JP7378533B1

JP7378533B1 - 自車走行道路種別判定システム

Info

Publication number: JP7378533B1
Application number: JP2022081258A
Authority: JP
Inventors: 佑竹内; 芳紀坂谷
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2022-05-18
Filing date: 2022-05-18
Publication date: 2023-11-13
Anticipated expiration: 2042-05-18
Also published as: JP2023169921A

Abstract

【課題】道路上の地点と一定区間離れた地点における情報を用いて高速道か一般道かを判断する場合、判定までに時間を要することから、運転者に煩わしさを感じさせてしまうことがある。【解決手段】衛星位置測位手段の情報から自車が現在走行している道路種別を判定する第一道路種別判定部と、周辺状況検出手段および車両状態取得手段からの１つ以上の情報に基づいて第一道路種別判定手段の判定結果の正誤を判定する第二道路種別判定部を有し、第一道路種別判定部での判定結果を一次判定とし、周辺状況検出手段および車両状態取得手段の１つ以上の情報に基づいて第二道路種別判定部により正誤判定を行う構成としたことで、高精度の判定を速やかに行うことができ、誤判定を抑制できる。【選択図】図３

Description

本願は、自車走行道路種別判定システムに関するものである。

一般道路または高速道での自動運転では、カメラおよびレーダー等の自律センサを用いた車両制御システムのほかに、衛星からの位置情報と高精度地図情報を組み合わせた高精度ロケータ（ＨＤＬ）を活用した車両制御システムがある。

例えば、一般道と高速道とでは、車速制限、車線数、および発生する危険源の種類など、走行環境が大きく異なることから、現在自車が走行している道路の種別を判断する技術は重要である。特に自動運転レベル４（場所および状況を限定した完全自動運転）の実施においては必須の機能といえる。

しかし、一般道と高速道が同じ方向に上下に配置されている場所など、ＨＤＬの位置情報のみでは道路種別を誤判定しかねない場合がある。これに対し、車両が高速道路を走行中か一般道路を走行中かを判定するために、車両の走行中に道路上の地点において得られる複数の情報と、車両があらかじめ定められた時間、あらかじめ定められた距離を走行することにより得られる複数の情報とを組合わせることにより、一般道と高速道の種別判定の精度を高めたシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許第６０７８８０４号公報

しかしながら、特許文献１では、道路上の地点と一定区間離れた地点における情報を用いて高速道か一般道かを判断するため、判定までに時間を要することから、運転者に煩わしさを感じさせてしまう。また、高速道路上での渋滞により自車が低速となった場合に一般道を走行していると誤判定されるという問題があった。

本願は上述のような問題を解決するためになされたもので、高精度の判定を速やかに行うことができ、誤判定を抑制できる。

本願に開示される自車走行道路種別判定システムは、
全球測位衛星システムから得られる自車の位置情報と前記位置情報の周辺の道路形状、道路種別、走行速度規制、および道路勾配量が含まれる地図情報とを有する衛星位置測位手段、
前記自車の周辺の状況を取得する周辺状況検出手段、
前記自車の走行状態を検出する車両状態取得手段、
前記衛星位置測位手段の情報から前記自車が現在走行している道路種別を判定する第一道路種別判定部、
前記周辺状況検出手段および前記車両状態取得手段からの１つ以上の情報に基づいて前記第一道路種別判定手段の判定結果の正誤を判定する第二道路種別判定部、を有し、
自動運転が行われている期間に、前記第一道路種別判定部にて判定された道路種別が前記第二道路種別判定部により正しいと判定された場合は、前記第一道路種別判定部の結果に基づき前記自動運転を継続し、
前記第二道路種別判定部により誤りと判定された場合には、無効値を出力することによりあらかじめ決められた時間内に前記自動運転を停止することを特徴とする。

本願に開示される自車走行道路種別判定システムによれば、第一道路種別判定部での判定結果を一次判定とし、周辺状況検出手段および車両状態取得手段の１つ以上の情報に基づいて第二道路種別判定部により正誤判定を行う構成としたことで、高精度の判定を速やかに行うことができ、誤判定を抑制できる。

実施の形態１に係る自車走行道路種別判定システムのシステム構成図である。実施の形態１に係る車両制御ユニットの機能構成図である。実施の形態１に係る第一道路種別判定部の動作を説明するフロー図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の動作を説明するフロー図である。実施の形態１に係る標識情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る勾配判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る車速情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る走行経路情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る走行経路情報による判定を説明する図である。実施の形態１に係る歩行者情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の判定を説明する図である。実施の形態１に係る第二道路種別判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態２に係る標識情報による判定を説明する図である。実施の形態２に係る標識情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態３に係る走行経路情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態３に係る走行経路情報による判定を説明する図である。実施の形態４から６に係る自車走行道路種別判定システムのシステム構成図である。実施の形態４に係る標識情報判定部の機能構成図である。実施の形態４に係る標識情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態５に係る車速情報判定部の機能構成図である。実施の形態５に係る車速情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態６に係る歩行者情報判定部の機能構成図である。実施の形態６に係る歩行者情報判定部の判定手順を示すフロー図である。実施の形態に係る車両制御ユニットのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本願に係る自車走行道路種別判定システムの好適な実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、同一内容および相当部については同一符号を配し、その詳しい説明は省略する。以降の実施の形態も同様に、同一符号を付した構成について重複した説明は省略する。

実施の形態１．
[システム構成と動作の全体説明]
図１は、本実施の形態の自車走行道路種別判定システムのシステム構成図である。衛星位置測位手段１、周辺状況検出手段２、車両状態取得手段３からの出力に基づいて車両制御ユニット４で判断された制御信号により、アクチュエータ制御部５が制御される。

衛星位置測位手段１は、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）から得られる自車の位置情報と、位置情報周辺の道路形状、走行速度規制、道路勾配量などが含まれる地図情報とで構成される。具体的には、高精度ロケータ（ＨＤＬ：High Definition Locator）１１を使用する。ＨＤＬ１１は、基本性能として、準天頂衛星を含むＧＮＳＳからの衛星測位情報と、衛星測位情報と関連付けられた高精度な地図情報とから道路の状況を事前に提供できる。すなわち、衛星測位情報から自車位置（緯度、経度、高度）を取得し、この情報と高精度地図情報とから以下の（１）から（３）の情報を得ることができる。
（１）自車周辺の走行経路情報（経路形状、車線中心位置点群など）
（２）道路種別情報（一般道、高速道、ＥＴＣゲート、サービスエリア、パーキングエリアなど）
（３）走行経路の補足情報（高度、勾配、バンク、制限車速など）

周辺状況検出手段２は、例えば前方カメラセンサおよび周辺カメラセンサなどの車載センサ、Ｖ２Ｘ受信機などが該当する。前方カメラセンサおよび周辺カメラセンサにより、道路上の障害物情報あるいは他車情報などを走行中に検出する。また、Ｖ２Ｘ受信機により、路車間通信による事故および渋滞などの道路交通に関する情報、車車間通信による衝突注意喚起情報、緊急車両存在通知などを走行中に受信する。

車両状態取得手段３は、車両走行中に、車両の前後、上下、および左右の傾き、回転の変化速度、車両の速度を検出するための車載センサであり、例えば、車速センサ、車輪速センサ、加速度センサ、角速度センサ、ヨーレートセンサなどである。

車両制御ユニット４には、図２で示すように、道路種別を判定する道路種別判定手段４１を備える。道路種別判定手段４１は、第一道路種別判定部４２と第二道路種別判定部４３を備える。第一道路種別判定部４２では、ＨＤＬ１１で得た上述の道路種別情報から現在走行している道路種別を判定する（図３中、ステップＳ３１）。その後、第二道路種別判定部４３により、ＨＤＬ１１以外の周辺状況検出手段２および車両状態取得手段３で取得した、少なくとも１つ以上の道路種別情報を用いて第一道路種別判定部４２の判定結果の正誤を判定する（ステップＳ３２）。少なくとも１つ以上の道路種別情報とは、例えば、図２に記載した（１）標識情報判定部４３１、（２）勾配情報判定部４３２、（３）車速情報判定部４３３、（４）走行経路情報判定部４３４、（５）歩行者情報判定部４３５で判定が行われる５つの情報であり、後述するように、それぞれの道路種別情報において、第一道路種別判定部４２の判定結果の正誤を第二道路種別判定部４３において検証する。以下５つの道路種別情報で説明するが、情報の種別はこれに限るものではない。

そして、図４に示すように、第二道路種別判定部４３における５つの情報の正誤の判定結果を調整した判定結果を、第二道路種別判定部４３の判定結果とする。５つの種別情報の判定結果の調整としては後述するが、（１）５つの種別情報の全ての判定結果が正の場合に正とする、（２）１つでも正の場合に正とする、（３）正の数が多数（５つの道路種別情報の場合３つ以上）の場合に正とする、などがあるがこれに限るものではない。

５つの種別情報の判定結果の調整の上、第二道路種別判定部４３の判定結果が正しい（正）と判定された場合は、第一道路種別判定部４２の結果を出力し、第二道路種別判定部４３の判定結果が誤りと判定された場合には、無効値を出力する。

無効値を出力した場合は、車両制御ユニット４は自動運転の停止をアクチュエータ制御部５に指示する。これにより運転権限を運転者に移譲する。ただし、無効値出力後あらかじめ決められた時間は自動運転を継続してもよく、自動運転の動作範囲を限定する動作、例えば、車速を遅くする、最大ハンドル角制限、最大ハンドルトルク制限、運転者の手放し状態での自動運転の禁止などを、アクチュエータ制御部５に指示してもよい。

このように、ＨＤＬ１１で得た道路種別情報による第一道路種別判定部４２での判定結果を一次判定とし、周辺状況検出手段および車両状態取得手段の情報に基づいて第二道路種別判定部４３により正誤判定を行う構成としたことで、高精度の判定を行うことができ、誤判定を抑制できる。また、周辺状況検出手段の各センサの種別判定結果を比較する手法よりも、一次判定結果の正誤を確認する本実施の形態の方式は演算負荷も小さくでき、演算速度も向上する。

[第二道路種別判定部の情報の判定について]
以下それぞれの判定について、高速道路（または自動車専用道路）と一般道路の道路種別の判定を行うことを例にとり、フロー図により詳細に説明する。なお、道路種別は、高速道路入口合流路、高速道路ジャンクションなどを選択してもよい。
（１）標識情報による判定（動的情報を使用しない場合）
Ｖ２Ｘなどの動的情報を使用せずに、標識情報による判定を行う標識情報判定部４３１の判定手順を図５により説明する。まず、第一道路種別判定部４２の道路種別の判定結果を取得する（ステップＳ５１）。次に、周辺状況検出手段２の、例えば前方カメラセンサにより制限車速標識を検出する（ステップＳ５２）。次に、検出された標識の制限車速が、あらかじめ設定した標識判定閾値（例えば８０ｋｍ／時）以上の場合、高速道路であると判定し、標識判定閾値より小さい場合、一般道路であると判定する（ステップＳ５３）。

判定した道路種別が、取得した第一道路種別判定部４２の道路種別の判定結果と一致する場合、第一道路種別判定部４２の判定結果を正しいと判定し（ステップＳ５４）。一致しない場合は、第一道路種別判定部４２の判定結果を誤りと判定する（ステップＳ５５）。なお、前方カメラセンサで制限車速標識を検出できない場合は、前回の標識情報判定を維持する（ステップＳ５６）。この場合、初期状態では、第一道路種別判定結果は正しいと判定したものとする。

このように、一般道と高速道路のように道路種別ごとに設定されている制限車速を用いて判定を行うことで高精度な正誤判定が可能となる。

（２）勾配情報による判定
勾配情報による判定を行う勾配情報判定部４３２の判定手順を図６により説明する。まず、ＨＤＬ１１から勾配情報を取得する（ステップＳ６１）。取得した勾配情報のうち、道路勾配量を第一の道路勾配量θ＿ｈｄｌとする。次に、車両状態取得手段３の車両の状態量から道路勾配量を算出する（ステップＳ６２）。算出した道路勾配量を第二の道路勾配量θとする。第二の道路勾配量θの算出は、勾配による加速度をａ_{ｓｌｏｐｅ}、Ｇセンサ値ａｓｅｎｓｏｒ、車速の微分値ａ_ｖ、重力加速度ｇとすると、以下の式で表される。

次に、道路勾配量の差分Δθ＝｜θ－θ＿ｈｄｌ｜を算出する（ステップＳ６３）。Δθが、あらかじめ定めた勾配判定閾値以下の場合、第一道路種別判定結果を正しいと判定し（ステップＳ６４）、勾配判定閾値よりも大きい場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は誤りと判定する（ステップＳ６５）。

このように、ＨＤＬ１１からの道路勾配情報と車両状態取得手段の検出値からの道路勾配量の推定値との比較により逐次判定が可能であり、判定の応答性が高い。

（３）車速情報による判定（動的情報を使用しない場合）
Ｖ２Ｘなどの動的情報を使用せずに車速情報による判定を行う車速情報判定部４３３の判定手順を図７により説明する。まず、第一道路種別判定部４２の道路種別の判定結果を取得する（ステップＳ７１）。次に、車両状態取得手段３の車両状態量から走行中の車速Ｖを取得する（ステップＳ７２）。第一道路種別判定部４２の道路種別の結果（ステップＳ７３）が高速道路の場合、車速Ｖが、第一道路種別判定部４２の道路種別に基づいてあらかじめ定めた高速道車速判定閾値以上のとき（ステップＳ７４）、第一道路種別判定部４２の判定結果は正しいと判定し（ステップＳ７５）、車速Ｖが、高速道車速判定閾値よりも小さい場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は誤りと判定する（ステップＳ７６）。

また、第一道路種別判定部４２の道路種別の結果（ステップＳ７３）が一般道の場合、車速Ｖが、第一道路種別判定部４２の道路種別に基づいてあらかじめ定めた一般道車速判定閾値以下のとき（ステップＳ７７）、第一道路種別判定部４２の結果は正しいと判定し（ステップＳ７５）、車速Ｖが一般道車速判定閾値よりも大きい場合に、第一道路種別判定部４２の結果は誤りと判定する（ステップＳ７６）。

このように、ＨＤＬ１１から得た道路種別情報により車速判定閾値が設定され、自車速度との大小関係を判定するため、自車速度との差分は逐次判定可能であり、判定の応答性が高い。また、道路種別情報ごとに車速判定閾値を設定する必要はあるが、ＨＤＬ１１から得た道路種別情報により１つの車速判定閾値が選択されることから判定にかかる演算負荷を小さくすることができる。

（４）走行経路情報による判定
走行経路情報による判定を行う走行経路情報判定部４３４の判定手順を図８に示す。ＨＤＬ１１から、走行経路との横位置偏差Ｃ０＿ｈｄｌ（図９（ａ）参照）と、検知信頼度Ｓ＿ｈｄｌを取得する（ステップＳ８１）。走行経路は、ＨＤＬ内に含まれる高精度地図の道路の中心位置情報を緯度および経度で取得する。次に、周辺状況検出手段２の前方カメラセンサにより、走行経路上前方の経路区画線との横位置偏差Ｃ０＿ｆｃａｍ（図９（ｂ）参照）と検知信頼度Ｓ＿ｆｃａｍを取得する（ステップＳ８２）。次に、周辺カメラセンサにより、評価対象となる道路左右両側の路面白線を検出することにより、走行経路との横位置偏差Ｃ０＿ｓｃａｍ（図９（ｃ）参照）と検知信頼度Ｓ＿ｓｃａｍを取得する（ステップＳ８３）。次に、各横位置偏差の差分（ΔＣ０＿ｈ－ｆ、ΔＣ０＿ｆ－ｓ、ΔＣ０＿ｓ－ｈを算出する（ステップＳ８４）。以後、ｈ－ｆをｈｆ、ｆ－ｓをｆｓ、ｓ－ｈをｓｈと省略する。
ここで、
ΔＣ０＿ｈｆ＝Ｃ０＿ｈｄｌ－Ｃ０＿ｆｃａｍ
ΔＣ０＿ｆｓ＝Ｃ０＿ｆｃａｍ－Ｃ０＿ｓｃａｍ
ΔＣ０＿ｓｈ＝Ｃ０＿ｓｃａｍ－Ｃ０＿ｈｄｌ
である。

ΔＣ０＿ｈｆがあらかじめ定めた許容判定閾値Ｃ０ｔｈ＿ｈｆ以上で、ΔＣ０＿ｓｈがあらかじめ定めた許容判定閾値Ｃ０ｔｈ＿ｓｈ以上で、ΔＣ０＿ｆｓがあらかじめ定めた許容判定閾値Ｃ０ｔｈ＿ｆｓよりも小さい場合に第一道路種別判定部の結果は誤りと判定し（ステップＳ８５）、そうでない場合、第一道路種別判定部の結果は正しいと判定する（ステップＳ８６）。

なお、本実施の形態では走行経路情報として、横位置偏差で説明したが、これに限るものではなく、角度偏差、あるいは経路形状となる経路曲率で判定してもよい。

また、本実施の形態では、左右路面白線検知による横位置偏差算出に周辺カメラを使用したが、これに限るものではなく、自車と白線との関係を評価できるものであれば、Ｌｉｄａｒまたは路面設置センサを使用してもよい。

このように、複数の手段の差分を比較し判定することにより高精度に第一道路種別判定部の判定結果の誤りを判定できる。

（５）歩行者情報による判定
歩行者情報による判定を行う歩行者情報判定部４３５の判定手順を図１０により説明する。まず、第一道路種別判定部４２より、道路種別の判定結果を取得する（ステップＳ１０１）。それ以降は以下の（Ａ）～（Ｅ）の場合に分かれて判定する（図１０中にＡ～Ｅで記載）。
（Ａ）判定結果が自動車専用道路でない場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は正しいと判定する（ステップＳ１０２）。

（Ｂ）第一道路種別判定部４２の判定結果が自動車専用道路の場合、周辺状況検出手段２の前方カメラセンサにより歩行者の検知（ステップＳ１０３）が認められる場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は誤りであると判定する（ステップ１０４）。

（Ｃ）第一道路種別判定部４２の判定結果が自動車専用道路の場合、前方カメラセンサにより歩行者の検知（ステップＳ１０３）が未検知であり、前回の判定結果（ステップＳ１０５）が誤りでない場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は正しいと判定する（ステップＳ１０２）。

（Ｄ）第一道路種別判定部４２の判定結果が自動車専用道路の場合、前方カメラセンサにより歩行者の検知（ステップＳ１０３）が未検知であり、かつ前回の判定結果（ステップＳ１０５）が誤りであるが、あらかじめ定めた一定期間継続して（ステップＳ１０６）歩行者が未検知状態である場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は正しいと判定する（ステップＳ１０２）。

（Ｅ）第一道路種別判定部４２の判定結果が自動車専用道路の場合、前方カメラセンサにより歩行者の検知（ステップＳ１０３）が未検知であり、かつ前回の判定結果（ステップＳ１０５）が誤りであり、歩行者が未検知の状態の継続期間があらかじめ定めた一定期間に達しない場合、第一道路種別判定部４２の判定結果は誤りであると判定する（ステップＳ１０４）。

なお、（Ｄ）、（Ｅ）の内、あらかじめ定めた一定期間は、距離または時間あるいはその双方でもよく、特に定めるものではない。また、他の判定手段が正しいと判定している場合は、判定期間を短縮するなどしてもよい。

このように、歩行者を検知した場合に即時に判定を行うため、応答性が高い。また、歩行者が存在する一般道で、自車の道路種別が自動車専用道路と判定されたとしても、歩行者を検知することにより、安全に走行することができる。

[第二道路種別判定部４３の調整について]
前述した、第二道路種別判定部４３における上述した５つの情報の正誤の判定結果を調整した判定結果を、第二道路種別判定部４３の判定結果とする場合の調整の仕方について説明する。

（１）５つの種別情報の全ての判定結果が正の場合に正とするＡＮＤ型の場合
図１１に示すように、５つの種別情報のいずれかにおいて第一道路種別判定部４２の判定結果が誤りであると判断された場合、すなわち１つでも判定結果が誤りとなった場合、第二道路種別判定部４３は誤りと判定し、道路種別は無効値として出力する。また、５つの種別情報の全ての判定結果が正しいと判定された場合、第二道路種別判定部４３は正しいと判定し、第一道路種別判定部の判定結果を出力する。

（２）いずれかの種別情報の判定結果が正の場合に正とするＯＲ型の場合
図１２に示すように、５つの種別情報のいずれかにおいて、第一道路種別判定部４２の判定結果が正しいと判断された場合、すなわち１つでも判定結果が正しい場合、第二道路種別判定部４３は正しいと判定し、第一道路種別判定部の判定結果を出力する。また、５つの種別情報の全ての判定結果が誤りと判定された場合、道路種別を無効値として出力する。

（３）多数決型の場合
図１３に示すように、５つの種別情報のうち、３つ以上の種別情報において第一道路種別判定部４２の判定結果が正しいと判断された場合、第二道路種別判定部４３は正しいと判定し、第一道路種別判定部の判定結果を出力する。３つに満たない場合は、道路種別を無効値として出力する。

図１４Ａに示すように５つの種別情報の判定結果の正答時のポイントをあらかじめ決めておき、図１４Ｂに示すようにポイントの総和があらかじめ定められた閾値以上の場合に第二道路種別判定部４３は正しいと判定し、第一道路種別判定部の判定結果を出力する。また、ポイントの総和が閾値に満たない場合は、道路種別を無効値として出力する。ポイントの決め方は、例えば、路面の凹凸あるいは急な加減速での誤差の発生が想定される道路勾配情報の判定の重みを低くし、精度の高い判定が常時見込まれる車速判定の重みを高くすると高精度な種別判定が可能となる。

実施の形態２．
実施の形態１で説明した標識情報による判定に新たな処理を加えるものである。その他のシステム構成および動作については実施の形態１と同様であるので、変更点のみを説明し、説明を省略する。図１５は、本実施の形態の背景を説明する図である。図１６に示すように、高速道路中に分岐路がある箇所では、分岐路での制限車速（例えば制限速度４０ｋｍ／ｈ）を表示した標識１１０が検出される場合がある。しかし標識１１０は本線に対する制限車速ではないため標識判定を行う必要がない。このような標識１１０を標識情報による判定から除くことを目的とする。

図１６に、本実施の形態のフロー図を示す。図５と同じ符号を付したステップは実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。図において、前方カメラセンサにより制限車速標識を検出する場合（ステップＳ５２）、その制限車速標識を、第二道路種別判定部での判定の対象とするか否かを判断するために、検出のための判定適用範囲をあらかじめ設定する（ステップＳ１６１）。判定適用範囲を設定する項目としては、検出の縦方向距離、検出の横方向距離、検出の高さ方向距離、検出角度、検出信頼度があるがこれらに限るものではない。検出した制限車速標識が、それぞれの項目にあらかじめ設定された判定適用範囲の範囲内であるか否かを判断し（ステップＳ１６２）、範囲内であれば、あらかじめ設定した標識判定閾値と比較する（ステップＳ５３）。範囲外であれば、検出した制限車速標識を判定には使用せず、前回値を保持する（ステップＳ５６）。

なお、判定適用範囲は、固定値として設定してもよいが、ＨＤＬ１１の地図に標識位置情報が含まれていればこれを活用してもよく、一意に定めるものではない。

このように、本実施の形態では、標識を検知する判定適用範囲を限定することで、標識の誤検知を抑制することができ、判定の精度が向上する。

実施の形態３．
実施の形態１で説明した走行経路情報による判定に新たな処理を加えるものである。その他のシステム構成および動作については実施の形態１と同様であるので、変更点のみを説明し、説明を省略する。図１７に示すように、各横位置偏差の差分を算出（ステップＳ８４）した後、各センサの検知信頼度から許容判定閾値を算出する（ステップＳ１７１）。検知信頼度の一例として、図１８に示すように、横位置偏差の基準となる偏差基準値Ｃ０ｔｈに重み係数を積算して算出する。これにより、検知信頼度が低いほど、小さい差分に対しても厳しい判定となる。各係数は一例であり、信頼度が高いほど大きい値であれば一意に定めるものではない。このように定めた許容判定閾値を使用して第一道路種別判定結果の正誤を判定する（ステップＳ８５、ステップＳ８６）。

このように、本実施の形態では、各センサの検知信頼度によって許容判定閾値を変更することで判定精度が向上できる。

実施の形態４．
本実施の形態では、図１９に示すように、実施の形態１の図１のシステム構成に動的情報入手手段６を追加した構成である。動的情報入手手段としては例えばＶ２Ｘ受信機がある。後述する実施の形態５、実施の形態６も同じシステム構成である。

このようなシステム構成で、動的情報を使用した標識情報による判定を行う標識情報判定部４３１の機能構成図を図２０に、動作を説明するフロー図を図２１に示す。機能構成図内の制限速度調整部４３１１以外は、実施の形態１で説明した標識情報による判定と同様であるので、重複した説明は省略する。実施の形態１では、標準判定閾値を、あらかじめ設定した値としたが、本実施の形態では、動的情報入手手段６により速度規制情報を取得し（ステップＳ２１１）、受信した速度規制情報により、あらかじめ定めた標準設定値を制限速度調整部４３１１で調整し、自車が順守すべき制限速度となる標準判定閾値を決定する（ステップＳ２１２）。その後の手順は、図５で説明した手順と同様である。

以上の構成により、動的情報を判定に用いることで、事故または降雪などによる道路状況の変化に対応することができ、自動運転および予防安全機能の使用時間が拡大され、運転者の利便性および安心感が向上する。

実施の形態５．
動的情報を使用した車速情報による判定を行う車速情報判定部４３３の機能構成図を図２２に、動作を説明するフロー図を図２３に示す。機能構成図内の制限速度調整部４３３１以外は、実施の形態１の車速情報による判定と同様であるので、重複した説明は省略する。実施の形態１では、高速道車速判定閾値および一般道車速判定閾値を、あらかじめ設定した値としたが、本実施の形態では、動的情報入手手段６により速度規制情報を取得し（ステップＳ２３１）、受信した速度規制情報により、あらかじめ定めた車速判定設定値を制限速度調整部４３３１で調整し、各車速判定閾値を決定する（ステップＳ２３２）。その後の手順は、図７で説明した手順と同様である。

実施の形態６．
動的情報を使用した歩行者情報による判定を行う歩行者情報判定部４３５の機能構成図を図２４に、動作を説明するフロー図を図２５に示す。機能構成図内の歩行者判定実施調整部４３５１以外は、実施の形態１の歩行者情報による判定と同様であるので、重複した説明は省略する。実施の形態１の歩行者情報による判定では、動的情報を使用しなかったが、本実施の形態では、動的情報入手手段６により、道路規制情報を取得する（ステップＳ２５１）。この道路規制情報とは、事故情報あるいは工事情報などの情報であり、自動車専用道路においても、事故車両処理または道路補修工事により歩行者が検出されることになる。

道路規制情報の取得の有無により、歩行者検知の実行有無を歩行者判定実施調整部４３５１で調整する。道路規制情報を事前に取得した場合、自動車専用道路に歩行者がいることが推定されることから、自動車専用道路においても歩行者が検出しうる状態の場合は（ステップＳ２５２）、第一道路種別判定結果を正しいと判定し（ステップＳ１０２）、歩行者検知を無効とする。したがって、歩行者検知による第二道路種別判定から無効値を出力しない。なお、歩行者検知を有効とした場合は、図１０で説明した手順と同様である。

以上の構成により、道路規制情報の取得により、歩行者を検出しても自動運転が継続されることとなるため、利便性が向上する。

車両制御ユニット４のハードウェアの一例を図２６に示す。プロセッサ１００と記憶装置２００から構成され、図示していないが、記憶装置はランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１００は、記憶装置２００から入力されたプログラムを実行することにより、例えば上述した第一道路種別判定、第二道路種別判定を行う。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１００は、演算結果等のデータを記憶装置２００の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１：衛星位置測位手段、２：周辺状況検出手段、３：車両状態取得手段、４：車両制御ユニット、５：アクチュエータ制御部、６：動的情報入手手段、１１：ＨＤＬ、４２：第一道路種別判定部、４３：第二道路種別判定部、１００：プロセッサ、２００：記憶装置、４３１：標識情報判定部、４３２：勾配情報判定部、４３３：車速情報判定部、４３４：走行経路情報判定部、４３５：歩行者情報判定部、４３１１、４３３１：制限速度調整部、４３５１：歩行者判定実施調整部。

Claims

全球測位衛星システムから得られる自車の位置情報と前記位置情報の周辺の道路形状、道路種別、走行速度規制、および道路勾配量が含まれる地図情報とを有する衛星位置測位手段、
前記自車の周辺の状況を取得する周辺状況検出手段、
前記自車の走行状態を検出する車両状態取得手段、
前記衛星位置測位手段の情報から前記自車が現在走行している道路種別を判定する第一道路種別判定部、
前記周辺状況検出手段および前記車両状態取得手段からの１つ以上の情報に基づいて前記第一道路種別判定部の判定結果の正誤を判定する第二道路種別判定部、を有し、
自動運転が行われている期間に、前記第一道路種別判定部にて判定された道路種別が前記第二道路種別判定部により正しいと判定された場合は、前記第一道路種別判定部の判定結果に基づき前記自動運転を継続し、
前記第二道路種別判定部により誤りと判定された場合には、無効値を出力することによりあらかじめ決められた時間内に前記自動運転を停止することを特徴とする自車走行道路種別判定システム。
全球測位衛星システムから得られる自車の位置情報と前記位置情報の周辺の道路形状、道路種別、走行速度規制、および道路勾配量が含まれる地図情報とを有する衛星位置測位手段、
前記自車の周辺の状況を取得する周辺状況検出手段、
前記自車の走行状態を検出する車両状態取得手段、
走行経路上において動的に変化する道路規制情報を取得する動的情報入手手段、
前記衛星位置測位手段の情報から前記自車が現在走行している道路種別を判定する第一道路種別判定部、
前記周辺状況検出手段および前記車両状態取得手段からの１つ以上の情報と前記動的情報入手手段からの情報に基づいて前記第一道路種別判定部の判定結果の正誤を判定する第二道路種別判定部、を有し、
自動運転が行われている期間に、前記第一道路種別判定部にて判定された道路種別が前記第二道路種別判定部により正しいと判定された場合は、前記第一道路種別判定部の判定結果に基づき前記自動運転を継続し、
前記第二道路種別判定部により誤りと判定された場合には、無効値を出力することによりあらかじめ決められた時間内に前記自動運転を停止することを特徴とする自車走行道路種別判定システム。
前記第二道路種別判定部は、前記周辺状況検出手段により検出される制限車速標識の制限車速とあらかじめ設定された標識判定閾値とを比較することにより道路種別を判定し、前記第一道路種別判定部の判定結果と前記道路種別とが一致した場合、前記第一道路種別判定部の判定結果を正しいと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記第二道路種別判定部は、前記衛星位置測位手段により取得される第一の道路勾配量と前記車両状態取得手段の車両状態量から算出される第二の道路勾配量との差分と、あらかじめ定められた勾配判定閾値とを比較することにより前記第一道路種別判定部の判定結果の正誤を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記第二道路種別判定部は、前記車両状態取得手段によって取得される前記自車の走行車速と前記第一道路種別判定部の判定結果に応じて設定される車速判定閾値とを比較することにより前記第一道路種別判定部の判定結果の正誤を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記第二道路種別判定部は、前記衛星位置測位手段からの前記自車の位置情報と前記位置情報の周辺の道路形状から算出される第一の走行経路情報と、第一の周辺状況検出手段により検出される前方の経路区画線と前記自車の位置関係から得られる第二の走行経路情報と、第二の周辺状況検出手段により検出される評価対象と前記自車の位置関係が得られる第三の走行経路情報とを取得し、前記第一の走行経路情報と前記第二の走行経路情報との差分があらかじめ定められた第一の許容判定閾値以上であり、かつ前記第一の走行経路情報と前記第三の走行経路情報との差分が第二の許容判定閾値以上であり、かつ前記第二の走行経路情報と前記第三の走行経路情報との差分が第三の許容判定閾値よりも小さい場合に前記第一道路種別判定部の判定結果を誤りと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記第二道路種別判定部は、前記第一道路種別判定部の判定結果が歩行者の侵入が禁止されている車両専用道路と判定され、前記周辺状況検出手段によって前記自車周辺に歩行者が検出された場合、前記第一道路種別判定部の判定結果を誤りと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記周辺状況検出手段によって前記制限車速標識の検知縦方向距離と、検知横方向距離と、検知高さ方向距離と、検知角度と、検知信頼度の項目を検出し、いずれか１つの項目があらかじめ定められた判定適用範囲から外れた場合、前記制限車速とあらかじめ設定された標識判定閾値との比較を行わないことを特徴とする請求項３に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記第一の許容判定閾値と、前記第二の許容判定閾値と、前記第三の許容判定閾値は、前記衛星位置測位手段による検知結果の確からしさとなる第一の信頼度と、前記第一の周辺状況検出手段による検知結果の確からしさとなる第二の信頼度と、前記第二の周辺状況検出手段による検知結果の確からしさとなる第三の信頼度に応じて算出することを特徴とする請求項６に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記道路規制情報として、速度規制情報を入手し、この速度規制情報による制限速度から、あらかじめ定めた標識判定設定値を自車が順守すべき制限速度に応じた標識判定閾値に調整する制限速度調整部を前記第二道路種別判定部に備え、前記周辺状況検出手段により検出される制限車速標識の制限車速と前記標識判定閾値とを比較することにより道路種別を判定し、前記第一道路種別判定部の判定結果と前記道路種別とが一致した場合、前記第一道路種別判定部の判定結果を正しいと判定することを特徴とする請求項２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記道路規制情報として、速度規制情報を入手し、この速度規制情報による制限速度から、あらかじめ定めた車速判定設定値を、第一道路種別判定部の判定結果に応じて設定される車速判定閾値に調整する制限速度調整部を前記第二道路種別判定部に備え、前記車両状態取得手段によって取得される前記自車の走行車速と前記車速判定閾値とを比較することにより前記第一道路種別判定部の判定結果の正誤を判定することを特徴とする請求項２に記載の自車走行道路種別判定システム。
前記道路規制情報により自動車専用道路に歩行者がいることが推定される場合、前記周辺状況検出手段による前記自車周辺の歩行者の検出に基づいた判定の実行を無効とする歩行者判定実施調整部を前記第二道路種別判定部に備え、歩行者が検出された場合でも、前記第一道路種別判定部の判定結果を正しいと判定することを特徴とする請求項２に記載の自車走行道路種別判定システム。