JP7432423B2 - Management devices, management methods, and programs - Google Patents
Management devices, management methods, and programs Download PDFInfo
- Publication number
- JP7432423B2 JP7432423B2 JP2020060948A JP2020060948A JP7432423B2 JP 7432423 B2 JP7432423 B2 JP 7432423B2 JP 2020060948 A JP2020060948 A JP 2020060948A JP 2020060948 A JP2020060948 A JP 2020060948A JP 7432423 B2 JP7432423 B2 JP 7432423B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- road
- angular difference
- parking position
- attribute
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims description 62
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 28
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、管理装置、管理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a management device, a management method, and a program.
従来、車両の駐車時の現在位置を検出し、検出した位置と地図データとに基づいて現在位置が道路上にあるか否かを判別し、道路上にある場合に駐車場までの最適経路を探索して、車両の乗員に案内するナビゲーション装置が開示されている(例えば、特許文献1および2参照)。
Conventionally, the current position of a vehicle when it is parked is detected, and based on the detected position and map data, it is determined whether the current position is on the road or not, and if the current position is on the road, the optimal route to the parking lot is determined. A navigation device that searches and guides a vehicle occupant has been disclosed (see, for example,
しかしながら、上記の従来技術では、地図データに駐車場の位置や領域に関する情報が記憶されていない場合には、車両の駐車位置が道路上であるか駐車場であるかを精度よく判別できない場合があった。 However, with the above conventional technology, if the map data does not store information regarding the location or area of the parking lot, it may not be possible to accurately determine whether the vehicle is parked on the road or in the parking lot. there were.
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の駐車位置をより精度よく推定することができる管理装置、管理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and one of its objects is to provide a management device, a management method, and a program that can more accurately estimate the parking position of a vehicle.
この発明に係る管理装置、管理方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
(1):この発明の一態様に係る管理装置は、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定する特定部と、前記特定部により特定された道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得する取得部と、前記取得部により取得された第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する属性推定部と、を備える管理装置である。
A management device, a management method, and a program according to the present invention employ the following configuration.
(1): A management device according to one aspect of the present invention includes a specifying unit that specifies a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state, and a management device that corresponds to the road link specified by the specifying unit. an acquisition unit that acquires a first angular difference that is the difference between the running direction of the road and the forward direction of the vehicle; The management device includes an attribute estimation unit that estimates attributes of a parking position.
(2):上記(1)の態様において、前記属性推定部は、前記取得部により取得された第1角度差が第1閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定するものである。 (2): In the aspect of (1) above, the attribute estimation unit determines the attribute of the parking position of the vehicle based on whether the first angle difference acquired by the acquisition unit is larger than a first threshold. It is something to judge.
(3):上記(2)の態様において、前記属性推定部は、前記第1角度差が前記第1閾値より大きい場合に、前記車両の駐車位置の属性が駐車場であると推定し、前記第1角度差が前記第1閾値以下である場合に、前記車両の駐車位置の属性が道路上であると推定するものである。 (3): In the aspect of (2) above, the attribute estimating unit estimates that the attribute of the parking position of the vehicle is a parking lot when the first angular difference is larger than the first threshold; When the first angle difference is less than or equal to the first threshold value, it is estimated that the attribute of the parking position of the vehicle is on the road.
(4):上記(2)または(3)の態様において、前記取得部は、前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第2角度差を取得し、前記属性推定部は、前記第2角度差が第2閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定するものである。 (4): In the aspect of (2) or (3) above, the acquisition unit may detect the forward direction of the vehicle when the vehicle travels on the road associated with the road link, and the travel direction of the vehicle on the road link. A second angular difference, which is an angular difference with respect to the direction, is acquired, and the attribute estimation unit estimates an attribute of the parking position of the vehicle based on whether the second angular difference is larger than a second threshold. It is something.
(5):上記(4)の態様において、前記属性推定部は、前記第1角度差が前記第1閾値以下である場合に、前記第2角度差が前記第2閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定するものである。 (5): In the aspect of (4) above, when the first angular difference is less than or equal to the first threshold, the attribute estimation unit determines whether the second angular difference is greater than the second threshold. Based on this, the attributes of the parking position of the vehicle are estimated.
(6):上記(5)の態様において、前記第2閾値は、前記第1閾値より大きい角度である。 (6): In the aspect of (5) above, the second threshold is a larger angle than the first threshold.
(7):この発明の一態様に係る管理方法は、コンピュータが、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得し、取得した前記第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、管理方法である。 (7): In the management method according to one aspect of the present invention, the computer identifies a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is parked, and the road link associated with the identified road link. A management method comprising: acquiring a first angular difference that is a difference in angle between a traveling direction of the vehicle and a forward direction of the vehicle; and estimating an attribute of a parking position of the vehicle based on the acquired first angular difference. be.
(8):この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定させ、特定された前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得させ、取得された前記第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定させる、プログラムである。 (8): The program according to one aspect of the present invention causes a computer to specify a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state, and causes the computer to specify a road link that is associated with the specified road link. A program that causes the program to acquire a first angular difference that is a difference in angle between a traveling direction of the vehicle and a forward direction of the vehicle, and to estimate an attribute of a parking position of the vehicle based on the acquired first angular difference. be.
上記(1)~(8)の態様によれば、車両の駐車位置をより精度よく推定することができる。 According to the aspects (1) to (8) above, the parking position of the vehicle can be estimated with higher accuracy.
以下、図面を参照し、本発明の管理装置、管理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of a management device, a management method, and a program of the present invention will be described with reference to the drawings.
[全体構成]
図1は、実施形態に係る管理装置300を含む管理システム1の構成図である。管理システム1は、例えば、一以上の車両Mと、管理装置300とを備える。一以上の車両Mと、管理装置300とは、例えば、ネットワークNWを介して互いに通信可能である。ネットワークNWは、例えば、セルラー網や、Wi-Fi網、Bluetooth(登録商標)、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局等を含む。一以上の車両Mのそれぞれは、同様の構成が適用可能であるため、一以上の車両Mのそれぞれを区別しない場合には、単に「車両M」と称して説明する。また、以下では、水平方向のある一方向をXとし、他方の方向をYとし、X-Yの水平方向に対して直交する鉛直方向をZとして説明する。
[overall structure]
FIG. 1 is a configuration diagram of a
実施形態の車両Mは、例えば、自動運転車両である。自動運転とは、例えば、車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御して運転制御を実行することである。上述した運転制御には、例えば、LKAS(Lane Keeping Assistance System)や、ACC(Adaptive Cruise Control System)、CMBS(Collision Mitigation Brake System)等の運転支援制御が含まれる。車両Mは、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。また、車両Mは、プローブデータを取得し、取得したプローブデータを、ネットワークNWを介して管理装置300に送信する。プローブデータには、例えば、車両Mの位置情報と、車速情報と、車両Mの向きに関する情報と、日時情報とが含まれる。
The vehicle M of the embodiment is, for example, an automatic driving vehicle. Automated driving means, for example, controlling one or both of the steering and acceleration/deceleration of a vehicle to perform driving control. The above-described driving control includes, for example, driving support control such as LKAS (Lane Keeping Assistance System), ACC (Adaptive Cruise Control System), and CMBS (Collision Mitigation Brake System). The vehicle M is, for example, a two-wheeled, three-wheeled, or four-wheeled vehicle, and its driving source is an internal combustion engine such as a diesel engine or a gasoline engine, an electric motor, or a combination thereof. The electric motor operates using electric power generated by a generator connected to an internal combustion engine, or electric power discharged from a secondary battery or a fuel cell. Vehicle M also acquires probe data and transmits the acquired probe data to
管理装置300は、一以上の車両Mのそれぞれから送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータに基づいて、車両Mごとの駐車位置等を管理する。駐車位置等の管理には、例えば、車両Mの駐車位置の属性が駐車場であるか路上であるかを推定することが含まれる。
The
[車両]
図2は、実施形態に係る車両Mに搭載された車両システムVSの構成図である。車両システムVSは、例えば、カメラ(撮像部の一例)10と、レーダ装置12と、ファインダ14と、物体認識装置16と、通信装置20と、HMI(Human Machine Interface)30と、車両センサ40と、ナビゲーション装置50と、MPU(Map Positioning Unit)60と、運転操作子80と、自動運転制御装置100と、走行駆動力出力装置200と、ブレーキ装置210と、ステアリング装置220とを備える。これらの装置や機器は、CAN(Controller Area Network)通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図2に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。
[vehicle]
FIG. 2 is a configuration diagram of the vehicle system VS mounted on the vehicle M according to the embodiment. The vehicle system VS includes, for example, a camera (an example of an imaging unit) 10, a
カメラ10は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ10は、車両Mの任意の箇所に取り付けられる。例えば、車両Mの前方を撮像する場合、カメラ10は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。また、車両Mの後方を撮像する場合、カメラ10は、リアウィンドシールド上部等に取り付けられる。また、車両Mの右側方または左側方を撮像する場合、カメラ10は、車体やドアミラーの右側面または左側面等に取り付けられる。カメラ10は、例えば、周期的に繰り返し車両Mの周辺を撮像する。カメラ10は、ステレオカメラであってもよい。
The
レーダ装置12は、車両Mの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波(反射波)を検出して少なくとも物体の位置(距離および方位)を検出する。レーダ装置12は、車両Mの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置12は、FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。
The
ファインダ14は、LIDAR(Light Detection and Ranging)である。ファインダ14は、車両Mの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ14は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ14は、車両Mの任意の箇所に取り付けられる。
The
物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置16は、認識結果を自動運転制御装置100に出力する。物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14の検出結果をそのまま自動運転制御装置100に出力してよい。車両システムVSから物体認識装置16が省略されてもよい。
The
通信装置20は、例えば、セルラー網やWi-Fi網、Bluetooth、DSRC(Dedicated Short Range Communication)、無線基地局等のネットワークNWを介して管理装置300やその他の各種サーバ装置と通信する。
The
HMI30は、車両Mの乗員(運転者を含む)に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。HMI30は、例えば、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等を含む。
The
車両センサ40は、車両Mの挙動や車載機器の状態に関する情報を検出する。車両センサ40には、例えば、位置センサ42と、車速センサ44と、方向センサ46とが含まれる。位置センサ42は、例えば、GPS(Global Positioning System)装置から車両Mの位置情報(経度・緯度情報)を検出する。また、位置センサ42は、後述するナビゲーション装置50のGNSS(Global Navigation Satellite System)受信機51を用いて位置情報を検出してもよい。また、車速センサ44は、車両Mの速度を検出する。また、車速センサ44は、車両Mの加速度を検出してもよい。方向センサ46は、例えば、車両Mの前方方向を検出する。例えば、方向センサ46は、方位センサにより車両Mの前方方向の方位を検出してもよい。また、方向センサ46は、操舵センサにより、ステアリング装置(操舵装置の一例)における操舵角度の方向や大きさに基づいて、道路の延伸方向に対する車両Mの前方方向を検出してもよい。また、方向センサ46は、ヨーレートセンサにより、車両Mの鉛直軸回りのヨーレート(回転角速度)を検出し、検出したヨーレートを用いて車両Mの前方方向を検出してもよい。また方向センサ46は、上述した手法のうち複数を組み合わせて車両Mの前方方向を検出してもよい。車両センサ40により検出された各種情報は、自動運転制御装置100に出力される。
ナビゲーション装置50は、例えば、GNSS受信機51と、ナビHMI52と、経路決定部53とを備える。ナビゲーション装置50は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等の記憶装置に第1地図情報54を保持している。GNSS受信機51は、GNSS衛星から受信した信号に基づいて、車両Mの位置を特定する。車両Mの位置は、車両センサ40の出力を利用したINS(Inertial Navigation System)によって特定または補完されてもよい。ナビHMI52は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビHMI52は、前述したHMI30と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部53は、例えば、GNSS受信機51により特定された車両Mの位置(或いは入力された任意の位置)から、ナビHMI52を用いて乗員により入力された目的地までの経路(以下、地図上経路)を、第1地図情報54を参照して決定する。第1地図情報54は、例えば、道路を示すリンク(以下、道路リンクと称する)と、道路リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第1地図情報54は、道路の曲率やPOI(Point Of Interest)情報等を含んでもよい。地図上経路は、MPU60に出力される。ナビゲーション装置50は、地図上経路に基づいて、ナビHMI52を用いた経路案内を行ってもよい。また、ナビゲーション装置50は、管理装置300から取得した経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置50は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置50は、通信装置20を介して管理装置300やナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、管理装置300やナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。
The
MPU60は、例えば、推奨車線決定部61を含み、HDDやフラッシュメモリ等の記憶装置に第2地図情報62を保持している。推奨車線決定部61は、ナビゲーション装置50から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し(例えば、車両進行方向に関して100[m]毎に分割し)、第2地図情報62を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部61は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部61は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、車両Mが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。
The
第2地図情報62は、第1地図情報54よりも高精度な地図情報である。第2地図情報62は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第2地図情報62には、道路情報、交通規制情報、住所情報(住所・郵便番号)、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。第2地図情報62は、通信装置20が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。
The
運転操作子80は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子80には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置100、もしくは、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220のうち一部または全部に出力される。
The driving controls 80 include, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a steering wheel, a modified steering wheel, a joystick, and other controls. A sensor is attached to the
自動運転制御装置100は、例えば、第1制御部120と、第2制御部160と、情報提供部180と、記憶部190とを備える。第1制御部120と、第2制御部160と、情報提供部180とは、それぞれ、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め自動運転制御装置100のHDDやフラッシュメモリ等の記憶装置(非一過性の記憶媒体を備える記憶装置)に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROM等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体(非一過性の記憶媒体)がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置100のHDDやフラッシュメモリにインストールされてもよい。
The automatic
記憶部190は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはEEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により実現されてもよい。記憶部190には、例えば、一時的に格納されるプローブデータやプログラム、およびその他各種情報等が格納される。また、第1地図情報54、第2地図情報62は、記憶部190に記憶されていてもよい。
The
第1制御部120は、例えば、認識部130と、行動計画生成部140とを備える。第1制御部120は、例えば、AI(Artificial Intelligence;人工知能)による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件(パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある)に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。
The
認識部130は、車両Mの周囲の環境を認識する。例えば、認識部130は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14から物体認識装置16を介して入力された情報に基づいて、車両Mの周辺にある物体(例えば、周辺車両や物標)の位置、および速度、加速度、進行方向等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、車両Mの代表点(重心や駆動軸中心等)を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心や中心、コーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体が車両である場合、物体の「状態」には、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」(例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か)を含んでもよい。
The
また、認識部130は、例えば、車両Mが走行している車線(走行車線)を認識する。例えば、認識部130は、第2地図情報62から得られる道路区画線のパターン(例えば実線と破線の配列)と、カメラ10によって撮像された画像から認識される車両Mの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部130は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール等を含む走路境界(道路境界)を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置50から取得される車両Mの位置やINSによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部130は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。
Further, the
認識部130は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する車両Mの位置や姿勢を認識する。認識部130は、例えば、車両Mの基準点の車線中央からの乖離、および車両Mの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する車両Mの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部130は、走行車線のいずれかの側端部(道路区画線または道路境界)に対する車両Mの基準点の位置等を、走行車線に対する車両Mの相対位置として認識してもよい。
When recognizing the driving lane, the
認識部130は、カメラ10によって撮像された画像から認識される車両Mの周辺車両と、カメラ10により撮像された画像、ナビゲーション装置50により取得された車両Mの周辺の渋滞情報、または第2地図情報62から得られる位置情報に基づいて、周辺車両の位置に関する情報を認識する。
The
行動計画生成部140は、原則的には推奨車線決定部61により決定された推奨車線を走行し、更に、車両Mの周辺状況に対応できるように、車両Mが自動的に(運転者の操作に依らずに)将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、車両Mの到達すべき地点(軌道点)を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離(例えば数[m]程度)ごとの車両Mの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間(例えば0コンマ数[sec]程度)ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における車両Mの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。
In principle, the action
行動計画生成部140は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベント等がある。行動計画生成部140は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。
The action
第2制御部160は、行動計画生成部140によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両Mが通過するように、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220を制御する。
The
第2制御部160は、例えば、取得部162と、速度制御部164と、操舵制御部166とを備える。取得部162は、行動計画生成部140により生成された目標軌道(軌道点)の情報を取得し、メモリ(不図示)に記憶させる。速度制御部164は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置200またはブレーキ装置210を制御する。操舵制御部166は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置220を制御する。速度制御部164および操舵制御部166の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部166は、車両Mの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。
The
情報提供部180は、所定の周期またはタイミングで車両センサ40により検出された各種情報に基づいてプローブデータ生成し、生成したプローブデータを、通信装置20を介して管理装置300に送信する。例えば、情報提供部180は、位置センサ42により検出された車両Mの位置情報と、車速センサ44により検出された車速情報と、方向センサ46により検出された車両Mの前方方向(車両Mの向き)に関する情報とを、日時情報(曜日を含んでもよい)に対応付けてプローブデータを生成する。情報提供部180は、プローブデータを所定の周期で管理装置300に送信してもよく記憶部190等に一時的に記憶しておき、所定のタイミングで管理装置300に送信してもよい。
The
また、情報提供部180は、管理装置300から提供された情報をHMI30から出力してもよい。管理装置300から提供される情報には、例えば、駐車位置に関する情報や、渋滞に関する情報、経路案内に関する情報等が含まれる。
Further, the
走行駆動力出力装置200は、車両が走行するための走行駆動力(トルク)を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置200は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するECU(Electronic Control Unit)とを備える。ECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。
The driving
ブレーキ装置210は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキECUとを備える。ブレーキECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置210は、運転操作子80に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置210は、上記説明した構成に限らず、第2制御部160から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
The
ステアリング装置220は、例えば、ステアリングECUと、電動モータとを備える。また、ステアリング装置220は、例えば、電動パワーステアリング(EPS)等の機能を備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。
[管理装置]
図3は、実施形態に係る管理装置300の構成図である。管理装置300は、例えば、通信部310と、入力部320と、出力部330と、制御部340と、記憶部360とを備える。管理装置300は、例えば、車両MとネットワークNWを介して互いに通信し、各種データを送受信するクラウドサーバとして機能してもよい。
[Management device]
FIG. 3 is a configuration diagram of the
通信部310は、NIC(Network Interface Card)等の通信インターフェースを含む。通信部310は、例えば、セルラー網やWi-Fi網、Bluetooth等を利用して、ネットワークNWを介して車両Mやその他の外部装置と通信する。
The
入力部320は、例えば、ボタン、キーボードやマウス等のユーザインターフェースである。入力部320は、例えば、管理装置300を管理する管理者等の操作を受け付ける。入力部320は、出力部330の表示部と一体として構成されるタッチパネルであってもよく、音声入力が可能なマイクであってもよい。
The
出力部330は、管理者等に情報を出力する。出力部330は、例えば、画像を表示する表示部と、音声を出力する音声出力部とを備える。表示部は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の表示装置を含む。表示部は、制御部340により出力される情報の画像を表示する。音声出力部は、例えば、スピーカである。音声出力部は、例えば、表示部に表示される情報に対応付けられた音声を出力する。
The
制御部340は、例えば、管理部342と、特定部344と、取得部346と、属性推定部348とを備える。制御部340の各構成要素は、例えば、CPU等のプロセッサが記憶部360に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、制御部340の構成要素の一部または全部は、LSI、ASIC、FPGA、またはGPU等のハードウェア(回路部;circuitry)により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。上述のプログラムは、予め管理装置300のHDDやフラッシュメモリ等の記憶装置(非一過性の記憶媒体を備える記憶装置)に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROM、メモリカード等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体(非一過性の記憶媒体)がドライブ装置やカードスロット等に装着されることで管理装置300の記憶装置にインストールされてもよい。
The
記憶部360は、例えば、上記の各種記憶装置、或いはEEPROM、ROM、RAM等により実現されてもよい。記憶部360には、例えば、プローブデータ362、閾値情報364、地図情報366、プログラム、およびその他各種情報等が格納される。閾値情報とは、属性推定部348により、車両Mの駐車位置の属性を推定する場合に用いられる。地図情報366は、例えば、道路リンクと、道路リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。また、地図情報366には、例えば、道路リンクの位置情報と、道路リンクごとに道路の走行方向を示す情報とが含まれる。道路の走行方向は、方位で表されてもよく、基準方向に対してなす角度であってもよい。また、地図情報366には、地図情報366は、道路の曲率やPOI情報等を含んでもよい。
The
管理部342は、ネットワークNWに接続された車両Mに関する各種情報を管理する。例えば、管理部342は、道路の走行方向を示す情報が含まれた道路リンク等を管理する。例えば、管理部342は、道路リンクやノード等が更新されるごとに、地図情報366を更新する。更新データは、管理者等により入力されてもよく、通信部310を介して外部装置から取得してもよい。また、管理部342は、ネットワークNWから受信した車両Mごとのプローブデータを、各車両を識別する車両識別情報と共に、記憶部360に格納する。したがって、記憶部360に格納されるプローブデータ362には、車両識別情報ごとのプローブデータが格納される。
The
特定部344は、プローブデータ362に基づいて、車両Mが駐車状態である場合の駐車位置に基づく道路リンクを特定する。例えば、特定部344は、プローブデータ362に含まれる車両Mの駐車位置に基づいて、地図情報366を参照し、参照した地図情報366から駐車位置に最も近い道路リンクを取得すると共に、取得した道路リンクに対応する道路における車両の走行方向(以下、単に「道路リンクの走行方向」と称する)を示す情報を特定する。
Based on the
取得部346は、特定部344により特定された道路リンクの走行方向と、車両Mの前方方向との角度差(道路リンクの走行方向と車両Mの前方方向とがなす角度)を取得する。例えば、取得部346は、道路リンクの走行方向に対する車両Mの前方方向の角度の絶対値を取得してもよく、車両Mの前方方向に対する道路リンクの走行方向の角度の絶対値を取得してもよい。
The
属性推定部348は、取得部346により取得された角度差に基づいて、車両Mの駐車位置の属性を推定する。駐車位置とは、駐車した車両M全体の領域が含まれてよい。属性とは、例えば、駐車場や道路等の地面の種別に関する属性である。例えば、属性推定部348は、取得部346により取得された角度差が閾値より大きいか否かに基づいて、車両Mの駐車位置の属性を推定する。
The
[駐車位置の属性の推定]
次に、実施形態における車両Mの駐車位置の属性の推定について、幾つかの推定パターンに分けて具体的に説明する。
[Estimation of parking position attributes]
Next, estimation of the attributes of the parking position of the vehicle M in the embodiment will be specifically explained by dividing into several estimation patterns.
<第1の推定パターン>
図4は、第1の推定パターンにおける車両Mの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。図4の例では、二つの交差点CR1、CR2を結ぶ道路リンクRL1が示されている。交差点CR1、CR2はノードの一例であり、それぞれの交差点CR1、CR2が道路リンクRL1と他の道路リンクとを接続する。図4に示す道路リンクRL1には、交差点CR1から交差点CR2の方向に走行可能な車線L1と、交差点CR2から交差点CR1の方向に走行可能な車線L2とが含まれる。車線L2は、車線L2の対向車線である。車線L1は、区画線LLおよびCLで区画された車線であり、車線L2は、区画線CLおよびRLで区画された車線である。また、車線L1、L2は、図4に示すY軸に沿って延伸しているものとする。
<First estimated pattern>
FIG. 4 is a diagram for explaining estimation of the attribute of the parking position of the vehicle M in the first estimation pattern. In the example of FIG. 4, a road link RL1 connecting two intersections CR1 and CR2 is shown. Intersections CR1 and CR2 are examples of nodes, and each intersection CR1 and CR2 connects road link RL1 and another road link. The road link RL1 shown in FIG. 4 includes a lane L1 that is travelable in the direction from the intersection CR1 to the intersection CR2, and a lane L2 that is travelable in the direction from the intersection CR2 to the intersection CR1. Lane L2 is the opposite lane of lane L2. Lane L1 is a lane divided by lane lines LL and CL, and lane L2 is a lane divided by lane lines CL and RL. Further, it is assumed that the lanes L1 and L2 extend along the Y axis shown in FIG. 4.
第1の推定パターンにおいて、特定部344は、車両Mのプローブデータ362から車両Mの駐車状態での車両Mの位置と、車両Mの前方方向を特定する。例えば、特定部344は、プローブデータ362から車両Mの速度が0[km/h]の状態が所定時間以上継続する場合に、車両Mが駐車状態であると判定する。所定時間とは、例えば、車両Mの前方の信号機が停止指示(例えば、赤信号)である場合、または渋滞等である場合に、一時的に停車する停車時間よりも長い時間である。所定時間は、例えば、5~10[分]であるが、走行環境や道路状況等に応じて適宜変更されてよい。車両Mの位置とは、例えば、車両Mの中心の位置である。また、車両Mの位置は、車両Mの重心の位置でもよく、予め決められた車体の特定位置でもよい。図4の例では、車両Mの中心位置P1と前方方向A1とが特定されている。
In the first estimation pattern, the identifying
また、特定部344は、駐車状態における車両Mの位置に基づいて、地図情報366を参照し、車両Mの位置に最も近い道路リンクを特定する。図4の例では、車両Mの位置P1に最も近い道路リンクとして道路リンクRL1が特定されたものとする。また、特定部344は、道路リンクRL1の走行方向を示す情報を取得する。なお、特定部344は、道路リンクRL1に複数の車線が含まれる場合に、複数の車線のうち、最も近い車線の走行方向を取得する。図4の例では、車両Mの位置P1に最も近い車線L1の走行方向A2が特定される。
Further, the specifying
取得部346は、車両Mの前方方向A1と、車線L1の走行方向A2との角度の差である角度差θ1(第1角度差の一例)を取得する。属性推定部348は、角度差θ1と第1閾値θth1とを比較し、角度差θ1が第1閾値θth1より大きい場合に、車両Mが道路リンクRL1の道路上に路上駐車していない(すなわち、駐車場に駐車している)と判定し、車両Mの駐車位置の属性が駐車場である推定する。第1閾値θth1は、例えば、20~45[度]である。第1閾値θth1は、例えば、閾値情報364に格納されており、道路リンクRL1の道路形状等に応じて変更されてよい。
The
また、第1の推定パターンにおいて、属性推定部348は、角度差θ1が第1閾値θth1以下である場合に、車両Mの駐車位置の属性が道路(道路リンクRL1)上であると推定してもよい。図4の例では、角度差θ1の絶対値が第1閾値θth1より大きい場合を示している。そのため、図4の例において、属性推定部348は、車両Mの駐車位置の属性が駐車場である推定する。
Furthermore, in the first estimation pattern, the
第1の推定パターンによれば、地図情報に駐車場の位置に関する情報が格納されていない場合であっても、道路リンクの走行方向と車両の前方方向とを比較することで、車両Mの駐車位置が、駐車場であるか、または道路上であるかを、より精度よく推定することができる。 According to the first estimation pattern, even if information regarding the location of the parking lot is not stored in the map information, it is possible to park the vehicle M by comparing the traveling direction of the road link and the forward direction of the vehicle. It is possible to more accurately estimate whether the location is in a parking lot or on a road.
<第2の推定パターン>
図5は、第2の推定パターンにおける車両Mの駐車位置の属性の推定について説明するための図である。図5の例では、図4と同様の道路形状を示している。また、図5の例において、車両Mは、速度VMで車線L1を走行し、位置P2で駐車したものとする。図5の例では、時刻t1、t2、t3、t4の順に時間が進行しているものとする。また、図5の例において、M(t*)、A1(t*)、A2(t*)、θ(t*)は、それぞれ時刻t*における車両Mの状態、車両Mの前方方向、車両Mの現在位置に対応する道路リンクRL1の走行方向A2、車両Mの前方方向A1と道路リンクRL1の走行方向A2との角度差を示している。
<Second estimated pattern>
FIG. 5 is a diagram for explaining estimation of the attribute of the parking position of the vehicle M in the second estimation pattern. The example in FIG. 5 shows a road shape similar to that in FIG. 4. Further, in the example of FIG. 5, it is assumed that vehicle M travels in lane L1 at speed VM and parks at position P2. In the example of FIG. 5, it is assumed that time advances in the order of time t1, t2, t3, and t4. In the example of FIG. 5, M(t*), A1(t*), A2(t*), and θ(t*) are the state of the vehicle M at time t*, the forward direction of the vehicle M, and the vehicle It shows the running direction A2 of the road link RL1 corresponding to the current position of vehicle M, and the angular difference between the forward direction A1 of the vehicle M and the running direction A2 of the road link RL1.
第2の推定パターンは、車両Mの駐車位置P2に最も近い道路リンクRL1を走行中の車両Mの時間経過に伴う前方方向と、道路リンクRL1の走行方向との角度差に基づいて、車両Mの駐車位置の属性を推定するものである。第2の推定パターンにおいて、特定部344は、車両Mの駐車位置P2に基づいて、地図情報366を参照し、駐車位置P2に最も近い道路リンクRL1を特定する。次に、特定部344は、車両Mが道路リンクRL1を走行してから駐車位置P2に駐車するまでの時間経過に伴う車両Mの前方方向A1を取得する。図5の例では、時刻t1~t4に対応する車両Mの前方方向A1(t1~t4)が取得される。
The second estimation pattern is based on the angular difference between the forward direction of the vehicle M traveling on the road link RL1 closest to the parking position P2 of the vehicle M and the traveling direction of the road link RL1 over time. This method estimates the attributes of the parking location of the vehicle. In the second estimation pattern, the specifying
なお、車両Mが交差点CR1を右折または左折して道路リンクRL1に進入した場合には、右折または左折による車両Mの挙動により車両Mの前方方向A1と、道路リンクRL1の走行方向A2との角度差が大きくなる可能性がある。したがって、特定部344は、車両Mが道路リンクRL1の入り口から所定距離D1から離れた地点を通過してから駐車状態になるまでの車両Mの前方方向A1を取得する。また、特定部344は、所定距離D1に代えて、車両Mが道路リンクRL1に進入してからの速度VMが所定速度以上になった時点から駐車状態になるまでの車両Mの前方方向A1を取得してもよい。また、特定部344は、道路リンクRL1内に進入した車両Mの前方方向A1が所定範囲内となる時点から駐車状態となるまでの車両Mの前方方向A1の情報を取得してもよい。所定範囲とは、例えば、道路リンクRL1の走行方向A2を基準として±5~15[度]の範囲である。これにより、道路リンクRL1に進入するための右折または左折に伴う車両Mの前方方向の変化を除外することができるため、より精度よく車両Mの駐車位置の属性を推定することができる。
Note that when the vehicle M turns right or left at the intersection CR1 and enters the road link RL1, the angle between the forward direction A1 of the vehicle M and the traveling direction A2 of the road link RL1 changes depending on the behavior of the vehicle M due to the right or left turn. The difference may be large. Therefore, the
取得部346は、時刻t1~t4に対応する前方方向A1(t1)~A1(t4)と、車線L1の走行方向A2(t1)~A2(t4)との角度の差である角度差θ2(t1)~θ2(t4)(第2角度差の一例)を取得する。属性推定部348は、角度差θ2(t1)~θ2(t4)の最大値θ2maxと、第2閾値θth2とを比較し、角度差θ2maxが第2閾値θth2より大きい場合に、車両Mが道路リンクRL1の道路上に路上駐車していない(すなわち、駐車場に駐車している)と判定し、車両Mの駐車位置の属性が駐車場である推定する。第2閾値θth2は、第1閾値θTh1よりも大きい値であり、例えば、60~80[度]である。第2閾値θth2は、例えば、閾値情報364に格納されており、道路リンクRL1の道路形状等に応じて変更されてよい。
The
また、第2の推定パターンにおいて、属性推定部348は、角度差θ2maxが第2閾値θth2以下である場合に、車両Mの駐車位置の属性が道路(道路リンクRL1)上であると推定してもよい。図5の例では、角度差θ2max(=θ2(t3))が第2閾値θth2より大きい場合を示している。そのため、図5の例において、属性推定部348は、車両Mの駐車位置の属性が駐車場である推定する。
Furthermore, in the second estimation pattern, the
第2の推定パターンによれば、駐車位置に最も近い道路リンクRL1を走行した車両Mの挙動に基づいて、車両Mの駐車位置が、駐車場であるかまたは道路上であるかを、より精度よく推定することができる。 According to the second estimation pattern, it is possible to more accurately determine whether the parking position of the vehicle M is in a parking lot or on the road based on the behavior of the vehicle M that has traveled on the road link RL1 closest to the parking position. can be estimated well.
また、第2の推定パターンによれば、仮に駐車状態における車両Mの前方方向A1と、道路リンクRL1の走行方向A2との角度差が第1閾値θth1以下である場合であっても、その直前の走行時の挙動に基づいて、より適切に駐車位置の属性を推定することができる。図6は、車両Mの駐車位置の属性が路上である場合について説明するための図である。図6の例では、図5の例と比較して、時刻t3における車両Mの前方方向A1#(t3)および車両Mの駐車位置P2#が異なる。図6の例において、最大角度差θ2maxである時刻t3における角度差θ2#(t3)は、第2閾値θth2以下であるものとする。この場合、属性推定部348は、車両Mの駐車位置の属性を道路リンクRL1の道路上である推定する。このように、車両Mの駐車状態での角度差θ2(t4)が同一であっても、道路リンクRL1を走行した車両Mの前方方向A1と、道路リンクRL1の走行方向A2との角度差に基づいて、より精度よく車両Mの駐車位置の属性を推定することができる。
Furthermore, according to the second estimation pattern, even if the angular difference between the forward direction A1 of the vehicle M in the parked state and the traveling direction A2 of the road link RL1 is less than or equal to the first threshold value θth1, immediately before that The attributes of the parking position can be estimated more appropriately based on the behavior of the vehicle when the vehicle is running. FIG. 6 is a diagram for explaining a case where the attribute of the parking position of the vehicle M is on the road. In the example of FIG. 6, compared to the example of FIG. 5, the forward direction A1#(t3) of the vehicle M and the parking position P2# of the vehicle M at time t3 are different. In the example of FIG. 6, it is assumed that the angular difference θ2#(t3) at time t3, which is the maximum angular difference θ2max, is less than or equal to the second threshold θth2. In this case, the
なお、上述した第1の推定パターンまたは第2の推定パターンは、他の推定パターンの一部または全部を組み合わせてもよい。例えば、属性推定部348は、車両Mの駐車状態における前方方向A1と、道路リンクRL1の走行方向A2との角度差が第1閾値θth1以下である場合に、第2推定パターンにおける処理を実行して、車両Mの駐車位置の属性を推定してもよい。
Note that the first estimation pattern or the second estimation pattern described above may be a combination of part or all of other estimation patterns. For example, the
なお、制御部340は、属性推定部348により推定された結果に基づいて、時間帯ごとや曜日ごと、日にちごとに各車両Mの駐車位置を管理することで、道路リンクごとに路上駐車により混雑する時間帯等を把握し、車両Mに、より適切な経路案内や混雑予測を提供してもよい。例えば、制御部340は、経路案内や混雑予測に関する情報を車両Mに送信してHMI30から出力させるように制御してもよい。また、制御部340は、車両Mの現在の駐車位置が路上である場合に、所定の駐車場に移動させる自動運転を実行させるための制御情報を生成し、生成した制御情報を車両Mに送信してもよい。これにより、より適切に車両Mを管理することができる。
The
[処理フロー]
図7は、管理装置300により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理では、主に車両Mの駐車位置の属性を推定する処理を中心として説明する。図7の例において、管理部342は、各車両から送信されたプローブデータを取得し、記憶部360に格納して管理する(ステップS100)。次に、特定部344は、プローブデータ362を参照し、駐車状態の車両Mが存在するか否かを判定する(ステップS102)。駐車状態の車両が存在すると判定された場合、特定部344は、プローブデータ362から車両Mの駐車位置および前方方向を取得する(ステップS104)。次に、特定部344は、車両Mに最も近い道路リンクの走行方向を特定する(ステップS106)。
[Processing flow]
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the flow of processing executed by the
次に、取得部346は、車両Mの前方方向と、道路リンクの走行方向との角度差θ1を取得する(ステップS108)。次に、属性推定部348は、角度差θ1が第1閾値θth1より大きいか否かを判定する(ステップS110)。角度差θ1が第1閾値θth1よりも大きくないと判定された場合、特定部344は、プローブデータ362を参照し、駐車状態となる前に道路リンクを走行していた車両Mの処理時間ごとの前方方向を取得する(ステップS112)。次に、取得部346は、車両Mの前方方向と道路リンクの走行方向との角度差θ2の最大値(θ2max)を取得する(ステップS114)。
Next, the
次に、属性推定部348は、角度差の最大値θ2maxが第2閾値θth2より大きいか否かを判定する(ステップS116)。最大値θ2maxが第2閾値より大きいと判定された場合、またはステップS110の処理において、角度差θ1が第1閾値θth1よりも大きいと判定された場合、属性推定部348は、車両Mの駐車位置の属性が駐車場である(または車両Mの駐車位置の属性は道路上ではない)と推定する(ステップS118)。また、ステップS116の処理において、最大値θ2maxが第2閾値以下であると判定された場合、車両の駐車位置の属性が道路リンクの道路上であると推定する(ステップS120)。
Next, the
次に、ステップS118またはステップS120の処理後、プローブデータ362内の全てのデータについてステップS102~S120の処理が終了したか否かを判定する(ステップS122)。全ての処理が終了していないと判定された場合、S102の処理に戻り、残りのプローブデータについて同様の処理を実行する。また、ステップS122の処理において、処理が終了したと判定された場合、または、ステップS102の処理において、全ての処理が終了したと判定された場合、本フローチャートの処理は、終了する。 Next, after the processing in step S118 or step S120, it is determined whether or not the processing in steps S102 to S120 has been completed for all data in the probe data 362 (step S122). If it is determined that all the processing has not been completed, the process returns to S102 and similar processing is performed on the remaining probe data. Furthermore, if it is determined in the process of step S122 that the process has ended, or if it is determined that all the processes have been completed in the process of step S102, the process of this flowchart ends.
以上説明した実施形態によれば、駐車場の位置情報を含む高精度な地図情報がない状態であってもプローブデータを用いて、より精度よく、車両の駐車位置を推定することができる。また、管理装置300は、時間帯ごとや曜日ごと、日にちごとに車両Mの駐車位置を推定することで、道路リンクごとに路上駐車により混雑する時間帯等を把握することができるため、車両Mに、より適切な経路案内や混雑状況を提供することができる。
According to the embodiment described above, even in a state where there is no highly accurate map information including position information of a parking lot, the parking position of a vehicle can be estimated with higher accuracy using probe data. In addition, the
上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、
特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得し、
取得した前記第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
ように構成されている、管理装置。
The embodiment described above can be expressed as follows.
a storage device that stores the program;
comprising a hardware processor;
By the hardware processor executing a program stored in the storage device,
identifying a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state;
obtaining a first angular difference that is the difference in angle between the traveling direction of the road associated with the identified road link and the forward direction of the vehicle;
estimating attributes of the parking position of the vehicle based on the acquired first angular difference;
A management device configured to:
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the mode for implementing the present invention has been described above using embodiments, the present invention is not limited to these embodiments in any way, and various modifications and substitutions can be made without departing from the gist of the present invention. can be added.
例えば、管理装置300における構成要素の一部または全部は、自動運転制御装置100に設けられていてもよい。この場合、自動運転制御装置100は、情報提供部180により生成されるプローブデータに基づいて、車両Mの駐車状態における駐車位置や車両Mに最も近い道路リンクを走行中の車両の前方方向と、道路リンクの走行方向との角度差を取得し、取得した角度差と閾値とを比較することで、車両Mの駐車位置の属性を推定する。この場合、情報提供部180は、推定された結果を、通信装置20を介して管理装置300に送信する。これにより、管理装置300は、車両Mの駐車位置の属性等を管理することができる。また、本実施形態は、自動運転車両以外の車両に適用されてもよい。
For example, some or all of the components in the
1…管理システム、10…カメラ、12…レーダ装置、14…ファインダ、16…物体認識装置、20…通信装置、30…HMI、40…車両センサ、50…ナビゲーション装置、60…MPU、80…運転操作子、100…自動運転制御装置、120…第1制御部、130…認識部、140…行動計画生成部、160…第2制御部、162…取得部、164…速度制御部、166…操舵制御部、180…情報提供部、190、360…記憶部、200…走行駆動力出力装置、210…ブレーキ装置、220…ステアリング装置、300…管理装置、310…通信部、320…入力部、330…出力部、340…制御部、342…管理部、344…特定部、346…取得部、348…属性推定部、M‥車両 1... Management system, 10... Camera, 12... Radar device, 14... Finder, 16... Object recognition device, 20... Communication device, 30... HMI, 40... Vehicle sensor, 50... Navigation device, 60... MPU, 80... Driving Operator, 100... automatic driving control device, 120... first control section, 130... recognition section, 140... action plan generation section, 160... second control section, 162... acquisition section, 164... speed control section, 166... steering Control section, 180... Information provision section, 190, 360... Storage section, 200... Traveling driving force output device, 210... Brake device, 220... Steering device, 300... Management device, 310... Communication section, 320... Input section, 330 ...Output section, 340...Control section, 342...Management section, 344...Identification section, 346...Acquisition section, 348...Attribute estimation section, M...Vehicle
Claims (5)
前記特定部により特定された道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得する取得部と、
前記取得部により取得された第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する属性推定部と、を備え、
前記属性推定部は、前記取得部により取得された第1角度差が第1閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定し、
前記取得部は、前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第2角度差を取得し、
前記属性推定部は、前記第1角度差が前記第1閾値以下である場合に、前記第2角度差が第2閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
管理装置。 an identification unit that identifies a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state;
an acquisition unit that acquires a first angular difference that is an angular difference between a traveling direction of a road associated with the road link identified by the identification unit and a forward direction of the vehicle;
an attribute estimation unit that estimates an attribute of the parking position of the vehicle based on the first angular difference acquired by the acquisition unit ,
The attribute estimation unit determines the attribute of the parking position of the vehicle based on whether the first angular difference acquired by the acquisition unit is larger than a first threshold;
The acquisition unit acquires a second angular difference that is the difference in angle between the forward direction of the vehicle and the traveling direction of the road link when the vehicle travels on a road associated with the road link,
The attribute estimating unit estimates an attribute of the parking position of the vehicle based on whether the second angular difference is greater than a second threshold when the first angular difference is less than or equal to the first threshold. ,
Management device.
請求項1に記載の管理装置。 The attribute estimation unit estimates that the attribute of the parking position of the vehicle is a parking lot when the first angular difference is larger than the first threshold, and the first angular difference is less than or equal to the first threshold. If the attribute of the parking position of the vehicle is on the road,
The management device according to claim 1 .
請求項1または2に記載の管理装置。 the second threshold is an angle greater than the first threshold;
A management device according to claim 1 or 2 .
車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定し、
特定した前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得し、
取得した前記第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定し、
取得した前記第1角度差が第1閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定し、
前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第2角度差を取得し、
前記第1角度差が前記第1閾値以下である場合に、前記第2角度差が第2閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定する、
管理方法。 The computer is
identifying a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state;
obtaining a first angular difference that is the difference in angle between the traveling direction of the road associated with the identified road link and the forward direction of the vehicle;
Estimating attributes of the parking position of the vehicle based on the acquired first angle difference ;
determining the attribute of the parking position of the vehicle based on whether the acquired first angle difference is larger than a first threshold;
Obtaining a second angular difference that is the difference in angle between the forward direction of the vehicle and the traveling direction of the road link when the vehicle travels on a road associated with the road link;
estimating an attribute of the parking position of the vehicle based on whether the second angular difference is greater than a second threshold when the first angular difference is less than or equal to the first threshold;
Management method.
車両が駐車状態である場合の前記車両の駐車位置に基づく道路リンクを特定させ、
特定された前記道路リンクに対応付けられた道路の走行方向と、前記車両の前方方向との角度の差である第1角度差を取得させ、
取得された前記第1角度差に基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定させ、
取得された前記第1角度差が第1閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を判定させ、
前記車両が前記道路リンクに対応付けられた道路を走行したときの前記車両の前方方向と、前記道路リンクの走行方向との角度の差である第2角度差を取得させ、
前記第1角度差が前記第1閾値以下である場合に、前記第2角度差が第2閾値より大きいか否かに基づいて、前記車両の駐車位置の属性を推定させる、
プログラム。 to the computer,
specifying a road link based on the parking position of the vehicle when the vehicle is in a parked state;
obtaining a first angular difference that is an angular difference between a traveling direction of a road associated with the identified road link and a forward direction of the vehicle;
estimating attributes of the parking position of the vehicle based on the acquired first angular difference;
determining the attribute of the parking position of the vehicle based on whether the acquired first angular difference is larger than a first threshold;
obtaining a second angular difference that is the difference in angle between the forward direction of the vehicle and the traveling direction of the road link when the vehicle travels on a road associated with the road link;
When the first angular difference is less than or equal to the first threshold, an attribute of the parking position of the vehicle is estimated based on whether the second angular difference is greater than a second threshold.
program.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020060948A JP7432423B2 (en) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | Management devices, management methods, and programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020060948A JP7432423B2 (en) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | Management devices, management methods, and programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021162893A JP2021162893A (en) | 2021-10-11 |
JP7432423B2 true JP7432423B2 (en) | 2024-02-16 |
Family
ID=78003329
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020060948A Active JP7432423B2 (en) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | Management devices, management methods, and programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7432423B2 (en) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002333334A (en) | 2001-05-08 | 2002-11-22 | Pioneer Electronic Corp | Car navigation device |
JP2007322312A (en) | 2006-06-02 | 2007-12-13 | Alpine Electronics Inc | Navigation system |
JP2012248107A (en) | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | Probe information transmission device, computer program and processing server |
-
2020
- 2020-03-30 JP JP2020060948A patent/JP7432423B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002333334A (en) | 2001-05-08 | 2002-11-22 | Pioneer Electronic Corp | Car navigation device |
JP2007322312A (en) | 2006-06-02 | 2007-12-13 | Alpine Electronics Inc | Navigation system |
JP2012248107A (en) | 2011-05-30 | 2012-12-13 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | Probe information transmission device, computer program and processing server |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021162893A (en) | 2021-10-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6823512B2 (en) | Route determination device, vehicle control device, route determination method, and program | |
JP6715959B2 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program | |
JP6601696B2 (en) | Prediction device, prediction method, and program | |
JP7071173B2 (en) | Vehicle control devices, vehicle control methods, and programs | |
JP6327424B2 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program | |
JP2019108103A (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and program | |
WO2019073511A1 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and program | |
WO2018142560A1 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program | |
CN110949376B (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
US20190278286A1 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
CN109795500B (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
JP6692935B2 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program | |
JP6696006B2 (en) | Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program | |
JP2020142693A (en) | Vehicle control device, vehicle control system, vehicle control method, and program | |
JP2019111867A (en) | Vehicle control apparatus, vehicle control method, and program | |
CN112208535A (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
CN112208532A (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
CN111231961A (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
CN114987529A (en) | Map generation device | |
JP6966626B2 (en) | Vehicle control devices, vehicle control methods, and programs | |
JP2020144698A (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and program | |
CN110194153B (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
JP7110153B2 (en) | VEHICLE CONTROL DEVICE, VEHICLE CONTROL METHOD, AND PROGRAM | |
JP7432423B2 (en) | Management devices, management methods, and programs | |
JP2024030413A (en) | Vehicle control device, vehicle control method and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221128 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230823 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230912 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231031 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240116 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240205 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7432423 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |