JPH02114304A

JPH02114304A - 移動車の走行制御装置

Info

Publication number: JPH02114304A
Application number: JP63267072A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Kagawa; 香川　八州男; Kenji Fujita; 健二藤田; Kazuhiro Sumi; 和宏角
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 1988-10-25
Filing date: 1988-10-25
Publication date: 1990-04-26
Anticipated expiration: 2013-03-18
Also published as: JP2728170B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、例えば無人車等のような移動車の走行を制御
する制御装置に関する。

（従来の技術）従来におけるかかる走行制御においては、外部に設けら
れた誘導路に沿って走行制御を行なうのが一般的である
。しかしながら、かかる従来の走行制御では、誘導路が
あることが前提になっており、誘導路がない場合、誘導
路が変更された場合は走行制御は不能となる。この問題
を解消するものとして、例えば、特開昭６１−２４０３
０７号のような外界認識走行制御がある。この制御は、
外界の画像を入力する画像入力手段を備え、この入力さ
れた画像から移動車の現在位置及び移動方向を認識し、
この認識に基づいて走行制御するようにしている。この
場合の走行制御は、現時点の自己の位置及び現時点の移
動方向、並びに絡端の検出に基づいて走行方向を決定す
るというものである。

（発明が解決しようとする課題）即ち、かかる従来の外界認識に基づく走行制御では、外
界認識中認識に基づく判断中判断に基づく走行制御等は
一体の単一のアルゴリズムを形成している。即ち、１つ
の処理ループを形成している。これは換言すれば、走行
制御は上記のような単一ループである故に、もし、走行
制御を走行路状況（走行路の大局的変化）に応じてきめ
細かなものとすれば、走行制御アルゴリズムを精緻なも
のにしなければならず、これは制御プログラムの複雑化
、膨大化又はプログラム開発そのものの困難化を伴なう
ものであった。また、アルゴリズムの複雑化、膨大化は
制御の低速化を招き、高速走行時の自動走行制御には不
向きであった。もつとも、現在の移動車の走行制御は開
発途上であり、専ら低速走行についての場合であり、高
速時の走行制御に対するニーズは低いというのが実情で
ある。

そこで、本発明は上述従来例の欠点を除去するために提
案されたものでその目的は、走行路の状況に応じたきめ
細かな走行制御を、高速且つ確実に行な・うことができ
る移動車の走行制御装置を提案するところにある。

（課題を達成するための手段及び作用）上記課題を達成
するための本発明に係る移動車の走行制御装置の構成は
、移動車の移動と共に変化する外界の画像を撮る撮像手
段と、前記撮像手段の出力を受け、入力した画像から走
行路の大局的な環境を認識する第１の認識手段と、この
第１の認識手段の認識結果に基づいて入力画像中の認識
対象を特定する特定手段と、前記第１の認識手段とは独
立した認識手段であって、前記特定手段の出力を受け、
入力した画像から前記認識対象を認識する第２の認識手
段と、この第２の認識手段からの特定の認識対象に関す
る情報を受け、移動車の走行制御を行なう制御手段とを
具備したことを特徴とする。

（実施例）以下添付図面を参照して、本発明に係る実施例を説明す
る。

第２図は、この実施例に係る走行制御装置の全体図であ
る。移動車１は、ビデオカメラ２、走行コントローラ５
、センサ３、車両コントローラ４を搭載している。この
移動車１は通常のガソリンエンジン（不図示）により駆
動され、不図示のステアリング機構により操舵される。

車両コントローラ４は、スロットルアクチュエータを制
御することにより移動車走行速度を制御し、また、ステ
アリングアクチュエータを制御することにより移動車走
行方向を制御し、ブレーキアクチュエータ（不図示）を
制御して移動車の制動を行なわしめる。センサ３は移動
車の走行ステータスを表わす物理情報を検出するもので
、例えば、速度センサ、横加速度センサ、タイヤ回転数
センサ等である。

走行コントローラ５は本実施例の走行制御装置の中枢を
成すものであって、その全体的な機能ブロック図を第１
図に示し、ハードウェア構成図を第３図に示す。この走
行コントローラ５は、ビデオカメラ２からの画像とセン
サ３からのステータス情報と゛を入力して、本実施例に
係る走行制御のための″所定の処理（後述）を行なって
、ステアリング値とスロットル開度値と、ブレーキ信号
とを車両コントローラ４に向けて出力する。

走行５ントローラ５は、第１図′に示すように、主に５
つの処理モジュールからなる。これらのモジュールは、
画像処理モジュール２０と、走行環境認識モジュール２
１と、低レベル認識モジュール２２と、アルゴリズム選
択モジュール２３と、移動制御実行モジュール２４であ
る。

この第１図に示された実施例では、移動車に設置された
ビデオカメラから入力画像は、画像処理モジュールによ
り、２つのバッファメモリに入力される。このバッファ
メモリの１つは、環境認識モジュール２１により使われ
、他の１つは低レベル認識モジュール２２により使われ
る。２つのバッファメモリを設定したのは、２つのモジ
ュールによるバッファメモリへのアクセスが競合するこ
とを防止するためである。走行環境認識モジュール２１
は、走行路の画像に基づいて、その大局的な認識（例え
ば、直線路と曲線路の区別、障害物の有無の判断、障害
物の初期位置）を行ない、また、低レベル認識モジュー
ル２２のために、この大局的な認識に基づいて、特定の
認識対象（センターライン、絡端、障害物の位置変化）
を設定する。

アルゴリズム選択モジュール２３は、モジュール２１か
らの大局的認識結果を受けて、移動制御実行モジュール
２４に、当該大局的認識結果に対応するアルゴリズムを
選択せしめる。

一方、低レベル認識モジュール２２は、環境認識モジュ
ール２１からの特定の認識対象を画像内で認識しつつ、
それらの対象に関する情報を移動制御実行モジュール２
４に送る。

実行モジュール２４では、大局的認識結果に対応した走
行制御アルゴリズムが選択されており、この走行制御ア
ルゴリズムに従って、低レベル認識モジュール２２から
の情報に従って、実際の移動走行制御を行なう。

第３図は、第２図に示した走行コントローラ５のハード
ウェア構成図である。第１図が概念的な構成を・示した
ものであるのに対し、第３図は実際的なハードウェア構
成図を示している。このハードウェア構成の特徴的な点
は、複数のＰＥ（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｅｌｅｍｅｎ
ｔ）による多重並列処理である。多重並列処理には従来
から種々のアーキテクチャが提案されているが、第１図
と第３図との対応を強いて言えば、走行認識モジュール
２１はＰＥ１２に対応し、低レベル認識モジュール２２
はＰＥ１３に対応し、アルゴリズム選択モジュール２３
はＰＥ１５に対応し、移動制御実行モジュール２４はＰ
Ｅ１６に対応する。各ＰＥはネットワーク１４により並
列的に接続されている。また、処理量が多過ぎて１つの
ＰＥでは不足の場合はＰＥを追加してもよい。移動制御
実行を行なうＰＥからの出力は、ネットワーク１４、Ｉ
１０コントローラ１７を介して、車両コントローラ４に
送られる。また、センサ３からのステータス情報は工１
０コントローラ１７を介して、移動制御実行ＰＥに送ら
れる。画像処理モジュール２０はフレー、ムメモリ１０
を含むものとして実現される。

第５Ａ図〜第５Ｃ図は、各モジュールで独立して並列的
に行なわれる制御手順である。第５Ａ図は環境認識モジ
ュール２１の制御手順であり、ステップＳ２で、バッフ
ァメモリからの画像入力を行なう。ステップＳ４では大
局的な環境認識を行なう。本実施例で認識可能な大局的
な環境とは、−例として、直線路、曲線路、障害物のある道路、の３種類とした。ステップＳ６では、この大局的な認識
結果と、この認識結果に夫々対応する特定の認識対象の
種別を出力する。この特定の認識対象は前述したように
、時事刻々のセンターライン位置、絡端位置、障害物の
位置等である。即ち、低レベル認識モジュール２２は、
走行制御実行モジュール２４のために、いかなる情報を
集中的に送ってやればよいのかを、環境認識モジュール
２１から教えてもらうのである。例えば、直線路であれ
ば、追跡対象としてセンターライン等を指定する。柚線
路であれば、追跡対象として、センターラインと絡端等
とを指定する。障害路であれば、追跡対象として、セン
ターラインと絡端と障害物位置等とを指定する。認識結
果としての大局的な環境の種類は選択モジュール２３に
送られ、認識対象の種別は低レベル認識モジュール２２
に送られる。

走行環境認識モジュール２１は、上記ステップ８２〜ス
テツプＳ６のループを一定時間Ｔ＋毎に繰返す、但し、
ステップＳ４の環境認識には多量の情報処理が必要なた
めに、Ｔ１時間は比較的長時間となる。

第５Ｂ図は走行制御アルゴリズム選択モジュール２３の
制御手順である。このモジュールはステップＳ１０で、
モジュール２１からの大局的な環境認識結果の入力を待
つ。その入力があると、ステップＳ１４で、当該認識結
果に最適な走行制御アルゴリズムを実行モジュール２４
に選択せしめ、ステップＳ１６で、その走行制御アルゴ
リズムを起動する。

第５Ｃ図は、低レベル認識モジュール２２と移動制御実
行モジュール２４夫々の制御手順のフローチャートであ
る。前述したように、低レベル認識モジュール２２は、
走行制御実行モジュール２４に対して如何なる情報を集
中的に送ってやればよいのかを、環境認識モジュール２
１から教えてもらい、その上で、移動制御実行モジュー
ル２４に走行制御のための特定認識対象の情報を送る。

先ず、低レベル認識モジュール２２はステップＳ１８で
、走行環境認識モジュール２１からの新たな特定認識対
象の変更入力の有無を調べる。変更入力がなければ、ス
テップＳ２４に進み、前からの特定認識対象について追
跡認識を行ない、その情報を、ステップＳ２６で、ネッ
トワークを介して移動制御実行モジュール２４に送出す
る。もし、走行環境認識モジュール２１から、新たな認
識対象の通知があれば、その新たな認識対象の通知を受
け、ステップＳ２４では、その新たな認識対象について
情報を収集する。

移動制御実行モジュール２４のステップＳ３０のバラ゛
メータ再設定は、選択モジュール２３により、移動制御
実行モジュール２４のプログラムが変更されたときにの
み実行されるものであり、これは、走行制御アルゴリズ
ムがたとえ変更されても、走行路は連続しているから、
過去の走行制御アルゴリズムの実行中に蓄積していた走
行情報（例えば、絡端位置等）を新たな走行制御アルゴ
リズムが受は継ぐためである。ステップＳ３２では、低
レベル認識モジュール２２からの特定認識対象について
の走行情報をもらう、ステップＳ３４では、この走行情
報に基づいて所定の演算を行ない、ステップＳ３６で移
動車のアクチュエータに出力する。即ち、スロットルを
制御したり、ブレーキを制御したり、操舵する等である
。第６図に、直線路走行時のステアリング角制御のアル
ゴリズムの一例を示す。このアルゴリズムは、低レベル
認識モジュール２２から送られてきたセンターライン情
報（特定認識対象情報）に基づいて走行バスを決定し、
一方、移動車のセンサ３から得られる車速等のステータ
ス情報とこの走行パスとに基づいて、目標ステアリング
角度を演算し、移動車のステアリングアクチュエータに
出力するものである。

第４図に、カメラ２により捕えられたシーンの変化（■
に）ＩＩ　＝＞　ＩＩＩφ■と変化）に対応して、上記
４つのモジュール、即ち、走行環境認識モジュール２１
〜移動制御実行モジュール２４の制御サイクルの変化を
、時間経過と共に示した。前述したように、環境認識モ
ジュール２１は大局的な認識を行なうものであるから、
高度の認識処理を行ない、認識誤りのないようにする。

大局的な環境は変化が遅いために、高度の認識処理のた
めに認識速度が低くなっても問題はない、そこで、第４
図に示すように、走行環境認識モジュール２１の認識サ
イクルはＴＩという比較的長い周期となる。

第４図の例では、走行環境認識モジュール２１はシーン
ＩＩを認識する前にシーンエの認識（シーンエは直線路
）を終了している。従って、時刻１＋では、選択モジュ
ール２３はこの認識結果を受けて、移動制御実行モジュ
ール２４の走行制御アルゴリズムを直線路用に変更して
いる。低レベル認識モジュール２２は走行環境認識モジ
ュール２１からの連絡により移動制御実行モジュール２
４に対してＴ２という（ＴＩに比して）かなり短い周期
で特定認識対象に関する情報を送り続ける。移動制御実
行モジュール２４は、この情報を受けつつ、同じように
Ｔ２という短いサイクル、で、直線路走行制御アルゴリ
ズムに従って走行制御を実行する。

一方、走行環境認識モジュール２１は、低レベル認識モ
ジュール２２．移動制御実行モジュール２４が直線路走
行制御アルゴリズムを実行している最中も、次のシーン
の環境認識を行なっている。そして、シーン■を得ると
、走行環境認識モジュール２１は走行路は直線路から曲
線路に変化することを認識するから、Ｔ□後に選択モジ
ュール２３に対して、移動制御実行モジュール２４の走
行制御アルゴリズムの変更を指令する。すると、移動制
御実行モジュール２４では、新たに曲線路用の走行制御
アルゴリズムが起動される。また、同じく、曲線路に関
する新たな認識対象への変更を知らされた低レベル認識
モジュール２２から受ける情報に基づき、曲線路用の走
行制御アルゴリズムに従って走行制御を継続して行なう
。

第４図からも明らかなように、低レベル認識モジュール
２２は、走行制御実行モジュール２４がセンターライン
、絡端若しくは障害物等の追跡情報に基づいて、スロッ
トル、ステアリング等の制御を高速に行なうために、セ
ンターライン、絡端、障害物の追跡情報を高速処理して
得ることが必要である。一方、大局的な環境認識には、
高度の情報処理と多量のデータ処理が必要となる。従来
のように、環境認識、情報収集、走行制御を一体として
連続して行なっていたのでは、走行制御のための高速処
理と環境認識のための多量の処理とが重畳して、高速走
行時の確実な走行制御には不適であった。しかしながら
、上述の実施例によれば、 ■：大局的な環境認識には、高度の情報処理と多量のデ
ー・夕処理が必要となる一方で、大局的な環境変化′は
頻繁に変化することはないことに着目して、環境認識系
（走行環境認識モジュール２１）と、実際の走行制御を
行なう系（低レベル認識モジュール２２及び移動制御実
行モジュール２４）とを別系統に分け、実際の走行制御
を行なう系は、環境認識結果に基づいて指定された特定
の情報を収集し、この情報に基づいて走行制御を行なう
ようにする。即ち、２つの系を独立制御としても差し支
えないから、そのように独立制御としたことで、両サイ
クルは互いの制御サイクルに依存しなくなり、また、走
行制御系は、環境認識系が指定した特定の認識対象のみ
に関する情報の収集及びその情報に基づいた制御に集中
できるから、即ち、情報処理対象の認識対象が絞られる
から高速移動時の確実な高速走行制御が可能となる。

■・走行制御系と環境認識系とは独立系とした場合、第
３図にも示したような並列多重処理が最適で、最も効率
的なデータ処理が可能であるが、１つの制御処理ユニッ
トによるマルチタスク的な多重処理でも可能となる。い
ずれの多重処理でも、走行制御系と環境認識系とは独立
系となり、互いに依存しなくなり、高速処理が可能とな
る。

■二また、第３図にも示したような並列多重処理では、
第４図に示すように、現在の環境認識結果は、将来の走
行制御に使われる。これは、現在の環境認識に基づいて
現在の走行制御を行なわなくても、大局的な環境は前述
したように大きく変化しないから、問題ないことによる
。従って、環境認識と走行制御が独立したものとなり、
その結果、現時点の環境認識を将来の走行制御に使うと
いう、第４図に示したような、所謂「パイプライン処理
」が実現され、並列多重処理と相まって、更に高速制御
処理が可能となる。

■二走行制御系の移動制御実行モジュール２４は、選択
モジュール２３により、認識された環境に最も適した走
行制御アルゴリズムに変更させられる。このことは、種
々の環境に適した走行制御アルゴリズムを必要最小限の
規模で作成できることを意味する。即ち、アルゴリズム
選択モジュール２３は・、外部の高速メモリ（不図示）
に各走行制御ア′ルプリズムプログラムを格納しておき
、セグメンテーション若しくはページングの仮想記憶技
術で、環境認識結果に応じて、移動制御実行モジュール
２４のプログラムメモリ領域内にオーバレイすれば、移
動制御実行モジュール２４の回路規模も小さなものとな
る。最も、移動制御実行モジュール２４のプログラムメ
モリサイズを捨象すれば、１つの走行制御アルゴリズム
によりあらゆる走行環境に対応した走行制御は可能であ
るから、上述の■〜■の効果を得るためには、選択モジ
ュール２３がアルゴリズム選択を行なうということは、
本発明にとって本質的ではない。

（発明の効果）以上説明したように本発明に係る移動車の走行制御装置
は、移動車の移動と共に変化する外界の画像を撮る撮像
手段と、前記撮像手段の出力を受け、入力した画像から
走行路の大局的な環境を認識する第１の認識手段と、こ
の第１の認識手段の認識結果に基づいて入力画像中の認
識対象を特定する特定手段と、前記第１の認識手段とは
独立した認識手段であって、前記特定手段の出力を受け
、入力した画像から前記認識対象を認識する第２の認識
手段と、この第２の認識手段からの特定の認識対象に関
する情報を受け、移動車の走行制御を行なう制御手段と
を具備したことを特徴とする。

従って、第２の認識手段は絞られた認識対象に集中して
情報収集することが可能となり、また、第１の認識手段
から独立しているために、第２の認識手段は第１の認識
手段のサイクルよりも短いサイクルで、独自に高速大量
に特定認識対象の情報収集が可能となる。その結果、高
速移動時の走行制御が確実になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る一実施例の全体構成を示す機能ブ
ロック図、第２図は第１図実施例を装着した移動車の一例の全体図
、第３図は第１図実施例を多重並列処理により実現したと
・きのハードウェア構成図、第４・図は第１図実施例の各モジュールの制御の状態の
時間変化の一例を示す図、第５Ａ図〜第５Ｃ図は同実施例の制御手順を説明するフ
ローチャート、第６図は同実施例における直線路走行用のアルゴリズム
におけるステアリング角決定制御のブロック図である。図中、１・・・移動車、２・・・カメラ、３・・・センサ、４
・・・車両コントローラ、５・・・走行コントローラ、
１０・・・フレームメモリ、１１・・・ビデオバス、１
２．１３．１５．１６・・・ＰＥ、１４・・・ネットワ
ーク、１７・・・Ｉ１０コントローラ、２ｏ・・・画像
処理モジュール、２１・・・走行環境認識モジュール、
２２・・・低レベル認識モジュール、２３・・・アルゴ
リズム選択モジュール、２４・・・移動制御実行モジュ
ールである。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）移動車の移動と共に変化する外界の画像を撮る撮
像手段と、前記撮像手段の出力を受け、入力した画像から走行路の
大局的な環境を認識する第１の認識手段と、この第１の認識手段の認識結果に基づいて入力画像中の
認識対象を特定する特定手段と、前記第１の認識手段とは独立した認識手段であつて、前
記特定手段の出力を受けて、入力した画像から前記認識
対象を認識する第２の認識手段と、この第２の認識手段からの特定の認識対象に関する情報
を受け、移動車の走行制御を行なう制御手段とを備えた
ことを特徴とする移動車の走行制御装置。