JPH02226310A - 自律走行車両 - Google Patents

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】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は自律走行車両に関する。

（従来の技術） 近年、本発明者等は、車両に走行路を撮像するカメラを
備え、走行路上の白線など案内線に沿って車両を自律的
に走行させると共に、車両を円滑に動作させるため、そ
の動作制御にファジィ−集合の概念を取り入れただ自律
走行車両を提案した（例えば特願昭６３−５０３４４）
。

この自律走行車両におけるファジィ−制御の概念を示す
と、「大きい」　「中くらい」　「小さい」などと予め
分類された操舵に関するずれの大きさ区分に応じて所定
の操舵制御量を定める複数の制御ルールと、実際ずれの
各区分に該当する確からしさをファジィ−集合で示すメ
ンバシップ関数とを用い、該関数で求めた実際ずれの各
大きさ区分に該当する確からしさを前記制御ルールに対
応させることにより各制御ルールの総和で操舵制御量を
決定するようにしたものである。

したがって、このファジィ−制御による自律走行車両に
よれば、地図データをもとに予め設定した目標点に対し
て自律走行させると共に前記カメラにより撮像した路面
状況に応じ自動設定された目標点に対し、例えば一定距
離ＬＩＩｌ先での予測値と自動設定された目標値とのず
れ量（偏差）△を演算し、これを前記の制御ルールに適
用することにより適切な操舵制御が為される。

より詳しくは、前記制御ルールに大きなずれ△に対して
は太き目の制御量を与え、小さなずれに対しては小さ目
の制御量を与えるよう複数区分毎に規約しておき、実際
ずれ量Δに応じて該当する制御ルールの重要度を高め、
全制御ルールの加重平均を取ることにより円滑な操舵制
御を行っている。

前記制御ルール及びメンバシップ関数は、直線路走行、
曲線路走行、障害物回避走行を始めとして、交差点での
旋回走行など、各種走行場面毎に走行シミュレーション
を繰り返して設定されるものである。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記の制御ルール及びメンバシップ関数
の設定作業はトライ・アンド・エラにより繰り返しのシ
ミュレーションを行って適正化するものであるため、設
定作業に多大の時間が必要であるという問題点がある。

因みに、前記のずれ量を左右位置のずれ量ΔＸと走行角
度のずれ量へ〇とで表わし、両ずれ量ΔＸ、八〇に対し
、大きさ区分を「大きい」　「中くらい」　「小さい」
とそれぞれ３段階に分けた場合、「大きい」　「中くら
い」に対しては不足（−）及び過剰（＋）の両方がある
のでそれぞれ５区分となり、両者の組み合せで２５種の
制御ルールとなる。又、両者△Ｘ、△θのメンバシップ
関数もそれぞれに定義されるので、これら設定作業は仲
々大変である。

そこで、本発明は、予め分類された操舵に関するずれの
大きさ区分に応じて所定の操舵制御量を定める制御ルー
ル及び実際ずれの各区分に該当する確からしさを示すメ
ンバシップ関数を容易に設定できる自律走行車両を提供
することを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記課題を解決するための本発明の自律走行車両は、そ
の概要を第１図に示すように、予め分類された操舵に関
するずれの大きさ区分に応じて所定の操舵制御量を定め
る制御規則及び実際ずれの各区分に該当する確からしさ
を示すメンバシラプ関数とを用い、該関数で求めた実際
ずれの各大きさ区分に該当する確からしさを前記制御規
則に対応させ操舵制御量を決定するようにした自律走行
車両において、走行路の路面を撮像する撮像手段１と、
該手段１により撮像された画像に基いて前記路面の案内
線や路肩ないし障害物など路面の特徴点をデータ化する
画像処理手段２と、該手段２により処理されたデータに
基いて予め分類された走行場面を判別する走行場面判別
手段３と、判別された場面に応じ基準メンバシップ関数
記憶手段４に記憶された基準メンバシップ関数を変形す
ることにより走行場面に応じたメンバシップ関数を設定
するメンバシップ関数設定手段５と、車両状態検出手段
６により得られた車両の現在状態と前記画像処理手段２
により得られた画像データ及び前記メンバシップ関数設
定手段５で設定されたメンバシップ関数並びに制御デー
タ記憶手段７に記憶されたファジィ−制御に関する制御
規則に基いて車両の操舵制御量を演算すると共にその他
の制御量を設定する制御量演算手段８と、演算された制
御量に基いて操舵制御及びその他の走行制御を行う走行
制御手段９を備えたことを特徴とする。

（作用） 本発明の自律走行車両では、予め分類された操舵に関す
るずれの大きさ区分に応じて所定の操舵制御量を定める
複数の制御規則及び実際ずれの各区分に該当する確から
しさを示すメンバシップ関数とを用い、該関数で求めた
実際ずれの各大きさ区分に該当する確からしさを前記制
御規則に対応させ操舵制御量を決定するようにした自律
走行車両において、走行場面判別手段３により画像処理
手段２で得られた走行路面の画像データに基いて走行場
面を自動検出する。

又、基準メンバシップ関数記憶手段４に記憶された基準
メンバシップ関数を前記走行場面判別手段３で判別され
た走行場面に応じて例えば縮尺変更することにより変形
し、走行場面に応じたメンバシップ関数を自動的に設定
する。

さらに、制御データ記憶手段７に記憶される制御ルール
は基準のメンバシップ関数のみについて予め設定される
。

したがって、シミュレーションによる制御ルール及びメ
ンバシップ関数の設定作業は、基準のものについてのみ
行えば良い。

（実施例） 以下、添付図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第２図に示すように、本例の自律走行車両は、車両本体
１０にカメラ１１を備え、第３図に示すように走行路１
２の路面の案内線（白線）１３（添字のＲは右、Ｌは左
を示す）や障害物１４を所定の制御周期で撮像しつつ自
律走行する。

第４図に示すように、本例の自律走行車両は、前記カメ
ラ１１の撮像信号を入力し画像データを形成する画像処
理装置１５と、形成された画像データより白線１３や障
害物１４の情報など所定の情報のみを抽出する所要情報
設定部１６を備えている。

この所要情報設定部１６には、後述する操舵制御量演算
部１７及びクラッチ、ブレーキなどの制御のための制御
量設定部１８が接続される他、本例で特に設けられた走
行場面判別部１９が接続されている。

走行場面判別部１９は、所要情報設定部１６に設定され
た第５図及び第６図に示す白線１３Ｒ１１３Ｌ及び障害
物１４の情報を入力し、第７図の手順に従って走行路１
２の走行場面を判別するものである。

すなわち、第７図のステップ７０１で第５図及び第６図
に示す画像情報を入力し、ステップ７０２で障害物１４
が有ると判別され、ステップ７０３で障害物１４までの
距離交が車速Ｖに応じて設定される所定の値αより小さ
いと判別されたときは、ステップ７０４で障害物１４に
対し回避行動すべき場面（障害物走行場面）であると判
別する。

この判別方式を数式で示すと、第６図において車両の進
行方向をｘｙ座標のｙ軸に合わせ、車両位置を（ｘｖ、
　０）　、障害物１４の位置を（ｘ、ｙ）とすると、 （ｘ　−ｘｖ）　２＋ｙ　２−０−２ であるので、丈＜αで判別できる。

一方、ステップ７０３で障害物１４までの距離が相当大
（１≧α）であり、まだ障害物回避行動を取る必要がな
いと判別された場合、又はステップ７０２で始めから障
害物１４が見当らないと判別されている場合には、ステ
ップ７０５で白線１３が直線的であるか否かを判別し、
ステップ７０６及び７０７で直線路走行場面又は曲線路
走行場面を設定する。

この判別方式を数式で示すと、第５図に示すようにＸ及
びｙ軸上にそれぞれの区画線を引き、各交点の座標を（
Ｘｏ、ｙｏ）、（ＸＩ＋ｙｌ）Ｓ（Ｘ２．　　ｙ２）％
　　（Ｘ３１　ｙａ）とし、　ｉ　＝１゜２．３とする
とき、 ｆ　　（ｉ　）　＝　（ｙｉ−ｙｏ　）　／　（ｘｉ−
ｘｏ　）なる傾きを示す関数を定義し、 ｆ　（１＞　−ｆ’　（３）＝　０　、かツｆ　（２）
−ｆ　（３）＝０ノとき、言い換えれば全交点が略直線
上にあるとき直線路と判別する。右側の白線１３Ｒにつ
いても同様である。なお、４交点のうち両端点を結ぶ直
線に対し、この直線と中間２点との間の距離がそれぞれ
略ゼロ（０）となることで直線路を判別するようにして
もよい。

以上により、走行場面判別部１９により、障害物走行場
面、直線路走行場面１曲線路走行場面が判別され□た。

再度第４図において、前記走行場面判別部１９には、基
準メンバシップ関数記憶部２ｏと接続されるメンバシッ
プ関数設定部２１が接続され、このメンバシップ関数設
定部２１には前記操舵制御量演算部１７が接続されてい
る。

前記基準メンバシップ関数記憶部２０には、第８図及び
第９図に示す位置及び角度に関するずれ量△Ｘ、八〇に
対する基準のメンバシップ関数が記憶されている。

すなわち、第８図に示す位置のずれ量△Ｘに関するメン
バシップ関数は、Ｂを大きい、Ｍを中くらい、Ｓを小さ
いとしてずれ量ΔＸの５種の大きさ区分子−ＢＪ　　ｒ
−ＭＪ　　ｒＳＪ　　ｒ＋ＭＪ　　ｒ＋ＢＪを定義し、
各区分に適合する確からしさをメンバシップ値μｘ　　
（０〜１）で示すものである。両方向の最大評価値±Ｍ
ａｘ△Ｘには、基準値として例えば直線路走行場面に対
しての最大評価値が設定されている。

第９図に示す角度に対するずれ量へ〇についてのメンバ
シップ関数についても同様に５種の大きさ区分子−ＢＪ
　　ｒ−Ｍ」　ｒＳＪ　　ｒ＋ＭＪ　　ｒ＋ＢＪが定義
され、両方向の最大値±ＭａｘΔθが設定されている。

これらメンバシップ関数は、入力されたずれ量ΔＸ、八
〇に対応する各３角波の交点で各区分の適合性の確から
しさを表わしている。

前記、ナンパシシップ関数設定部２１は、前記基準メン
バシップ関数記憶部２０の第８図及び第９図に示す波形
はそのままで最大評価値Ｍａｘ△Ｘ１Ｍａｘ△θを変更
することにより、走行場面に応じたメンバシップ関数を
設定するものである。

すなわち、メンバシップ関数設定部２１は、第８図及び
第９図に示す最大評価値Ｍａｘ△Ｘ、ＭａＸΔθを例え
ば直線路走行場面の場合、 Ｍａｘ△）（、、Ｍａｘ△θｌ とし、曲線路上走行場面では、 Ｍａｘ△Ｘ２　、　Ｍａｘ△θ２ とし、障害物走行場面では、 Ｍａｘ△Ｘ３　、　Ｍａｘ△θ３ とすることにより、基準のメンバシップ関数を走行場面
に応じて変形する。

前記操舵制御量演算部１７はファジィ−制御の実行のた
め、制御ルール記憶部２２と接続されている。

制御ルール記憶部２２は、第１０図に示すように、位置
及び角度に関するずれ量△Ｘ、△θの２５種の組合せに
応じ、制御量、本例では舵角を変化させるべき量Ａ　（
Ｘ、　　θ）を、１ｆ△Ｘ　ｉｓＸ　ａｎｄΔθＩＳθ
ｔｈｅｎ　　△Ｓ＝Ａ　（Ｘ、　　θ）なる形のルール
として、具体的な舵角の変位指令△Ｓを１０°、６°・
・・−６、−１０などとシミュレーション作業を行いつ
つ適正に定めたものである。

前記操舵制御量演算部１７は、この他車速、車側進行方
向など各種の車両状態を検出する車両状態検出装置２３
と、地図情報を有し目標点へ到達するための途中経路な
ど経路情報を記憶した経路情報記憶部２４と、所定条件
下で車両を一時停止させたり、ウィンカを出すよう指示
するなどの条件情報を記憶させた車両制御データ記憶部
２５と、ステアリング制御装置２６と接続されている。

さらに、前記所要情報設定部１６及び前記車両状態検出
装置２３並びに経路情報記憶部２４、車両制御データ記
憶部２５には、クラッチ、ブレーキ、ウィンカ、警報器
などから成るその油制御装置２７にオンオフ動作を含め
所定の制御量を設定する前記のその他制御量設定部１８
が接続されている。

以上の構成の自律走行車両において、その他制御量設定
部１８は、経路情報記憶部２４及び車両制御データ記憶
部２５から出力される条件データに基いて、例えば右折
れ交差点の手前で右側ウィンカを出すとか、目標点手前
でブレーキをかけるとか、車両状態検出装置２３より出
力された車速、車両進行方向θなどの状態を考慮しつつ
、その油制御装置２７に所定の制御量を設定するもので
ある。

一方、前記操舵制御量演算部１７は、以下に示すファジ
ィ−制御法により舵角の制御量を演算し、これに経路情
報記憶部２４及び車両制御データ記憶部２５で強制的に
指令される条件を加味し、ステアリング制御装置２６に
所定の制御量を設定する。

第１１図は操舵制御方式を示すフローチャートである。

図示のように、本例ではステップ１１０１で第２図に示
すカメラ１１により路面１２を撮像し、ステップ１１０
２で第４図に示す走行場面判別部１９により走行場面を
判別し、ステップ１１０３で第８図及び第９図に示した
ように両メンバシップ関数の最大評価値Ｍａｘ△Ｘ、Ｍ
ａｘΔθを走行場面に応じて設定し、次いで、ステップ
１１０４で以下に示すファジィ−推論計算を含めて操舵
制御量を演算してステップ１１０５でステアリングを駆
動制御する。

第１２図は操舵制御量の算出手順を示すフローチャート
である。

ステップ１２０１では、経路情報記憶部２４に記憶され
た経路データにより第１３図に示すように予め設定され
た現在通過区間の始点及び終点に相当する目標点Ａ、Ｂ
の姿勢データθ９．θＢをレジスタより入力する。この
姿勢データθＡ、θ８は、各目標点Ａ、Ｂにおいて在る
べき車両姿勢を示すものである。つまり、その前の目標
点（図示せず）より始めの目標点Ａに侵入してきた車両
は進行方向を６９とすべきであり、次いで到達する目標
点Ｂで姿勢はθＢで在るべきことが示されている。

そこでステップ１２０２では、次の目標点Ｂまでの残距
離「を車両状態検出装置２３より入力し、ステップ１２
０３で経路データに関する舵角の変位指令ΔＳＴを次式
により演算する。

Δ５Ｔ＝ｄｒｆ　・θＡ　＋　（１−ｄｔｌ　）−θＢ
−〇ここに、θは現在舵角、ｄｒｆは残距離ｒが目標点
Ｂに一定距離ｒｏ　（例えば５ｍ）まで近ずくまでは「
１」で一定距離ｒＯより小さくなってからは残距離ｒが
小さくなるほど１からゼロ（０，）に近づくよう定義し
た関数値である。

ｄｒｆ　−ｍｉｎ　　（１，ｒ　／ｒｏ）つまり、この
変位指令ΔＳＴは、目標点Ａでは目標姿勢θ＾、目標点
Ｂでは目標姿勢θ８となるよう目標点手前側から次第に
変更するよう指定した第１３図に破線で示１す目標姿勢
θ０に対するずれ量を示すものである。このようにして
求められた舵角の変位指令△Ｓ丁は操舵の基本的な量で
あると言える。

次に、ステップ１２０４では、第１４図に破線で示すよ
うに、実線で示す車両１０の現在状態に対し車両Ｖに応
じて設定される距離Ｌｍ先に中間目標点Ｃを自動設定し
、この目標点Ｃにおける目標位置Ｘｃ１目標姿勢θＣに
対し横方向のずれ量△Ｘ及び舵角のずれ量△θを算出す
る。

Ｌ−ＬＯ＋０．２５Ｖ △Ｘ−Ｘｃ−Ｘ Δθ　−θＣ−θ ただし、Ｌｏは一定距離、Ｘは舵角をそのままとした場
合の目標点Ｃでの予測位置である。

次いで、ステップ１２０５では、各ずれ量△Ｘ。

八〇に対し第１１図のステップ１１０３で走行場面に応
じて最大評価値を設定した第８図及び第９図に示すメン
バシップ関数を適用し、各ずれ量ΔＸ、Δθに対し、各
区分子−ＢＪ　　ｒ−Ｍｌ　　ｒＳＪ［＋ＭＪ　　ｒ＋
ＢＪに相当する確からしさのメンバシップ値μＸ、μθ
を求める〇 例えば、走行場面が直線路である場合、第１５図に示す
ようにメンバシップ関数の最大評価値ＭａＸ△Ｘが例え
ば６Ｉ１１と設定されるので、位置のずれ量ΔＸがｌｌ
１１の場合、区分「Ｓ」に相当するメンバシップ値は０
．７で、区分「十Ｍ」に相当するメンバシップ値は０．
３で、他の区分のものは全てゼロ（０）であるが如くで
ある。角度のずれ量へ〇についても同様にメンバシップ
値μθが設定される。

次に、ステップ１２０６ては、第１０図に示す２５の制
御ルールを用い、これに算出されたメンバシップ値を与
え、加重平均を取ることにより、ファジィ−制御の舵角
の変位指令△Ｓｇを算出する。

すなわち、第１０図に示す制御ルールは、前述のように
、 １ｆ△Ｘ　ｉｓＸ　ａｎｄΔ１ｓθｔｈｅｎ　　△Ｓ−
Ａ　（Ｘ、　　θ）なる式で与えられているので、次式
により全ルールに対する加重平均をとることによりファ
ジィ制御の舵角の変位指令△Ｓｇを求めることができる
。

すなわち、本例の加重平均は、各制御ルールで設定され
る変位指令Ａ　（Ｘ、　　θ）にずれ量の小さい方のメ
ンバシップ値を乗じこれら総和の加重平均をとる。ここ
で、小さい方のずれ量に重点を置いたのは、極大値によ
る急激なステアリング操作を避け、より安定な走行を可
能とするためである。

ステップ１２０７では、ステップ１２０３及びステップ
１２０６で求めた舵角の変位指令ΔＳＴ＋△ｓｇの和を
求める。

△Ｓ−八Ｓへ＋△Ｓｇ 以上により演算された舵角の変位指令ΔＳは、第４図に
示すステアリング制御装置２６に出力され、現在舵角θ
に変位△Ｓを与えるようステアリングが駆動される。

したがって、車両１０は第１３図に示すように、予め設
定された経路データに従って例えば左側白線１３Ｌに沿
って自律走行すると共に、途中で指定の経路を外れ又は
指定の姿勢と異なる姿勢をとるときには、第１２図のス
テップ１２０３で演算される変位指令△ＳＴによってス
テアリングを適正制御することが可能である。と同時に
、本例ではカメラ１１によって路面１２が撮像され第１
４図に示すように、Ｌｍ先に中間目標点Ｃが自動設定さ
れこの目標点Ｃに定める目標値Ｘｃ、　　θＣに対し、
ファジィ−制御でステアリングの変位指令ΔＳｇが与え
られることになる。

ここに、第１１図のステップ１１０３により、基準のメ
ンバシップ関数の最大評価値Ｍａｘ△Ｘ。

ＭａｘΔθを変化させるので、例えば第１５図の直線路
走行のものを基準として曲線路では第１６図のように縮
小され、小さなずれ量△Ｘ、八〇に対して鋭敏に反応さ
せることが可能である。つまり、ずれ量が同じ１ｍであ
っても、例えば曲線路ではこれを「中くらい」と判定さ
せることができるので、ファジィ−制御をより適正に行
うことが可能である。

又、第６図に示す障害物走行では、障害物１４を確実に
避けるよう、最大評価値Ｍａｘ△Ｘ、Ｍａｘ△θに、よ
り小さい値を設定することができる。

さらに、同じ直線路、曲線路、障害物走行であっても、
程度に応じて別の最大評価値を設定し、より鋭利に、或
いはより鈍感に反応させるようにすることもできる。

以上により、本実施例では走行場面を自動判別し、場面
に応じてメンバシップ関数の最大評価値を変更するので
、同一の制御ルールを用いて各種走行場面に対応するこ
とが可能であり、メンバシップ関数も基準のものについ
てのみ正確、綿密に定めておけばよく、その設定作業が
格別に容易となる。

第１７図及び第１８図は、メンバシップ関数の応用例を
示すものである。

すなわち、本例では第１７図に示すようにメンバシップ
関数を離散データで表現し、第１８図に示すように、走
行場面に応じてその最大評価値α（ＭａｘΔＸ、Ｍａｘ
△θ）を大きく　（又は小さく）変更するようにした例
である。

本例では、ずれ量α（ΔＸ、八〇へに応じてメンバシッ
プ値μの離散データを検索する態様とすることができる
ので、そのデータ構成が容易となる。

又、走行場面に応じた縮尺変更でも、ずれ量αに縮尺率
Ｋを生じα・Ｋとするだけでよいので演算速度を高める
ことができる。

上記実施例ではメンバシップ関数の変形を最大評価値の
変更で行ったが、他の変形例としては、各区分毎の三角
波の角度変更や三角波をサイン（ｓ　ｉ　ｎ）波とする
例などがある。

本発明は上記実施例に限定されるものではなく、適宜の
設計的変更を行うことにより、適宜の態様で実施し得る
ものである。

［発明の効果］ 以上の通り、本発明は、特許請求の範囲に記載の通りの
自律走行車両であるので、制御ルールの設定作業、及び
メンバシップ関数の設定作業を容易に行うことができ、
直線路や曲線路或いは障害物の有る各種の走行場面に応
じ適正なファジィ−制御を行うことにより、安定した走
行制御を行わせることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概要を示すブロック図である。 第２図以下は実施例を示し、第２図は自律走行車両のモ
デルを示す側面説明図、第３図は走行路面の説明図。第
４図は本発明の一実施例に係る自）律走行車両のブロッ
ク図、第５図は直線路走行及び曲線路走行の判別方式を
示す走行路面の説明図、第６図は障害物走行の判別方式
を示す走行路面の説明図、第７図は走行場面の判別手順
を示すフローチャート、第８図は横方向のずれ量△Ｘに
対するメンバシップ関数の説明図、第９図は角度のずれ
量へ〇に対するメンバシップ関数の説明図、第１０図は
これらずれ量ΔＸ、八〇に対する制御ルルの説明図、第
１１図は操舵制御方式を示すフローチャート、第１２図
は操舵制御量の演算手順を示すフローチャート、第１３
図は経路データに基く舵角変位指令の算出方式の説明図
、第１４図はファジィ−演算による舵角変位指令の算出
方式の説明図、第１５図及び第１６図はメンバシップ関
数の縮尺変更の説明図、第１ｒ７図及び第１８図は離散
データで表現したメンバシップ関数の縮尺変更の説明図
である。 １・・・撮像手段　　　２・・・画像処理手段３・・・
走行場面判別手段 ４・・・基準メンバシップ関数記憶手段５・・・メンバ
シップ関数設定手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 予め分類された操舵に関するずれの大きさ区分に応じて
   所定の操舵制御量を定める制御規則及び実際ずれの各区
   分に該当する確からしさを示すメンバシップ関数を用い
   、該関数で求めた実際ずれの各大きさ区分に該当する確
   からしさを前記制御規則に対応させ操舵制御量を決定す
   るようにした自律走行車両において、走行路の路面を撮
   像する撮像手段と、該手段により撮像された画像に基い
   て前記路面の案内線や路肩ないし障害物など路面の特徴
   点をデータ化する画像処理手段と、該手段により処理さ
   れたデータに基いて予め分類された走行場面を判別する
   走行場面判別手段と、判別された場面に応じ基準メンバ
   シップ関数記憶手段に記憶された基準メンバシップ関数
   を変形することにより走行場面に応じたメンバシップ関
   数を設定するメンバシップ関数設定手段と、車両状態検
   出手段により得られた車両の現在状態と前記画像処理手
   段により得られた画像データ及び前記メンバシップ関数
   設定手段で設定されたメンバシップ関数並びに制御デー
   タ記憶手段に記憶されたファジィー制御に関する制御規
   則に基いて車両の操舵制御量を演算すると共にその他の
   制御量を設定する制御量演算手段と、演算された制御量
   に基いて操舵制御及びその他の走行制御を行う走行制御
   手段を備えたことを特徴とする自律走行車両。