JPWO2015156097A1 - 衝突防止装置 - Google Patents
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Abstract
Description
このセンサにより得られた情報から運行を支援する技術については多くの論文、特許文献等で挙げられており、それらを実現する装置及び方法については様々な提案がなされている。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1に係る衝突防止装置の構成を示す図である。以下の各実施の形態では、本発明の衝突防止装置を自動車に適用した場合について説明する。
衝突防止装置は、自車(移動体)50に搭載され、自車50とその周囲に存在する他車(目標)60の運動を予測して、自車50と他車60との衝突を回避するものである。この衝突防止装置は、図1に示すように、目標観測センサ1、目標観測値データ記憶部2、目標追尾部3、目標追尾データ記憶部4、目標運動予測部5、目標間衝突可能性推定部6、目標運動再予測部7、自機運動センサ8、自機運動データ記憶部9、自機運動予測部10、自機衝突可能性推定部11、制動判断部12、自動ブレーキ部13及び警告発生部14から構成されている。
なお、目標間衝突可能性推定部6により他車60同士の衝突可能性がないと推定された場合、又は他車60が複数存在しない場合には、目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報がそのまま自機衝突可能性推定部11に出力される。
警告発生部14は、制動判断部12により自車50の制動を要すると判断された場合に、自車50の運転者に対して現時点でブレーキ操作が必要である旨のメッセージの提示や音声の出力を行うものである。
衝突防止装置の処理では、図2に示すように、まず、目標観測センサ1は、自車50の周囲に存在する他車60の観測を定期的に実施し、その観測結果から他車60の位置を算出する(ステップST201、目標観測ステップ)。この目標観測センサ1による観測結果を示す情報(目標観測値データ)は目標観測値データ記憶部2に出力されて記憶される。
なお、運動モデルとして、「減速又は加速しながら右車線又は左車線へ移動するモデル」を加えてもよい。
ここで、Tはサンプリング間隔(目標観測センサ1による直前の観測時刻から現時刻までの経過時間)である。また、Xk−1ハット(+)は1観測時間前の平滑ベクトルである。
ここで、Pk−1(+)は1観測時刻前の平滑誤差共分散行列である。また、Qk−1は駆動雑音共分散行列であり、下式(5)で表される。
ここで、qは事前に設定するパワースペクトル密度のパラメータであり、I2×2は2行2列の単位行列である。
ここで、Hkは観測行列、Rkは目標観測センサ1の観測誤差共分散行列、Γ2(k)は観測雑音の変換行列である。観測値のベクトルが距離及び方位角の極座標上の値で得られる場合、各々は下式(7)〜(9)で表される。
ここで、02×2は2行2列の全要素が0の行列である。また、σRは目標観測センサ1の距離観測誤差標準偏差であり、σByは方位角観測誤差標準偏差である。
ここで、zk(−)は予測観測値であり、下式(11)により計算できる。
また、dはχ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。
ここで、pk,abは運動モデルが(b)から(a)に推移する確率を示す推移確率パラメータである。この推移確率パラメータは(b)と(a)の全ての組み合わせによる推移について定める行列として表現できる。
なお、追尾に要求される正確さの度合いに応じて、上記の運動モデルのフィルタは重み付け混合を行う。
ここで、Kkはフィルタゲインであり、下式(15)により計算できる。
この目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報は目標間衝突可能性推定部6に出力される。
ここで、右辺のthresholdcは事前に設定する閾値パラメータである。左辺は、組み合わせにおける2つの他車60が同一位置となる確率であり、下式(21)に示すように自車50と他車60の特定の位置における同時存在確率密度の位置空間全体に渡る積分である。
なお、xp,1,k(−)とPp,1,k(−)は一方の他車60の予測の中心とその共分散行列であり、xp,2,k(−)とPp,2,k(−)は他方の他車60の予測の中心とその共分散行列である。
この目標間衝突可能性推定部6による他車60同士の衝突可能性を示す情報は目標運動再予測部7に出力される。
結果として、他車60bに対して選択可能な運動モデルは、図5のように減速モデルと右車線移動モデルのいずれかとなる。
右辺の第1項が(c)減速モデルと(d)右車線移動モデルのいずれかに推移するように配分するための行列である。ここでは(c)減速モデルと(d)右車線移動モデルの配分をα:β=0.3:0.6としている。
ここで、V1は他車60aの速度、V2は他車60bの速度、V3は他車60cの速度、R12は他車60aと他車60bとの間の距離、R23は他車60cと他車60bとの間の距離である(図6参照)。
ここで、Φuf,kは自車50の等速度運動を前提として下式(27)で表される。
ここで、Tpは未来予測処理におけるサンプリング間隔である
ここで、Puf,k(+)は現時刻の自車50の運動諸元の推定誤差共分散行列であり、最新の平滑誤差共分散行列を外挿して算出する。また、Quf,kは駆動雑音共分散行列であり、下式(29)で表される。
ここで、右辺のthresholdMは事前に設定する閾値パラメータである。左辺は自車50と他車60が同一位置となる確率であり、下式(31)に示すように自車50と他車60の特定の位置における同時存在確率密度の位置空間全体に渡る積分である。これを数値計算により近似することもできる。
この自機衝突可能性推定部11により推定された自車50と他車60との衝突可能性を示す情報は制動判断部12に出力される。
以上の処理を定期的に繰り返すことにより、自車50の衝突防止対策が常時可能となる。
実施の形態1では、他車60の車線移動モデル(進路変更モデル)を一定数とする場合を示した。それに対し、実施の形態2では、他車60間の位置及び速度に応じて、車線変更の開始時刻を1つ以上設定し、車線移動モデルの数を可変とした場合について示す。
図8はこの発明の実施の形態2に係る衝突防止装置の構成を示す図である。この図8に示す実施の形態2に係る衝突防止装置は、図1に示す実施の形態1に係る衝突防止装置から目標運動予測部5、目標間衝突可能性推定部6及び目標運動再予測部7を取除いて、目標運動予測部15を追加したものである。その他の構成は同様であり、同一の符号を付して異なる部分についてのみ説明を行う。
実施の形態2に係る衝突防止装置の処理では、図9に示すように、まず、目標観測センサ1は、自車50の周囲に存在する他車60の観測を定期的に実施し、その観測結果から他車60の位置を算出する(ステップST901、目標観測ステップ)。この目標観測センサ1による観測結果を示す情報(目標観測値データ)は目標観測値データ記憶部2に出力されて記憶される。
また、上式(2)の推移行列Φk−1は、実施の形態2では他車60の運動モデルとして等速モデルを仮定するため、上式(3)で表される。
そして、残差共分散行列Skを上式(6)に従って算出する。なお、観測値のベクトルが距離及び方位角の極座標上の値で得られる場合、式(6)における観測行列Hk,観測雑音の変換行列Γ2(k)及び目標観測センサ1の観測誤差共分散行列Rkはそれぞれ上式(7)〜(9)で表される。
また、平滑誤差共分散行列は上式(16)で計算される。
ここで、Φ(ConstVel) k,m−1は下式(33)で表される。
ここで、Tpは現時刻から未来におけるサンプリング間隔である。
なお、等速移動予測範囲の予測ベクトルの初期値は下式(34)で表される。
ここで、Qk,m−1は駆動雑音共分散行列であり、下式(36)で表される。
ここで、qは事前に設定するパワースペクトル密度のパラメータであり、I2×2は2行2列の単位行列である。
なお、等速移動予測範囲の予測誤差共分散行列の初期値は下式(37)で表される。
ここで、Φ(Brake) k,m−1及びa(Brake) k,m−1は下式(39),(40)で表される。
ここで、Tpは現時刻から未来におけるサンプリング間隔であり、αは事前に設定する減速の加速度を表す負のスカラーである。
また、減速移動予測範囲の予測ベクトルの初期値は下式(41)で表される。
ここで、Qk,m−1は駆動雑音共分散行列であり、下式(43)で表される。
ここで、qは事前に設定するパワースペクトル密度のパラメータであり、I2×2は2行2列の単位行列である。
また、減速移動予測範囲の予測誤差共分散行列の初期値は下式(44)で表される。
ここで、R12は他車60bと他車60aとの車間であり、V2は他車60bの速度であり、V1は他車60aの速度である(図6参照)。
この条件による車線変更開始時刻の設定の一例を図11に示す。この図11では、TTCが2秒以上3秒未満の場合であり、車線変更開始時刻が0秒〜1.5秒の4通り設定され、それによって4通りの車線移動予測範囲が生成されることを表している。
ここで、nは1以上N以下の整数とし、Nは下式(47)で計算する。
ここで、Φ(Steer,n) k,m−1は下式(49)で表される。
ここでΦ(ConstVel) k,m−1は等速モデルを表す行列であり、Φ(Steer) k,m−1は時刻k+mより車線移動を開始する車線移動モデルに応じて設定される行列である。
また、車線移動予測範囲上の予測ベクトルの初期値は下式(50)で表される。
ここで、Qk,m−1は駆動雑音共分散行列であり、下式(52)で表される。
ここで、qは事前に設定するパワースペクトル密度のパラメータであり、I2×2は2行2列の単位行列である。
また、車線移動予測範囲の予測誤差共分散行列の初期値は下式(53)で表される。
ここで、Mは2つの移動予測範囲が同一位置となる確率であり、下式(55)より表される。
また、x(l) k,mは他車60の周辺車両lの現時刻kからm秒後の移動予測範囲であり、下式(56),(57)より計算する。
ここで、x(l) k(+)は現時刻における他車60の周辺車両lの平滑ベクトルとする。
また、P(l) k,mは他車60の周辺車両lの現時刻kからm秒後の予測誤差共分散行列であり、下式(58),(59)より計算する。
ここで、P(l) k(+)は現時刻における他車60の周辺車両lの平滑誤差共分散行列である。
ここで、等速移動予測範囲の信頼度を上式(54)とした場合、減速移動予測範囲の信頼度も同様に下式(60)で表される。
ここで、等速移動予測範囲の信頼度を上式(54)とした場合、車線移動予測範囲Aの信頼度も同様に下式(63)で表される。
ここで、bp,kは他車60bのいずれかの移動予測範囲の信頼度であり、BkはステップST1201,1202,1206で算出された信頼度の総和とする。
例えば、ある車線移動予測範囲Aの相対信頼度が0.6であった場合、「他車60bは60%の可能性で車線移動予測範囲Aの運動をする」と予測する。
ここで、xp,k及びPp,kは相対信頼度βp,kに対応する他車60bの移動予測範囲及び予測誤差共分散行列である。また、thresholdMは事前に設定する閾値パラメータである。
この自機衝突可能性推定部11bにより推定された自車50と他車60との衝突可能性を示す情報は制動判断部12に出力される。
以上の処理を定期的に繰り返すことにより、自車50の衝突防止対策が常時可能となる。
実施の形態2では、他車60の周囲の空間の空き状況に応じて、車線変更の開始時刻を1つ以上設定し、車線移動モデル(進路変更モデル)の数を可変とする場合について示した。それに対し、実施の形態3では、他車60の周囲の空間の空き状況に応じて、減速モデルのパラメータ及び車線移動モデルのパラメータをそれぞれ1つ以上設定する場合について示す。
図14はこの発明の実施の形態3に係る衝突防止装置の構成を示す図である。この図14に示す実施の形態3に係る衝突防止装置は、図8に示す実施の形態2に係る衝突防止装置に減速パラメータ設定部157を追加し、減速予測部152を複数設け、進路変更開始時刻設定部153を進路変更パラメータ設定部158に変更したものである。その他の構成は同様であり、同一の符号を付して異なる部分についてのみ説明を行う。
また、減速予測部152は、減速パラメータ設定部157により設定された対応するパラメータを用いて減速モデルを仮定し、他車60の移動予測範囲(減速移動予測範囲)を算出する。
また、進路変更予測部154は、進路変更パラメータ設定部158により設定された対応するパラメータを用いて車線移動モデルを仮定し、他車60の移動予測範囲(車線移動予測範囲)を算出する。
また、進路変更パラメータ設定部158により設定される車線移動モデルのパラメータは、例えば、現時刻から何秒後に車線変更を開始するかを示す車線変更開始時刻、車線に対してどの程度の角度で車線変更するかを示す車線変更角度(進路変更角度)、車線変更を開始する前にどの程度加速又は減速するかを示す車線変更前加速度、車線変更中にどの程度加速又は減速するかを示す車線変更中加速度、車線変更を終えた後にどの程度加速又は減速するかを示す車線変更後加速度が挙げられる。
Claims (7)
- 自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標を観測する目標観測センサと、
前記目標観測センサによる観測結果に基づいて、前記目標を追尾する目標追尾部と、
前記目標追尾部による追尾結果に基づいて、前記目標の移動予測範囲を算出する目標運動予測部と、
前記目標が複数存在する場合に、前記目標運動予測部により算出された前記目標の移動予測範囲の重なりから、当該目標同士の衝突可能性を推定する目標間衝突可能性推定部と、
前記目標間衝突可能性推定部により前記目標同士の衝突可能性があると推定された場合に、衝突を回避するような当該目標の移動予測範囲を再算出する目標運動再予測部と、
前記移動体の運動を観測する自機運動センサと、
前記自機運動センサによる観測結果に基づいて、前記移動体の移動予測範囲を算出する自機運動予測部と、
前記目標運動予測部又は前記目標運動再予測部により算出された前記目標同士の衝突可能性のない当該目標の移動予測範囲と、前記自機運動予測部により算出された前記移動体の移動予測範囲との重なりから、当該移動体と当該目標との衝突可能性を推定する自機衝突可能性推定部と
を備えた衝突防止装置。 - 前記目標運動再予測部は、前記目標が衝突を回避するように行う運動の選択において、当該目標の周囲の空間の空き状況に応じて当該運動に対する重み付けを行う
ことを特徴とする請求項1記載の衝突防止装置。 - 前記目標運動再予測部は、前記目標が衝突を回避するように行う運動の選択において、当該目標が直進運動を優先するように当該運動に対する重み付けを行う
ことを特徴とする請求項1記載の衝突防止装置。 - 自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標を観測する目標観測センサと、
前記目標観測センサによる観測結果に基づいて、前記目標を追尾する目標追尾部と、
前記目標追尾部による追尾結果に基づいて、前記目標同士の位置及び速度から運動モデルを設定して当該目標の移動予測範囲及び当該移動予測範囲の信頼度を算出する目標運動予測部と、
前記移動体の運動を観測する自機運動センサと、
前記自機運動センサによる観測結果に基づいて、前記移動体の移動予測範囲を算出する自機運動予測部と、
前記目標運動予測部により算出された前記目標の移動予測範囲と、前記自機運動予測部により算出された前記移動体の移動予測範囲との重なり、及び当該目標の移動予測範囲の信頼度から、当該移動体と当該目標との衝突可能性を推定する自機衝突可能性推定部と
を備えた衝突防止装置。 - 前記目標運動予測部は、前記目標の周囲の空間の空き状況に応じて、前記目標の運動モデルである進路変更モデルでの進路変更の開始時刻を1つ以上設定する
ことを特徴とする請求項4記載の衝突防止装置。 - 前記目標運動予測部は、前記目標の周囲の空間の空き状況に応じて、前記目標の運動モデルである減速モデルでの加速度を1つ以上設定する
ことを特徴とする請求項4記載の衝突防止装置。 - 前記目標運動予測部は、前記目標の周囲の空間の空き状況に応じて、前記目標の運動モデルである進路変更モデルでの加速度及び進路変更角度を1つ以上設定する
ことを特徴とする請求項4記載の衝突防止装置。
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