JP7111024B2 - Information processing device and information processing method - Google Patents

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本発明は、他車両の位置を推定する車両用の情報処理装置、及び情報処理方法に用いるものである。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is used for an information processing apparatus for a vehicle and an information processing method for estimating the position of another vehicle.

近年、他車両の位置を得る方法として車車間通信が提案されている。車車間通信は、車同士がお互いの位置や速度といった情報を無線で送受信し、見通しの悪い交差点において出会い頭の衝突の危険性がある場合、運転者に警告して衝突事故を防ぐことを可能にする。車車間通信は、安全運転支援のための通信技術として期待されている。 In recent years, vehicle-to-vehicle communication has been proposed as a method of obtaining the position of another vehicle. Vehicle-to-vehicle communication enables vehicles to wirelessly transmit and receive information such as each other's position and speed, and to warn drivers to prevent collisions when there is a risk of head-to-head collisions at intersections with poor visibility. do. Vehicle-to-vehicle communication is expected as a communication technology for safe driving support.

一方、車車間通信において、他車両から受信したGPS位置情報が信頼度の低い情報であれば、その情報の使用を禁止することが提案されている。例えば、特許文献1には、他の端末の時刻taのGPS位置情報に基づいて推定した他の端末の推定位置と、時刻tbに受信した他の端末の存在位置との一致度に基づいて、他の端末から受信するGPS位置情報の信頼度を判定することが開示されている。 On the other hand, in inter-vehicle communication, it has been proposed to prohibit the use of GPS position information received from other vehicles if the information is of low reliability. For example, in Patent Document 1, based on the degree of matching between the estimated position of another terminal estimated based on the GPS position information of the other terminal at time ta and the existing position of the other terminal received at time tb, Determining the reliability of GPS location information received from other terminals is disclosed.

特開2012-211844号公報JP 2012-211844 A

ところで、本発明者は以下の課題を知見した。
特許文献1では、推定位置と存在位置との一致度に基づき信頼度を判定しているだけで、道路情報を利用していない。これにより、例えば、2つの並行する道路の間の位置において信頼度が高く判定されると、他車両の走行道路を2つの並行する道路のいずれかに確定できず他車両の位置が正確に推定されないおそれがある。他車両の位置が正確に推定されていない状況で車両の操作が行われると出会い頭の衝突事故を防ぐことができない。
By the way, the present inventor found the following problems.
In Japanese Patent Laid-Open No. 2004-100000, the reliability is determined based on the degree of matching between the estimated position and the existing position, and the road information is not used. As a result, for example, if the position between two parallel roads is determined with high reliability, the position of the other vehicle cannot be determined to be one of the two parallel roads, and the position of the other vehicle can be accurately estimated. it may not be done. If the vehicle is operated while the position of the other vehicle is not accurately estimated, it is impossible to prevent a head-on collision.

そこで、本発明の目的は、他車両の正確な位置を推定することを可能にした情報処理装置、及び情報処理方法を提供することである。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide an information processing apparatus and an information processing method that make it possible to estimate the exact position of another vehicle.

上記課題を解決するために、本開示の情報処理装置は、自車両(400)に搭載され他車両(300)と通信を行う情報処理装置(100)であって、前記他車両から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信する受信部(101)と、道路区間を示す道路区間情報を備える地図情報データベース(102)と、前記分布関数における第1の閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ前記進行方向情報から特定される前記他車両の進行方向に一致する複数の前記道路区間を抽出する道路区間抽出部(106)と、それぞれの前記道路区間において前記位置情報から特定される前記他車両の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出する他車両存在候補点抽出部(107)と、それぞれの前記他車両存在候補点の存在確率を、前記誤差分布情報を用いて演算する存在確率演算部(108)と、複数の前記他車両存在候補点のうち前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を含む前記道路区間を前記他車両が走行する前記道路区間として推定する道路区間推定部(109)とを有する。 In order to solve the above problems, an information processing device of the present disclosure is an information processing device (100) mounted on a host vehicle (400) and communicating with another vehicle (300), wherein the other vehicle receives position information, A receiver (101) that receives traveling direction information and error distribution information based on a distribution function, a map information database (102) that includes road section information indicating road sections, and corresponds to a first threshold in the distribution function. a road section extraction unit (106) for extracting a plurality of road sections included in the error ellipse and matching the traveling direction of the other vehicle specified from the traveling direction information; An other vehicle presence candidate point extracting unit (107) for extracting the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle specified from the information, and the existence probability of each of the other vehicle presence candidate points is extracted from the error distribution information. and an existence probability calculation unit (108) for calculating using the other vehicle existence probability calculation unit (108); and a road section estimation unit (109) for estimating as a section.

なお、特許請求の範囲、及び本項に記載した発明の構成要件に付した括弧内の番号は、
本発明と後述の実施形態との対応関係を示すものであり、本発明を限定する趣旨ではない。
In addition, the numbers in parentheses attached to the constituent elements of the invention described in the claims and this paragraph are
It shows the correspondence relationship between the present invention and the embodiments described later, and is not intended to limit the present invention.

本発明の情報処理装置、及び情報処理方法によれば、道路上における他車両の正確な位置を推定し、活用することができる。 According to the information processing device and information processing method of the present invention, it is possible to estimate and utilize the accurate position of another vehicle on the road.

本発明の実施形態1の情報処理装置を用いた通信システムを説明する図1 is a diagram for explaining a communication system using an information processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention; FIG. 本発明の実施形態1の情報処理装置を搭載する自車両と通信する他車両の構成を説明するブロック図FIG. 1 is a block diagram for explaining the configuration of another vehicle that communicates with the own vehicle equipped with the information processing device according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置の構成を説明するブロック図1 is a block diagram for explaining the configuration of an information processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention; FIG. 本発明の実施形態1の情報処理装置が備える道路区間情報を説明する図A diagram for explaining road section information included in the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention. 本発明の実施形態1の情報処理装置による複数の道路リンクの抽出を説明する図FIG. 4 is a diagram for explaining extraction of a plurality of road links by the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置が受信する誤差分布情報を説明する図FIG. 4 is a diagram for explaining error distribution information received by the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置による他車両存在候補点の抽出を説明する図FIG. 2 is a diagram for explaining extraction of other vehicle existence candidate points by the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置による存在確率の演算を説明する図FIG. 4 is a diagram for explaining calculation of existence probability by the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置による他車両が走行する道路リンクの推定を説明する図FIG. 2 is a diagram for explaining estimation of road links on which other vehicles travel by the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の情報処理装置の動作を説明するフローチャート3 is a flow chart for explaining the operation of the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention; 本発明の実施形態1の変形例1の情報処理装置の構成を説明するブロック図FIG. 1 is a block diagram for explaining the configuration of an information processing apparatus according to Modification 1 of Embodiment 1 of the present invention; 本発明の実施形態1の変形例1の情報処理装置の動作を説明するフローチャート3 is a flowchart for explaining the operation of the information processing apparatus according to Modification 1 of Embodiment 1 of the present invention; 本発明の実施形態1の変形例2の情報処理装置の構成を説明するブロック図FIG. 2 is a block diagram for explaining the configuration of an information processing apparatus according to Modification 2 of Embodiment 1 of the present invention; 本発明の実施形態1の変形例2の情報処理装置による誤差分布情報の修正を説明する図FIG. 11 is a diagram for explaining correction of error distribution information by the information processing apparatus according to Modification 2 of Embodiment 1 of the present invention; 本発明の実施形態1の変形例2の情報処理装置の動作を説明するフローチャート3 is a flowchart for explaining the operation of the information processing apparatus according to Modification 2 of Embodiment 1 of the present invention; 本発明の実施形態2の情報処理装置の構成を説明するブロック図FIG. 2 is a block diagram for explaining the configuration of an information processing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention; 本発明の実施形態2の情報処理装置による誤差分布情報と参照誤差分布情報との相関を説明する図FIG. 5 is a diagram for explaining the correlation between error distribution information and reference error distribution information by the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention; 本発明の実施形態2の情報処理装置が備える標準誤差分布情報を説明する図FIG. 5 is a diagram for explaining standard error distribution information included in the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention; 本発明の実施形態2の情報処理装置の動作を説明するフローチャート3 is a flow chart for explaining the operation of the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention;

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、本発明とは、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された発明を意味するものであり、以下の実施形態に限定されるものではない。また、少なくともかぎ括弧内の語句は、特許請求の範囲又は課題を解決するための手段の項に記載された語句を意味し、同じく以下の実施形態に限定されるものではない。
特許請求の範囲の従属項に記載の構成及び方法、従属項に記載の構成及び方法に対応する実施形態の構成及び方法、並びに特許請求の範囲に記載がなく実施形態のみに記載の構成及び方法は、本発明においては任意の構成及び方法である。特許請求の範囲の記載が実施形態の記載よりも広い場合における実施形態に記載の構成及び方法も、本発明の構成及び方法の例示であるという意味で、本発明においては任意の構成及び方法である。いずれの場合も、特許請求の範囲の独立項に記載することで、本発明の必須の構成及び方法となる。
実施形態に記載した効果は、本発明の例示としての実施形態の構成を有する場合の効果であり、必ずしも本発明が有する効果ではない。
複数の実施形態がある場合、各実施形態に開示の構成は各実施形態のみで閉じるものではなく、実施形態をまたいで組み合わせることが可能である。例えば一の実施形態に開示の構成を、他の実施形態に組み合わせてもよい。また、複数の実施形態それぞれに開示の構成を集めて組み合わせてもよい。
発明が解決しようとする課題に記載した知見や課題は公知の課題ではなく、本発明者が独自に知見したものであり、本発明の構成及び方法と共に発明の進歩性を肯定する事実である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
It should be noted that the present invention means the invention described in the scope of claims or the section of Means for Solving the Problems, and is not limited to the following embodiments. In addition, at least the words and phrases in angle brackets mean the words and phrases described in the claims or the means for solving the problems section, and are not limited to the following embodiments.
Structures and methods described in dependent claims, structures and methods of embodiments corresponding to structures and methods described in dependent claims, and structures and methods described only in embodiments without claims are optional configurations and methods in the present invention. In the sense that the configuration and method described in the embodiment when the description of the claims is broader than the description of the embodiment are also examples of the configuration and method of the present invention, in the present invention, any configuration and method be. In either case, the essential features and methods of the invention are described in the independent claims.
The effects described in the embodiments are the effects when having the configuration of the embodiment as an example of the present invention, and are not necessarily the effects of the present invention.
When there are multiple embodiments, the configuration disclosed in each embodiment is not limited to each embodiment, but can be combined across the embodiments. For example, a configuration disclosed in one embodiment may be combined with another embodiment. Further, the configurations disclosed in each of the plurality of embodiments may be collected and combined.
The findings and problems described in the problems to be solved by the invention are not known problems, but were independently found by the inventors, and are facts that affirm the inventive step of the invention together with the configuration and method of the invention.

(実施形態1)
1.情報処理装置を用いた通信システム
まず、図1を用いて、本実施形態の情報処理装置を用いた通信システムについて説明する。本実施形態の情報処理装置100(本発明の「情報処理装置」に相当)は、自車両400(「自車両」に相当)に搭載され、他車両300(「他車両」に相当)と通信ネットワーク(図示せず)を介して「通信」を行う。
(Embodiment 1)
1. 1. Communication System Using Information Processing Apparatus First, a communication system using an information processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. An information processing device 100 (corresponding to the "information processing device" of the present invention) of the present embodiment is mounted on a vehicle 400 (corresponding to "own vehicle") and communicates with another vehicle 300 (corresponding to "another vehicle"). "Communicates" via a network (not shown).

ここで、「情報処理装置」とは、パッケージ化された半導体装置であっても、配線基板において各半導体装置が配線接続された構成であってもよく、自車両に搭載されるECU(Electronic Control Unit)の他、半導体チップ、システムボード、PC、携帯情報端末が挙げられる。
また、「自車両」とは、当該情報処理装置を備える車両であって、車輪を有する自動車、原動機付自転車、軽車両、トロリーバス、及び路面電車の他、車輪を有さず地上を滑走する物体も含む。
また、「他車両」とは、自車両以外の車両であって、車輪を有する自動車、原動機付自転車、軽車両、トロリーバス、及び路面電車の他、車輪を有さず地上を滑走する物体も含む。
Here, the “information processing device” may be a packaged semiconductor device or a configuration in which each semiconductor device is connected by wiring on a wiring board. Unit), semiconductor chips, system boards, PCs, and personal digital assistants.
In addition, "vehicle" means a vehicle equipped with the information processing device, such as an automobile with wheels, a motorized bicycle, a light vehicle, a trolleybus, a streetcar, or a vehicle that glides on the ground without wheels. Including objects.
In addition, "other vehicles" are vehicles other than the own vehicle, such as automobiles with wheels, motorized bicycles, light vehicles, trolley buses, streetcars, and objects that slide on the ground without wheels. include.

通信ネットワークは、自車両400とその周囲とのデータ交換を目的としたワイヤレス技術である、車車間・路車間(V2X)通信を用いることができる。V2X通信は、5.9GHz専用短距離通信に基づいていて、IEEE802.11(WiFi)やIEEE802.16等の無線LAN等の通信方式から派生したものである。また、通信ネットワークは、4Gや5G等の無線通信システムを用いることもできる。 The communication network may use vehicle-to-infrastructure (V2X) communication, which is a wireless technology for exchanging data between the vehicle 400 and its surroundings. V2X communication is based on 5.9 GHz dedicated short-range communication and is derived from communication schemes such as wireless LAN such as IEEE802.11 (WiFi) and IEEE802.16. Also, the communication network can use a wireless communication system such as 4G or 5G.

2.他車両の構成
次に、図2を用いて、本実施形態の情報処理装置と通信を行う他車両の構成を説明する。
2. Configuration of Other Vehicle Next, the configuration of another vehicle that communicates with the information processing apparatus of the present embodiment will be described with reference to FIG.

他車両300は、GPS(Global Positioning System)装置301、センサ部302、誤差分布情報データベース303、CPU(Central Processing Unit)304、及び通信装置305を有する。 The other vehicle 300 has a GPS (Global Positioning System) device 301 , a sensor section 302 , an error distribution information database 303 , a CPU (Central Processing Unit) 304 and a communication device 305 .

GPS装置301は、GPS衛星からの信号を受け取ることにより他車両300の現在の位置の情報を取得する。例えば、GPS装置301は、他車両300の走行中一定間隔で経度緯度で示される地理座標である他車両300の位置情報を取得する。GPS装置301は、GPSの他、ディファレンシャルGPSや慣性航行システム(INS)であってもよい。 GPS device 301 acquires information on the current position of other vehicle 300 by receiving signals from GPS satellites. For example, the GPS device 301 acquires position information of the other vehicle 300, which is geographic coordinates indicated by longitude and latitude at regular intervals while the other vehicle 300 is traveling. The GPS device 301 may be a differential GPS or an inertial navigation system (INS) in addition to GPS.

センサ部302は、ジャイロセンサ306、ステアリングセンサ307、スピードセンサ308を有する。ジャイロセンサ306は、他車両300の角度、姿勢、角速度あるいは角加速度を検知することにより、他車両300の進行方向情報を取得する。ステアリングセンサ307は、他車両300のハンドルの方位角を検知することにより、同様に、他車両300の進行方向情報を取得する。スピードセンサ308は、他車両300の速度を検知することにより、他車両300の速度情報を取得する。 The sensor section 302 has a gyro sensor 306 , a steering sensor 307 and a speed sensor 308 . The gyro sensor 306 acquires traveling direction information of the other vehicle 300 by detecting the angle, attitude, angular velocity, or angular acceleration of the other vehicle 300 . Steering sensor 307 similarly acquires traveling direction information of other vehicle 300 by detecting the azimuth angle of the steering wheel of other vehicle 300 . Speed sensor 308 acquires speed information of other vehicle 300 by detecting the speed of other vehicle 300 .

誤差分布情報データベース303は、誤差分布情報を保存する。誤差分布情報データベース303は、HDDやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置(図示せず)で構成されるが、RAM等の揮発性記憶装置で構成してもよい。 The error distribution information database 303 stores error distribution information. The error distribution information database 303 is composed of a non-volatile storage device (not shown) such as an HDD or flash memory, but may be composed of a volatile storage device such as a RAM.

誤差分布情報は、GPS装置301で特定される他車両300の位置を頂点とする分布関数が例として挙げられる。各実施形態では、誤差分布情報が分布関数である場合に基づき説明している。その他の例として、分布関数に閾値を設定した場合に得られる誤差楕円の長軸及び短軸の軸長並びに回転角を示す情報、誤差楕円に含まれる各位置での存在確率を示す情報、などが挙げられる。いずれの場合であっても分布関数を前提としている。分布関数は、正規分布又はこれに類するものが挙げられるが、これに限られない。誤差分布情報は、GPS装置301による他車両300の位置情報が更新されるタイミングで更新されることが望ましいが、これに限らない。 An example of the error distribution information is a distribution function whose apex is the position of the other vehicle 300 specified by the GPS device 301 . Each embodiment has been described based on the case where the error distribution information is a distribution function. Other examples include information indicating the length and rotation angle of the major and minor axes of the error ellipse obtained when a threshold is set for the distribution function, information indicating the existence probability at each position included in the error ellipse, etc. is mentioned. In either case, distribution functions are assumed. Distribution functions include, but are not limited to, a normal distribution or the like. The error distribution information is desirably updated at the timing when the position information of the other vehicle 300 by the GPS device 301 is updated, but it is not limited to this.

なお、誤差分布情報は、スピードセンサ308により取得された速度情報に基づき分布関数の広がりが調整されて生成されてもよい。他車両300の位置の推定に速度情報を用いると、他車両300の進行方向の位置の測定精度が上がる。これにより、誤差分布情報の進行方向の誤差分布が狭まる。この場合、後で図14に説明するように、分布関数における閾値に対応する誤差楕円は、進行方向の軸長が短く修正され、進行方向が短軸であり、進行方向に直交する方向が長軸である楕円形状となる。 Note that the error distribution information may be generated by adjusting the spread of the distribution function based on the speed information acquired by the speed sensor 308 . Using the speed information to estimate the position of the other vehicle 300 increases the accuracy of measuring the position of the other vehicle 300 in the traveling direction. This narrows the error distribution in the traveling direction of the error distribution information. In this case, as will be described later with reference to FIG. 14, the error ellipse corresponding to the threshold in the distribution function is corrected so that the axis length in the direction of travel is shortened, the direction of travel is the minor axis, and the direction perpendicular to the direction of travel is the long axis. It becomes an elliptical shape that is the axis.

CPU304は、GPS装置301、センサ部302、誤差分布情報データベース303、及び通信装置305と接続され、これらを制御するとともに各種演算を行う。 The CPU 304 is connected to the GPS device 301, the sensor unit 302, the error distribution information database 303, and the communication device 305, controls them, and performs various calculations.

通信装置305は、通信ネットワークに接続され、CPU304を介して読み出した位置情報、進行方向情報、及び誤差分布情報を送信する。 The communication device 305 is connected to a communication network and transmits the position information, traveling direction information, and error distribution information read via the CPU 304 .

3.情報処理装置の構成
次に、図3を用いて、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。図3は、自車両400に搭載される情報処理装置100の構成を示している。
3. Configuration of Information Processing Apparatus Next, the configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 shows the configuration of the information processing device 100 mounted on the host vehicle 400. As shown in FIG.

情報処理装置100は、通信装置101、地図情報データベース102、CPU103、受信情報保存部104、及びアプリケーション105を有する。 The information processing device 100 has a communication device 101 , a map information database 102 , a CPU 103 , a received information storage section 104 and an application 105 .

通信装置101(「受信部」に相当)は、通信ネットワークに接続され、他車両300から一定の時間間隔で送付されてくる位置情報、進行方向情報、及び分布関数に「基づいた」誤差分布情報を受信する。 The communication device 101 (corresponding to a “receiving unit”) is connected to a communication network, and receives position information, traveling direction information, and error distribution information “based” on distribution functions sent from other vehicles 300 at regular time intervals. receive.

ここで、「基づいた」とは、分布関数そのものである場合、及び分布関数を前提とするものの場合のいずれも含む。 Here, "based on" includes both the case of the distribution function itself and the case of what is premised on the distribution function.

地図情報データベース102(「地図情報データベース」に相当)は、道路リンク(「道路区間」に相当)を示す道路区間情報を備える。地図情報データベース102は、HDDやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置(図示せず)で構成されるが、RAM等の揮発性記憶装置で構成してもよい。 The map information database 102 (corresponding to "map information database") includes road section information indicating road links (corresponding to "road section"). The map information database 102 is composed of a non-volatile storage device (not shown) such as an HDD or flash memory, but may be composed of a volatile storage device such as a RAM.

ここで、「道路区間」とは、デジタル道路地図における道路網で表現される交差点や結節点の間の道路区間であるが、複数の道路区間を統合して用いてもよい。 Here, the "road section" is a road section between intersections and nodes represented by a road network in the digital road map, but a plurality of road sections may be integrated and used.

図4は、地図情報データベース102に備えられた道路区間情報を示している。道路区間情報は、交差点その他道路網表現上の結節点等を示すノードN1~N3と、ノードとノードとの間の道路の区間を車両の進行方向とともに示した道路リンクL1~L8とから構成される。 FIG. 4 shows road section information stored in the map information database 102 . The road section information consists of nodes N1 to N3 indicating intersections and other nodes on the road network representation, and road links L1 to L8 indicating road sections between the nodes together with the direction of travel of the vehicle. be.

CPU103は、通信装置101、地図情報データベース102、受信情報保存部104、及びアプリケーション105と接続され、これらを制御するとともに各種演算を行う。 The CPU 103 is connected to the communication device 101, the map information database 102, the received information storage unit 104, and the application 105, controls them, and performs various calculations.

CPU103は、本実施形態の道路リンク抽出部106、他車両存在候補点抽出部107、存在確率演算部108、及び道路リンク推定部109を実現する。 The CPU 103 implements the road link extraction unit 106, the other vehicle existence candidate point extraction unit 107, the existence probability calculation unit 108, and the road link estimation unit 109 of this embodiment.

道路リンク抽出部106(「道路区間抽出部」に相当)は、図5に示すように、地図情報データベース102に備えられた道路区間情報において分布関数における閾値(「第1の閾値」に相当)に対応する「誤差楕円」を設定する。 As shown in FIG. 5, the road link extracting unit 106 (corresponding to the "road section extracting unit") extracts a threshold (corresponding to the "first threshold") in the distribution function in the road section information provided in the map information database 102. Set the "error ellipse" corresponding to .

ここで、「誤差楕円」とは、楕円はもちろん、正円も含む。 Here, the "error ellipse" includes not only an ellipse but also a perfect circle.

図6は、他車両300から受信した誤差分布情報と、分布関数における閾値に対応する誤差楕円とを示している。図6のバツ印で表される点αは、位置情報から特定される他車両300の位置を示す。図6の点αを囲む点線は、分布関数における閾値に対応する誤差楕円を示す。道路リンク抽出部106は、分布関数における閾値として、例えば、平均からプラスマイナス1σとなる値を設定する。分布関数において、平均からプラスマイナス1σに含まれるデータの割合は、68.2%であり、68.2%は、平均値を中心とした標準偏差の2倍の幅に入るデータの割合に相当する。 FIG. 6 shows error distribution information received from other vehicle 300 and error ellipses corresponding to thresholds in the distribution function. A point α represented by a cross in FIG. 6 indicates the position of the other vehicle 300 specified from the position information. The dotted line surrounding point α in FIG. 6 indicates the error ellipse corresponding to the threshold in the distribution function. The road link extraction unit 106 sets, for example, a value plus or minus 1σ from the average as a threshold in the distribution function. In the distribution function, the percentage of data within plus or minus 1σ from the mean is 68.2%. do.

また、道路リンク抽出部106は、図5に示すように、設定された誤差楕円に含まれる複数の道路リンクの中から、進行方向情報から特定される他車両300の進行方向である点αの進行方向に「一致する」複数の道路リンクとして、L2、L4、及びL5を抽出する。 Further, as shown in FIG. 5, the road link extraction unit 106 extracts a point α, which is the traveling direction of the other vehicle 300 specified from the traveling direction information, from among the plurality of road links included in the set error ellipse. L2, L4, and L5 are extracted as a plurality of road links that "coincide" in the direction of travel.

ここで、「一致する」とは、他車両の進行方向と道路区間における車道の進行方向とが一致する場合の他、例えば、他車両の車線変更により、他車両の進行方向と道路区間における車両の進行方向とが閾値以内でずれた場合も含む。 Here, "matching" means that the direction of travel of the other vehicle and the direction of travel of the roadway in the road section are the same, and for example, due to the lane change of the other vehicle, the direction of travel of the other vehicle and the vehicle in the road section It also includes the case where the direction of travel deviates within the threshold.

他車両存在候補点抽出部107(「他車両存在候補点抽出部」に相当)は、図7に示すように、抽出したそれぞれの道路リンクL2、L4、及びL5において、位置情報から特定される他車両300の位置である点αに最も近い他車両存在候補点β1、β2、及びβ3を抽出する。それぞれの道路リンクにおいて点αにもっとも近い他車両存在候補点は、道路リンクL4、及びL5のように、点αから道路リンクに垂線が下ろせる場合は、垂線と道路リンクとの交点となる。他方、道路リンクL2のように、点αから道路リンクに垂線が下ろせない場合は、道路リンクの端点となる。 As shown in FIG. 7, the other vehicle presence candidate point extraction unit 107 (corresponding to the "other vehicle presence candidate point extraction unit") is specified from the position information in each of the extracted road links L2, L4, and L5. Other vehicle presence candidate points β1, β2, and β3 closest to the point α, which is the position of the other vehicle 300, are extracted. The other vehicle presence candidate point closest to the point α on each road link is the intersection of the perpendicular line and the road link when a perpendicular line can be drawn from the point α to the road link, such as the road links L4 and L5. On the other hand, like the road link L2, when a perpendicular line cannot be drawn from the point α to the road link, it becomes the end point of the road link.

存在確率演算部108(「存在確率演算部」に相当)は、図8に示すように、それぞれの他車両存在候補点β1、β2、及びβ3の「存在確率」を、誤差分布情報を用いて演算する。図8において、点αを囲む点線内であって点で塗りつぶされた領域の点の疎密は、存在確率の低高を表している。存在確率の演算は、誤差分布情報における各位置が存在確率の値である場合は、その存在確率の値を用いてもよい。本実施形態では、他車両存在候補点β1、β2、及びβ3における存在確率は、例えば、それぞれ0.55、0.70及び0.85とする。 Existence probability calculation unit 108 (corresponding to "existence probability calculation unit") calculates "existence probabilities" of respective other vehicle existence candidate points β1, β2, and β3 using error distribution information, as shown in FIG. Calculate. In FIG. 8, the sparseness and density of the dots in the area within the dotted line surrounding the point α indicates the high and low existence probabilities. When each position in the error distribution information has a value of existence probability, the value of existence probability may be used for calculating the existence probability. In this embodiment, the existence probabilities at the other vehicle existence candidate points β1, β2, and β3 are, for example, 0.55, 0.70, and 0.85, respectively.

ここで、「存在確率」とは、他車両が特定の位置に存在する確率を示す数値の他、一定の確率の数値幅に対応するランクで示される評価値であってもよい。 Here, the "existence probability" may be a numerical value indicating the probability that another vehicle exists at a specific position, or may be an evaluation value indicated by a rank corresponding to a certain numerical range of probability.

道路リンク推定部109(「道路区間推定部」に相当)は、図9に示すように、複数の他車両存在候補点β1、β2、及びβ3のうち存在確率が最も高い他車両存在候補点β3を含む道路リンクL5を他車両300が走行する道路リンクとして推定する。 As shown in FIG. 9, the road link estimating unit 109 (corresponding to the "road section estimating unit") selects the other vehicle existence candidate point β3 having the highest existence probability among the plurality of other vehicle existence candidate points β1, β2, and β3. is estimated as the road link on which the other vehicle 300 travels.

なお、道路リンク推定部109は、併せて、図9に示すように、複数の他車両存在候補点β1、β2、及びβ3のうち存在確率が最も高い他車両存在候補点β3を他車両300の位置として推定してもよい。 In addition, as shown in FIG. It may be estimated as a position.

受信情報保存部104は、通信装置101で受信した位置情報、進行方向情報、及び誤差分布情報をCPU103を介して保存する。受信情報保存部104は、HDDやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置(図示せず)で構成されるが、RAM等の揮発性記憶装置で構成してもよい。 The received information storage unit 104 stores the position information, the traveling direction information, and the error distribution information received by the communication device 101 via the CPU 103 . The received information storage unit 104 is composed of a non-volatile memory device (not shown) such as an HDD or flash memory, but may be composed of a volatile memory device such as a RAM.

アプリケーション105は、ADAS(Advanced driver-assistance systems)、オートパーキング、車両状況モニタリング等、各センサから取得した情報や受信情報保存部104に保存された情報を利用して実行されるアプリケーションである。 The application 105 is an application such as ADAS (Advanced driver-assistance systems), auto parking, vehicle condition monitoring, etc., which is executed using information acquired from each sensor and information stored in the received information storage unit 104 .

4.情報処理装置の動作
次に、図10を用いて、これらの処理を、情報処理装置100の動作として説明する。
なお、図10は、情報処理方法を示すだけでなく、情報処理装置で実行されるプログラムの処理手順を示すものである。以下、フローチャートについて同様である。
4. Operations of Information Processing Apparatus Next, these processes will be described as operations of the information processing apparatus 100 with reference to FIG. 10 .
Note that FIG. 10 shows not only the information processing method but also the processing procedure of the program executed by the information processing apparatus. The same applies to the following flowcharts.

ステップS10において、通信装置101は、通信ネットワークを介して他車両300の通信装置305から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信する。
ステップS11において、道路リンク抽出部106は、地図情報データベース102に備えられた道路区間情報を用いて、誤差分布情報の分布関数における閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ受信した進行方向情報から特定される他車両300の進行方向に一致する複数の道路リンクを抽出する。
ステップS12において、他車両存在候補点抽出部107は、それぞれの道路リンクにおいて受信した位置情報から特定される他車両300の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出する。
ステップS13において、存在確率演算部108は、それぞれの他車両存在候補点の存在確率を、誤差分布情報を用いて演算する。
ステップS14において、道路リンク推定部109は、複数の他車両存在候補点のうち存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路リンクを他車両300が走行する道路リンクとして推定する。
In step S10, the communication device 101 receives position information, traveling direction information, and error distribution information based on the distribution function from the communication device 305 of the other vehicle 300 via the communication network.
In step S11, the road link extraction unit 106 uses the road section information provided in the map information database 102 to extract the error distribution information included in the error ellipse corresponding to the threshold in the distribution function of the error distribution information and from the received traveling direction information. A plurality of road links that match the traveling direction of the specified other vehicle 300 are extracted.
In step S12, the other vehicle presence candidate point extraction unit 107 extracts the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle 300 specified from the position information received on each road link.
In step S13, the existence probability calculation unit 108 calculates the existence probability of each other vehicle existence candidate point using the error distribution information.
In step S<b>14 , the road link estimation unit 109 estimates the road link including the candidate point of existence of the other vehicle with the highest existence probability among the candidate points of existence of the other vehicle as the road link on which the other vehicle 300 travels.

5.小括
以上、実施形態1によれば、誤差分布情報を用いて道路リンクを推定し、存在確率を演算することにより、ノイズを排除することができるので、道路上における他車両300の正確な位置を推定し、その位置の情報を活用することができる。
5. Summary As described above, according to the first embodiment, noise can be eliminated by estimating road links using error distribution information and calculating existence probabilities. can be estimated and the information of its position can be utilized.

(実施形態1の変形例1)
実施形態1の変形例1は、情報処理装置100での他の実施の形態であって、他車両が存在する確率を相対的に評価するための処理を含むものである。
(Modification 1 of Embodiment 1)
Modification 1 of Embodiment 1 is another embodiment of the information processing apparatus 100 and includes processing for relatively evaluating the probability that another vehicle exists.

1.情報処理装置の構成
まず、図11を用いて、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。
実施形態1の変形例1における情報処理装置100の構成は、実施形態1の構成に正規化判定部110を追加したものである。
1. Configuration of Information Processing Apparatus First, the configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
The configuration of the information processing apparatus 100 in Modification 1 of Embodiment 1 is obtained by adding a normalization determination unit 110 to the configuration of Embodiment 1. FIG.

CPU103は、さらに、存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率を「正規化」し、正規化後の数値が閾値(「第2の閾値」に相当)「以上」であるか否かを判定する正規化判定部110を実現する。 The CPU 103 further "normalizes" the existence probability of the other vehicle existence candidate point having the highest existence probability, and determines whether the numerical value after normalization is "greater than or equal to" a threshold value (corresponding to a "second threshold value"). A normalization determination unit 110 for determining is realized.

ここで、「正規化」とは、それぞれの他車両存在候補点の存在確率を比較するために適した形に変換することであり、演算の種類は問わない。
また、「以上」とは、閾値を含む場合はもちろん、含まない場合も含む。
Here, "normalization" means conversion into a form suitable for comparing the existence probabilities of other vehicle existence candidate points, and the type of calculation does not matter.
Moreover, "greater than or equal to" includes not only the case of including the threshold but also the case of not including the threshold.

実施形態1と同様の処理により、3点の他車両存在候補点における存在確率を演算し、それぞれ0.55、0.70及び0.85となった場合のパターン1と、3点の他車両存在候補点における存在確率を演算し、それぞれ0.15、0.30及び0.85となった場合のパターン2とを考える。 By the same processing as in the first embodiment, the existence probabilities at the three other vehicle existence candidate points are calculated. Consider pattern 2 when the existence probabilities at the existence candidate points are calculated to be 0.15, 0.30 and 0.85, respectively.

パターン1、及び2において、存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率はいずれも、0.85である。しかしながら、パターン1では、他の他車両存在候補点における存在確率も0.55、及び0.70と高い確率となっている、他方、パターン2では、他の他車両存在確率候補点における存在確率は0.15、及び0.30と低い確率となっている。存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率が他の他車両存在確率候補点における存在確率に比べて格段に高い場合には、他車両300の存在する位置が存在確率が最も高い他車両存在候補点である確率が相対的に高いため、存在確率が最も高い他車両存在候補点を他車両300の存在する位置とすることが適切であるといえる。すなわち、存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路リンクを他車両300が走行する道路リンクとして推定することが適切である。他方、存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率が他の他車両存在確率候補点における存在確率に比べて格段に高くない場合には、他車両300の存在する位置が存在確率が最も高い他車両存在候補点である確率が相対的に低いため、存在確率が最も高い他車両存在候補点を他車両300の存在する位置とすることが必ずしも適切であるとは言えない。すなわち、存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路リンクを他車両300が走行する道路リンクとして推定することが必ずしも適切でない。 In patterns 1 and 2, the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability is 0.85. However, in pattern 1, the existence probabilities at the other vehicle existence probability candidate points are also high, 0.55 and 0.70. are low probabilities of 0.15 and 0.30. If the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability is significantly higher than the existence probability of the other vehicle existence probability candidate points, the position where the other vehicle 300 exists is the other vehicle with the highest existence probability. Since the probability of being an existence candidate point is relatively high, it is appropriate to set the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability as the position where the other vehicle 300 exists. That is, it is appropriate to estimate the road link including the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability as the road link on which the other vehicle 300 travels. On the other hand, if the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability is not significantly higher than the existence probability of the other vehicle existence probability candidate points, the position where the other vehicle 300 exists has the highest existence probability. Since the probability of being the other vehicle existence candidate point is relatively low, it is not necessarily appropriate to set the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability as the position where the other vehicle 300 exists. That is, it is not necessarily appropriate to estimate the road link including the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability as the road link on which the other vehicle 300 travels.

そこで、存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率と他の他車両存在確率候補点における存在確率とを比較するために正規化を行う。パターン1における存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率を正規化すると、0.85/(0.55+0.70+0.85)×100=40となる。パターン2における存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率を正規化すると、0.85/(0.15+0.30+0.85)×100=65となる。 Therefore, normalization is performed in order to compare the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability and the existence probabilities at the other vehicle existence probability candidate points. When the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability in pattern 1 is normalized, it becomes 0.85/(0.55+0.70+0.85)×100=40. If the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability in pattern 2 is normalized, it becomes 0.85/(0.15+0.30+0.85)×100=65.

正規化判定部110は、閾値として、例えば、50を設け、パターン1では正規化後の数値40が閾値50よりも低いと判定し、パターン2では正規化後の数値65が閾値50よりも高いと判定する。 For example, the normalization determination unit 110 sets a threshold value of 50, determines that the normalized numerical value of 40 is lower than the threshold value of 50 in pattern 1, and determines that the normalized numerical value of 65 is higher than the threshold value of 50 in pattern 2. I judge.

正規化後の数値が閾値以上であるパターン2の場合、道路リンク推定部109は、存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路区間を他車両が走行する道路区間として推定する。 In the case of pattern 2 in which the numerical value after normalization is equal to or greater than the threshold, the road link estimation unit 109 estimates the road section including the other vehicle presence candidate point with the highest existence probability as the road section on which the other vehicle travels.

2.情報処理装置の動作
次に、図12を用いて、これらの処理を、情報処理装置100の動作として説明する。
ステップS10~S13は、実施形態1の情報処理装置100の動作と同様である。
ステップS15において、正規化判定部110は、存在確率が最も高い他車両存在候補点の存在確率を正規化し、正規化後の数値が閾値以上であるか否かを判定する。
正規化判定部が、正規化後の数値が閾値以上であると判定した場合、ステップS14において、道路リンク推定部109は、存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路区間を他車両300が走行する道路区間として推定する。他方、正規化後の数値が閾値以上であると判定しなかった場合、情報処理装置100は動作を終了する。
2. Operations of Information Processing Apparatus Next, these processes will be described as operations of the information processing apparatus 100 with reference to FIG. 12 .
Steps S10 to S13 are the same as the operations of the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
In step S15, the normalization determination unit 110 normalizes the existence probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability, and judges whether or not the numerical value after normalization is equal to or greater than the threshold.
If the normalization determination unit determines that the normalized numerical value is equal to or greater than the threshold value, in step S14, the road link estimation unit 109 selects the road section including the other vehicle presence candidate point with the highest presence probability as the other vehicle 300. is estimated as the road section on which On the other hand, if it is not determined that the normalized numerical value is greater than or equal to the threshold, the information processing apparatus 100 terminates the operation.

3.小括
以上、実施形態1の変形例1によれば、存在確率が最も高い他車両存在候補点の確率が相対的に高い場合に限って他車両300が走行する道路リンクを推定することにより、道路上における他車両300の位置を正確に推定し、その位置の情報を活用することができる。
3. Summary As described above, according to Modification 1 of Embodiment 1, by estimating the road link on which the other vehicle 300 travels only when the probability of the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability is relatively high, It is possible to accurately estimate the position of the other vehicle 300 on the road and utilize the information on the position.

(実施形態1の変形例2)
実施形態1の変形例2は、情報処理装置100での他の実施の形態であって、速度情報に基づき誤差分布情報を修正する処理を含むものである。
(Modification 2 of Embodiment 1)
Modification 2 of Embodiment 1 is another embodiment of the information processing apparatus 100 and includes processing for correcting error distribution information based on speed information.

1.情報処理装置の構成
まず、図13を用いて、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。
実施形態1の変形例2における情報処理装置100の構成は、実施形態1の構成に誤差分布情報修正部111の構成を追加したものである。
1. Configuration of Information Processing Apparatus First, the configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
The configuration of the information processing apparatus 100 in Modification 2 of Embodiment 1 is obtained by adding the configuration of error distribution information correction unit 111 to the configuration of Embodiment 1. FIG.

通信装置101は、他車両300から位置情報、進行方向情報、及び誤差分布情報に加えて「速度情報」を受信する。 The communication device 101 receives position information, traveling direction information, and error distribution information as well as “speed information” from the other vehicle 300 .

ここで、「速度情報」とは、速度に加えて加速度も含む。 Here, "velocity information" includes acceleration in addition to velocity.

CPU103は、さらに、他車両300から受信した速度情報に「基づき」誤差楕円の進行方向の軸長を修正する誤差分布情報修正部111を実現する。 The CPU 103 further implements an error distribution information correction unit 111 that corrects the axial length of the error ellipse in the traveling direction “based on” the speed information received from the other vehicle 300 .

ここで、「基づき」とは、速度情報を利用していれば足りる。 Here, "based on" is sufficient if speed information is used.

他車両300の位置の推定に速度情報を用いると、他車両300の進行方向の位置の測定精度が上がる。これにより、誤差分布情報の進行方向の誤差分布が狭まる。この場合、分布関数における閾値に対応する誤差楕円は、進行方向の軸長が短く修正され、図14に示すように、進行方向が短軸であり、進行方向に直交する方向が長軸である楕円形状となる。 Using the speed information to estimate the position of the other vehicle 300 increases the accuracy of measuring the position of the other vehicle 300 in the traveling direction. This narrows the error distribution in the traveling direction of the error distribution information. In this case, the error ellipse corresponding to the threshold value in the distribution function is modified so that the axial length in the direction of travel is shortened, and as shown in FIG. It becomes elliptical.

2.情報処理装置の動作
次に、図15を用いて、これらの処理を、情報処理装置100の動作として説明する。
ステップS11~S14は、実施形態1の情報処理装置100の動作と同様である。
ステップS10において、通信装置101は、他車両300から位置情報、進行方向情報、及び誤差分布情報に加えて速度情報を受信する。
ステップS16において、誤差分布情報修正部111は、他車両300から受信した速度情報に基づき、誤差楕円の進行方向の軸長を修正する。
2. Operations of Information Processing Apparatus Next, these processes will be described as operations of the information processing apparatus 100 with reference to FIG. 15 .
Steps S11 to S14 are the same as the operations of the information processing apparatus 100 of the first embodiment.
In step S<b>10 , the communication device 101 receives speed information in addition to position information, traveling direction information, and error distribution information from the other vehicle 300 .
In step S<b>16 , the error distribution information correction unit 111 corrects the axial length of the error ellipse in the traveling direction based on the speed information received from the other vehicle 300 .

3.小括
以上、実施形態1の変形例2によれば、誤差楕円の進行方向の軸長を修正することにより抽出する道路リンクを限定することができるため、より高い精度で他車両300が走行する道路リンクを推定することができ、道路上における他車両300の位置を正確に推定し、その位置の情報を活用することができる。
3. Summary As described above, according to Modified Example 2 of Embodiment 1, the road links to be extracted can be limited by correcting the axial length of the error ellipse in the traveling direction, so that the other vehicle 300 can travel with higher accuracy. A road link can be estimated, the position of the other vehicle 300 on the road can be accurately estimated, and the information of the position can be utilized.

(実施形態2)
実施形態2は、情報処理装置100での他の実施の形態であって、誤差分布情報を標準誤差分布情報に差し替える処理を含むものである。
(Embodiment 2)
Embodiment 2 is another embodiment of the information processing apparatus 100 and includes processing for replacing error distribution information with standard error distribution information.

実施形態2における通信システムは、図1において、情報処理装置100を情報処理装置200に変更して用いたものである。また、実施形態2における他車両300の構成は実施形態1と同様である。 The communication system according to the second embodiment uses the information processing device 100 in FIG. 1 by replacing it with the information processing device 200 . Also, the configuration of the other vehicle 300 in the second embodiment is the same as in the first embodiment.

1.情報処理装置の構成
図16を用いて、本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。図16は、自車両400に搭載された情報処理装置200の構成を示している。
1. Configuration of Information Processing Apparatus The configuration of the information processing apparatus according to this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 16 shows the configuration of the information processing device 200 mounted on the host vehicle 400. As shown in FIG.

情報処理装置200は、通信装置101、地図情報データベース102、GPS装置201、参照誤差分布情報データベース202、CPU203、標準誤差分布情報データベース205、受信情報保存部104、及びアプリケーション105を有する。情報処理装置200において、情報処理装置100と同じ番号を付与した構成は同じ機能を有するものであるため、説明を省略する。 The information processing device 200 has a communication device 101 , a map information database 102 , a GPS device 201 , a reference error distribution information database 202 , a CPU 203 , a standard error distribution information database 205 , a received information storage unit 104 and an application 105 . In the information processing apparatus 200, the configurations assigned the same numbers as those in the information processing apparatus 100 have the same functions, and thus description thereof is omitted.

GPS装置201は、GPS衛星からの信号を受け取ることにより自車両400の現在の位置の情報を取得する。例えば、GPS装置201は、自車両400の走行中一定間隔で経度緯度で示される地理座標である自車両400の位置情報を取得する。GPS装置201は、GPSの他、ディファレンシャルGPSや慣性航行システム(INS)であってもよい。 The GPS device 201 acquires information on the current position of the own vehicle 400 by receiving signals from GPS satellites. For example, the GPS device 201 acquires position information of the own vehicle 400, which is geographic coordinates indicated by longitude and latitude at regular intervals while the own vehicle 400 is traveling. The GPS device 201 may be a GPS, a differential GPS, or an inertial navigation system (INS).

参照誤差分布情報データベース202(「参照誤差分布情報記憶部」に相当)は、位置情報が示す位置において「予め収集された」参照誤差分布情報を保存している。参照誤差分布情報データベース202は、HDDやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置(図示せず)で構成されるが、RAM等の揮発性記憶装置で構成してもよい。 The reference error distribution information database 202 (corresponding to a "reference error distribution information storage unit") stores reference error distribution information "collected in advance" at the position indicated by the position information. The reference error distribution information database 202 is composed of a non-volatile storage device (not shown) such as an HDD or flash memory, but may be composed of a volatile storage device such as a RAM.

ここで、「予め収集された」とは、自車両において収集された場合の他、その他の車両で収集された場合も含む。 Here, "collected in advance" includes not only the case of being collected in the own vehicle but also the case of being collected in another vehicle.

参照誤差分布情報は、自車両400が過去に走行した道路における誤差分布情報が例として挙げられる。もっとも自車両400自身が生成・収集した誤差分布情報に限られず、例えば情報収集を目的としたプローブ車両によって生成・収集された誤算分布情報であってもよい。自車両400が生成・収集する場合は、これと同時に参照誤差分布情報データベース202に保存される。プローブ車両が生成・収集した場合は、一旦サーバ等に保存される。そして、サーバ等に保存された誤差分布情報を参照誤差分布情報データベース202にダウンロードする。参照誤差分布情報は、参照誤差分布情報を生成・収集した地点の位置情報と紐づけられている。 An example of the reference error distribution information is error distribution information on roads on which the vehicle 400 has traveled in the past. However, the error distribution information is not limited to the error distribution information generated/collected by the host vehicle 400 itself, and may be, for example, error distribution information generated/collected by a probe vehicle for the purpose of collecting information. When self-vehicle 400 generates and collects them, they are stored in reference error distribution information database 202 at the same time. When generated and collected by the probe vehicle, it is temporarily stored in a server or the like. Then, the error distribution information stored in the server or the like is downloaded to the reference error distribution information database 202 . The reference error distribution information is associated with the location information of the point where the reference error distribution information was generated/collected.

CPU203は、相関判定部204、道路リンク抽出部106、他車両存在候補点抽出部107、存在確率演算部108、及び道路リンク推定部109を実現する。 The CPU 203 implements the correlation determination unit 204 , the road link extraction unit 106 , the other vehicle existence candidate point extraction unit 107 , the existence probability calculation unit 108 , and the road link estimation unit 109 .

相関判定部204(「相関判定部」に相当)は、他車両300から受信した誤差分布情報と自車両400が有する参照誤差分布情報との相関が閾値(「第3の閾値」に相当)「以下」であるか否かを判定する。 Correlation determining section 204 (corresponding to "correlation determining section") sets the correlation between the error distribution information received from other vehicle 300 and the reference error distribution information possessed by host vehicle 400 to a threshold (corresponding to "third threshold") " or less".

ここで、「以下」とは、閾値を含む場合はもちろん、含まない場合も含む。 Here, "less than or equal to" includes not only the case of including the threshold but also the case of not including the threshold.

誤差分布情報と参照誤差分布情報との相関は、例えば、誤差分布情報と参照誤差分布情報との共分散を求めることにより算出することができる。図17は、横軸をGPS装置301、及びGPS装置201で取得された位置情報により示される自車両400、及び他車両300の位置とし、縦軸を誤差分布情報、及び参照誤差分布情報の分布関数における1σ区間に対応する誤差楕円の面積とするグラフを示している。誤差分布情報と参照誤差分布情報との共分散を求めると、地点P1から地点P2までの区間で共分散の相関が小さくなる。このように共分散の相関が小さくなる区間において、他車両300が建物に囲まれてマルチパスが発生しGPS装置301により取得された位置情報が誤差を生じるために、誤差分布情報の精度が低くなっていると考えられる。従って、このような区間を認識できる共分散の閾値を設けて、その閾値以下であるか否かを判定する。 The correlation between the error distribution information and the reference error distribution information can be calculated, for example, by finding the covariance between the error distribution information and the reference error distribution information. In FIG. 17, the horizontal axis represents the positions of the own vehicle 400 and the other vehicle 300 indicated by the position information acquired by the GPS device 301 and the GPS device 201, and the vertical axis represents the distribution of the error distribution information and the reference error distribution information. Fig. 3 shows a graph of the area of the error ellipse corresponding to the 1σ interval in the function; When the covariance between the error distribution information and the reference error distribution information is obtained, the correlation of the covariance becomes small in the section from the point P1 to the point P2. In such a section where the covariance correlation is small, the other vehicle 300 is surrounded by buildings and multipath occurs, causing an error in the position information acquired by the GPS device 301. Therefore, the accuracy of the error distribution information is low. It is thought that Therefore, a covariance threshold is provided for recognizing such a section, and it is determined whether or not the covariance is equal to or less than the threshold.

相関判定部204が、相関が閾値以下であると判定した場合、道路リンク抽出部106、及び存在確率演算部108は、誤差分布情報を自車両400が予め備える標準誤差分布情報データベース205に保存された標準誤差分布情報に変更して、道路リンクを抽出し、存在確率を演算する。 When the correlation determination unit 204 determines that the correlation is equal to or less than the threshold, the road link extraction unit 106 and the existence probability calculation unit 108 store the error distribution information in the standard error distribution information database 205 provided in advance in the host vehicle 400. The standard error distribution information is changed to the standard error distribution information, the road links are extracted, and the existence probability is calculated.

標準誤差分布情報データベース205は、標準誤差分布情報を保存している。標準誤差分布情報データベース205は、HDDやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置(図示せず)で構成されるが、RAM等の揮発性記憶装置で構成してもよい。 The standard error distribution information database 205 stores standard error distribution information. The standard error distribution information database 205 is composed of a non-volatile storage device (not shown) such as an HDD or flash memory, but may be composed of a volatile storage device such as a RAM.

図18は、自車両400が予め備える標準誤差分布情報の例を示している。図18のバツ印で表される点αは、位置情報から特定される他車両300の位置を示す。図18の点αを囲む点線は、分布関数における設定値に対応する誤差楕円を示す。道路リンク抽出部106、及び存在確率演算部108は、分布関数における設定値を、例えば、5mとし、プラスマイナス1σを5mに固定した分布関数を用いる。 FIG. 18 shows an example of standard error distribution information that the own vehicle 400 has in advance. A point α represented by a cross in FIG. 18 indicates the position of the other vehicle 300 specified from the position information. A dotted line surrounding point α in FIG. 18 indicates an error ellipse corresponding to the set value in the distribution function. The road link extraction unit 106 and the existence probability calculation unit 108 use a distribution function in which the set value in the distribution function is set to, for example, 5 m, and plus or minus 1σ is fixed at 5 m.

2.情報処理装置の動作
次に、図19を用いて、これらの処理を、情報処理装置200の動作として説明する。
ステップS20において、通信装置101は、通信ネットワークを介して他車両300の通信装置305から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信する。
ステップS21において、相関判定部204は、他車両から受信した誤差分布情報と、参照誤差分布情報データベース202に備えられた参照誤差分布情報との相関が閾値以下であるか否かを判定する。相関判定部204が、相関が閾値以下であると判定した場合、ステップS22へ進み、その後ステップS23、及びステップS24を経てステップS28へ進む。他方、相関が閾値以下でないと判定した場合、ステップS25へ進み、その後ステップS26、及びステップS27を経てステップS28へ進む。
ステップS22~S24は、実施形態1のステップS11~S13と同様である。
ステップS25において、道路リンク抽出部106は、地図情報データベース102に備えられた道路区間情報を用いて、標準誤差分布情報の分布関数における閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ受信した進行方向情報から特定される他車両300の進行方向に一致する複数の道路リンクを抽出する。
ステップS26において、他車両存在候補点抽出部107は、それぞれの道路リンクにおいて受信した位置情報から特定される他車両300の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出する。
ステップS27において、存在確率演算部108は、それぞれの他車両存在候補点の存在確率を、標準誤差分布情報を用いて演算する。
ステップS28において、道路リンク推定部109は、複数の他車両存在候補点のうち存在確率が最も高い他車両存在候補点を含む道路リンクを他車両300が走行する道路リンクとして推定する。
2. Operations of Information Processing Apparatus Next, these processes will be described as operations of the information processing apparatus 200 with reference to FIG. 19 .
In step S20, the communication device 101 receives position information, traveling direction information, and error distribution information based on the distribution function from the communication device 305 of the other vehicle 300 via the communication network.
In step S21, the correlation determination unit 204 determines whether the correlation between the error distribution information received from other vehicles and the reference error distribution information stored in the reference error distribution information database 202 is equal to or less than a threshold. When the correlation determination unit 204 determines that the correlation is equal to or less than the threshold value, the process proceeds to step S22, then proceeds to step S23, step S24, and step S28. On the other hand, if it is determined that the correlation is not equal to or less than the threshold, the process proceeds to step S25, and then proceeds to step S28 via steps S26 and S27.
Steps S22 to S24 are the same as steps S11 to S13 of the first embodiment.
In step S25, the road link extraction unit 106 uses the road section information provided in the map information database 102 to extract the received traveling direction information included in the error ellipse corresponding to the threshold in the distribution function of the standard error distribution information. A plurality of road links matching the traveling direction of the other vehicle 300 specified from are extracted.
In step S26, the other vehicle presence candidate point extraction unit 107 extracts the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle 300 specified from the position information received on each road link.
In step S27, the existence probability calculation unit 108 calculates the existence probability of each other vehicle existence candidate point using the standard error distribution information.
In step S28, the road link estimation unit 109 estimates, as a road link on which the other vehicle 300 travels, the road link including the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability among the plurality of other vehicle existence candidate points.

3.小括
以上、実施形態2によれば、誤差分布情報の精度が低下する場合であっても、自車両400に備えられた標準誤差分布情報を利用して他車両300が走行する道路リンクを推定することにより、道路上における他車両300の位置を正確に推定し、その位置の情報を活用することができる。
3. Summary As described above, according to the second embodiment, even if the accuracy of the error distribution information is reduced, the standard error distribution information provided in the own vehicle 400 is used to estimate the road link on which the other vehicle 300 travels. By doing so, the position of the other vehicle 300 on the road can be accurately estimated, and the information of the position can be utilized.

(総括)
以上、本発明の各実施形態における情報処理装置の特徴について説明した。
(Summary)
The features of the information processing apparatus according to each embodiment of the present invention have been described above.

各実施形態で使用した用語は例示であるので、同義の用語、あるいは同義の機能を含む用語に置き換えてもよい。 Since the terms used in each embodiment are examples, they may be replaced with synonymous terms or terms including synonymous functions.

実施形態の説明に用いたブロック図は、情報処理装置等の構成を機能毎に分類及び整理したものである。これらの機能ブロックは、ハードウェア又はソフトウェアの任意の組み合わせで実現される。また、機能を示したものであることから、かかるブロック図は方法の発明の開示としても把握できるものである。 The block diagrams used in the description of the embodiments classify and organize the configuration of the information processing apparatus and the like for each function. These functional blocks are realized by any combination of hardware or software. Moreover, such a block diagram can also be understood as a disclosure of the method invention, since it shows the function.

各実施形態に記載した処理、フロー、及び方法として把握できる機能ブロック、については、一のステップで他のステップの結果を利用する関係にある等の制約がない限り、順序を入れ替えてもよい。 The order of the functional blocks that can be grasped as the processing, flow, and method described in each embodiment may be changed as long as there is no restriction such as that one step uses the result of another step.

各実施形態、及び本発明で使用する「第1」「第2」の用語は、同種の2以上の構成や方法を区別するために使用しており、順序や優劣を限定するものではない。 The terms “first” and “second” used in each embodiment and the present invention are used to distinguish two or more configurations and methods of the same kind, and do not limit the order or superiority.

加えて、本発明は、各実施形態で説明した構成及び機能を有する専用のハードウェアで実現できるだけでなく、メモリやハードディスク等の記録媒体に記録した本発明を実現するためのプログラム、及びこれを実行可能な専用又は汎用CPU及びメモリ等を有する汎用のハードウェアとの組み合わせとしても実現できる。 In addition, the present invention can be realized not only by dedicated hardware having the configuration and functions described in each embodiment, but also by recording a program for realizing the present invention recorded on a recording medium such as a memory or a hard disk, and It can also be implemented in combination with general-purpose hardware having a dedicated or general-purpose CPU and memory, etc., capable of execution.

専用や汎用のハードウェアの記録媒体(外部記憶装置(ハードディスク、USBメモリ、CD/BD等)、内部記憶装置(RAM、ROM等))に格納されるプログラムは、記録媒体を介して、あるいは記録媒体を介さずにサーバから通信回線を経由して、専用又は汎用のハードウェアに提供することもできる。これにより、プログラムのアップグレードを通じて常に最新の機能を提供することができる。 Programs stored in dedicated or general-purpose hardware recording media (external storage devices (hard disk, USB memory, CD/BD, etc.), internal storage devices (RAM, ROM, etc.)) It is also possible to provide dedicated or general-purpose hardware from a server via a communication line without using a medium. This allows us to always provide the latest features through program upgrades.

本発明の情報処理装置は、主として車両用情報処理装置として説明したが、自動二輪車、電動機付自転車、鉄道はもちろん、船舶、航空機等、移動する移動体全般に適用することが可能である。 Although the information processing apparatus of the present invention has been mainly described as an information processing apparatus for vehicles, it can be applied to general moving bodies such as motorcycles, motorized bicycles, railroads, ships, and airplanes.

400 自車両、300 他車両、100 情報処理装置、101 通信装置、102 地図情報データベース、106 道路リンク抽出部、107 他車両存在候補点抽出部、108 存在確率演算部、109 道路リンク推定部 400 host vehicle 300 other vehicle 100 information processing device 101 communication device 102 map information database 106 road link extraction unit 107 other vehicle existence candidate point extraction unit 108 existence probability calculation unit 109 road link estimation unit

Claims (8)

自車両(400)に搭載され他車両(300)と通信を行う情報処理装置(100)であって、
前記他車両から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信する受信部(101)と、
道路区間を示す道路区間情報を備える地図情報データベース(102)と、
前記分布関数における第1の閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ前記進行方向情報から特定される前記他車両の進行方向に一致する複数の前記道路区間を抽出する道路区間抽出部(106)と、
それぞれの前記道路区間において前記位置情報から特定される前記他車両の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出する他車両存在候補点抽出部(107)と、
それぞれの前記他車両存在候補点の存在確率を、前記誤差分布情報を用いて演算する存在確率演算部(108)と、
複数の前記他車両存在候補点のうち前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を含む前記道路区間を前記他車両が走行する前記道路区間として推定する道路区間推定部(109)と、
を有する情報処理装置。
An information processing device (100) mounted on an own vehicle (400) and communicating with another vehicle (300),
a receiving unit (101) for receiving position information, traveling direction information, and error distribution information based on a distribution function from the other vehicle;
a map information database (102) comprising road segment information indicating road segments;
A road section extraction unit (106) for extracting a plurality of road sections included in an error ellipse corresponding to a first threshold value in the distribution function and matching the traveling direction of the other vehicle specified from the traveling direction information. When,
an other vehicle presence candidate point extraction unit (107) for extracting the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle specified from the position information in each of the road sections;
an existence probability calculation unit (108) for calculating the existence probability of each of the other vehicle existence candidate points using the error distribution information;
a road section estimation unit (109) for estimating, as the road section on which the other vehicle travels, the road section including the other vehicle presence candidate point having the highest existence probability among the plurality of the other vehicle presence candidate points;
Information processing device having
前記道路区間推定部は、さらに、複数の前記他車両存在候補点のうち前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を他車両の位置として推定する、
請求項1記載の情報処理装置。
The road section estimation unit further estimates the other vehicle presence candidate point having the highest existence probability among the plurality of other vehicle presence candidate points as the position of the other vehicle.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記情報処理装置は、さらに、前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点の前記存在確率を正規化し、且つ前記正規化後の数値が第2の閾値以上であるか否かを判定する正規化判定部(110)を有し、
前記正規化判定部が、前記正規化後の数値が前記第2の閾値以上であると判定した場合、前記道路区間推定部は、前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を含む前記道路区間を前記他車両が走行する前記道路区間として推定する、
請求項1記載の情報処理装置。
The information processing device further normalizes the existence probability of the other vehicle existence candidate point having the highest existence probability, and determines whether or not the normalized numerical value is equal to or greater than a second threshold. has a conversion determination unit (110),
When the normalization determining unit determines that the normalized numerical value is equal to or greater than the second threshold value, the road section estimating unit determines that the road segment including the other vehicle existence candidate point with the highest existence probability estimating the section as the road section on which the other vehicle travels;
The information processing apparatus according to claim 1.
前記受信部は、さらに、前記他車両から速度情報を受信し、
前記情報処理装置は、さらに、前記速度情報に基づき前記誤差楕円の前記進行方向の軸長を修正する誤差分布情報修正部(111)を有する、
請求項1記載の情報処理装置。
The receiving unit further receives speed information from the other vehicle,
The information processing device further comprises an error distribution information correction unit (111) that corrects the axial length of the error ellipse in the traveling direction based on the speed information.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記誤差分布情報は、前記他車両により取得された速度情報に基づき前記他車両で生成される、
請求項1記載の情報処理装置。
the error distribution information is generated by the other vehicle based on speed information acquired by the other vehicle;
The information processing apparatus according to claim 1.
前記情報処理装置は、さらに、前記位置情報が示す位置において予め収集された参照誤差分布情報を保存する参照誤差分布情報記憶部と、
前記誤差分布情報と前記参照誤差分布情報との相関が第3の閾値以下であるか否かを判定する相関判定部(204)とを有し、
前記相関判定部が、前記相関が前記第3の閾値以下であると判定した場合、前記道路区間抽出部、及び前記存在確率演算部は、前記誤差分布情報を前記自車両が予め備える標準誤差分布情報に変更して、前記道路区間を抽出し、前記存在確率を演算する、
請求項1記載の情報処理装置。
The information processing device further includes a reference error distribution information storage unit that stores reference error distribution information collected in advance at the position indicated by the position information;
a correlation determination unit (204) that determines whether the correlation between the error distribution information and the reference error distribution information is equal to or less than a third threshold;
When the correlation determination unit determines that the correlation is equal to or less than the third threshold value, the road section extraction unit and the existence probability calculation unit use the error distribution information as standard error distribution changing to information, extracting the road section, and calculating the existence probability;
The information processing apparatus according to claim 1.
自車両に搭載され他車両と通信を行う情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
前記他車両から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信し(S10)、
前記分布関数における第1の閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ前記進行方向情報から特定される前記他車両の進行方向に一致する複数の前記道路区間を抽出し(S11)、
それぞれの前記道路区間において前記位置情報から特定される前記他車両の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出し(S12)、
それぞれの前記他車両存在候補点の存在確率を、前記誤差分布情報を用いて演算し(S13)、
複数の前記他車両存在候補点のうち前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を含む前記道路区間を前記他車両が走行する前記道路区間として推定する(S14)、
情報処理方法。
An information processing method carried out by an information processing device mounted on one's own vehicle and communicating with another vehicle,
receiving position information, traveling direction information, and error distribution information based on a distribution function from the other vehicle (S10);
extracting a plurality of road sections included in the error ellipse corresponding to the first threshold value in the distribution function and matching the traveling direction of the other vehicle specified from the traveling direction information (S11);
extracting the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle specified from the position information in each of the road sections (S12);
calculating the existence probability of each of the other vehicle existence candidate points using the error distribution information (S13);
estimating the road section including the other vehicle presence candidate point with the highest existence probability among the plurality of the other vehicle presence candidate points as the road section on which the other vehicle travels (S14);
Information processing methods.
自車両に搭載され他車両と通信を行う情報処理装置で実行されるプログラムであって、
前記他車両から位置情報、進行方向情報、及び分布関数に基づいた誤差分布情報を受信し(S10)、
前記分布関数における第1の閾値に対応する誤差楕円に含まれ、且つ前記進行方向情報から特定される前記他車両の進行方向に一致する複数の前記道路区間を抽出し(S11)、
それぞれの前記道路区間において前記位置情報から特定される前記他車両の位置に最も近い他車両存在候補点を抽出し(S12)、
それぞれの前記他車両存在候補点の存在確率を、前記誤差分布情報を用いて演算し(S13)、
複数の前記他車両存在候補点のうち前記存在確率が最も高い前記他車両存在候補点を含む前記道路区間を前記他車両が走行する前記道路区間として推定する(S14)、
プログラム。
A program that is executed by an information processing device that is mounted on the own vehicle and communicates with other vehicles,
receiving position information, traveling direction information, and error distribution information based on a distribution function from the other vehicle (S10);
extracting a plurality of road sections included in the error ellipse corresponding to the first threshold value in the distribution function and matching the traveling direction of the other vehicle specified from the traveling direction information (S11);
extracting the other vehicle presence candidate point closest to the position of the other vehicle specified from the position information in each of the road sections (S12);
calculating the existence probability of each of the other vehicle existence candidate points using the error distribution information (S13);
estimating the road section including the other vehicle presence candidate point with the highest existence probability among the plurality of the other vehicle presence candidate points as the road section on which the other vehicle travels (S14);
program.
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