JPH11160078A - System for estimating condition of traveling road - Google Patents

System for estimating condition of traveling road

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Publication number
JPH11160078A
JPH11160078A JP9331957A JP33195797A JPH11160078A JP H11160078 A JPH11160078 A JP H11160078A JP 9331957 A JP9331957 A JP 9331957A JP 33195797 A JP33195797 A JP 33195797A JP H11160078 A JPH11160078 A JP H11160078A
Authority
JP
Japan
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shape
road
traveling
vehicle
curvature
Prior art date
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Pending
Application number
JP9331957A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshihiro Okuwa
芳宏 大桑
Akihide Tachibana
彰英 橘
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP9331957A priority Critical patent/JPH11160078A/en
Publication of JPH11160078A publication Critical patent/JPH11160078A/en
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  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enable estimation of curved shape of a traveling road in a wide range ahead of a vehicle even under adverse conditions such as rain and fog, by estimating condition of a road ahead to travel on the basis of specific information obtained from design conditions of a traveling road ahead of one's own vehicle. SOLUTION: A device for estimating condition of a traveling road is provided with a control device 10 to estimate the condition of the traveling road such as a radius of curvature at each location within a predetermined distance ahead of one's own vehicle on the basis of detection signals from a yaw rate sensor 11 and a wheel velocity sensor 12, image pickup signals of road white lines from a camera 13, map information from a navigation device 20. Then, for example, when a vehicle enters a curve from a straight-ahead zone, it is determined that the vehicle is traveling, for example, in an entrance transition zone on the basis of a measured radius of curvature at a present location of traveling and information on the condition of the travelling road from map data, etc., to obtain specific information of the traveling road such as the parameter of a clothoid curve. On the basis of the specific information, the condition of the road ahead is estimated and set in a register 14.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、走行レーンの逸脱
防止システムや、同一レーンの先行車両を検出するシス
テム等に適用することのできる走行路形状推定装置に係
り、詳しくは、車両前方の走行路の曲がり形状を推定す
る走行路形状推定装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a travel lane estimating apparatus which can be applied to a system for preventing a lane from deviating from a traveling lane, a system for detecting a preceding vehicle in the same lane, and more particularly to a traveling road shape estimating apparatus. The present invention relates to a traveling road shape estimating device for estimating a curved shape of a road.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、車両前方の走行路の曲がり形状を
推定する装置では、例えば、車両前方の走行レーンの境
界として描かれた白線を撮像装置(カメラ)にて撮影
し、得られた画像情報から白線の幾何学的形状を演算し
ている。そして、その白線の幾何学的形状から更に走行
路の曲がり形状(曲率、曲率半径等)が推定されている
(例えば、特開平3−139706号参照)。
2. Description of the Related Art Conventionally, in a device for estimating a curved shape of a traveling road in front of a vehicle, for example, a white line drawn as a boundary of a traveling lane in front of the vehicle is photographed by an imaging device (camera) and an image obtained is obtained. The geometric shape of the white line is calculated from the information. Then, the curved shape (curvature, radius of curvature, and the like) of the travel path is further estimated from the geometric shape of the white line (see, for example, JP-A-3-139706).

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】上記のような車両前方
の走行路の曲がり形状を推定する従来の装置では、撮像
装置にて車両の前方の白線を撮影しなければならないの
で、雨、霧等の悪環境下では、撮像装置にて得られた画
像情報から白線を認識することが難しい。また、走行路
の曲がり形状を推定する範囲(車両前方距離)を広げよ
うとすると、車両から遠方の白線を撮影しなければなら
ず、夜間走行を考慮した場合、遠方領域の照明が可能な
専用の照明装置を車両に搭載しなければならず、あまり
現実的ではない。
In the conventional apparatus for estimating the curved shape of the traveling road ahead of the vehicle as described above, since the white line in front of the vehicle must be photographed by the imaging device, rain, fog, etc. Under such a bad environment, it is difficult to recognize a white line from image information obtained by an imaging device. In addition, when trying to widen the range (vehicle forward distance) for estimating the curved shape of the traveling road, a white line distant from the vehicle must be photographed, and when night driving is considered, distant areas can be illuminated. This lighting device must be mounted on the vehicle, which is not very realistic.

【0004】そこで、本発明の課題は、雨、霧等の悪条
件下であっても、また、特に遠方を撮影することなく、
車両前方の比較的広い範囲の走行路の曲がり形状を推定
できるようにした走行路形状推定装置を提供することで
ある。
[0004] Therefore, an object of the present invention is to provide a camera which can be used even under bad conditions such as rain and fog, without photographing a distant place.
An object of the present invention is to provide a travel path shape estimating device that can estimate a curved shape of a travel path in a relatively wide range in front of a vehicle.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明に係る走行路形状推定装置は、請求項1に記
載されるように、自車両の走行位置を検出する位置検出
手段と、位置検出手段にて検出されてた位置より前方の
走行路の設計条件から定まる固有情報を検出する固有情
報検出手段と、固有情報検出手段にて検出された固有情
報に基づいて位置検出手段にて検出された位置より前方
の走行路の形状を表す情報を演算する推定演算手段とを
備えるように構成される。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a travel path shape estimating apparatus for detecting a traveling position of a host vehicle. A unique information detecting means for detecting unique information determined from design conditions of a traveling path ahead of the position detected by the position detecting means; and a position detecting means based on the unique information detected by the unique information detecting means. An estimating means for calculating information representing the shape of the traveling road ahead of the detected position.

【0006】主な道路は車両運転のしやすさ等を考慮し
て所定の設計条件に従って建設されている。例えば、カ
ーブ路は、徐々に曲率半径が小さくなり、その後、しば
らくの間一定の曲率半径(最小曲率半径)が続き、更に
その後、徐々に曲率半径が大きくなって直進路に続くよ
うな設計条件(設計基準)に従って建設されている(一
定の曲率半径の部分が無い場合がある)。この徐々に曲
率半径が小さくなる部分を、例えば、入口緩和区間と呼
び、徐々に曲率半径が大きくなる部分を、例えば、出口
緩和区間と呼ぶ。
[0006] Main roads are constructed in accordance with predetermined design conditions in consideration of ease of vehicle operation and the like. For example, the design conditions are such that the radius of curvature of a curved road gradually decreases, then a constant radius of curvature (minimum radius of curvature) continues for a while, and then the radius of curvature gradually increases to continue on a straight road. It is built in accordance with the (design standard) (there may be no part with a constant radius of curvature). The part where the radius of curvature gradually decreases is called, for example, an entrance relaxation section, and the part where the curvature radius gradually increases is called, for example, an exit relaxation section.

【0007】上述したような入口緩和区間及び出口緩和
区間の道路形状は、例えば、所定の曲線に近似するよう
に設計される。その近似曲線は固有の情報(固有情報)
にて特定することができる。また、一定の曲率半径の区
間の道路形状は、当該曲率半径(曲率)等の走行路の曲
がり度合いを表す情報(固有情報)にて特定することが
できる。
[0007] The road shapes of the entrance mitigation section and the exit mitigation section as described above are designed to approximate, for example, a predetermined curve. The approximate curve is unique information (specific information)
Can be specified. The road shape of a section having a constant radius of curvature can be specified by information (specific information) indicating the degree of curve of the traveling path such as the radius of curvature (curvature).

【0008】そのような状況において、上記本発明係る
走行路形状推定装置では、位置検出手段が自車両の走行
位置を検出すると、その検出位置より前方の走行路の設
計条件から定まる固有情報が検出され、その固有情報に
基づいて当該検出位置より前方の走行路の形状を表す情
報が演算される。そして、その演算結果が、走行路の推
定された形状を表す情報として当該走行路形状推定装置
から他のシステム(例えば、前方車両を検出するシステ
ム、走行レーン逸脱防止システム)に提供される。
In such a situation, in the traveling road shape estimating apparatus according to the present invention, when the position detecting means detects the traveling position of the own vehicle, the unique information determined from the design conditions of the traveling road ahead of the detected position is detected. Then, based on the unique information, information representing the shape of the traveling road ahead of the detection position is calculated. Then, the calculation result is provided as information representing the estimated shape of the traveling road from the traveling road shape estimation device to another system (for example, a system for detecting a preceding vehicle, a traveling lane departure prevention system).

【0009】上記走行路の形状を表す情報としては、そ
の走行路の各地点での曲がり度合いを表す曲率、曲率半
径等を用いることができる。上記走行路の設計条件から
定まる固有情報は、実際に検出された走行路の形状から
演算することができ、また、地図情報に含まれる走行路
の形状から演算することもできる。
As the information representing the shape of the travel path, a curvature, a radius of curvature, or the like representing a degree of bending at each point on the travel path can be used. The unique information determined from the design conditions of the travel path can be calculated from the shape of the travel path actually detected, or can be calculated from the shape of the travel path included in the map information.

【0010】上記のように、上記走行路の設計条件から
定まる固有情報を実際に検出された走行路の形状から演
算するという観点から、本発明は、請求項2に記載され
るように、上記走行路形状推定装置において、上記固有
情報検出手段は、位置検出手段にて検出される走行位置
での走行路の形状を検出する形状検出手段と、位置検出
手段にて検出される走行位置と形状検出手段にて検出さ
れた走行路の形状とに基づいて上記固有情報を演算する
固有情報演算手段とを備えるように構成することができ
る。
As described above, from the viewpoint of calculating the unique information determined from the design conditions of the traveling road from the shape of the actually detected traveling road, the present invention provides the above-described invention. In the travel path shape estimating device, the unique information detection means includes a shape detection means for detecting a shape of the travel path at the travel position detected by the position detection means, and a travel position and a shape detected by the position detection means. It is possible to provide a unique information calculating means for calculating the unique information based on the shape of the traveling road detected by the detecting means.

【0011】また、上記固有情報を地図情報から得ると
いう観点から、本発明は、請求項3に記載されるよう
に、上記走行路形状推定装置において、上記固有情報検
出手段は、位置検出手段にて検出される位置より前方の
走行路を含む地図情報から得られる当該走行路の形状に
基づいて上記固有情報を演算する固有情報演算手段を備
えるように構成することができる。
From the viewpoint of obtaining the unique information from the map information, the present invention provides the travel path shape estimating device, wherein the unique information detecting means includes a position detecting means. And a unique information calculation means for calculating the unique information based on the shape of the travel path obtained from the map information including the travel path ahead of the position detected by the above.

【0012】上記地図情報は、自車両に搭載した記憶装
置に保存しておくことができる。また、無線等にて外部
から地図情報の提供を受けることも可能である。カーブ
路の形状を推定する場合、カーブ路手前に続く直線道路
を走行する車両においては、実際に検出する道路形状
(直線形状)からは、先に存在するカーブ路の形状を推
定することができない。また、各走行路の形状が正確に
把握できる地図情報を得ることは困難である。
The map information can be stored in a storage device mounted on the host vehicle. It is also possible to receive the provision of map information from outside by wireless or the like. When estimating the shape of a curved road, in a vehicle traveling on a straight road following the curved road, the shape of the existing curved road cannot be estimated from the actually detected road shape (linear shape). . Further, it is difficult to obtain map information that can accurately grasp the shape of each traveling path.

【0013】従って、現在の自車両の走行位置がカーブ
路の内外でより正確に当該カーブ路の固有情報の演算が
できるという観点から、本発明に係る走行路形状推定装
置は、請求項4に記載されるように、自車両の走行位置
を検出する位置検出手段と、位置検出手段にて検出され
る走行位置が直進路部分であるか、カーブ路部分である
かを判定する判定手段と、判定手段が直進路部分である
と判定したときに、位置検出手段にて検出される位置よ
り前方の走行路を含む地図情報から得られる走行路の形
状に基づいて当該走行路の設計条件に基づいて定められ
る固有情報を演算する第一の固有情報演算手段と、第一
の固有情報演算手段にて得られた固有情報に基づいて位
置検出手段にて検出された位置より前方のカーブ路部分
の形状を表す情報を演算する第一の推定演算手段と、判
定手段がカーブ路部分であると判定したときに、位置検
出手段にて検出される走行位置での走行路の形状を検出
する形状検出手段と、位置検出手段にて検出される走行
位置と形状検出手段にて検出された走行路の形状とに基
づいて当該走行路の設計条件に基づいて定められる固有
情報を演算する第二の固有情報演算手段と、第二の固有
情報演算手段にて得られた固有情報に基づいて位置検出
手段にて検出された位置より前方の走行路の形状を表す
情報を演算する第二の推定演算手段とを備えるように構
成することができる。
Therefore, from the viewpoint that the current running position of the vehicle can be calculated more accurately on the inside and outside of a curved road, the running road shape estimating apparatus according to the present invention is characterized in that As described, position detecting means for detecting the running position of the vehicle, and determining means for determining whether the running position detected by the position detecting means is a straight road portion or a curved road portion, When the determination unit determines that the road is a straight road portion, based on the design condition of the travel road based on the shape of the travel road obtained from the map information including the travel road ahead of the position detected by the position detection unit. First unique information calculating means for calculating unique information determined by the first unique information calculating means, and a curved road portion ahead of the position detected by the position detecting means based on the unique information obtained by the first unique information calculating means. Information representing the shape First estimating calculating means for calculating, shape detecting means for detecting the shape of the traveling road at the traveling position detected by the position detecting means when the determining means determines that the vehicle is on a curved road portion; A second unique information calculation means for calculating unique information determined based on the design conditions of the travel path based on the travel position detected by the means and the shape of the travel path detected by the shape detection means, A second estimating means for calculating information representing the shape of the traveling road ahead of the position detected by the position detecting means based on the unique information obtained by the second unique information calculating means. Can be configured.

【0014】このような走行路形状推定装置では、自車
両がカーブ路部分の手前の直進路部分に存在すると検出
されたときは、地図情報から得られる走行路の形状に基
づいて走行路(自車両の走行位置の先に存在するカーブ
路を含むことができる)の固有情報が演算される。従っ
て、直進路部分を走行している場合であっても、現在走
行位置の先に存在するカーブ路部分の形状を当該固有情
報に基づいて推定することができる。
In such a travel path shape estimating apparatus, when it is detected that the own vehicle is present on the straight road portion before the curved road portion, the travel road (own vehicle) is determined based on the shape of the travel road obtained from the map information. (It may include a curved road existing ahead of the traveling position of the vehicle). Therefore, even when the vehicle is traveling on a straight road portion, it is possible to estimate the shape of the curved road portion existing ahead of the current traveling position based on the unique information.

【0015】また、自車両がカーブ路部分に存在すると
検出されたときは、実際に検出される走行路の形状に基
づいて当該走行路の固有情報が演算される。実際に検出
される走行路の形状に基づいて当該固有情報が演算され
るので、より正確な固有情報を得ることができる。
When it is detected that the vehicle is present on a curved road portion, unique information of the traveling road is calculated based on the actually detected shape of the traveling road. Since the specific information is calculated based on the actually detected shape of the traveling path, more accurate specific information can be obtained.

【0016】[0016]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図1は、本発明の実施の一形態に
係る走行路形状推定装置の構成例を示すブロック図であ
る。ヨーレートセンサ11からの車両ヨーレートに対応
した検出信号及び車輪速センサ12からの車輪の回転に
同期した車輪速パルスがそれぞれ制御装置(ECU)1
0に提供されている。カメラ13は、車両近傍における
走行レーンを区画する白線が撮影できるように当該車両
に搭載され、カメラ13からの撮像信号が制御装置10
に提供されている。DGPS(Differential Global Po
sitioning System)21からの車両の走行位置情報と、
例えば、CD−ROM等の記録媒体に格納された地図情
報を読み出す地図情報読み出しユニット22からの地図
情報とがナビゲーション装置20に提供されている。ナ
ビゲーションシステム20から車両前方の走行路に関す
る地図情報及びDGPS21で検出された走行位置情報
が制御装置10に提供される。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a traveling road shape estimation device according to an embodiment of the present invention. A detection signal corresponding to the vehicle yaw rate from the yaw rate sensor 11 and a wheel speed pulse synchronized with the rotation of the wheel from the wheel speed sensor 12 are respectively supplied to the control device (ECU) 1
0 is provided. The camera 13 is mounted on the vehicle so that a white line that defines a driving lane near the vehicle can be photographed.
Are provided. DGPS (Differential Global Po
traveling position information of the vehicle from the sitioning system 21,
For example, the navigation device 20 is provided with the map information from the map information reading unit 22 that reads the map information stored in a recording medium such as a CD-ROM. The navigation system 20 provides the control device 10 with map information on a traveling path ahead of the vehicle and traveling position information detected by the DGPS 21.

【0017】制御装置10は、上記ヨーレートセンサ1
1及び車輪速センサ12からの検出信号、ナビゲーショ
ン装置20からの地図情報に基づいて自車両の前方所定
距離内における走行路の形状を推定する処理を行う。そ
して、その処理の結果得られた走行路の形状、例えば、
当該所定距離内の各地点における走行路の曲率半径がレ
ジスタ14にセットされる。
The control device 10 controls the yaw rate sensor 1
Based on the detection signal from the vehicle speed sensor 1 and the wheel speed sensor 12, and the map information from the navigation device 20, a process of estimating the shape of the traveling road within a predetermined distance in front of the own vehicle is performed. Then, the shape of the traveling path obtained as a result of the processing, for example,
The radius of curvature of the travel path at each point within the predetermined distance is set in the register 14.

【0018】例えば、図2に示すように、車両Vが直進
区間Ssからカーブ路に進入し、そのカーブ路から更に
直進区間に退出するように走行する場合を想定する。こ
のカーブ路は、一般に、直進区間Ssから続いて曲率半
径Riが徐々に小さくなるように変化する入口緩和区間
Si、一定の曲率半径(最小曲率半径)Rmとなる一定
曲率区間Sc及び曲率半径Roが徐々に大きくなるよう
に変化する直進区間に続く出口緩和区間Soから構成さ
れるように設計されている(一定曲率区間Scが無い場
合もある)。
For example, as shown in FIG. 2, it is assumed that a vehicle V enters a curved road from a straight traveling section Ss and travels further from the curved road to a straight traveling section. This curved road generally has an entrance relaxation section Si in which the radius of curvature Ri changes so as to gradually decrease from the straight section Ss, a constant curvature section Sc having a constant radius of curvature (minimum radius of curvature) Rm, and a radius of curvature Ro. Is designed to be composed of an exit relaxation section So following a straight traveling section that gradually increases (there may be no constant curvature section Sc).

【0019】入口緩和区間Si及び出口緩和区間Soの
形状は、例えば、クロソイド曲線で近似されるように設
計されている。この場合、入口緩和区間Siでは、進入
地点Piからの距離Liとその距離Liの地点での曲率
半径Riとの関係が Ai2 =Ri×Li で記述される。また、出口緩和区間Soでは、退出地点
Poからの距離Loとその距離Loの地点での曲率半径
Roとの関係が Ao2 =Ro×Lo で記述される。上記各式において、Ai、Aoは、クロ
ソイド曲線のパラメータで、この各パラメータAi、A
oは、それぞれ、入口緩和区間Si及び出口緩和区間S
oにおける走行路の形状を特定する固有情報である。な
お、以下、各パラメータAi、Aoを緩和パラメータと
いう。
The shapes of the entrance relaxation section Si and the exit relaxation section So are designed to be approximated by, for example, a clothoid curve. In this case, in the entrance relaxation section Si, the relationship between the distance Li from the entry point Pi and the curvature radius Ri at the point of the distance Li is described by Ai 2 = Ri × Li. In the exit relaxation section So, the relationship between the distance Lo from the exit point Po and the radius of curvature Ro at the point of the distance Lo is described as Ao 2 = Ro × Lo. In the above equations, Ai and Ao are the parameters of the clothoid curve.
o is the entrance relaxation section Si and the exit relaxation section S, respectively.
This is unique information that specifies the shape of the traveling road at o. Hereinafter, each parameter Ai, Ao is called a relaxation parameter.

【0020】また、一定曲率区間Scにおける走行路の
形状は、走行路の曲率半径Rm(最小曲率半径)で特定
される。上記のような走行路(図2参照)を走行する車
両Vにおいて、制御装置10は、例えば、図3及び図4
に示す手順に従って、走行路の形状を推定する処理を実
行する。
The shape of the traveling road in the constant curvature section Sc is specified by the radius of curvature Rm (minimum radius of curvature) of the traveling road. In the vehicle V traveling on the traveling path as described above (see FIG. 2), the control device 10 may be configured as shown in FIGS.
The processing for estimating the shape of the traveling road is executed according to the procedure shown in FIG.

【0021】まず、図3において、ナビゲーション装置
20から地図データ及び現在の位置情報(DGPS21
で検出)を取得すると(S1、S2)、地図データから
得られる走行路上の当該車両Vの走行位置の推定演算を
行う(S3)。また、上記地図データから得られる車両
Vの前方の走行路の形状を計算する(S4)。具体的に
は、カーブ路が存在する場合、そのカーブ路の最小曲率
半径Rm及びカーブ路の全長L1が算出される。
First, in FIG. 3, map data and current position information (DGPS 21
When (S1, S2) is obtained (S1, S2), an estimation calculation of the traveling position of the vehicle V on the traveling path obtained from the map data is performed (S3). Further, the shape of the traveling road ahead of the vehicle V obtained from the map data is calculated (S4). Specifically, when there is a curved road, the minimum radius of curvature Rm of the curved road and the total length L1 of the curved road are calculated.

【0022】一方、カメラ13からの撮像信号に基づい
て白線と自車両Vとの距離(白線横位置)が演算され
(S11)、その演算結果に基づいて白線に対する車両
Vの姿勢が算出される(S14)。また、ヨーレートセ
ンサ11からの検出信号から車両のヨー角を検出する
(S12)と共に、車輪速センサ12からの車輪速パル
スに基づいて走行距離が演算される(S13)。これら
ヨー角及び走行距離に基づいて車両の走行軌跡が算出さ
れる(S15)。そして、上記白線に対する車両Vの姿
勢及び走行軌跡に基づいて白線の形状が算出され(S1
6)、更に、走行路の曲率半径Rnが演算される(S1
7)。上記ステップS11乃至S17での具体的な処理
は、本願出願人が特願昭9−132563で既に提案し
ている。
On the other hand, the distance (lateral position of the white line) between the white line and the own vehicle V is calculated based on the image pickup signal from the camera 13 (S11), and the attitude of the vehicle V with respect to the white line is calculated based on the calculation result. (S14). Further, the yaw angle of the vehicle is detected from the detection signal from the yaw rate sensor 11 (S12), and the running distance is calculated based on the wheel speed pulse from the wheel speed sensor 12 (S13). The travel locus of the vehicle is calculated based on the yaw angle and the travel distance (S15). Then, the shape of the white line is calculated based on the attitude and the traveling locus of the vehicle V with respect to the white line (S1).
6) Further, the radius of curvature Rn of the traveling road is calculated (S1).
7). The specific processing in steps S11 to S17 has already been proposed by the present applicant in Japanese Patent Application No. 9-132563.

【0023】上記のようにして演算された車両Vの現在
の走行位置での曲率半径Rn、推定された走行路上の位
置及び地図データから求められた道路形状の情報(カー
ブ路の最小曲率半径等)に基づいて、車両Vが走行して
いる区間がどの区間であるが判定される(S20)。例
えば、得られた曲率半径Rnが非常に大きい場合には直
進区間Ssと判定され、曲率半径が減少する過程で得
られた曲率半径Rnが最小曲率半径Rmより大きい場合
(Rn>Rm)は入口緩和区間Siと判定される。更
に、得られた曲率半径Rnが最小曲率半径Rmにほぼ等
しい場合(Rn=Rm)は一定曲率区間Scと判定され
、曲率半径が増加する過程で得られた曲率半径Rnが
最小曲率半径Rmより大きい場合(Rn>Rm)は出口
緩和区間Soと判定される。
The curvature radius Rn at the current traveling position of the vehicle V calculated as described above, the estimated position on the traveling road and the information on the road shape obtained from the map data (the minimum radius of curvature of the curved road, etc.) ), It is determined which section the vehicle V is traveling in (S20). For example, when the obtained radius of curvature Rn is very large, it is determined that the section is a straight section Ss. It is determined as the relaxation section Si. Further, when the obtained radius of curvature Rn is substantially equal to the minimum radius of curvature Rm (Rn = Rm), it is determined to be a constant curvature section Sc, and the radius of curvature Rn obtained in the process of increasing the radius of curvature is smaller than the minimum curvature radius Rm If it is larger (Rn> Rm), it is determined to be the exit relaxation section So.

【0024】車両Vが直進区間Ssを走行していると判
定された場合、特に、道路形状に関する情報を得るた
めの処理は行われない。なお、図3において、P100
の処理が破線で示されているが、この実施例では、特に
この処理P100は実行されない。車両Vが直進区間S
sから入口緩和区間Siに進入して、当該車両Vが入口
緩和区間Siを走行していると判定されると、カーブ
路の進入点Piから現在の走行位置までの距離Liが推
定されると共に、入口緩和区間Siの緩和パラメータA
iの計算及び出口緩和区間Soの緩和パラメータAoの
推定が行われる(S21)。具体的には、得られた現在
の走行位置情報(DGPS21からのデータ)及び地図
情報に基づいてカーブ路の進入点Piから現在の走行位
置までの距離Liが推定され、その距離Liとその時点
で得られている曲率半径Rn(ステップS17)とを用
いて、緩和パラメータAiが Ai=(Ri×Li)1/2 に従って演算される。また、この緩和パラメータAiと
等しい値として出口緩和区間Soでの緩和パラメータA
oが推定される。
When it is determined that the vehicle V is traveling in the straight section Ss, no processing for obtaining information relating to the road shape is performed. In FIG. 3, P100
Is indicated by a broken line, this process P100 is not particularly executed in this embodiment. Vehicle V goes straight section S
s, the vehicle V is determined to be traveling in the entrance relaxation section Si, and when it is determined that the vehicle V is traveling in the entrance relaxation section Si, the distance Li from the entry point Pi of the curved road to the current traveling position is estimated, and , The relaxation parameter A of the inlet relaxation section Si
Calculation of i and estimation of the relaxation parameter Ao of the exit relaxation section So are performed (S21). Specifically, the distance Li from the entry point Pi of the curved road to the current traveling position is estimated based on the obtained current traveling position information (data from the DGPS 21) and the map information. The relaxation parameter Ai is calculated according to Ai = (Ri × Li) 1/2 using the radius of curvature Rn (step S17) obtained in the step ( 1 ). Further, the relaxation parameter A in the exit relaxation section So is set as a value equal to the relaxation parameter Ai.
o is estimated.

【0025】その後、入口緩和区間Siの長さL2、出
口緩和区間Soの長さL3及び一定曲率区間Scの長さ
L4の推定が行われる(S22)。具体的には、入口緩
和区間Siは一定曲率区間Ssと接しているので、進入
点P1から一定曲率区間Ssまでの距離が入口緩和区間
Siの長さL2であり、この入口緩和区間Siの長さL
2が、上記緩和パラメータAiと一定曲率区間Scでの
最小曲率半径Rmとに基づいて L2 = Ai2 /Rm のように推定される。また、同様にカーブ路の退出点P
oから一定曲率区間Scまでの距離である出口緩和区間
Soの長さL3が上記推定されたAoと最小曲率半径R
m都に基づいて L3 = Ao2 /Rm のように推定される。更に、上記地図情報から得られた
カーブ路全体の長さL1と上記のように推定された入口
緩和区間Si、出口緩和区間Soの各長さL2、L3を
用いて、一定曲率区間Scの長さL4が L4 = L1−L2−L3 のように推定される。
After that, the length L2 of the entrance relaxation section Si, the length L3 of the exit relaxation section So, and the length L4 of the constant curvature section Sc are estimated (S22). Specifically, since the entrance relaxation section Si is in contact with the constant curvature section Ss, the distance from the entry point P1 to the constant curvature section Ss is the length L2 of the entrance relaxation section Si, and the length of the entrance relaxation section Si is L
2 is estimated as L2 = Ai 2 / Rm based on the relaxation parameter Ai and the minimum radius of curvature Rm in the constant curvature section Sc. Similarly, the exit point P of the curved road
The length L3 of the exit relaxation section So, which is the distance from o to the constant curvature section Sc, is the estimated Ao and the minimum curvature radius R.
It is estimated as based on m Metropolitan L3 = Ao 2 / Rm. Further, using the length L1 of the entire curve road obtained from the map information and the lengths L2 and L3 of the entrance relaxation section Si and the exit relaxation section So estimated as described above, the length of the constant curvature section Sc is obtained. L4 is estimated as L4 = L1-L2-L3.

【0026】上記のように、入口緩和区間Siの長さL
2、一定曲率区間Scの長さL4及び出口緩和区間So
の長さL3が推定されると、図4に示すステップS30
の処理に移行する。図4において、まず、現在の走行地
点から前方の曲率半径推定地点Pnが決定される(S3
0)。これは、推定インターバルが予め定められてお
り、検出された車両Vの現在の走行位置とその推定イン
ターバルに基づいて曲率半径推定地点Pnが決定され
る。そして、決定された曲率半径推定地点Pnがカーブ
路のどの区間にあるか、上記のように推定された各区間
の長さL2、L3、L4に基づいて判定される(S3
1)。
As described above, the length L of the entrance relaxation section Si
2. The length L4 of the constant curvature section Sc and the exit relaxation section So
When the length L3 is estimated, step S30 shown in FIG.
Move to the processing of. In FIG. 4, first, a curvature radius estimation point Pn ahead of the current traveling point is determined (S3).
0). In this case, the estimation interval is predetermined, and the curvature radius estimation point Pn is determined based on the detected current traveling position of the vehicle V and the estimation interval. Then, it is determined in which section of the curved road the determined curvature radius estimation point Pn is located based on the lengths L2, L3, L4 of the sections estimated as described above (S3).
1).

【0027】その曲率半径推定地点Pnが入口緩和区間
Si内であると判定されると、そのその地点Pnと進
入点Piとの間の距離Li及び上記のように演算された
緩和パラメータAi(図3ステップS21)を用いて、
その地点Pnでの曲率半径Rfが Rf = Ai2 /Li に従って演算される(S33)。
When it is determined that the curvature radius estimation point Pn is within the entrance relaxation section Si, the distance Li between the point Pn and the approach point Pi and the relaxation parameter Ai calculated as described above (FIG. Using 3 steps S21),
The curvature radius Rf at the point Pn is calculated according to Rf = Ai 2 / Li (S33).

【0028】また、その曲率半径推定地点Pnが一定緩
和区間Scであると判定されると、曲率半径推定地点
Pnでの曲率半径Rfが最小曲率半径Rmに決定される
(S34)。更に、その曲率半径推定地点Pnが出口緩
和区間So内であると判定されると、カーブ路の退出
点Poから当該曲率半径推定地点Pnまでの距離Liと
上記のように推定された緩和パラメータAoとを用い
て、その地点Pnでの曲率半径Rfが Rf = Ao2 /Lo に従って演算される(S35)。
If it is determined that the curvature radius estimation point Pn is in the constant relaxation section Sc, the curvature radius Rf at the curvature radius estimation point Pn is determined as the minimum curvature radius Rm (S34). Further, when it is determined that the curvature radius estimation point Pn is within the exit relaxation section So, the distance Li from the exit point Po of the curved road to the curvature radius estimation point Pn and the relaxation parameter Ao estimated as described above. with bets, the radius of curvature Rf at that point Pn is calculated in accordance with Rf = Ao 2 / Lo (S35 ).

【0029】また更に、その曲率半径推定地点Pnがカ
ーブ路の退出点Poに続く直進区間であると判定される
と、その地点Pnでの曲率半径Rfが無限大(∞)に
決定される(S32)。上記のように、曲率半径推定地
点Pnが属する区間に応じてその地点Pnでの曲率半径
Rfの推定演算が終了すると、システムは、前方地点P
nでの曲率半径Rfの推定が完了したことを認識し(S
36)、車両V前方の予め定めた推定範囲内の走行路の
曲率半径の推定が完了したか否かを判定する(S3
7)。まだ推定範囲内の走行路の曲率半径の推定が完了
していないと判定されると(S37)、今まで曲率半径
推定の対象となっていた曲率半径推定地点Pnと更に推
定インターバルに基づいて次の曲率半径推定地点Pn+
1が決定される(S30)。そして、その曲率半径推定
地点Pn+1の属する区間に応じて、上述したような当
該地点Pn+1での曲率半径が推定される(S32、S
33、S34、S35)。
Further, when it is determined that the curvature radius estimation point Pn is a straight section following the exit point Po of the curved road, the curvature radius Rf at the point Pn is determined to be infinite (無限) ( S32). As described above, when the calculation of the radius of curvature Rf at the point Pn according to the section to which the radius of curvature estimation point Pn belongs ends, the system proceeds to the point Pn ahead.
It is recognized that the estimation of the radius of curvature Rf at n has been completed (S
36), it is determined whether the estimation of the radius of curvature of the traveling road in the predetermined estimation range ahead of the vehicle V has been completed (S3).
7). If it is determined that the estimation of the radius of curvature of the traveling road within the estimation range has not been completed yet (S37), the next estimation is performed based on the radius of curvature estimation point Pn which has been the object of the radius of curvature estimation and the estimation interval. Radius of curvature estimation point Pn +
1 is determined (S30). Then, the curvature radius at the point Pn + 1 is estimated according to the section to which the curvature radius estimation point Pn + 1 belongs (S32, S32).
33, S34, S35).

【0030】上記のような処理は、曲率半径推定地点P
n+iが車両V前方に予め定められた推定範囲の端部に
達するまで繰り返し実行される。そして、推定範囲での
処理が完了したと判定されると(S37、YES)、そ
れまで、推定された曲率半径Rfとその推定地点Pnと
が対応付けられて前方道路形状を表すデータとしてレジ
スタ14(図1参照)にセットされる。
The above processing is performed at the curvature radius estimation point P
It is repeatedly executed until n + i reaches the end of the predetermined estimation range ahead of the vehicle V. If it is determined that the processing in the estimation range is completed (S37, YES), the estimated radius of curvature Rf and the estimated point Pn are associated with each other and registered in the register 14 as data representing the road shape ahead. (See FIG. 1).

【0031】ここまでの処理(図3及び図4)が終了す
ると、図3に示す処理に戻り、車両Vが入口緩和区間S
iを走行している間、同様の処理が繰り返し行われる。
その結果、レジスタ14に格納される前方道路形状を表
すデータは、順次、更新されてゆく。また、上記のよう
に繰り返し行われる処理の過程で、ステップS21で
は、今まで算出されてきた緩和パラメータAi及び今回
算出された緩和パラメータAiの平均値を最終的な緩和
パラメータAiとして演算することもできる。
When the processing up to this point (FIGS. 3 and 4) is completed, the processing returns to the processing shown in FIG.
While traveling on i, the same processing is repeatedly performed.
As a result, the data representing the shape of the road ahead stored in the register 14 is sequentially updated. In the course of the processing that is repeatedly performed as described above, in step S21, the average value of the relaxation parameter Ai calculated so far and the average value of the relaxation parameter Ai calculated this time may be calculated as the final relaxation parameter Ai. it can.

【0032】上記のような処理を行いながら、車両Vが
一定曲率区間Scに進入し(図2参照)、ステップ20
(図3参照)において、車両Vが一定曲率区間Scを走
行していると判定された場合、出口緩和区間Soの長
さL3及び一定曲率区間Scの長さL4が推定される
(S23)。具体的には、一定曲率区間Scに進入して
検出される最小曲率半径Rmと実際に走行距離から判定
される入口緩和区間Siの長さL2に基づいて、緩和パ
ラメータAi{=(Rm×Li)1/2 }が演算され、そ
れと同じ値の緩和パラメータAoと最小曲率半径Rmと
を用いて、出口緩和区間Soの長さL3が L3 = Ai2 /Rm に従って推定される。また、上記のように実際の走行距
離から判定された入口緩和区間Siの長さL2と上記の
ように推定された出口緩和区間Soの長さL3と地図情
報から得られた(S4参照)カーブ路の全長L1を用い
て、一定曲率区間Scの長さL4が L4 = L1−L2−L3 に従って推定される。
While performing the above-described processing, the vehicle V enters the constant curvature section Sc (see FIG. 2).
In (see FIG. 3), when it is determined that the vehicle V is traveling in the constant curvature section Sc, the length L3 of the exit relaxation section So and the length L4 of the constant curvature section Sc are estimated (S23). Specifically, the relaxation parameter Ai {= (Rm × Li) based on the minimum curvature radius Rm detected by entering the constant curvature section Sc and the length L2 of the entrance relaxation section Si actually determined from the traveling distance. ) 1/2} is calculated, at the same by using the relaxation parameters Ao and minimum curvature radius Rm of the same value, the length L3 of the outlet relaxation section So is estimated in accordance with L3 = Ai 2 / Rm. Also, a curve obtained from the map information (S4) and the length L2 of the entrance relaxation section Si determined from the actual traveling distance as described above, the length L3 of the exit relaxation section So estimated as described above, and the map information. Using the total length L1 of the road, the length L4 of the constant curvature section Sc is estimated according to L4 = L1-L2-L3.

【0033】上記のように、出口緩和区間Soの長さL
3と一定曲率区間Scの長さL4が推定されると、前述
したのと同様に、一定曲率区間Scを走行中の車両Vの
前方の道路形状情報が、図4に示す手順に従って推定さ
れる。この場合、車両Vが一定曲率区間Sc内を走行し
ているので、曲率半径推定地点Pnは、一定曲率区間S
c、出口緩和区間So及びカーブ路の退出点Poに続く
直進区間のいずれかになる。従って、それぞれの区間に
対応して、ステップS34、S35、S32での処理に
より各地点での曲率半径Rfが演算される。
As described above, the length L of the exit relaxation section So
3 and the length L4 of the constant curvature section Sc are estimated, as described above, the road shape information ahead of the vehicle V traveling in the constant curvature section Sc is estimated according to the procedure shown in FIG. . In this case, since the vehicle V is traveling in the constant curvature section Sc, the curvature radius estimation point Pn is in the constant curvature section S.
c, a straight section following the exit relaxation section So and the exit point Po of the curved road. Therefore, the curvature radius Rf at each point is calculated by the processing in steps S34, S35, and S32 corresponding to each section.

【0034】そして、演算された曲率半径Rfと対応す
る曲率推定地点Pnとが前方道路の形状を表すデータと
してレジスタ14にセットされる(S38)。そして、
車両Vが一定曲率区間Scを走行している間、同様の処
理が繰り返され、レジスタ14の内容がその都度得られ
る前方道路の形状を表すデータに更新される。更に、車
両Vが一定曲率区間Scから出口緩和区間Soに進入し
て、ステップS20(図3参照)において、車両Vが出
口緩和区間Soを走行していると判定されると、現在
の走行位置とカーブ路の退出点Poとの間の距離Loが
推定され、この出口緩和区間Soの緩和パラメータAo
が演算される。具体的には、検出された車両Vの現在位
置と地図情報から得られる当該カーブ路の退出点Poの
位置に基づいて車両Vの退出点Poまでの距離Loが推
定される。また、検出された現在の走行位置での曲率半
径Rn(ステップS17)と推定された現在の走行位置
からカーブ路の退出点Poまでの距離Loとを用いて、
出口緩和区間Soの緩和パラメータAoが Ao = (Rn×Lo)1/2 に従って推定される。
Then, the calculated curvature radius Rf and the corresponding curvature estimation point Pn are set in the register 14 as data representing the shape of the road ahead (S38). And
While the vehicle V is traveling in the constant curvature section Sc, the same processing is repeated, and the content of the register 14 is updated to data representing the shape of the front road obtained each time. Further, when the vehicle V enters the exit relaxation section So from the constant curvature section Sc and it is determined in step S20 (see FIG. 3) that the vehicle V is traveling in the exit relaxation section So, the current traveling position is determined. Lo between the road and the exit point Po of the curved road is estimated, and the relaxation parameter Ao of the exit relaxation section So is estimated.
Is calculated. Specifically, the distance Lo to the exit point Po of the vehicle V is estimated based on the detected current position of the vehicle V and the position of the exit point Po on the curved road obtained from the map information. Further, using the detected radius of curvature Rn at the current traveling position (step S17) and the estimated distance Lo from the current traveling position to the exit point Po of the curved road,
The relaxation parameter Ao of the exit relaxation section So is estimated according to Ao = (Rn × Lo) 1/2 .

【0035】このように車両Vの走行位置からカーブ路
の退出点Poまでの距離Loと出口緩和区間Soの緩和
パラメータAoが推定されると、前述したのと同様に、
車両Vの前方の道路形状情報が、図4の手順に従って推
定される。この場合、車両Vが出口緩和区間So内を走
行しているので、曲率半径推定地点Pnは、出口緩和区
間So及びカーブ路の退出点Poに続く直進区間のいず
れかになる。従って、それぞれの区間に対応して、ステ
ップ35、S32での処理により各地点での曲率半径R
fが演算される。
As described above, when the distance Lo from the traveling position of the vehicle V to the exit point Po of the curved road and the relaxation parameter Ao of the exit relaxation section So are estimated, as described above,
Road shape information ahead of the vehicle V is estimated according to the procedure of FIG. In this case, since the vehicle V is traveling in the exit relaxation section So, the curvature radius estimation point Pn is either the exit relaxation section So or the straight section following the exit point Po of the curved road. Accordingly, for each section, the radius of curvature R at each point is obtained by the processing in steps 35 and S32.
f is calculated.

【0036】そして、演算された曲率半径Rfと対応す
る曲率半径推定地点Pnとが前方道路の形状を表すデー
タとしてレジスタ14にセットされる(S38)。そし
て、車両Vが出口緩和区間Soを走行している間、同様
の処理が繰り返され、レジスタ14の内容がその都度得
られる前方道路の形状を表すデータに更新される。上述
したように、レジスタ14にセットされる車両Vの前方
道路の形状を表すデータ(曲率半径Rf及びその地点)
は、前方車両を検出するシステムや走行レーン逸脱防止
システム等の他のシステムに供給される。
Then, the calculated radius of curvature Rf and the corresponding estimated radius of curvature Pn are set in the register 14 as data representing the shape of the road ahead (S38). Then, while the vehicle V is traveling in the exit relaxation section So, the same processing is repeated, and the content of the register 14 is updated to data representing the shape of the front road obtained each time. As described above, data representing the shape of the road ahead of the vehicle V set in the register 14 (the radius of curvature Rf and the point thereof).
Is supplied to other systems such as a system for detecting a vehicle ahead and a system for preventing a lane departure.

【0037】上述した例では、実際に検出されたカーブ
路の曲率半径Rn(図3におけるステップS17)等に
基づいて車両V前方の道路形状(各地点での曲率半径)
を推定している。従って、車両Vがカーブ路(入口緩和
区間Si)に実際に進入するまで、前方の道路形状の実
質的な推定ができない。これを解決するために、次のよ
うな処理を行うことができる。
In the above-described example, the road shape in front of the vehicle V (the radius of curvature at each point) is determined based on the actually detected radius of curvature Rn of the curved road (step S17 in FIG. 3).
Is estimated. Accordingly, the shape of the road ahead cannot be substantially estimated until the vehicle V actually enters the curved road (the entrance relaxation section Si). To solve this, the following processing can be performed.

【0038】即ち、図3の処理において、車両Vがカー
ブ路に進入する手前の直進区間Ssを走行していると判
定された場合(S20、)、地図データによる推定計
算の処理P100が実行される。この処理P100は、
例えば、図5に示す手順に従って実行される。図5にお
いて、ナビゲーション装置20からの現在位置情報及び
地図情報に基づいて車両Vの現在走行位置からカーブ路
の進入点Piまでの距離L5が推定される(S26)。
そして、この距離L5に基づいて上述した車両V前方の
推定範囲内にカーブ路が存在するか否かが判定される
(S27)。この推定範囲内にカーブ路が存在すると判
定されると、ナビゲーション装置20からの地図データ
に基づいて入口緩和区間Si及び出口緩和区間Soそれ
ぞれの緩和パラメータAi及びAoが推定される(S2
8)。このように、各緩和パラメータAi及びAoが推
定されると、これらの緩和パラメータAi及びAoを用
いて、上述した処理と同様の手法により入口緩和区間S
iの長さL2(=Ai2 /Rm)、出口緩和区間Soの
長さL3(=Ao2 /Rm)及び一定曲率区間L4(=
L1−L2−L3)が推定される(S29)。
That is, in the process of FIG. 3, when it is determined that the vehicle V is traveling in the straight section Ss just before entering the curved road (S20), a process P100 of an estimation calculation using map data is executed. You. This processing P100
For example, it is executed according to the procedure shown in FIG. In FIG. 5, a distance L5 from the current traveling position of the vehicle V to the entry point Pi of the curved road is estimated based on the current position information and the map information from the navigation device 20 (S26).
Then, based on the distance L5, it is determined whether or not a curved road exists within the above-described estimated range ahead of the vehicle V (S27). If it is determined that a curved road exists within the estimation range, the relaxation parameters Ai and Ao of the entrance relaxation section Si and the exit relaxation section So are estimated based on the map data from the navigation device 20 (S2).
8). As described above, when the respective relaxation parameters Ai and Ao are estimated, the entrance relaxation section S is calculated using the relaxation parameters Ai and Ao in the same manner as the above-described processing.
i length L2 (= Ai 2 / Rm), exit relaxation section So length L3 (= Ao 2 / Rm) and constant curvature section L4 (=
L1-L2-L3) is estimated (S29).

【0039】ここで、入口緩和区間Siの緩和パラメー
タAiは、例えば、図6に示す手順に従って推定され
る。図6において、まず、ナビゲーション装置20から
前方の道路データが読み込まれる(S281)と共に、
自車両Vの走行位置が検出される(S282)。上記道
路データは、例えば、図7に示すように、道路上の各点
の座標で表される。そして、上記検出された自車両の走
行位置に基づいて前方道路データが自車両Vの座標系に
変換される(S283)。その後、道路上の3点
i-1 、Pi 、Pi+ 1 の座標データから点Pi での曲率
半径Ri を計算する(S284)。この点P i での曲率
半径Ri は、次のように計算される。
Here, the relaxation parameter of the entrance relaxation section Si
Ai is estimated, for example, according to the procedure shown in FIG.
You. In FIG. 6, first, from the navigation device 20
The road data ahead is read (S281), and
The traveling position of the host vehicle V is detected (S282). Above road
The road data is, for example, as shown in FIG.
Is represented by the coordinates Then, the detected travel of the own vehicle is performed.
Based on the row position, the forward road data is
It is converted (S283). Then, three points on the road
Pi-1, Pi, Pi + 1From the coordinate data of point PiCurvature at
Radius RiIs calculated (S284). This point P iCurvature at
Radius RiIs calculated as follows:

【0040】道路上の各点Pi-1 、Pi 、Pi+1 は、例
えば、図8(a)に示すように、自車両Vの座標系(x
−y)のpi-1 、pi 、pi+1 に変換される。この場
合、 (xi-1 −x)2 +(yi-1 −y)2 =R2 (1) (xi −x)2 +(yi −y)2 =R2 (2) (xi+1 −x)2 +(yi+1 −y)2 =R2 (3) が成立する。そして、図8(b)に示すような座標変換
を行う。即ち、 A=xi+1 −xi-1 、C=yi+1 −yi-1 B=xi −xi-1 、D=yi −yi-1 とおいて、上記式(1)、(2)、(3)が (A−X)2 +(C−Y)2 =R2 即ち、 A2 −2AX+X2 +C2 −2CY+Y2 =R2 (1)’ (B−X)2 +(D−Y)2 =R2 即ち、 B2 −2BX+X2 +D2 −2DY+Y2 =R2 (2)’ X2 + Y2 =R2 (3)’ に変換される。
Each point P i−1 , P i , P i + 1 on the road is defined, for example, as shown in FIG.
−y) is converted to p i−1 , p i , p i + 1 . In this case, (x i-1 -x) 2 + (y i-1 -y) 2 = R 2 (1) (x i -x) 2 + (y i -y) 2 = R 2 (2) ( x i + 1 −x) 2 + (y i + 1 −y) 2 = R 2 (3) Then, coordinate conversion as shown in FIG. 8B is performed. That is, A = x i + 1 −x i−1 , C = y i + 1 −y i−1, B = x i −x i−1 , D = y i −y i−1, and the above equation ( 1), (2), and (3) are (AX) 2 + (CY) 2 = R 2, that is, A 2 -2AX + X 2 + C 2 -2CY + Y 2 = R 2 (1) ′ (BX) ) 2 + (DY) 2 = R 2, that is, B 2 -2BX + X 2 + D 2 -2DY + Y 2 = R 2 (2) ′ X 2 + Y 2 = R 2 (3) ′

【0041】上記(1)’式から(3)’式を引くと、 A2 −2AX+C2 −2CY=0 (4) が得られ、上記(2)’式から(3)’式を引くと、 B2 −2BX+D2 −2DY=0 (5) が得られる。By subtracting equation (3) 'from equation (1)', A 2 -2AX + C 2 -2CY = 0 (4) is obtained. By subtracting equation (3) 'from equation (2)', , B 2 -2BX + D 2 -2DY = 0 (5).

【0042】(4)D−(5)CによってYを消去する
と、 A2 D−2ADX+C2 D−2CDY=0 B2 C−2BCX+D2 C−2DCY=0 X=(A2 D−B2 C+C2 D−D2 C)/(2(AD−BC)) (6) のようにXが算出される。
[0042] (4) D- (5) Clearing the Y by C, A 2 D-2ADX + C 2 D-2CDY = 0 B 2 C-2BCX + D 2 C-2DCY = 0 X = (A 2 D-B 2 C + C X is calculated as 2 D-D 2 C) / (2 (AD-BC)) (6).

【0043】また、(4)B−(5)AによってXを消
去すると、 A2 B−2ABX+C2 B−2CBY=0 B2 A−2BAX+D2 A−2DAY=0 Y=(A2 B−B2 A+C2 B−D2 A)/(2(CB−DA)) (7) のようにYが算出される。
(4) When X is erased by B- (5) A, A 2 B-2ABX + C 2 B-2CBY = 0 B 2 A-2BAX + D 2 A-2DAY = 0 Y = (A 2 BB Y is calculated as follows: 2 A + C 2 BD 2 A) / (2 (CB−DA)) (7)

【0044】そして、このX、YからRi を Ri =(X2 +Y2 1/2 に従って演算する。この3点Pi-1 、Pi 、Pi+1 が緩
和曲線上の点である場合は、Ri を点Pi での曲率半径
とみなす。上記のように各点Pi での曲率半径Ri が算
出されると、そのRi に基づいて入口緩和区間Siを決
定する(S285)。具体的には、曲率半径Ri が無限
大(直線)から有限値に変化した点Pi を入口緩和区間
の起点Po (図2のカーブ路の進入点Piに対応)とす
る。また、曲率半径Ri が最小値となる点を入口緩和区
間Siの終点Pn とする。
Then, R i is calculated from X and Y according to R i = (X 2 + Y 2 ) 1/2 . If these three points P i−1 , P i and P i + 1 are points on the transition curve, R i is regarded as the radius of curvature at the point P i . The radius of curvature R i at each point P i as described above is calculated, to determine the inlet relaxation interval Si on the basis of the R i (S285). Specifically, the radius of curvature R i is infinite origin of the P i that has changed to a finite value from (straight) inlet relaxation interval P o (corresponding to the entry point Pi of the curve path of FIG. 2). The point at which the radius of curvature R i becomes the minimum value is defined as the end point P n of the entrance relaxation section Si.

【0045】このように入口緩和区間Siが決定される
と、この入口緩和区間Si内の各点Pi と対応する曲率
半径Ri を用いて、緩和パラメータAi が演算される
(S286)。具体的には、起点Po から点Pi までの
距離Li が Li =(Po 1 +P1 2 +...+Pi-1 i ) に従って演算され、この距離Li と点Pi での曲率半径
i を用いて緩和パラメータAi が Ai =(Ri i 1/2 に従って演算される。
When the entrance relaxation section Si is determined as described above, the relaxation parameter A i is calculated using the curvature radius R i corresponding to each point P i in the entrance relaxation section Si (S286). Specifically, the calculated distance L i from the origin P o to the point P i is in accordance with L i = (P o P 1 + P 1 P 2 + ... + P i-1 P i), and the distance L i relaxation parameter a i is calculated according to a i = (R i L i ) 1/2 by using the curvature radius R i at the point P i.

【0046】上記のようにして各点Pi での曲率半径R
i に基づいて緩和パラメータAi が演算されると、それ
らの平均値が当該入口緩和区間Aiの緩和パラメータA
iとして算出される(S287)。 Ai=Σ(Ai )/n (i=1〜n) なお、出口緩和区間の緩和パラメータAoも入口緩和区
間の緩和パラメータAiと同様の手法によって推定する
ことができる。
As described above, the radius of curvature R at each point P i
When the relaxation parameters A i are calculated on the basis of i , the average value thereof is calculated as the relaxation parameter A of the entrance relaxation section Ai.
It is calculated as i (S287). Ai = Σ (A i ) / n (i = 1 to n) The relaxation parameter Ao of the exit relaxation section can be estimated by the same method as the relaxation parameter Ai of the entrance relaxation section.

【0047】上記のように各緩和パラメータAi及びA
oが推定されると、その緩和パラメータAi及びAoに
基づいて上述したのと同様に前方道路推定が実行され
る。上述したような図6に示す手順では、緩和パラメー
タAi を各点Pi の曲率半径Ri から演算したが、各点
i の道路接線方向θi に基づいて緩和パラメータAi
を演算することもできる。
As described above, each relaxation parameter Ai and A
When o is estimated, forward road estimation is performed in the same manner as described above based on the relaxation parameters Ai and Ao. In the procedure shown in FIG. 6 as described above, relaxation parameters A i and is calculated from the radius of curvature R i of the points P i, relaxation parameters A i based on the road tangentially theta i of the points P i
Can also be calculated.

【0048】この場合、図9に示す手順に従って処理が
実行される。なお、図9において、図6に示すステップ
と同様のステップには、同一番号が付されている。この
図9に示す手順では、接線方向θi の計算(S284
a)、緩和区間の決定(S285a)、緩和パラメータ
i の計算(S286a)の各処理が図6に示す処理と
異なる。以下、これらの処理について説明する。
In this case, the processing is executed according to the procedure shown in FIG. In FIG. 9, the same steps as those in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals. In the procedure shown in FIG. 9, the calculation of the tangential direction θ i (S284
a), determination of the relaxation period (S285a), the process of the computer (S286a) of the relaxation parameter A i is different from the processing shown in FIG. Hereinafter, these processes will be described.

【0049】この場合、例えば、図10に示すような前
方道路データが得られたと仮定する。各点の接線方向θ
i が次のように演算される(S284a)。道路上の2
点Pi-1 、Pi は、例えば、図11に示すように、自車
両Vの座標系(x−y)の2点pi-1 、pi に変換され
る。この座標系において、点pi-1、pi を通る直線の
x軸に対する角度(rad)は、 θx =tan-1((xi −xi-1 )/(yi
i-1 )) となり、点pi-1 、pi を通る直線のy軸に対する角度
(rad)は、 θy =π/2−θx となる。以上により、各点pi-1 、pi の中点pm での
接線のy軸に対する角度(rad)は、 θi =π/2−tan-1((xi −xi-1 )/(yi
i-1 )) になる。この角度θi が緩和パラメータAi の演算に用
いられる。
In this case, it is assumed that forward road data as shown in FIG. 10 has been obtained. Tangent direction θ of each point
i is calculated as follows (S284a). 2 on the road
The points P i−1 and P i are converted into two points p i−1 and p i in the coordinate system (xy) of the host vehicle V, for example, as shown in FIG. In this coordinate system, the angle (rad) is for linear x-axis passing through the point p i-1, p i, θ x = tan -1 ((x i -x i-1) / (y i -
y i-1 )), and the angle (rad) of the straight line passing through the points p i-1 and p i with respect to the y-axis is θ y = π / 2−θ x . By the above, the angle (rad) with respect to the tangent of the y-axis at the midpoint p m of each point p i-1, p i is, θ i = π / 2- tan -1 ((x i -x i-1) / (Y i
y i-1 )). This angle θ i is used for calculating the relaxation parameter A i .

【0050】上記のように演算された各点Pi での角度
θi に基づいて次のように緩和区間の判定が行われる
(S285a)。角度θi がゼロ(直線)から有限値に
変化した点Pi を緩和区間の起点Po とする。また、角
度θi を用いて下記のように演算される緩和パラメータ
i が一定値から変化する点を緩和区間の終点Pn とす
る。
Based on the angle θ i at each point P i calculated as described above, the relaxation interval is determined as follows (S285a). Angle theta i is a P i that has changed to a finite value from zero (straight line) as a starting point P o of the relaxation period. The point at which the relaxation parameter A i calculated as follows using the angle θ i changes from a constant value is defined as the end point P n of the relaxation section.

【0051】上記のようにして緩和区間が決定される
と、緩和パラメータAi が次のように演算される(S2
86a)。緩和区間の起点Po から各点Pi までの距離
i が Li =(Po 1 +P1 2 +...+Pi-1 i ) に従って演算され、この距離Li と点Pi での接線方向
θi を用いて、緩和パラメータAi が Ai =(Li 2 /2θi 1/2 に従って演算される。
When the relaxation section is determined as described above, the relaxation parameter Ai is calculated as follows (S2).
86a). Distance from the origin P o of the relaxation period to each point P i L i is L i = is calculated according to (P o P 1 + P 1 P 2 + ... + P i-1 P i), the distance L i and the point using tangential theta i at P i, relaxation parameters a i is calculated according to a i = (L i 2 / 2θ i) 1/2.

【0052】上記のようにして各点Pi に対応して緩和
パラメータAi が演算されると、上記と同様にして(図
6での処理)、その平均値が当該緩和区間での緩和パラ
メータAiまたはAoとして求められる(S287)。
上記のような例によれば、車両Vが実際にカーブ路に進
入する前であっても、前方のカーブ路の形状が推定でき
るようになる。
When the relaxation parameter A i is calculated for each point P i as described above, the average value is calculated in the same manner as above (the processing in FIG. 6). It is obtained as Ai or Ao (S287).
According to the above example, even before the vehicle V actually enters the curved road, the shape of the curved road ahead can be estimated.

【0053】上記各例において、図3に示すステップS
1−S4、S11−17及びステップS21、S23、
S25での処理、図5に示すステップS28での処理が
固有情報検出手段に対応し、図3に示すステップS2
2、23での処理、図5に示すステップS29及び図4
に示す処理が推定演算手段に対応する。
In each of the above examples, step S shown in FIG.
1-S4, S11-17 and steps S21, S23,
The processing in S25 and the processing in step S28 shown in FIG. 5 correspond to the unique information detecting means, and the processing in step S2 shown in FIG.
2 and 23, step S29 shown in FIG. 5 and FIG.
Corresponds to the estimation calculating means.

【0054】[0054]

【発明の効果】以上、説明してきたように、各請求項記
載の本願発明によれば、自車両の前方の走行路の設計条
件から定まる固有情報に基づいて前方走行路の形状が推
定されるので、雨、霧等の悪条件下であっても、また、
特に遠方を撮影することなく、車両前方の比較的広い範
囲の走行路の曲がり形状を推定できるようになる。
As described above, according to the present invention, the shape of the front running road is estimated based on the unique information determined from the design conditions of the running road ahead of the own vehicle. Therefore, even under bad conditions such as rain and fog,
In particular, it is possible to estimate a curved shape of a traveling path in a relatively wide range in front of the vehicle without photographing a distant place.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の実施の一形態に係る走行路形状推定装
置のハードウエア構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration of a traveling road shape estimation device according to an embodiment of the present invention.

【図2】車両が走行するカーブ路の例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a curved road on which a vehicle travels.

【図3】カーブ路の形状を推定するための処理の手順を
示すフローチャート(その1)である。
FIG. 3 is a flowchart (part 1) illustrating a procedure of a process for estimating a shape of a curved road;

【図4】カーブ路の形状を推定するための処理の手順を
示すフローチャート(その2)である。
FIG. 4 is a flowchart (part 2) illustrating a procedure of a process for estimating a shape of a curved road;

【図5】直進区間において前方カーブ路の形状を推定す
るための処理の手順を示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a procedure of a process for estimating a shape of a forward curved road in a straight traveling section.

【図6】図5に示す手順における緩和パラメータの推定
処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
6 is a flowchart showing a detailed procedure of a relaxation parameter estimation process in the procedure shown in FIG.

【図7】カーブ路の形状の例を示す図でる。FIG. 7 is a diagram showing an example of the shape of a curved road.

【図8】前方道路データの座標変換を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing coordinate conversion of forward road data.

【図9】図5に示す手順における緩和パラメータの推定
処理の他の詳細な手順を示すフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart illustrating another detailed procedure of estimating a relaxation parameter in the procedure shown in FIG. 5;

【図10】カーブ路の形状の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the shape of a curved road.

【図11】車両座標系での各点の関係を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a relationship between points in a vehicle coordinate system.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 制御装置 11 ヨーレートセンサ 12 車輪速センサ 13 カメラ 14 レジスタ 20 ナビゲーション装置 21 DGPS 22 地図情報読みだしユニット Reference Signs List 10 control device 11 yaw rate sensor 12 wheel speed sensor 13 camera 14 register 20 navigation device 21 DGPS 22 map information reading unit

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 FI G08G 1/16 G06F 15/62 380 // G05D 1/02 15/70 350M ──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code FI G08G 1/16 G06F 15/62 380 // G05D 1/02 15/70 350M

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】自車両の走行位置を検出する位置検出手段
と、 位置検出手段にて検出された位置より前方の走行路の設
計条件から定まる固有情報を検出する固有情報検出手段
と、 固有情報検出手段にて検出された固有情報に基づいて位
置検出手段にて検出された位置より前方の走行路の形状
を表す情報を演算する推定演算手段とを備えた走行路形
状推定装置。
1. A position detecting means for detecting a traveling position of a host vehicle, a characteristic information detecting means for detecting characteristic information determined from a design condition of a traveling path ahead of a position detected by the position detecting means, and a characteristic information. A travel path shape estimating device comprising: an estimation operation means for calculating information representing a shape of a travel path ahead of a position detected by the position detection means based on the unique information detected by the detection means.
【請求項2】請求項1記載の走行路形状推定装置におい
て、 上記固有情報検出手段は、位置検出手段にて検出される
走行位置での走行路の形状を検出する形状検出手段と、 位置検出手段にて検出される走行位置と形状検出手段に
て検出された走行路の形状とに基づいて上記固有情報を
演算する固有情報演算手段とを備えた走行路形状推定装
置。
2. The travel path shape estimating device according to claim 1, wherein said unique information detection means detects a shape of the travel path at a travel position detected by the position detection means, and a position detection means. A travel path shape estimating device comprising: a unique information calculation means for calculating the unique information based on the travel position detected by the means and the shape of the travel path detected by the shape detection means.
【請求項3】請求項1記載の走行路形状推定装置におい
て、 上記固有情報検出手段は、位置検出手段にて検出される
位置より前方の走行路を含む地図情報から得られる当該
走行路の形状に基づいて上記固有情報を演算する固有情
報演算手段を備えた走行路形状推定装置。
3. The travel path shape estimating device according to claim 1, wherein said unique information detection means is configured to obtain a shape of the travel path obtained from map information including a travel path ahead of a position detected by the position detection means. A travel path shape estimating device comprising a unique information calculating means for calculating the unique information based on the information.
【請求項4】自車両の走行位置を検出する位置検出手段
と、 位置検出手段にて検出される走行位置が直進路部分であ
るか、カーブ路部分であるかを判定する判定手段と、 判定手段が直進路部分であると判定したときに、位置検
出手段にて検出される位置より前方の走行路を含む地図
情報から得られる走行路の形状に基づいて当該走行路の
設計条件から定まる固有情報を演算する第一の固有情報
演算手段と、 第一の固有情報演算手段にて得られた固有情報に基づい
て位置検出手段にて検出された位置より前方のカーブ路
部分の形状を表す情報を演算する第一の推定演算手段
と、 判定手段がカーブ路部分であると判定したときに、位置
検出手段にて検出される走行位置での走行路の形状を検
出する形状検出手段と、 位置検出手段にて検出される走行位置と形状検出手段に
て検出された走行路の形状とに基づいて当該走行路の設
計条件から定まる固有情報を演算する第二の固有情報演
算手段と、 第二の固有情報演算手段にて得られた固有情報に基づい
て位置検出手段にて検出された位置より前方の走行路の
形状を表す情報を演算する第二の推定演算手段とを備え
た走路形状推定装置。
4. Position detecting means for detecting the running position of the vehicle, determining means for determining whether the running position detected by the position detecting means is a straight road portion or a curved road portion. When the means is determined to be a straight path portion, a unique characteristic determined from the design conditions of the travel path based on the shape of the travel path obtained from the map information including the travel path ahead of the position detected by the position detection means. First unique information calculating means for calculating information; and information representing a shape of a curved road portion ahead of the position detected by the position detecting means based on the unique information obtained by the first unique information calculating means. First shape calculation means for calculating the shape of the travel road at the travel position detected by the position detection means when the determination means determines that it is a curved road portion; Detected by the detection means A second unique information calculating means for calculating unique information determined from design conditions of the travel path based on the travel position and the shape of the travel path detected by the shape detection means; A traveling path shape estimating device comprising: a second estimating means for computing information representing the shape of the traveling path ahead of the position detected by the position detecting means based on the obtained unique information.
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Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004078334A (en) * 2002-08-12 2004-03-11 Nissan Motor Co Ltd Traveling route generation device
JP2005214839A (en) * 2004-01-30 2005-08-11 Aisin Aw Co Ltd Road shape estimation device
JP2006027532A (en) * 2004-07-20 2006-02-02 Aisin Seiki Co Ltd Lane travel support device for vehicle
DE10114412C5 (en) * 2001-03-23 2006-07-06 Audi Ag A method of generating a road network map and method and apparatus for controlling vehicle systems in a vehicle
JP2007516906A (en) * 2003-12-24 2007-06-28 オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド Road curvature estimation system
JP2008012975A (en) * 2006-07-04 2008-01-24 Xanavi Informatics Corp Vehicle traveling control system
JP2008171088A (en) * 2007-01-09 2008-07-24 Murata Mach Ltd Traveling vehicle system
WO2012137355A1 (en) * 2011-04-08 2012-10-11 トヨタ自動車株式会社 Driving assistance system
WO2012137354A1 (en) 2011-04-08 2012-10-11 トヨタ自動車株式会社 Road shape inferring system
KR20130077074A (en) * 2011-12-29 2013-07-09 경희대학교 산학협력단 Lane departure system based on differential global positioning system and method for controlling the same
JP2013530435A (en) * 2010-04-20 2013-07-25 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング How to find roadway transitions for automobiles
JP2015042951A (en) * 2013-08-26 2015-03-05 アルパイン株式会社 Corner information providing device and corner information providing method
JP2015074425A (en) * 2013-10-11 2015-04-20 日産自動車株式会社 Steering controller and steering control method
WO2017017705A1 (en) * 2015-07-24 2017-02-02 日産自動車株式会社 Host-position estimation device and host-position estimation method
CN109387209A (en) * 2017-08-02 2019-02-26 北京搜狗科技发展有限公司 A kind of route planning method and device
CN111696170A (en) * 2020-06-05 2020-09-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 Map drawing method, map drawing device, map drawing equipment and map drawing medium
CN112987717A (en) * 2020-12-30 2021-06-18 东风汽车集团有限公司 Method and system for identifying vehicle ramp and curve
CN114518123A (en) * 2022-02-24 2022-05-20 高德软件有限公司 Information processing method

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10114412C5 (en) * 2001-03-23 2006-07-06 Audi Ag A method of generating a road network map and method and apparatus for controlling vehicle systems in a vehicle
JP2004078334A (en) * 2002-08-12 2004-03-11 Nissan Motor Co Ltd Traveling route generation device
JP2007516906A (en) * 2003-12-24 2007-06-28 オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド Road curvature estimation system
JP2012131495A (en) * 2003-12-24 2012-07-12 Automotive Systems Lab Inc Road curvature estimation system
JP4576844B2 (en) * 2004-01-30 2010-11-10 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Road shape estimation device
EP1559994A3 (en) * 2004-01-30 2006-10-04 Aisin Aw Co., Ltd. Apparatus for predicting road shape and method of calculating a clothoid curve
US7555385B2 (en) 2004-01-30 2009-06-30 Aisin Aw Co., Ltd. Apparatus for predicting road shape
JP2005214839A (en) * 2004-01-30 2005-08-11 Aisin Aw Co Ltd Road shape estimation device
JP4576914B2 (en) * 2004-07-20 2010-11-10 アイシン精機株式会社 Vehicle lane travel support device
JP2006027532A (en) * 2004-07-20 2006-02-02 Aisin Seiki Co Ltd Lane travel support device for vehicle
JP2008012975A (en) * 2006-07-04 2008-01-24 Xanavi Informatics Corp Vehicle traveling control system
JP2008171088A (en) * 2007-01-09 2008-07-24 Murata Mach Ltd Traveling vehicle system
JP2013530435A (en) * 2010-04-20 2013-07-25 コンティ テミック マイクロエレクトロニック ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング How to find roadway transitions for automobiles
US10776634B2 (en) 2010-04-20 2020-09-15 Conti Temic Microelectronic Gmbh Method for determining the course of the road for a motor vehicle
CN103459227A (en) * 2011-04-08 2013-12-18 丰田自动车株式会社 Road shape inferring system
WO2012137355A1 (en) * 2011-04-08 2012-10-11 トヨタ自動車株式会社 Driving assistance system
WO2012137354A1 (en) 2011-04-08 2012-10-11 トヨタ自動車株式会社 Road shape inferring system
US20140025227A1 (en) * 2011-04-08 2014-01-23 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road shape estimating system
JPWO2012137355A1 (en) * 2011-04-08 2014-07-28 トヨタ自動車株式会社 Driving support system
JPWO2012137354A1 (en) * 2011-04-08 2014-07-28 トヨタ自動車株式会社 Road shape estimation system
JP5794298B2 (en) * 2011-04-08 2015-10-14 トヨタ自動車株式会社 Driving support system
KR20130077074A (en) * 2011-12-29 2013-07-09 경희대학교 산학협력단 Lane departure system based on differential global positioning system and method for controlling the same
JP2015042951A (en) * 2013-08-26 2015-03-05 アルパイン株式会社 Corner information providing device and corner information providing method
JP2015074425A (en) * 2013-10-11 2015-04-20 日産自動車株式会社 Steering controller and steering control method
WO2017017705A1 (en) * 2015-07-24 2017-02-02 日産自動車株式会社 Host-position estimation device and host-position estimation method
JPWO2017017705A1 (en) * 2015-07-24 2018-02-22 日産自動車株式会社 Self-position estimation apparatus and self-position estimation method
US10289120B2 (en) 2015-07-24 2019-05-14 Nissan Motor Co., Ltd. Self-position estimation device and self-position estimation method
CN109387209A (en) * 2017-08-02 2019-02-26 北京搜狗科技发展有限公司 A kind of route planning method and device
CN111696170A (en) * 2020-06-05 2020-09-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 Map drawing method, map drawing device, map drawing equipment and map drawing medium
CN111696170B (en) * 2020-06-05 2023-07-04 百度在线网络技术(北京)有限公司 Map drawing method, device, equipment and medium
CN112987717A (en) * 2020-12-30 2021-06-18 东风汽车集团有限公司 Method and system for identifying vehicle ramp and curve
CN114518123A (en) * 2022-02-24 2022-05-20 高德软件有限公司 Information processing method
CN114518123B (en) * 2022-02-24 2024-06-11 高德软件有限公司 Information processing method

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