JP7232100B2 - 車両の走行制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、先行車等の前方障害物に対して衝突回避のための減速制御を行う車両の走行制御装置に関する。
最近の車両においては、運転者の負担を軽減し、快適且つ安全に運転できるようにするための運転支援の技術が種々提案され、一部は既に実用化されている。
この種の運転支援は、追従車間距離制御(ACC:Adaptive Cruise Control)機能と車線維持制御(Lane Keeping)機能とを備えることで、先行車との車間を維持しつつ走行車線に沿って車両を自動走行させることができる。更に、ロケータ機能を備えることで、自車両を目的地まで自動走行させることもできる。
ACC制御では、例えば車両に搭載されている車載カメラや各種レーダセンサ、或いはそれらの組み合わせからなる前方認識装置により、先行車との距離を認識し、先行車に追従して走行させるものである。そして、このACC制御では、先行車が停車した場合は所定車間距離を開けて自車両を停車させ、先行車の発進に従って自車両を発進させる全車速追従制御が行われる。
ところで、自車両が先行車に追従して自動停車するに際しては、先行車と自車両との相対車速、及び車間距離に基づき、自車両が先行車に対して所定車間距離を開けて停車するように減速制御を行う。例えば、高速道路走行等において、自車両前方に事故渋滞や工事渋滞等、車両の流れをいきなり滞らせるような渋滞が発生している状態であっても、前方認識装置により、渋滞車列の最後尾車両が遠方から認識されていれば、減速制御では、急減速させることなく、自車両を最後尾車両に対し、所定車間距離を開けた状態で停車、或いは低速追従させることができる。
しかし、例えば、高速道路走行において、自車両の前方がカーブ路等の場合、前方認識装置にて遠方から渋滞車列の最後尾を認識することができず、比較的近距離で渋滞車列の最後尾を認識した場合、減速制御では、自車両を急減速させて車間距離を確保することになる。
渋滞車列の最後尾車両が遠方より認識することができない場合であっても、自車両を事前に減速させて、急減速を回避させる技術として、例えば、特許文献1(特開2001-216599号公報)では、測位衛星からの測位信号等に基づいて取得した自車両の現在位置と、道路交通情報配信サービスから取得した自車両の進行方向の渋滞情報に含まれている渋滞車列の最後尾車両(先行車)の位置情報とに基づいて、最後尾までの距離を算出し、この距離が予め設定した一定距離以内の場合、運転者に減速を促す警告を発する技術が開示されている。
更に、同文献には、最後尾までの距離が一定距離以内で、且つ車速が一定値以上の場合は、上述した警告に加え、変速比のダウンシフトとブレーキ動作との双方或いは一方の制御により車間距離が一定以上となるように強制的に減速させるようにした技術が開示されている。
特開2001-216599号公報
しかしながら、道路交通情報配信サービス等から得られる情報(クラウド情報)は、所定時間毎(例えば、5秒毎)に更新されるものであるため、実際の最後尾車両の位置情報には、所定の誤差があることが想定される。
従って、見通しの悪いカーブ(所謂ブラインドカーブ)等において、道路交通情報配信サービス等の情報にのみ基づいて減速を行った場合、前方認識装置によって最後尾車両を認識したときには当該最後尾車両に接近しすぎてしまい、急減速を余儀なくされる等の虞がある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、見通しの悪い道路等においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる車両の走行制御装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様による車両の走行制御装置は、自車両に搭載した自律センサを用いて自車走行路前方の走行環境を認識する第1の走行環境認識手段と、外部通信により車外から受信した情報に基づいて前記自車走行路前方の走行環境を認識する第2の走行環境認識手段と、前記第1の走行環境認識手段で認識した前記走行環境に基づいて前記自律センサによる視程距離を算出する視程距離算出手段と、前記第1の走行環境認識手段によって渋滞最後尾車両が認識されているとき、第1の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第1の制御目標距離を算出し、前記第1の制御目標距離に基づく第1の減速制御を行う第1の減速制御手段と、前記第2の走行環境認識手段のみによって前記渋滞最後尾車両が認識されているとき、前記第1の減速度よりも小さい減速度である第2の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第2の制御目標距離を算出し、前記第2の制御目標距離に基づく第2の減速制御を行う第2の減速制御手段と、前記第2の走行環境認識手段に設定された距離の推定誤差と前記視程距離の和が、前記第2の走行環境認識手段で認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、減速制御を前記第2の減速制御から前記第1の減速制御に引き継ぐまでに必要な減速必要距離を算出し、前記第2の制御目標距離よりも手前から前記減速必要距離を加味したタイミングにて前記第2の減速制御を開始する開始タイミング変更手段と、を備えたことをものである。
本発明の車両の走行制御装置によれば、見通しの悪い道路においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる。
自動運転システムの概略構成図 渋滞前減速制御ルーチンを示すフローチャート 見通しの悪いカーブの具体例を示す説明図 見通しの悪いカーブにおいて自律センサによる認識が困難な領域を例示する説明図 減速制御時における各パラメータを示す説明図 (a)は自律センサによる検知範囲が十分な場合の減速制御を示す説明図であって(b)は自律センサによる検知範囲が不十分な場合の減速制御を示す説明図 カーブ走行時に道路側壁によって視界が遮られた場合の自律センサによる視程距離を示す説明図 カーブ走行時に隣車線を走行する車両によって視界が遮られた場合の自律センサによる視程距離を示す説明図 カーブ走行時に隣車線を走行する車両によって視界が遮られた場合の自律センサによる白線認識に基づく視程距離を示す説明図 直進走行時に雨、霧、降雪、或いはトンネル入口等により視界が遮られた場合の視程距離を示す説明図 直進走行時に逆光により視界が遮られた場合の視程距離を示す説明図
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図1に示す自動運転システム1は、自車両100(図4~図11参照)に搭載されている。この自動運転システム1は、自車位置を検出する手段としてロケータユニット11と第1の走行環境情報取得手段としてのカメラユニット21とが搭載されている。
ロケータユニット11は道路地図上の自車両100の位置(自車位置)を推定すると共に、この自車位置の前方の道路地図データを取得する。一方、カメラユニット21は自車両100の前方の走行環境情報を取得して、走行車線の左右を区画する区画線、道路形状、先行車の有無等を認識すると共に、区画線中央の道路曲率、先行車との車間距離及び相対速度等を求める。
ロケータユニット11は、ロケータ演算部12と記憶手段としての高精度道路地図データベース18とを有している。このロケータ演算部12、後述する前方走行環境認識部21d、及び自動運転制御部22は、CPU,RAM,ROM等を備える周知のマイクロコンピュータ、及びその周辺機器で構成されており、ROMにはCPUで実行するプログラムやベースマップ等の固定データ等が予め記憶されている。
このロケータ演算部12の入力側に、自車両100に作用する前後加速度を検出する加速度センサ13、前後左右各車輪の回転速度から車速を検出する車速検出手段としての車輪速センサ14、自車両100の角速度或いは角加速度を検出するジャイロセンサ15、複数の測位衛星から発信される測位信号を受信するGNSS(Global Navigation Satelite System)受信機16等、自車両100の現在位置(自車位置)を推定するに際し、必要とするパラメータを検出するセンサ類が接続されている。更に、ロケータ演算部12に対して道路地図上の目的地情報(住所、電話番号、モニタに表示された登録一覧からの選択等)を入力する目的地情報入力装置17が接続されている。
又、ロケータ演算部12は、道路地図情報取得部12a、目標ルート作成演算部12bを備えている。道路地図情報取得部12aはGNSS受信機16で受信した測位信号に基づき自車両100の位置座標(緯度、経度)を取得し、この位置座標と目的地情報入力装置17を介して入力された目的地の位置座標(緯度、経度)を、高精度道路地図データベース18に記憶されている道路地図上にマップマッチングして、両位置を特定し、現在の自車位置から目的地までの道路地図情報を目標ルート作成演算部12bに送信する。
尚、道路地図情報取得部12aは、トンネル内走行等のようにGNSS受信機16の感度低下により測位衛星からの有効な測位信号を受信することができない環境では、車輪速センサ14で検出した車輪速に基づき求めた車速、ジャイロセンサ15で検出した角速度、加速度センサ13で検出した前後加速度に基づいて自車位置を推定する自律航法に切替えて、道路地図上の自車位置を推定する。
ところで、上述した高精度道路地図データベース18はHDD等の大容量記憶媒体であり、高精度な道路地図情報(ダイナミックマップ)が記憶されている。この高精度道路地図情報は、自動運転を行う際に必要とする車線データ(車線幅データ、車線中央位置座標データ、車線の進行方位角データ、制限速度等)を保有しており、この車線データは、道路地図上の各車線に数メートル間隔で格納されている。
目標ルート作成演算部12bは、道路地図情報取得部12aでマップマッチングした現在位置と目的地とを結ぶ目標ルートを道路地図上に作成すると共に、自車両100前方の目標ルート上に、自車両100を走行車線(3車線であれば、左側車線、中央車線、右側車線の何れかの左右区画線の中央)に沿って自動走行させるための目標進行路を設定する。この目標進行路情報は自動運転制御部22で読込まれる。
一方、カメラユニット21は、自車両100の車室内前部の上部中央に固定されており、車幅方向中央を挟んで左右対称な位置に配設されている自律センサとしてのメインカメラ21a及びサブカメラ21bからなる車載カメラ(ステレオカメラ)と、画像処理ユニット(IPU)21c、及び前方走行環境認識部21dとを有している。このカメラユニット21は、両カメラ21a,21bで撮像した自車両100前方の走行環境画像情報をIPU21cにて所定に画像処理する。
前方走行環境認識部21dは、IPU21cで画像処理された走行環境画像情報を読込み、この走行環境画像情報に基づき前方走行環境を認識する。認識する前方走行環境には、自車両100が走行する進行路(自車進行路)の道路形状(左右を区画する区画線の中央の道路曲率[1/m]、及び左右区画線間の幅(車幅))、自車進行路及び隣接する車線を走行する先行車が含まれている。更に、先行車を検出した場合は、この先行車との車間距離、及びこの車間距離の変化に基づいて求めた相対車速も前方走行環境に含まれる。この前方走行環境情報が自動運転制御部22に送信される。
自動運転制御部22は、渋滞情報取得部22a、車両制御演算部22bを備えており、入力側に、ロケータ演算部12、前方走行環境認識部21d以外に、渋滞情報取得手段としての渋滞情報受信機32が接続されている。この渋滞情報受信機32は、VICS( Vehicle Information and Communication System:登録商標)センタに代表される道路交通情報配信センタから配信されるクラウド情報である走行環境情報としての道路交通情報を受信する。この道路交通情報の1つに渋滞情報がある。この渋滞情報は、所定時間(例えば、5[sec])毎に更新されて配信される。すなわち、本実施形態において、渋滞情報取得部22aは、渋滞情報受信機32とともに第2の走行環境認識手段としての機能を実現する。
又、この自動運転制御部22の出力側に、警報手段としての警報装置31、自車両100を車線に沿って走行させる操舵制御部33、強制ブレーキにより自車両100を減速させるブレーキ制御部34、自車両100の車速を制御する加減速制御部35が接続されている。
自動運転制御部22の渋滞情報取得部22aは、渋滞情報受信機32で受信した渋滞情報を取得する。ところで、渋滞は、一般に走行速度が20~40[Km/h]以下であって、車列が1[Km]以上と定義されている。従って、所定時間経過後の渋滞車列は、渋滞停車が継続している場合を除けば進行方向に移動していることになる。この渋滞情報には、渋滞車列の距離、移動速度、及び先頭の車両と最後尾車両Peとの各位置座標等が含まれている。この渋滞情報は車両制御演算部22bで読込まれる。
車両制御演算部22bは、ACC(Adaptive Cruise Control)機能を有している。従って、カメラユニット21が目標進行路上に先行車を補足していない場合は、自車両100をセット車速で走行させ、先行車が補足された場合は、所定車間距離を維持した状態で先行車に追従走行させる。このACCは自車両100が渋滞車列の最後尾車両Peに接近する際に実行される渋滞前減速制御にも適用される。
この渋滞前減速制御において、車両制御演算部22bは、基本的には、自律センサであるカメラユニット21により取得した走行環境情報に基づいて最後尾車両Peが検出(捕捉)された場合には、第1の減速度として予め設定された減速度(ACC制御において予め設定された基本減速度a_acc)を用いて最後尾車両Peの手前で自車両100を停止させるために必要な第1の制御目標距離として追従停止距離Z_accを算出し、最後尾車両Peまでのセンサ車間距離Z_sensorが追従停止距離Z_accを下回った場合には基本減速度a_accを用いた第1の減速制御(追従減速制御)を行う。
その一方で、走行環境によっては、最後尾車両Peに対して接近するまで、当該最後尾車両Peを検出できない場合がある。このようなケースとして、例えば、図3,4,7に示すように、自車走行路(自車走行レーン)の前方にカーブが存在し、且つ、当該カーブに沿って設けられた側壁により、カメラユニット21の検出範囲が一部遮られる場合等が該当する。或いは、例えば、図8,9に示すように、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、自車走行路よりも旋回方向内側の隣接車線を走行する車両等の障害物により、カメラユニット21の検出範囲が一部遮られる場合等が該当する。或いは、例えば、図10に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、雨、霧、降雪、またはトンネル入口等により前方の視界が遮られる場合が該当する。或いは、例えば、図11に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、逆光により前方の視界が遮られる場合が該当する。
これらの場合であって、渋滞情報取得部22aからのクラウド情報のみにより、カメラユニット21よりも先に最後尾車両Peを検出(捕捉)した場合には、車両制御演算部22bは、予め設定した第2の減速度(基本減速度a_accよりも小さい予備的な減速度である予備減速度a_cloud)を用いて最後尾車両Peの手前で自車両100を停止させるために必要な第2の制御目標距離として予備減速距離Z_predecを算出し、クラウド情報から捕捉した最後尾車両Peまでの道のり距離である車間距離(クラウド車間距離Z_cloud)が予備減速距離Z_predecを下回った場合には予備減速度a_cloudを用いた第2の減速制御(予備減速制御)を行う。
ところで、このようなクラウド情報に基づく予備減速は、基本減速度a_accを用いた減速制御に引き継ぐことを前提とするものであり、そもそもクラウド車間距離Z_cloud自体が所定の誤差を有していることを前提とする。なお、このような誤差は、クラウド推定誤差Z_errとして、VICS等の精度からある程度予測可能であり、固定値として扱うことができる。
従って、カメラユニット21により走行環境情報を認識可能な距離である視程距離Z_visが短い場合であって、且つ、クラウド車間距離Z_cloudの誤差が大きい場合、仮にクラウド情報に基づく予備減速を行っていたとしても、当該予備減速が不十分な場合がある。そこで、車両制御演算部22bは、カメラユニット21による視程距離Z_visを算出すると共に、算出した視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和が予備減速距離Z_predecよりも大きいとき、現在の自車速V_accにおいて、予備減速から追従減速に引き継ぐまでに必要な距離である減速必要距離Z_reqを算出する。そして、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errと減速必要距離Z_reqの和が、クラウド車間距離Z_cloudよりも大きくなったとき、予備減速距離Z_predecに到達していない場合であっても予備減速制御を開始する。
このように、本実施形態において、車両制御演算部22bは、視程距離算出手段、第1の減速制御手段、第2の減速制御手段、及び開始タイミング変更手段としての各機能を実現する。
上述した車両制御演算部22bでの渋滞前減速制御は、具体的には図2に示す渋滞前減速制御ルーチンのフローチャートに従って実行される。
このルーチンは設定時間毎に繰り返し実行されるものであり、ルーチンがスタートすると、車両制御演算部22bは、先ず、ステップS101において、カメラユニット21により認識した走行環境情報から、渋滞の最後尾車両を検出しているか否かを調べる。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS101において、最後尾車両を検出していないと判定した場合にはステップS102に進み、最後尾車両を検出したと判定した場合にはステップS112に進む。
ステップS101からステップS102に進むと、車両制御演算部22bは、渋滞情報取得部22aから渋滞情報を読み込み、続くステップS103において、自車両100の前方所定距離以内に渋滞が存在するか否かを調べる。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS103において、所定距離以内に渋滞が存在すると判定した場合にはステップS104に進み、所定距離以内に渋滞が存在しないと判定した場合にはそのままルーチンを抜ける。
ステップS103からステップS104に進むと、車両制御演算部22bは、渋滞情報取得部22aから読み込んだ渋滞情報に基づく最後尾車両に対し、自車両100が現在の車速から予め設定された予備減速度a_cloudのみを用いて予備的な減速を行ったときに、最後尾車両の手前で停止すのに必要な距離である予備減速距離Z_predecを算出する。
この予備減速距離Z_predecは、例えば、以下の(1)式に基づいて算出される。
Z_predec=V_acc/(2・a_cloud) …(1)
なお、(1)式において、V_accは、追従者間距離制御における自車速である。
ステップS104からステップS105に進むと、車両制御演算部22bは、カメラユニット21により認識した走行環境情報から、車載カメラによる視程距離Z_visを算出する。
この視程距離Z_visは、カメラユニット21により認識した走行環境情報に応じて、種々のパターンにより算出される。例えば、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、当該カーブに沿って設けられた側壁により、カメラユニット21の検出範囲が一部遮られる場合の視程距離Z_visとしては、図7に示す関係に基づいて、自車走行路を100%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(100%)と、自車走行路を50%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Z_vis(0%)を、以下の(2)式~(4)式を用いて算出することが可能である。
Z_vis(100%)=(R_lane-(R_lane-d_wall)1/2 …(2)
Z_vis(50%)=Z_vis(100%)・2 …(3)
Z_vis(0%)=((R_lane+d_lane)-R_wall1/2+Z_vis(100%) …(4)
ここで、式中において、R_laneは道路半径、R_wallは壁面半径、d_laneは道路幅の半値、d_wallは道路中心から壁面までの距離である。
また、例えば、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、自車走行路よりも旋回方向内側の隣接車線を走行する車両等の障害物により、カメラユニット21の検出範囲が一部遮られる場合の視程距離Z_visとしては、図8に示す関係に基づいて、自車走行路を100%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(100%)と、自車走行路を50%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Z_vis(0%)を、以下の(5)式~(7)式を用いて算出することが可能である。
Z_vis(100%)=(R_lane-(R_lane-d_obs)1/2 …(5)
Z_vis(50%)=Z_vis(100%)・2 …(6)
Z_vis(0%)=((R_lane+d_lane)-R_obs1/2+Z_vis(100%) …(7)
ここで、式中において、R_obsはカーブ中心から障害物までの距離(例えば、障害物が車両である場合には車両の旋回半径)、d_obsは道路中心から障害物までの距離である。
或いは、例えば、図9に示すように、自車走行路を区画する旋回方向内側の白線及び旋回方向外側の白線に基づいて自車走行路を100%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(100%)と、自車走行路を50%視認可能な地点までの視程距離Z_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Z_vis(0%)を、以下の(8)式~(10)式を用いて算出することが可能である。
Z_vis(100%)=Z_linein …(8)
Z_vis(50%)=Z_vis(100%)・2 …(9)
Z_vis(0%)=Z_lineout …(10)
ここで、Z_lineinは旋回方向内側の白線の視認可能な距離、Z_lineoutは旋回方向外側の白線の視認可能な距離である。
なお、このようなカーブにおける視程距離Z_visとしては、何れを用いても構わないが、以下の制御において、例えば、視程距離Z_vis(50%)を好適に用いることが可能である。
また、例えば、図10,11に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、雨、霧、降雪、またはトンネル入口等により前方の視界が遮られる場合、或いは、自車走行路前方が直進路等であっても、逆光により前方の視界が遮られる場合の視程距離Z_visとしては、白線の視認可能な距離Z_lineを用いることが可能である。
ステップS105からステップS106に進むと、車両制御演算部22bは、予め設定された基本減速度a_accを用いて自車両100を減速させた際に、視程距離内において停止することが可能な最大車速である視程内停止可能車速V_visを算出する。
この視程内停止可能車速V_visは、例えば、以下の(11)式に基づいて算出される。
V_vis=(2・a_acc・Z_vis)1/2 …(11)
そして、ステップS106からステップS107に進むと、車両制御演算部22bは、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和が、自車両100から渋滞情報取得部22aで取得した渋滞最後尾車両Peまでのクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいか否かを調べる。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS107において、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和がクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップS108に進み、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和がクラウド車間距離Z_cloud以下であると判断した場合にはステップS110に進む。
なお、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和がクラウド車間距離Z_cloudよりも大きい場合とは、渋滞情報取得部22aで現在取得されている渋滞最後尾車両Peが次の瞬間にカメラユニット21によって突然検出される可能性がある場合である。一方、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errの和がクラウド車間距離Z_cloud以下である場合とは、渋滞情報取得部22aで現在取得されている渋滞最後尾車両Peが次の瞬間にカメラユニット21によって突然検出される可能性が低い場合である。
ステップS107からステップS108に進むと、車両制御演算部22bは、予備減速距離Z_predecがクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいか否かを調べる。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS108において、予備減速距離Z_predecがクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップS109に進み、予備減速距離Z_predecがクラウド車間距離Z_cloud以下であると判断した場合にはそのままルーチンを抜ける。
また、ステップS107からステップS110に進むと、車両制御演算部22bは、渋滞情報取得部22aで取得されている位置に渋滞最後尾車両Peが存在すると仮定した場合に、当該渋滞最後尾車両Peに対する減速を行うに際し、基本減速度a_accによる減速に引き継ぐ前に、予備減速度a_cloudを用いた減速に必要な距離である減速必要距離Z_reqを算出する。換言すれば、ステップS110において、車両制御演算部22bは、予備減速度a_cloudを用いた減速により、自車速V_accを視程内停止可能車速V_visまで減速させるために必要な距離として、減速必要距離Z_reqを算出する。
この減速必要距離Z_reqは、例えば、以下の(12)式に基づいて算出される。
Z_req=(V_acc-(2・a_acc)1/2)/(2・a_cloud) …(12)
ステップS110からステップS111に進むと、車両制御演算部22bは、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errと減速必要距離Z_reqの和がクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいか否かを調べる。ここで、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errと減速必要距離Z_reqの和とは、渋滞最後尾車両Peに対する予備減速度a_cloudによる予備的な減速を開始した後、カメラユニット21により実際の渋滞最後尾車両Peを検出して通常の追従減速を開始した場合にも基本減速度a_accよりも大きい減速度を用いることなく自車両100を渋滞最後尾車両Peの手前で停止させるために必要な最小距離である。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS111において、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errと減速必要距離Z_reqの和がクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップS109に進み、視程距離Z_visとクラウド推定誤差Z_errと減速必要距離Z_reqの和がクラウド車間距離Z_cloud以下であると判断した場合にはそのままルーチンを抜ける。
ステップS108或いはステップS111からステップS109に進むと、車両制御演算部22bは、予備減速度a_cloudによる減速を行った後、ルーチンを抜ける。
また、ステップS101からステップS112に進むと、車両制御演算部22bは、カメラユニット21により検出した実際の最後尾車両Peまでの車間距離であるセンサ車間距離Z_sensorを算出する。
続くステップS113において、車両制御演算部22bは、基本減速度a_accを用いた減速により、自車速V_accで走行中の自車両100を渋滞最後尾車両Peの手前で停止させるために必要な距離として、追従停止距離Z_accを算出する。
この追従停止距離Z_accは、例えば、以下の(13)式に基づいて算出される。
Z_acc=(V_acc)/(2・a_acc) …(13)
続くステップS114に進むと、車両制御演算部22bは、センサ車間距離Z_sensorが追従停止距離Z_accよりも大きいか否かを調べる。
そして、車両制御演算部22bは、ステップS114において、センサ車間距離Z_sensorが追従停止距離Z_acc以下であると判断した場合には、そのままルーチンを抜ける。
一方、車両制御演算部22bは、ステップS114において、センサ車間距離Z_sensorが追従停止距離Z_accよりも大きいと判断した場合には、ステップS115に進み、基本減速度a_accによる減速を行った後、ルーチンを抜ける。
このような実施形態によれば、車両制御演算部22bは、カメラユニット21で認識した走行環境に基づいてステレオカメラによる視程距離Z_visを算出するとともに、自車走行路前方に渋滞最後尾車両Peが認識されているとき基本減速度a_accを用いて自車速V_accを減速させて渋滞最後尾車両Peの手前で停車させるための追従停止距離Z_accを算出し、追従停止距離Z_accに基づく減速制御を行うとともに、渋滞情報取得部22aのみによって渋滞最後尾車両Peが認識されているとき基本減速度a_accよりも小さい予備減速度a_cloudを用いて自車速V_accを減速させて渋滞最後尾車両Peの手前で停車させるための予備減速距離Z_predecを算出し、基本減速度a_accによる減速に引き継ぐまでの間は予備減速距離Z_predecに基づく減速制御を行う構成において、渋滞情報取得部22aに設定されたクラウド推定誤差Z_errと視程距離Z_visの和が、渋滞情報取得部22aによって認識した渋滞最後尾車両Peまでの距離であるクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいとき、減速制御を予備減速度a_cloudによる減速制御から基本減速度a_accによる減速に引き継ぐまでに必要な減速必要距離Z_reqを算出し、予備減速距離Z_predecよりも手前から、減速必要距離Z_reqに基づくタイミングにて予備減速度a_cloudによる減速制御を行うことにより、見通しの悪い道路等においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる。
すなわち、渋滞情報取得部22aによってのみ渋滞最後尾車両Peが認識されている場合において、例えば、図6(a)に示すように、クラウド推定誤差Z_errと視程距離Z_visの和がクラウド車間距離Z_cloud以下であるときは視程距離Z_visが十分な距離であり、予備減速距離Z_predecに基づくタイミングで予備減速度a_cloudを用いた減速制御を開始することにより、不必要に早いタイミングで減速制御を開始することなく、カメラユニット21によって渋滞最後尾車両Peを検出した際に、適切な車速で基本減速度a_accを用いた減速制御に引き継ぐことができる。
一方、例えば、図6(b)に示すように、クラウド推定誤差Z_errと視程距離Z_visの和がクラウド車間距離Z_cloudよりも大きいときは視程距離Z_visが不十分な距離である可能性を考慮し、減速必要距離Z_reqを加味したタイミング(すなわち、視程距離補正したタイミング)で予備減速度a_cloudを用いた減速制御を開始することにより、カメラユニット21により渋滞最後尾車両Peを比較的近距離で検出した際にも、渋滞情報取得部22aによる認識誤差に起因して予備減速度a_cloudによる減速が不十分となることを回避することができ、この場合においても、適切な車速で基本減速度a_accを用いた減速制御に引き継ぐことができる。
なお、本発明は、以上説明した各実施形態に限定されることなく、種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の技術的範囲内である。例えば、上述の実施形態においては、自律センサとしてステレオカメラを用いた一例について説明したが、レーザーレーダ等の他のセンサを自律センサとして用いても良いことは勿論である。
1 … 自動運転システム
11 … ロケータユニット
12 … ロケータ演算部
12a … 道路地図情報取得部
12b … 目標ルート作成演算部
13 … 加速度センサ
14 … 車輪速センサ
15 … ジャイロセンサ
16 … GNSS受信機
17 … 目的地情報入力装置
18 … 高精度道路地図データベース
21 … カメラユニット
21a … メインカメラ
21b … サブカメラ
21c … 画像処理ユニット(IPU)
21d … 前方走行環境認識部
22 … 自動運転制御部
22a … 渋滞情報取得部
22b … 車両制御演算部
31 … 警報装置
32 … 渋滞情報受信機
33 … 操舵制御部
34 … ブレーキ制御部
35 … 加減速制御部
100 … 自車両
V_vis … 視程内停止可能車速
V_acc … 自車速
Z_cloud … クラウド車間距離
Z_vis … 視程距離
Z_err … クラウド推定誤差
Z_predec … 予備減速距離
Z_req … 減速必要距離
Z_sensor … センサ車間距離
Z_acc … 追従停止距離
a_acc … 基本減速度
a_cloud … 予備減速度

Claims (2)

  1. 自車両に搭載した自律センサを用いて自車走行路前方の走行環境を認識する第1の走行環境認識手段と、
    外部通信により車外から受信した情報に基づいて前記自車走行路前方の走行環境を認識する第2の走行環境認識手段と、
    前記第1の走行環境認識手段で認識した前記走行環境に基づいて前記自律センサによる視程距離を算出する視程距離算出手段と、
    前記第1の走行環境認識手段によって渋滞最後尾車両が認識されているとき、第1の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第1の制御目標距離を算出し、前記第1の制御目標距離に基づく第1の減速制御を行う第1の減速制御手段と、
    前記第2の走行環境認識手段のみによって前記渋滞最後尾車両が認識されているとき、前記第1の減速度よりも小さい減速度である第2の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第2の制御目標距離を算出し、前記第2の制御目標距離に基づく第2の減速制御を行う第2の減速制御手段と、
    前記第2の走行環境認識手段に設定された距離の推定誤差と前記視程距離の和が、前記第2の走行環境認識手段で認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、減速制御を前記第2の減速制御から前記第1の減速制御に引き継ぐまでに必要な減速必要距離を算出し、前記第2の制御目標距離よりも手前から前記減速必要距離を加味したタイミングにて前記第2の減速制御を開始する開始タイミング変更手段と、
    を備えたことを特徴とする車両の走行制御装置。
  2. 前記開始タイミング変更手段は、前記視程距離と前記推定誤差と前記減速必要距離の和が、前記第2の走行環境認識手段によって認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、前記第2の減速制御を開始することを特徴とする請求項1に記載の車両の走行制御装置。
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