には、走行レーンと対象レーンとを対応づけるマッチング条件を緩和する。特に限定されないが、マッチング条件の緩和の手法は以下の手法がある。(1)第1情報と第2情報との対応関係を評価する距離の閾値を、対応づけが容易となるように閾値を変更してもよい。(2)レーンマーカの認識処理における閾値を、レーンマーカが検知されやすい閾値に変更してもよい。(3)GPSから得る位置情報の精度を評価する閾値を、位置情報の採用が容易となるように閾値を変更してもよい。例えば、複数のGPS衛星のうち信号が受信できた衛星の数を閾値とする場合には、その数を小さい値とする。例えば、「信号が受信できた衛星の数が5個以下の場合には、その位置情報を使用しない」という条件に関し、「特定道路を走行中の場合は、信号が受信できた衛星の数が4個以下の場合に、その位置情報を使用しない」という条件に変更する。(4)また、「検知情報の精度が低くなる傾向のある環境ではマッチング処理をしない」という条件、例えば「夜、雨天、積雪などの環境では、マッチング処理をしない」という条件に関し、「特定道路を走行中の場合は、夜、雨天、積雪などの環境においても、マッチング処理をする」という条件に変更する。他車両が特定道路を走行している場合には、走行環境情報の生成に関する条件を緩和する。これにより、他車両が特定道路を走行中であり、レーンのマッチングミスが発生しにくい走行環境においては、レーンのマッチングに関する閾値を緩和することにより、演算負荷を低減し、円滑な処理を実行することができる。
本実施形態においては、レーンマーカの態様が共通する複数のレーンを有する道路を特定道路ではないと定義する。これにより、他車両が特定道路を走行している場合には、他車両の検知位置(現在位置)のみに基づく判断では走行レーンのマッチングミスが生じたとしても、各レーンのレーンマーカの態様により対象レーンを特定することができ、第1情報と第2情報(地図情報21)との関係(位置関係を含む)を正確に対応づけることができる。
特に、走行方向が共通する複数レーンを有する道路において、レーンのレーンマーカの態様が共通する複数のレーンを有する道路を特定道路として定義しない。これにより、走行レーンのマッチングミスが生じやすい環境であっても、各レーンのレーンマーカの態様により対象レーンを特定することができ、適切な走行環境情報24を生成できる。
制御装置10は、走行環境情報24を生成する際に、対象レーンのレーンマーカ情報を変更する。レーンマーカ情報は、第2情報に含まれる。先述したとおり、レーンマーカ情報は、レーンマーカの位置、態様又は属性の情報である。第2情報は、各レーンの右側/左側の識別情報を含み、レーンマーカの座標値などの位置情報、レーンマーカが実線、破線、黄色などの線の態様を識別するための情報、レーンマーカが縁石、植栽、ガードレール、路鋲などの分離帯の構造物の態様を識別するための情報である。第1情報における走行レーンが特定道路に属する、つまり、地図情報21とのマッチングミスが生じにくい特定道路の走行中の他車両から第1情報を取得した場合には、第1情報における検知情報を、第2情報に反映させる。
本実施形態では、第1情報における走行道路が特定道路であると判断された場合には、第1情報に基づいて対象レーンの第2情報に含まれるレーンマーカ情報を変更する。第1情報として取得されたレーンマーカに関する検知情報を、地図情報21に反映する。レーンマーカに変更があった場合などについても、経時的に地図情報21を更新できる。
本実施形態の運転制御システム1の処理手順を、図7(FIG.7)のフローチャートに基づいて説明する。なお、各ステップにおける処理の内容に関しては、上述した説明を援用し、ここでは処理の流れを中心に説明する。
まず、ステップS1において、プロセッサ11は、複数の他車両の検知情報をサーバ300に収集する。プロセッサ11は、検知情報に基づく第1情報を収集してもよい。プロセッサ11は、検知情報又は第1情報を、サーバ300へ送出する命令を各車両の車載装置200に送出してもよい。第1情報には、他車両が検知情報を取得した位置情報又は走行レーンの識別情報を含む。収集する第1情報には、車両の属性情報、検知情報の取得条件、及び検知情報の信頼度のうちの何れか一つ以上を含ませてもよい。
ステップS2において、サーバ300は、プロセッサ11の制御の下、第1情報をプローブ情報324として蓄積する。第1情報は、レーンの識別情報、位置情報に、上述した検知情報、第1情報が対応づけられて記憶される。プロセッサ11は、レーンの識別情報、位置情報をキーにして、第1情報を検索できる。
ステップS3において、プロセッサ11は、走行環境情報の生成のために第1情報を取得する。走行環境情報の生成開始のトリガは特に限定されない。第1情報が所定量以上蓄積されたタイミングで走行環境情報の生成を開始してもよいし、所定時間ごとに走行環境情報の生成を実行してもよい。プロセッサ11は、所定の順序で第1情報を取得する。経路に沿って経路に属する地点において検知された第1情報を順次取得してもよいし、予め規定されたルールに従って第1情報を取得してもよい。
また、自車両が走行制御を開始するタイミングをトリガに走行環境情報を生成してもよい。自車両の運転制御装置400は、走行制御を開始する際に、目的地に至る走行環境情報を走行環境情報生成装置100に要求することができる。その要求をトリガとして、プロセッサ11は、自車両の目的地に至る走行レーン、走行レーンに属する各地点における第1情報を収集してもよい。自車両の走行制御が開始されるときに走行環境情報を生成することにより、自車両の自動走行が開始されるときに、自動走行制御に用いられる走行環境情報を予め準備することができる。
第1情報が複数存在する場合には、第1情報のうち、所定の条件を満たす情報を抽出してもよい。
本実施形態において、自車両の自動運転のために走行環境情報を生成する場合には、自車両が取得する第3情報と近似する第1情報を用いることが好ましい。プロセッサ11は、自車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく第3情報を取得する。第3情報は、自車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する情報である。プロセッサ11は、第3情報との共通度が所定の評価値以上の第1情報を抽出し、第1情報と第2情報とを合成して走行環境情報を生成する。第1情報のうち、自車両の属性情報、検知情報の取得条件、又は検知情報の信頼度と共通度が所定の閾値以上である第1情報を走行環境情報の生成に用いてもよい。第1情報のうち、信頼度が所定の信頼評価値以上である第1情報を走行環境情報の生成に用いてもよい。第1情報が複数である場合には、それらの代表値を第1情報とすることができる。また、第1情報のうち、現在から所定期間内に取得された第1情報を用いてもよい。
ステップS4において、プロセッサ11は、第1情報を導く検知情報が検知された検知位置に基づいて、第1情報に対応づけられたレーン(他車両の走行レーン)を特定する。
ステップS5において、プロセッサ11は、第1情報のレーンに対応する地図情報21の対象レーンを特定し、対象レーンが含まれる領域の第2情報(地図情報21)を抽出する。抽出される第2情報は、レーンに沿った領域であってもよいし、レーンを含む所定の領域であってもよい。
ステップS6において、プロセッサ11は、第1情報と第2情報の差分を算出する。第1情報と第2情報とにおいて対応づけられる特徴的な地点(信号機、標識、POIの位置など)を対比して、その差分を算出してもよい。同じ領域に関する第1情報と第2情報は理想的には一致する。しかし、実在するレーンの位置は地図情報21と同一にならない場合が多く、第1情報と第2情報との間に差分が生じることがある。プロセッサ11は、その差分を解消するように、その差分に基づいて第1情報と第2情報を合成する。
プロセッサ11は、差分が所定値以上であるか否かを判断する。差分が所定値以上である場合には、走行環境情報を生成する。第1情報と第2情報との差分が第1所定値を以上である場合には、第1情報と第2情報の差分を修正する必要があると判断し走行環境情報を生成する。本例とは異なり、第1情報と第2情報との差分が第2所定値(>第1所定値)以上である場合には、レーンのミスマッチである可能性があるため、走行環境情報を生成しないようにしてもよい。なお、ステップS6はスキップすることもできる。走行環境情報の生成条件は、適宜に定義できる。
ステップS7において、プロセッサ11は、走行環境情報24を生成する。生成した走行環境情報24は、記憶装置20に記憶/更新する。走行環境情報の生成手法は、先述した手法を用いることができる。ここでは重複した記載を避け、上記の記述を個々に援用する。
ステップS8において、プロセッサ11は、走行環境情報24が生成される都度に、新たな走行環境情報24を記憶し、先に生成され、記憶された走行環境情報24を更新する。このとき、算出した差分をレーン識別情報に対応づけて記憶してもよい。次の処理において、差分だけを読みだして走行環境情報24を生成することができる。
図8(FIG.8)のフローチャートに基づいて、走行環境情報24の生成処理を説明する。
ステップS101において、プロセッサ11は、他車両の第1情報を取得し、蓄積する。この処理は、図7のステップS3に対応する。
ステップS102において、プロセッサ11は、第1情報の走行レーンに対応する対象レーンに関する第2情報を取得する。
ステップS103において、プロセッサ11は、走行レーンのレーンマーカを共通座標に変換する。ステップS104において、プロセッサ11は、共通座標において走行レーンと対象レーンとをマッチングする。
ステップS105において、プロセッサ11は、他車両の走行レーンと対象レーンとのマッチング処理が完了したことを確認する。走行レーンと対象レーンとの距離が所定値未満である場合には、マッチングができたと判断する。走行レーンと対象レーンとのマッチングは、レーンの位置情報の比較、レーンの識別番号の比較、レーンに含まれるリンクまたはノードの識別番号や位置の比較などにより行ってもよい。位置を比較する点は、対象レーンの第2情報において定義されたリンクの位置、リンクを定義するノードの位置であってもよい。位置を比較する地点は1点でもよいし、複数点でもよい。走行レーンと対象レーンとのマッチング処理が完了するまで、S101以降の処理を繰り返す。
ステップS106において、プロセッサ11は、第1情報と第2情報とを比較し、差分を算出する。具体的には、第1情報の走行レーンと第2情報の対象レーンの距離を、第1情報と第2情報の差分として算出する。
ステップS107において、プロセッサ11は、共通座標における走行レーンと対象レーンとの位置の差分が所定値未満であるか否かを判断する。所定値は、第1情報と第2情報(地図情報21)とのずれ量に応じて定義される値である。所定値よりも値の大きい差分が検知された場合には、合成処理において第2情報(地図情報21)を変更する。他方、差分が所定値未満である場合には、ステップS101に戻って処理を行う。反対に、差分が所定値未満である場合には、走行環境情報を更新しないようにしてもよい。差分が所定値以上である場合に、合成処理が必要であると判断し、差分が所定値未満である場合には、合成処理が不要であると判断する。
他の差分の評価の手法として、所定値以上の大きい差分が検知された場合には、差分の信憑性が低いため、合成処理を行わずに、ステップS101に戻って処理を行うようにしてもよい。他方、差分が所定値未満である場合には、第1情報と第2情報のずれ量である可能性があるとして、合成処理において第2情報(地図情報21)を変更するようにしてもよい。
さらに、差分の評価の手法として、差分が所定値域以内である場合に、ステップS108以降の処理を行うようにしてもよい。蓄積されたデータの分析により、第1情報と第2情報とのずれ量が所定値域以内に属する傾向が見られる場合には、ずれ量の分散値域に基づいて所定値域を定義してもよい。
ステップS108において、プロセッサ11は、他車両の走行レーンが属する走行道路が特定道路であるか否かを判断する。特定道路の定義は、上述したものを一つ又は複数採用できる。プロセッサ11は、第1情報と第2情報とを合成する走行環境情報24を生成する場面/状態を制限する。プロセッサ11は、自車両が特定道路を走行しているときに限って走行環境情報24の生成を行う。プロセッサ11は、走行レーンが属する走行道路が特定道路であるか否かを判断する。自車両が特定道路を走行しているときに、以下の走行環境情報24の生成処理を実行する。
ステップS109において、プロセッサ11は、差分に応じて第2情報の対象レーンの位置を変更(修正)する。
ステップS110において、プロセッサ11は、走行レーンの端部と対象レーンの端部とを接続させ、第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を得る。
ステップS111において、プロセッサ11は、走行環境情報24を記憶装置20に書き込む。走行環境情報24は、地図情報21に重畳させてもよい。
対応する図7のステップS8の記憶処理に戻る。
続いて、運転制御処理に移行する。
ステップS9において、プロセッサ11は、自車両の自律走行制御を開始する。自車両の自律走行制御のリクエストがなければ、ステップS1に戻り、第1情報の蓄積処理を繰り返す。プロセッサ11は、自車両の検知情報、第3情報を取得する。プロセッサ11は、走行中の自車両の現在位置を算出する。現在位置は、GPS受信信号、オドメータ情報を含む検知情報に基づいて判断する。
プロセッサ11は、自車両の現在位置の経時的な変化に基づいて、自車両が走行する走行レーンを特定する。走行レーンは、現在位置をプロットすることにより特定してもよいし、現在位置とカメラ221の撮像画像から抽出された情報に基づいて特定してもよい。例えば、道路案内などのテキスト情報に基づいて走行道路を特定してもよい。
運転制御装置400の運転制御プロセッサ411は、最新の走行環境情報24を読み込む。ステップS10において、運転制御プロセッサ411は、検知された対象物情報を取得する。ステップS11において、運転制御プロセッサ411は、対象物を避けた経路を算出する。ステップS12において、運転制御プロセッサ411は、経路の各地点における運転行動を決定する。運転行動は「進行」「操舵」「停止」を含む。運転行動には、速度、加速度、操舵角、減速、減速度(減速加速度)を含む。
ステップS13において、運転制御プロセッサ411は、各地点と運転行動とを経時的に対応づけた運転計画を立案する。ステップS14において、運転制御プロセッサ411は、運転計画を車両に実行させるための運転制御命令を作成する。同ステップS14において、運転制御プロセッサ411は、運転制御命令を車両コントローラ280に送出する。ステップS15において、運転制御プロセッサ411は、車両コントローラ280を介して、車両に運転計画を実行させる。車両コントローラ280は、立案された運転計画に基づいて、運転制御を実行する。ステップS16において、運転制御プロセッサ411は、目的地に到達するまで運転制御を実行する。
生成された走行環境情報24に基づいて車両の運転を制御するので、検知情報により取得された現実の環境に応じた走行制御ができる。走行環境情報24は、走行レーンと地図情報21の対象レーンとが正確に対応づけられた合成処理により生成されるので、走行環境情報24に基づいて算出された制御内容は正確であり、変更されることがない。結果として、車両に無駄な操舵や加減速をさせることがなく、滑らかな走行を実現する。
具体的に、運転制御プロセッサ411は、自車両V1の実際のX座標値(X軸は車幅方向)と、現在位置に対応する目標X座標値と、フィードバックゲインとに基づいて、目標X座標値の上を車両V1に移動させるために必要な操舵角や操舵角速度等に関する目標制御値を算出する。運転制御プロセッサ411は、目標制御値を車載装置200に出力する。車両V1は、目標横位置により定義される目標経路上を走行する。運転制御プロセッサ411は、経路に沿う目標Y座標値(Y軸は車両の進行方向)を算出する。運転制御プロセッサ411は、車両V1の現在のY座標値、現在位置における車速及び加減速と、現在のY座標値に対応する目標Y座標値、その目標Y座標値における車速及び加減速との比較結果に基づいて、Y座標値に関するフィードバックゲインを算出する。運転制御プロセッサ411は、目標Y座標値に応じた車速および加減速度と、Y座標値のフィードバックゲインとに基づいて、Y座標値に関する目標制御値が算出される。
ここで、Y軸方向の目標制御値とは、目標Y座標値に応じた加減速度および車速を実現するための駆動機構の動作(エンジン自動車にあっては内燃機関の動作、電気自動車系にあっては電動モータ動作を含み、ハイブリッド自動車にあっては内燃機関と電動モータとのトルク配分も含む)およびブレーキ動作についての制御値である。たとえば、エンジン自動車にあっては、制御機能は、現在および目標とするそれぞれの加減速度および車速の値に基づいて、目標吸入空気量(スロットルバルブの目標開度)と目標燃料噴射量を算出し、これを駆動装置290へ送出する。なお、制御機能は、加減速度および車速を算出し、これらを車両コントローラ280へ送出し、車両コントローラ280において、これら加減速度および車速を実現するための駆動機構の動作(エンジン自動車にあっては内燃機関の動作、電気自動車系にあっては電動モータ動作を含み、ハイブリッド自動車にあっては内燃機関と電動モータとのトルク配分も含む)およびブレーキ動作についての制御値をそれぞれ算出してもよい。
運転制御プロセッサ411は、算出されたY軸方向の目標制御値を車載装置200に出力する。車両コントローラ280は、操舵制御及び駆動制御を実行し、自車両に目標X座標値及び目標Y座標値によって定義される目標経路上を走行させる。目標Y座標値を取得する度に処理を繰り返し、取得した目標X座標値のそれぞれについての制御値を車載装置200に出力する。車両コントローラ280は、目的地に至るまで、運転制御プロセッサ411の指令に従い運転制御命令を実行する。
本発明の実施形態の走行環境情報生成装置100は以上のように構成され動作し、走行環境情報生成装置100において使用される走行環境情報生成方法は、以上のように実行されるので、以下の効果を奏する。
[1]本実施形態の走行環境情報生成方法では、他車両の検知情報に基づく第1情報と、地図情報21を参照して第2情報を取得し、共通のレーンに関する第1情報と第2情報との差分を算出し、差分に基づいてこれらを合成して走行環境情報を生成するので、現実の状況を考慮した走行環境情報24を得ることができる。第1情報の走行レーンの形状と第2情報の地図情報における走行レーンの形状とは一致することが理想的であるが、そのような場面は稀である。検知情報に基づく第1情報は、実際の走行環境が反映された情報である。第1情報と第2情報とを合成することにより、整合性の高い地図情報に走行レーンの実際の環境を反映させた走行環境情報24を得ることができる。
他車両の検知情報に基づく第1情報を用いるので、自車両の検知情報が取得されなくても、実際の走行環境を考慮した走行環境情報24を得ることができる。また、同一の走行レーンを複数の他車両が走行する可能性が高い。複数の他車両の検知情報を用いれば、より正確な第1情報、ひいては走行環境情報を得ることができる。
第1情報は、他車両が走行する実在の空間であり、第2情報は、地図情報21において定義された仮想(理想)の空間である。第1情報と第2情報との差分は、地図情報21が定義する理想状態に対する実空間の状態のずれである。その差分に基づいて地図情報21を変更するので、実空間の状態が反映された走行環境情報24を生成できる。
[2]本実施形態の走行環境情報生成方法では、自車両の検知情報に基づく第3情報を取得し、他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報と所定の評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両の走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成できる。自車両一台の検知情報の精度には限界がある。走行時における一回の走行により得られた検知情報に基づいて、その情報が正しいか否かの判断は困難である。本実施形態では、複数の他車両による複数の検知結果(情報)を利用して走行環境情報を生成するので、自車両の検知情報のみではできない、検知範囲の拡大、検知情報の確からしさの確認などをすることができる。つまり、自車両のセンサの検知能力を超えた検知情報を得ることができる。
[3]本実施形態の走行環境情報生成方法において、第1情報は他車両の属性情報を含み、第3情報は自車両の属性情報を含む。他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報の属性情報と所定の属性評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両と属性が共通する他車両が実際に検知した走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成できる。
[4]本実施形態の走行環境情報生成方法において、第1情報は他車両の取得条件を含み、第3情報は自車両の取得条件を含む。他車両の第1情報のうち、自車両の第3情報を取得したときの取得条件と所定の取得評価値以上の第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両と検知情報の取得条件が共通する他車両が実際に検知した走行レーンの走行環境が反映された走行環境情報を生成できる。
[5]本実施形態の走行環境情報生成方法において、第1情報は、第1情報の信頼度を含む。他車両の第1情報のうち、信頼度が信頼評価値以上の第1情報を抽出し、抽出された第1情報を用いて走行環境情報を生成するので、走行制御対象となる自車両の走行レーンの走行環境が反映されるとともに、信頼度の高い走行環境情報を生成できる
[6]本実施形態の走行環境情報生成方法では、第1情報に基づいて、他車両の走行レーンが属する走行道路が予め定めた特定道路であると判断された場合には、第1情報と第2情報を合成して走行環境情報24を生成する。他車両の走行レーンが属する走行道路が特定道路である第1情報を用いて走行環境情報24を生成する。走行環境情報24の生成処理に用いる第1情報を制御(限定)することにより、センサにより検知された実空間の情報と予め記憶された地図情報21とを適切に合成し、実空間の状況が反映された走行環境情報24を生成できる。
他車両が特定道路を走行しているときに検知された検知情報に基づく第1情報を用いて、走行環境情報24を生成するので、第1情報と第2情報とを正しい位置で対応づけることができる。言い換えると、特定道路を走行中であれば、第1情報(検知情報)と第2情報(地図情報21)との対応づけ(マッチング)が間違って行われるリスクは低い。この結果、走行レーンとは対応しない誤ったレーン(地図情報21)を読み込んで、誤った走行経路の算出、運転計画を立案することを抑制できる。
[7]本実施形態の走行環境情報生成方法では、走行道路に属するレーン数が予め定めた所定数であると判断された場合には、走行道路が特定道路であると判断するので、走行道路が特定道路であるか否かを実測された情報及び予め準備された情報に基づいて正確に判断できる。
本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、レーン数が予め定めた所定数である道路と定義する。一の道路に属するレーン数が多ければ多いほど、唯一のレーンを特定することが難しくなる。一の道路に属するレーンの数に基づいて特定道路を定義することにより、唯一のレーンを特定しやすい状態を定義する。レーン数は限定的な数値であってもよいし、範囲を定める数値であってもよい。所定数以下といった範囲により定義してもよい。所定数のレーンを有する特定道路を走行する場面においては、第1情報と第2情報とを正確に対応づけることができる。レーン数が所定数である環境下において、走行環境情報24の生成処理を実行する。走行環境情報24の生成処理に用いる第1情報を制御(限定)することにより、センサにより検知された実空間の情報と予め記憶された地図情報21とを適切に合成し、実空間の状況が反映された走行環境情報24を生成できる。
[8]本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、上り方向のレーン数が単一であり、下り方向のレーン数が単一である道路と定義する。特定道路を、上り方向又は下り方向のレーン数が単一である道路と定義する。撮像画像などの第1情報によれば、レーンの進行方向を識別できる。同じ進行方向の道路に属するレーン数が単一である場合には、第1情報と第2情報とを正確に対応づけることができる。同一方向のレーン数が単一である環境下において、走行環境情報24の生成処理を実行する。走行環境情報24の生成処理に用いる第1情報を制御(限定)することにより、センサにより検知された実空間の情報と予め記憶された地図情報21とを適切に合成し、実空間の状況が反映された走行環境情報24を生成できる。
[9]本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、道路に属するレーン数が複数から進行方向側において単一に変化する道路と定義する。走行道路に複数のレーンが含まれている場合であっても、進行方向側においてレーン数が単一に変化すると判断された場合には、走行環境情報24を生成する処理の実行に適した状況/場面になると予測できる。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行することが予定された検知位置で取得された第1情報に基づいて走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成することが期待できる。
[10]本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、複数のレーンを規定するレーンマーカのパターンに基づいて、走行道路のレーンのうちのいずれのレーンを走行しているかを特定できる道路と定義する。
レーンマーカは、二つのレーンの左右の境界である。レーンマーカの特徴はレーンごとに記憶される。走行道路のレーン数が複数であっても、各レーンのレーンマーカの特徴がそれぞれ異なるのであれば、唯一のレーンを高い確度で特定することができる。特定道路を、一の道路に属する複数レーンのすべてのレーンマーカの特徴が異なる道路であると定義することにより、唯一のレーンが特定されやすい走行状況又は走行位置を定義できる。例えば、複数レーンのレーンマーカの特徴がすべて異なる道路を特定道路と定義できる。
制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行することが予測されたときに走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成することが期待できる。
[11]本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、上り方向のレーン数又は下り方向のレーン数が複数であり、走行道路のレーンのうちのいずれのレーンを走行しているかを特定できる道路と定義する。例えば、道路の上り方向又は下り方向の複数のレーンのそれぞれが異なるレーンマーカのパターンを有する道路である。制御装置10は、走行環境情報24を生成するのに適した特定道路を走行することが予測されたときに走行環境情報24を生成するので、現実の環境との差異が小さい走行環境情報24を生成することが期待できる。
[12]本実施形態の走行環境情報生成方法では、特定道路を、走行道路の上り方向のレーン数又は下り方向のレーン数が複数であり、上り方向のレーン又は下り方向のレーンが所定の特徴的レーンマーカにより規定されている道路と定義する。片側複数レーンの道路においては、複数レーンを含む道路の右側のレーンマーカと左側のレーンマーカが異なる場合がある。例えば、複数レーンのレーンマーカのうち、最も対向道路側のレーンマーカは植栽であり、最も外側(対向道路とは反対側)のレーンマーカは縁石であるという場合である。この場合には、植栽のレーンマーカを有するレーンは最も対向道路側の唯一のレーンとして特定でき、縁石のレーンマーカを有するレーンは最も外側の唯一のレーンとして特定できる。
片側複数レーンの道路において、あるレーンのレーンマーカが「所定のレーンマーカ」である場合には、そのレーンの位置を特定することができ、結果的に唯一の対象レーンを抽出できる。走行レーン(対象レーン)が「所定のレーンマーカ」を備えるか否かの判断に基づいて、対象レーンを選択するため、対向複数レーンの道路を走行している場合であっても、レーンマーカの特徴により唯一の対象レーンを特定することができる。レーンが「所定のレーンマーカ」を有している場合には、走行環境情報24の生成処理に適した環境であると判断し、そのような走行レーン(特定道路)を走行しているときに走行環境情報24を生成できるので、信頼性の高い走行環境情報24を生成できる。
[13]本実施形態の走行環境情報生成方法では走行環境情報が生成された場合に、記憶された走行環境情報24を更新する。これにより、最新の走行環境情報24を提供できる。
[14]本実施形態の走行環境情報生成方法では、記憶された走行環境情報は、通信ネットワークを介してアクセス可能である。各車両の運転制御装置400が記憶装置20にアクセスして、走行環境情報24を参照できる。走行環境情報24を一元的に管理し、複数の車両の運転制御装置400により走行環境情報24を共有できる。
[15]本実施形態の走行環境情報生成方法では、第2情報が第1情報と同値になるように、第2情報を修正して、第1情報と第2情報を合成してもよい。第2情報を第1情報に合致させるように修正する。つまり、第1情報と一致するように第2情報を変更する。これにより、現実の検知情報を尊重した走行環境情報24を取得できる。
[16]本実施形態の走行環境情報生成方法では、走行レーンと対象レーンとが接続するように第2情報を変更する。他車両が存在する実空間において検知された走行レーンと地図情報21において定義された仮想の対象レーンとを接続させることができる。実空間が反映された第1情報が反映された走行環境情報24を生成できる。
[17]本実施形態の走行環境情報生成方法では、差分に基づいて、対象レーンが走行レーンに接続するように対象レーンを含む領域に関する第2情報を変更する。対象レーンを含む領域に関する第2情報は、対象レーンの位置、範囲、形状、曲率半径、対象レーンを含む領域の位置、範囲、又は他のレーンに関する情報を含む。他車両が存在する実空間において検知された走行レーンを含む第1情報の領域と、地図情報21において定義された仮想の対象レーンを含む領域とを正しい位置で接続させることができる。実空間において判断された走行レーンに関する第1情報が反映された走行環境情報24を生成できる。
[18]本実施形態の走行環境情報生成方法では、走行道路が特定道路であると判断された場合には、走行レーンと対象レーンとを対応づける条件を緩和する。他車両が特定道路を走行中であり、レーンのマッチングミスが発生しにくい走行環境においては、レーンのマッチングに関する閾値を緩和することにより、演算負荷を低減し、円滑な処理を実行することができる。
[19]本実施形態の走行環境情報生成方法では、走行道路が特定道路である場合には、第2情報の対象レーンに対応づけられたレーンマーカ情報を第1情報に基づいて変更する。他車両の走行時に実際に取得されたレーンマーカに関する検知情報を、地図情報21に反映できる。レーンマーカに変更があった場合などについても、経時的に地図情報21を更新できる。
[20]本実施形態の運転制御方法では、生成された走行環境情報24に基づいて車両の運転を制御するので、現実の環境下における検知情報に基づく判断に応じた走行を実現できる。本実施形態の走行環境情報生成方法によれば、他車両周囲の現実の状況に基づく第1情報に基づいて、適時に第1情報と第2情報を合成するので、地図情報21を参照しつつも、現実の状況が反映された走行環境情報を生成できる。自動運転制御においては、他車両に搭載された検知装置220、車両センサ260の実際の検知情報に基づいて、自車両の運転/挙動が自律制御される。地図情報21を検知情報に応じて変更/修正し、第1情報と第2情報を合成することにより、経路を適切に特定し、滑らかな自律走行を実現することができる。実際の走行レーンと地図情報21の対象レーンとの差により、制御内容がぶれることがなく、滑らかな走行をすることができる。
誤った走行経路に基づく運転計画は、実行後に変更(訂正)される。運転計画の変更に際しては、余計な操舵や加減速が行われるため、乗員は違和感を覚えることがある。本実施形態では、検知情報に基づく第1情報に基づいて、第2情報を変更(修正)することにより、実際に検知された実在の環境が反映された走行環境情報24に基づく走行制御を実行できる。実在の環境に応じた走行環境情報24に基づく走行制御は、走行経路の変更や訂正の必要が低いため、余計な操舵や加減速が行われることを抑制できる。これにより、目的地に至る走行時間の短縮、燃料消費量の低減を実現できる。
[21]本実施形態の運転制御方法では、走行レーンと、走行レーンに対応する地図情報の対象レーンとが接続するように第1情報と第2情報とが適時に合成された走行環境情報に基づいて、走行レーンと対象レーンの接続地点を含む走行経路を算出する。第1情報に基づく他車両の走行レーンと第2情報に基づく対象レーンとが接続地点において接続された走行経路に基づいて自車両を走行させるので、地図情報21を参照しつつも、現実の状況が反映された走行環境情報に基づいた運転制御を実行することができる。さらに、前段落と同様の作用効果を奏する。
[22]本実施形態の運転制御方法では、第1情報と、その第1情報により得られる走行環境に係る他車両の周囲よりも遠方の位置に存在するレーンに関する第2情報とを合成する。つまり、本運転制御方法では、他車両の周囲の第1情報と、それよりも遠い場所(目的地側のエリア)の第2情報とを、走行レーンと対象レーンとが接続するように合成する。これにより、他車両の近傍の第1情報と、これから向かう遠方の第2情報とが、走行レーン及び対象レーンが繋がるように合成された走行環境情報を算出できる。走行経路は、第1情報に基づく走行レーンと、第2情報に基づく対象レーンが一連に繋がったレーン(経路)である。センサの検知情報に基づく実在の走行レーンから目的地に向かう対象レーンへ繋がる走行経路を自車両に走行させることにより、実在の走行環境に適応しつつ、地図情報21を参照して遠方の走行環境をも考慮した運転制御を実行することができる。さらに、前々段落と同様の作用効果を奏する。
[23]本実施形態の走行環境情報生成装置100は、上述した走行環境情報生成方法と同様の作用及び効果を奏する。
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
1…運転制御システム
100…走行環境情報生成装置、サーバ装置
10…制御装置
11…プロセッサ
20…記憶装置
21…地図情報
22…レーン情報
23…交通規則情報
24…走行環境情報
30…通信装置
200…車載装置
210…通信装置
220…検知装置、センサ
221…カメラ
222…レーダー装置
230…ナビゲーション装置
231…位置検知装置、センサ
232…記憶装置
240…記憶装置
241…地図情報
242…レーン情報
243…交通規則情報
250…出力装置
251…ディスプレイ
252…スピーカ
260…車両センサ、センサ
261…舵角センサ
262…車速センサ
263…姿勢センサ
264…明度センサ
270…レーンキープ装置
280…車両コントローラ
290…駆動装置
295…操舵装置
300…サーバ
310…制御装置
311…プロセッサ
320…記憶装置
321…地図情報
322…レーン情報
323…交通規則情報
324…プローブ情報
330…通信装置
400…運転制御装置
410…制御装置
411…運転制御プロセッサ
420…記憶装置
430…通信装置

Claims (23)

  1. プロセッサに実行させる、走行環境情報の生成方法であって、
    前記プロセッサは、
    他車両に搭載されたセンサにより検知された検知情報に基づく、前記他車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する第1情報を、通信ネットワークを介して取得し、
    前記第1情報に前記レーンの位置情報を対応づけて記憶装置に蓄積し、
    自車両に搭載された記憶装置に予め記憶され、前記レーンの位置情報を含む地図情報から道路のレーンに関する第2情報を取得し、
    共通するレーンに関し、前記他車両のセンサから取得した前記第1情報と前記第2情報との差分を算出し、前記差分に基づいて、前記検知情報に基づく前記第1情報を用いて前記地図情報の前記第2情報を修正する走行環境情報の生成方法。
  2. 自車両に搭載されたセンサの検知情報に基づく、前記自車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する第3情報を取得し、
    前記第3情報との共通度が所定の評価値以上の前記第1情報を抽出し、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1に記載の走行環境情報の生成方法。
  3. 前記第1情報は、前記他車両の属性情報を含み、
    前記第3情報は、前記自車両の属性情報を含み、
    前記自車両の属性情報との共通度が所定の属性評価値以上である属性情報を有する前記第1情報を抽出し、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項2に記載の走行環境情報の生成方法。
  4. 前記第1情報は、前記他車両が当該第1情報を取得したときの取得条件を含み、
    前記第3情報は、前記自車両が当該第3情報を取得したときの取得条件を含み、
    前記第3情報の取得条件と共通度が所定の取得評価値以上の取得条件において取得された前記第1情報を抽出し、前記抽出された前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項2又は3に記載の走行環境情報の生成方法。
  5. 前記第1情報は、当該第1情報の信頼度を含み、
    前記信頼度が所定の信頼評価値以上である前記第1情報を抽出し、前記抽出された前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1~4の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  6. 前記第1情報における前記他車両の前記走行レーンを含む走行道路が、予め定められた特定道路であるか否かを判断し、前記走行道路が前記特定道路であると判断された場合には、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1~5の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  7. 前記走行道路に属するレーン数が予め定めた所定数であると判断された場合には、前記走行道路が前記特定道路であると判断する請求項6に記載の走行環境情報の生成方法。
  8. 前記走行道路の上り方向及び/又は下り方向のレーン数が単一であると判断された場合には、前記走行道路は前記特定道路であると判断する請求項6又は7に記載の走行環境情報の生成方法。
  9. 前記走行道路の進行方向側におけるレーン数の変化を取得し、
    前記レーン数が複数から単一に変化すると判断された場合には、前記走行道路は前記特定道路であると判断する請求項6又は7に記載の走行環境情報の生成方法。
  10. 前記走行道路に属するレーン数が複数であり、前記走行道路が当該走行道路に属する前記レーンを規定するレーンマーカのパターンに基づいて、前記走行道路の前記レーンのうちのいずれの前記レーンを走行しているかを特定できる道路であると判断された場合には、前記走行道路は前記特定道路であると判断する請求項6又は7に記載の走行環境情報の生成方法。
  11. 前記走行道路に属するレーン数を取得し、
    前記走行道路の上り方向のレーン数又は下り方向のレーン数が複数であり、前記上り方向のレーン又は前記下り方向のレーンを規定するレーンマーカのパターンに基づいて、前記走行道路の前記レーンのうちのいずれの前記レーンを走行しているかを特定できる道路であると判断された場合には、前記走行道路は前記特定道路であると判断する請求項6又は7に記載の走行環境情報の生成方法。
  12. 前記走行道路に属するレーン数を取得し、
    前記走行道路の上り方向の前記レーン数又は下り方向の前記レーン数が複数であり、前記上り方向のレーン又は前記下り方向のレーンが所定の特徴的レーンマーカにより規定されている前記走行道路は前記特定道路であると判断する請求項6又は7に記載の走行環境情報の生成方法。
  13. 前記走行環境情報は、前記第1情報を用いて前記第2情報が修正された場合に更新される請求項1~12の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  14. 前記記憶装置に記憶された前記走行環境情報は、前記通信ネットワークを介してアクセス可能である請求項1~13の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  15. 前記第2情報が前記第1情報と同値になるように、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1~14の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  16. 前記差分に基づいて、前記走行レーンと、前記走行レーンに対応する前記地図情報の対象レーンとが接続されるように、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1~15の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  17. 前記差分に基づいて、前記走行レーンを含む前記第1情報の第1領域と、前記走行レーンに対応する対象レーンを含む前記第2情報の第2領域とが接続されるように、前記第1情報を用いて前記第2情報を修正する請求項1~16の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  18. 前記第1情報と前記第2情報の前記差分が所定の基準値未満である場合には、
    前記第1情報の前記走行レーンと前記地図情報の対象レーンとを対応づける条件を緩和する請求項16又は17に記載の走行環境情報の生成方法。
  19. 前記第1情報と前記第2情報の前記差分が所定の基準値未満である場合には、
    前記第1情報に基づいて、前記第1情報の前記走行レーンに対応する前記地図情報の対象レーンに対応づけられたレーンマーカ情報を変更する請求項16~18の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法。
  20. 請求項1~19の何れか一項に記載の走行環境情報の生成方法により得られた前記走行環境情報を参照し、
    前記走行環境情報に基づいて自律走行の制御対象となる自車両の走行経路を算出し、
    前記自車両に前記走行経路を走行させる運転制御方法。
  21. 請求項20に記載の運転制御方法であって、
    前記第1情報の前記走行レーンと、当該走行レーンに対応する前記地図情報の対象レーンとが接続するように前記第1情報を用いて前記第2情報を修正して前記走行環境情報を生成し、
    前記走行環境情報に基づいて、前記走行レーンと前記走行レーンに対応する前記地図情報の対象レーンの接続地点を含む前記走行経路を算出する運転制御方法。
  22. 請求項20に記載の運転制御方法であって、
    前記第1情報と、前記第1情報により得られた走行環境に係る前記自車両の周囲よりも遠方の位置に存在する前記レーンに関する前記第2情報とを取得し、
    前記第1情報の前記走行レーンと、当該走行レーンに対応する前記地図情報の対象レーンとが接続されるように前記第1情報を用いて前記第2情報を修正して前記走行環境情報を生成し、
    前記走行環境情報に基づいて前記走行経路を算出する運転制御方法。
  23. 通信を行う通信装置と、
    情報を記憶する記憶装置と、
    走行環境情報を生成するプロセッサと、を備え、
    前記プロセッサは、
    他車両に搭載されたセンサにより検知された検知情報に基づき、前記他車両が走行するレーンである走行レーンを含む周囲の走行環境に関する第1情報を、前記通信装置を用いて通信ネットワークを介して取得し、
    前記取得した第1情報に前記レーンの位置情報を対応づけて記憶装置に蓄積し、
    自車両に搭載された記憶装置に予め記憶され、前記レーンの位置情報を含む地図情報から道路のレーンに関する第2情報を取得し、
    共通するレーンに関し、前記他車両のセンサから取得した前記第1情報と前記第2情報との差分を算出し、前記差分に基づいて、前記検知情報に基づく前記第1情報を用いて前記地図情報の前記第2情報を修正する走行環境情報生成装置。
JP2020529829A 2018-07-11 2018-07-11 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置 Active JP7068456B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/IB2018/000818 WO2020012208A1 (ja) 2018-07-11 2018-07-11 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2020012208A1 JPWO2020012208A1 (ja) 2021-08-02
JP7068456B2 true JP7068456B2 (ja) 2022-05-16

Family

ID=69141907

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020529829A Active JP7068456B2 (ja) 2018-07-11 2018-07-11 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20210309231A1 (ja)
EP (1) EP3822582A4 (ja)
JP (1) JP7068456B2 (ja)
KR (1) KR102611927B1 (ja)
CN (1) CN112400095B (ja)
WO (1) WO2020012208A1 (ja)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6987714B2 (ja) * 2018-07-27 2022-01-05 日立Astemo株式会社 電子制御装置
JP7143733B2 (ja) * 2018-11-14 2022-09-29 トヨタ自動車株式会社 環境状態推定装置、環境状態推定方法、環境状態推定プログラム
JP7103185B2 (ja) * 2018-11-20 2022-07-20 トヨタ自動車株式会社 判定装置、車両制御装置、判定方法、判定プログラム
JP2020087001A (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 株式会社デンソー 車線位置情報出力装置
WO2020138515A1 (ko) * 2018-12-24 2020-07-02 엘지전자 주식회사 경로 제공 장치 및 그것의 경로 제공 방법
JP2020154623A (ja) * 2019-03-19 2020-09-24 株式会社Subaru 交通制御システム
JP7303684B2 (ja) * 2019-07-24 2023-07-05 株式会社Subaru 車両の自動運転支援装置
CN112461257A (zh) * 2019-09-09 2021-03-09 华为技术有限公司 一种车道线信息的确定方法及装置
JP7363621B2 (ja) * 2020-03-17 2023-10-18 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
CN111523471B (zh) * 2020-04-23 2023-08-04 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车辆所在车道的确定方法、装置、设备以及存储介质
US20220099454A1 (en) * 2020-09-29 2022-03-31 International Business Machines Corporation Navigation street view tool
US20220137626A1 (en) * 2020-11-04 2022-05-05 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus, method, and non-transitory computer-readable storage medium
US11951992B2 (en) * 2021-01-05 2024-04-09 Guangzhou Automobile Group Co., Ltd. Vehicle positioning method and apparatus, storage medium, and electronic device
JP7141477B2 (ja) * 2021-02-25 2022-09-22 本田技研工業株式会社 地図生成装置
JP7260575B2 (ja) * 2021-02-25 2023-04-18 本田技研工業株式会社 地図生成装置
CN114003164B (zh) * 2021-10-14 2024-07-05 中国第一汽车股份有限公司 基于自然驾驶数据的交通参与者位置及动作的标注方法
KR102592926B1 (ko) * 2021-12-29 2023-10-24 주식회사 에스와이피 복층으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 객체 인식 방법 및 이를 위한 전자 장치
CN114894205B (zh) * 2022-05-18 2023-05-23 禾多科技(北京)有限公司 三维车道线信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质
US20240125616A1 (en) * 2022-10-10 2024-04-18 GM Global Technology Operations LLC System and method of reducing gps noise and correcting vehicle gps trajectory for a high-definition map

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006024104A (ja) 2004-07-09 2006-01-26 Honda Motor Co Ltd 車両の道路適応走行制御装置
JP2017182521A (ja) 2016-03-31 2017-10-05 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両用走行制御装置

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4329088B2 (ja) * 1998-02-18 2009-09-09 株式会社エクォス・リサーチ 車両制御装置
JP2002319096A (ja) * 2001-04-18 2002-10-31 Mazda Motor Corp 車両情報収集方法、車両情報収集システム、車両情報収集装置、車両用制御装置及びそのコンピュータ・プログラム
US7912628B2 (en) * 2006-03-03 2011-03-22 Inrix, Inc. Determining road traffic conditions using data from multiple data sources
JP2010244196A (ja) * 2009-04-02 2010-10-28 Toyota Motor Corp 運転支援装置
JP5057183B2 (ja) * 2010-03-31 2012-10-24 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 風景マッチング用参照データ生成システム及び位置測位システム
US8996197B2 (en) * 2013-06-20 2015-03-31 Ford Global Technologies, Llc Lane monitoring with electronic horizon
JP6215262B2 (ja) 2014-06-27 2017-10-18 日東電工株式会社 長尺状の偏光子の製造方法
WO2016027270A1 (en) * 2014-08-18 2016-02-25 Mobileye Vision Technologies Ltd. Recognition and prediction of lane constraints and construction areas in navigation
JP6322812B2 (ja) * 2014-08-21 2018-05-16 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報管理装置、車両、および、情報管理方法
DE102014014120A1 (de) * 2014-09-24 2015-04-02 Daimler Ag Funktionsfreigabe einer hochautomatisierten Fahrfunktion
JP2017019421A (ja) * 2015-07-13 2017-01-26 日立オートモティブシステムズ株式会社 周辺環境認識装置、及び周辺環境認識プログラム
KR101714185B1 (ko) * 2015-08-05 2017-03-22 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량
JP6776513B2 (ja) * 2015-08-19 2020-10-28 ソニー株式会社 車両制御装置と車両制御方法と情報処理装置および交通情報提供システム
US10248124B2 (en) * 2016-07-21 2019-04-02 Mobileye Vision Technologies, Inc. Localizing vehicle navigation using lane measurements
JP6515898B2 (ja) * 2016-09-29 2019-05-22 トヨタ自動車株式会社 物標レーン関係認識装置
US10458810B2 (en) * 2017-12-21 2019-10-29 GM Global Technology Operations LLC Traffic light state assessment
US11009365B2 (en) * 2018-02-14 2021-05-18 Tusimple, Inc. Lane marking localization

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006024104A (ja) 2004-07-09 2006-01-26 Honda Motor Co Ltd 車両の道路適応走行制御装置
JP2017182521A (ja) 2016-03-31 2017-10-05 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両用走行制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20210309231A1 (en) 2021-10-07
EP3822582A1 (en) 2021-05-19
KR20210029242A (ko) 2021-03-15
JPWO2020012208A1 (ja) 2021-08-02
KR102611927B1 (ko) 2023-12-08
CN112400095A (zh) 2021-02-23
EP3822582A4 (en) 2022-03-09
WO2020012208A1 (ja) 2020-01-16
CN112400095B (zh) 2024-04-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7068456B2 (ja) 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置
JP7280465B2 (ja) ナビゲーション情報を処理する方法、ナビゲーション情報を処理する地図サーバコンピュータプログラム、自律車両のナビゲーションを支援する車両システム、および自律車両
JP6956268B2 (ja) 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置
US20220234615A1 (en) In-vehicle device and driving assist method
JP2022535351A (ja) 車両ナビゲーションのためのシステム及び方法
US20230159050A1 (en) Systems and methods for vehicle speed and lateral position control
JP2023532482A (ja) 開いている扉を検出するためのシステムおよび方法
CN117355871A (zh) 多帧图像分割
CN116670610A (zh) 用于公共速度映射和导航的系统和方法
JP2020052673A (ja) 運転制御方法及び運転制御装置
JP2023519940A (ja) 車両をナビゲートするための制御ループ
JP7024871B2 (ja) 経路算出方法、運転制御方法及び経路算出装置
CN118435250A (zh) 用于确定对象的位置的立体辅助网络
CN114655243A (zh) 基于地图的停止点控制
CN118284911A (zh) 远程服务器中的交通标志特征向量的登记
WO2024173511A2 (en) Detecting objects for navigation
CN118265957A (zh) 用于车辆导航的雷达-摄像头融合
CN118163812A (zh) 用于针对预给定区域为自动化车辆提供驾驶策略的方法和设备

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201223

A529 Written submission of copy of amendment under article 34 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A5211

Effective date: 20201223

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201223

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220222

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

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220329

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220428

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7068456

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150