JPWO2019167519A1 - ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両 - Google Patents

ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両 Download PDF

Info

Publication number
JPWO2019167519A1
JPWO2019167519A1 JP2020502877A JP2020502877A JPWO2019167519A1 JP WO2019167519 A1 JPWO2019167519 A1 JP WO2019167519A1 JP 2020502877 A JP2020502877 A JP 2020502877A JP 2020502877 A JP2020502877 A JP 2020502877A JP WO2019167519 A1 JPWO2019167519 A1 JP WO2019167519A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
recognition
vehicle
unit
cognitive
information
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.)
Granted
Application number
JP2020502877A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6912651B2 (ja
Inventor
孝一 照井
孝一 照井
工藤　真
真 工藤
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.)
Hitachi Astemo Ltd
Original Assignee
Hitachi Automotive Systems Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Automotive Systems Ltd filed Critical Hitachi Automotive Systems Ltd
Publication of JPWO2019167519A1 publication Critical patent/JPWO2019167519A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6912651B2 publication Critical patent/JP6912651B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/411—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity
    • G01S7/412—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity based on a comparison between measured values and known or stored values
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/09623—Systems involving the acquisition of information from passive traffic signs by means mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

例えば高速道路における自動運転において、同じ場所で無駄な減速等の処理をしないように制御可能とするノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両を提供する。ノイズキャンセル学習装置１４の検知判断処理部１４３は、認知物体及び自車位置情報と関連付けて、認知物体を判断物体として情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させておき、自車位置推定部１４２で推定された自車１の位置に基づいて、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体と情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させた判断物体とが一致しているか否かを判断して、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体の正否を判断する。

Description

本発明は、ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両に係り、同じ場所で無駄な減速等の処理をしないように制御可能とするノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両に関する。
例えば、高速道路における自動運転では、200m先の路上落下物を検知する必要がある。
200m先の路上落下物の検知は、車載カメラでの認識の場合、図１０のような路面の傷や補修跡などを誤認識しやすく、このようなノイズの除去が課題となっている。
一方、ミリ波レーダを用いる場合も、素材によって電波反射強度が異なるため、例えば、図１１のような橋の継ぎ目の金属部を凸と誤認識することがある。
自動運転レベル3以上では、運転の権限は車両側にあるため、疑わしき物体を検知した際は、安全のために減速・回避を行う必要があり、ノイズとなり得る物体や路面模様が多い場所では、高速道路であっても高速走行が難しいという課題がある。
上記した路上障害物に関する情報を検知するシステムの一例として、例えば特許文献１では、道路上に存在する障害物に関する情報を安全かつ迅速に他の車両に通知することを可能とする道路通信システム、移動体装置、及び、移動体装置の情報処理方法が開示されている。
例えば、特許文献１に記載の道路通信システムは、車両に搭載された移動体装置と、道路上またはその近傍に配置された路側装置と、路側装置を管理する中央管理装置と、を有し、移動体装置は、道路を含む画像を撮像する撮像手段と、撮像手段によって撮像された画像を解析し、道路上の物体を検出する解析手段と、解析手段によって検出された物体が障害物であるか否かを判定する判定手段と、判定手段によって障害物であると判定された場合には、当該障害物に関する情報を記憶する記憶手段と、を有し、路側装置は、移動体装置の記憶手段に記憶されている障害物に関する情報を取得する取得手段と、取得手段によって取得された障害物に関する情報を中央管理装置に送信する送信手段と、を有し、中央管理装置は、路側装置の送信手段によって送信された障害物に関する情報を受信する受信手段と、受信手段によって受信された障害物に関する情報またはこれに関連する情報を呈示する呈示手段と、を有する。
特開２００７−３２３１１７号公報
上記特許文献１に記載の従来技術では、センサでとらえた情報を中央管理装置を通して共有するため、人手で実施していた情報の更新に比べて、迅速に情報(状況)の共有が可能であるものの、現在存在している物体の真の情報を共有するのみである。そのため、前記のように、路面の傷や補修跡などを路上落下物等の制御対象物と誤認知した場合、その情報が真の情報として共有されてしまい、次回その場所と同じ場所を走行する際に、無駄な減速等の処理が発生する可能性がある。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、例えば高速道路における自動運転において、同じ場所で無駄な減速等の処理をしないように制御可能とするノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明によるノイズキャンセル学習装置は、自車の位置を推定する自車位置推定部と、前記自車の周囲に存在する対象物を認知対象物として認知するセンサ認識認知部と、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物の正否を判断する検知判断処理部と、前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置を記憶するための情報記憶部とを備え、前記検知判断処理部は、前記認知対象物及び前記自車の位置と関連付けて、前記認知対象物を判断対象物として前記情報記憶部に記憶させておき、前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置に基づいて、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物とが一致しているか否かを判断して、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物の正否を判断することを特徴とする。
また、本発明による車両は、前記ノイズキャンセル学習装置と、地図情報を配信する地図配信ユニットと、位置情報を受信する位置情報受信装置と、前記自車に搭載され、前記自車の周囲を認識するセンサと、前記ノイズキャンセル学習装置で生成された車両制御情報に基づいて、前記自車の走行状態を制御する車両制御装置と、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、ノイズキャンセル学習装置の検知判断処理部は、認知対象物及び自車の位置と関連付けて、認知対象物を判断対象物として情報記憶部に記憶させておき、自車位置推定部で推定された自車の位置に基づいて、センサ認識認知部で認知された認知対象物と情報記憶部に記憶させた判断対象物とが一致しているか否かを判断して、センサ認識認知部で認知された認知対象物の正否を判断する。すなわち、路上落下物等の制御対象物と誤認知した対象物(路面の傷や補修跡等)をその位置情報と共に車両に記憶させておき、次回その場所と同じ場所を走行する際にその記憶情報を用いて走行制御できるので、次回同じ場所では無駄な減速等の処理をしないように当該車両を制御することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明に係るノイズキャンセル学習装置の第１実施形態を搭載した車両の概略構成図。 図１に示すノイズキャンセル学習装置の動作フロー図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの一例を示す図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの他例を示す図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの他例を示す図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの他例を示す図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの他例を示す図。 ノイズキャンセル学習装置の情報記憶部に格納されるデータテーブルの他例を示す図。 本発明に係るノイズキャンセル学習装置の第２実施形態を搭載した車両の概略構成図。 路面の傷や補修跡の一例。 橋の継ぎ目の金属部の一例。
以下、本発明の実施形態に関して図面を用いて説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明に係るノイズキャンセル学習装置の第１実施形態を搭載した車両の概略構成図である。
図示実施形態の車両１には、センサa1１１、センサa2１２、センサan１３、ノイズキャンセル学習装置１４、地図配信ユニット１５、位置情報受信装置１６、車両制御装置１７、GPSアンテナ２が搭載され、ノイズキャンセル学習装置１４には、センサ認識認知部１４１、自車位置推定部１４２、検知判断処理部１４３、情報記憶部１４４が備えられている。
センサa1１１、センサa2１２、センサan１３は、例えば、車両(自車)１の前方200m以上検知可能なカメラやレーダ等で構成され、当該センサa1１１、センサa2１２、センサan１３にて、車両１の周囲を認識し、所定の周期にて、ノイズキャンセル学習装置１４のセンサ認識認知部１４１に認識結果を送信する。
センサ認識認知部１４１では、それぞれのセンサa1１１、センサa2１２、センサan１３で認識した結果から、自車１の周囲に存在する対象物としての物体(歩行者、自転車、バイク、車両等)、及び、物体までの距離を認知する(以下、認知した物体及び物体までの距離をまとめて、物体情報もしくは認知情報ということがある)。詳しくは、センサ認識認知部１４１では、それぞれのセンサa1１１、センサa2１２、センサan１３で認識した認識結果を認識パタンと照合し、その認識パタンと一致する物体(対象物)を認知物体(認知対象物)として認知するとともに、その認知物体(認知対象物)までの距離を認知する。
一方、地図配信ユニット１５は、地図情報を配信するためのものであり、位置情報受信装置１６は、GPS等の位置情報を受信するためのものである。
ノイズキャンセル学習装置１４の自車位置推定部１４２では、地図配信ユニット１５に格納されている地図情報と、GPSアンテナ２を通して位置情報受信装置１６にて所定の周期で受信した車両１の位置情報から、自車位置を推定する。
ノイズキャンセル学習装置１４の検知判断処理部１４３は、ノイズキャンセル学習装置１４の情報記憶部１４４に記憶されているデータテーブル(後で詳述)を読み出し、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報に一致する情報が格納されているか否かを判断する。一致する情報(データ)がない場合、検知判断処理部１４３は、センサ認識認知部１４１で認知された物体情報に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
一方、一致する情報(データ)がある場合、検知判断処理部１４３は、情報記憶部１４４から読み出したデータテーブルに記憶されている物体までの距離、及び、その時の認識パタンと、センサ認識認知部１４１で認知した物体までの距離、及び、物体の認識パタンを比較する。比較結果が一致しない場合、センサ認識認知部１４１で認知された物体情報に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。また、比較結果が一致した場合、データテーブルに記憶されている判断物体(後で詳述)に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
上記で述べた車両制御情報は、認知・検知された物体を回避する必要がある場合(例えば、物体が、歩行者、自転車、バイク、車両、路上落下物等である場合)には、車線変更を含む物体を回避する軌道を実現するためのステアリング、アクセル、ブレーキ制御情報として車両制御装置１７に出力され、認知・検知された物体を回避せずに走行可能な場合(例えば、物体が、路面の傷や補修跡、橋の継ぎ目の金属部等である場合)には、これまでの制御を維持するためのステアリング、アクセル、ブレーキを制御するための情報として車両制御装置１７に出力される。
車両制御装置１７は、ノイズキャンセル学習装置１４の検知判断処理部１４３から送信された車両制御情報に基づき、当該車両１のステアリング、アクセル、ブレーキ等を制御して、当該車両１の走行状態(減速・回避等)を(自動的に)制御する。
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの前記検知判断処理部１４３による作成・更新に関して、図２、図３を用いて説明する。なお、以下の動作は、所定の周期にて実行されるようになっている。
図２に示すように、ステップＳ１０１で、ノイズキャンセル学習装置１４は、動作を開始する。
ステップＳ１０２にて、センサ認識認知部１４１は、それぞれのセンサa1１１、センサa2１２、センサan１３で認識した結果(センサ認識結果)から、自車１の周囲に存在する対象物としての物体(歩行者、自転車、バイク、車両等)、及び、物体までの距離を認知する。
ステップＳ１０３にて、検知判断処理部１４３は、情報記憶部１４４に記憶されている図３記載のデータテーブル(換言すれば、過去の記憶情報)を読み出す。
ステップＳ１０４にて、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報と図３記載のデータテーブルにおける緯度経度が示された位置情報を比較し、自車位置情報とデータテーブルにおける位置情報とが一致する(換言すれば、過去情報が有る)場合には、ステップＳ１０５に進み、一致しない場合には、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０５にて、図３記載のデータテーブルにおけるステップＳ１０４で一致した位置情報における認識パタン、及び、物体までの距離と、センサ認識認知部１４１で認知した物体の認識パタン、及び、物体までの距離とを比較し、それらの認識パタン、及び、物体までの距離が一致する場合には、ステップＳ１０６に進み、一致しない場合には、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０６にて、検知判断処理部１４３は、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体と図３記載のデータテーブルにおける判断物体(後で詳述)を比較し、認知物体と判断対象物とが一致する場合には、ステップＳ１０７に進み、一致しない場合には、ステップＳ１１１に進む。
ステップＳ１０７にて、検知判断処理部１４３は、センサ認識認知部１４１で認知された物体情報(認知情報)に基づき、車両制御情報(つまり、制御信号)を生成し、車両制御装置１７に出力する。
また、ステップＳ１０８にて、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、その時の物体の認識パタン、及び、物体までの距離(これらをまとめて、センサ認識認知部１４１による認知情報ということがある)を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。また、認知物体と同様のものを判断物体としてデータテーブルの別エリアに記憶する(特に、図３のNo.4以降参照)。すなわち、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)等と関連付けて(結び付けて)、認知物体を判断物体としてデータテーブルの別エリアに記憶する。なお、物体を認知した後には、検知判断処理部１４３は、その物体をトラッキングし、テーブル情報のどの情報から移動してきた情報かをたどれるようにトラッキング情報として、自車位置情報や認知物体、判断物体等とともに(関連付けて)情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
ステップＳ１０９にて、検知判断処理部１４３は、図３記載のデータテーブルにおけるトラッキング情報を参照し(換言すれば、認知物体にトラッキング情報が有るか否かを判断し)、認知物体にトラッキング情報が有る場合には、ステップＳ１１０に進み、認知物体にトラッキング情報がない場合には、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。
ステップＳ１１０にて、検知判断処理部１４３は、図３記載のデータテーブルにおけるトラッキング情報上で直前のトラッキング情報における認知物体とセンサ認識認知部１４１で認知された認知物体とを比較し、それらの比較結果が一致する場合には、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。一方で、一致しない場合には、ステップＳ１１２に進む。
ステップＳ１１２にて、検知判断処理部１４３は、図３記載のデータテーブルにおけるトラッキング情報をさかのぼり、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体の情報(認知情報)にて情報記憶部１４４のデータテーブルにおける判断物体の情報(判断情報)を更新し(特に、図３のNo.3以前参照)、その後、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。
ステップＳ１０６にて、認知物体と判断物体とが一致しない場合には、ステップＳ１１１にて、検知判断処理部１４３は、図３記載のデータテーブルにおける判断物体(判断情報)に基づき、車両制御情報(つまり、制御信号)を生成し、車両制御装置１７に出力し、その後、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。
このように、本実施形態では、ノイズキャンセル学習装置１４の検知判断処理部１４３は、認知物体及び自車位置情報と関連付けて、認知物体を判断物体として情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させておき、自車位置推定部１４２で推定された自車１の位置に基づいて、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体と情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させた判断物体とが一致しているか否かを判断して、センサ認識認知部１４１で認知された認知物体の正否を判断する。すなわち、路上落下物等の制御対象物と誤認知した対象物(路面の傷や補修跡等)をその位置情報と共に車両１の情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させておく。より詳しくは、誤認知した物体を認知した自車位置の情報と物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶させ、且つ正しい認知情報を判断情報として、データテーブルの別エリアに記憶させておき、次回その場所と同じ場所を走行する際にその記憶情報を用いて走行制御できるので、次回同じ場所では無駄な減速等の処理をしないように当該車両１を制御することが可能となる。
また、本実施形態では、認知情報と判断情報をともに記憶する構成としたが、判断情報のみを記憶することにより、メモリ容量の削減を実現することが可能となる。
＜データテーブルの他例（その１）＞
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの他の構成に関して、図２、図３、図４を用いて説明する。
図４では、図３記載のデータテーブルに加えて、図２におけるステップＳ１０８にて、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体、その時の物体の認識パタン、物体までの距離、及び、物体を認知した時刻を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
これにより、例えば通常時は誤認知しないが、日の出や日の入り時刻等の太陽光の影響により誤認知が発生するような場合のノイズキャンセル処理を実現することが可能となる。(日中や夜間には同場所でも誤認知が発生しない)
＜データテーブルの他例（その２）＞
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの他の構成に関して、図２、図４、図５を用いて説明する。
図５では、図４記載のデータテーブルに加えて、図２におけるステップＳ１０８にて、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体、その時の物体の認識パタン、物体までの距離、物体を認知した時刻、及び、天候を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
これにより、例えば晴れた日中に太陽光の影響により誤認知が発生するような場合のノイズキャンセル処理を実現することが可能となる。(曇りや雨の日には同時刻でも誤認知が発生しない)
なお、図５では、時刻及び天候を記憶する構成としたが、天候のみを記憶しても良いことは勿論である。
＜データテーブルの他例（その３）＞
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの他の構成に関して、図２、図６を用いて説明する。
図６では、図２におけるステップＳ１１０にて、検知判断処理部１４３は、図６記載のデータテーブルにおけるトラッキング情報上で直前のトラッキング情報における認知物体とセンサ認識認知部１４１で認知された認知物体とを比較し、それらの比較結果が一致する場合には、誤検知フラグ"0"を設定し(特に、図６のNo.4以降参照)、その後、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。一方、一致しない場合には、ステップＳ１１２に進む。
図２におけるステップＳ１１２にて、検知判断処理部１４３は、図６記載のデータテーブルにおけるトラッキング情報をさかのぼり、予め設定された誤検知フラグを"1"に更新し(特に、図６のNo.3以前参照)、その後、ステップＳ１１３に進み、処理を終了する。
これにより、メモリ容量の削減を実現することが可能となるとともに、誤検知フラグが設定されているところでは、車両１の制御を行わない等の処理の実現が可能となる。
＜データテーブルの他例（その４）＞
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの他の構成に関して、図７を用いて説明する。
図７は、ある瞬間のみ物体を認知した場合の例である。例えば、高速道路を動物が横切るような場合、その瞬間だけ見える(つまり、センサで認知する)がその後は見えないため、誤認知として制御は行わず、また、次回通行した際にも瞬間的な(横切り的な)誤検知情報として当該車両１の制御を実施することが可能となる。
＜データテーブルの他例（その５）＞
次に、前記情報記憶部１４４に格納されたデータテーブルの他の構成に関して、図８を用いて説明する。
図８では、上記図７とは逆に、ある瞬間のみ物体を不認知した場合の例である。周辺地物等の影響により瞬間的に物体を不認知した例であり、この場合にはトラッキング情報を継続して(特に、図８のNo.5参照)、同一物体として取り扱う。
これにより、瞬間的な不認知に対しても処理を継続することが可能となる。但し、不認知期間がある所定期間だけ継続する場合には、本当に物体がなくなったと判定し(横切り等の誤認知判断と等価)、対応した制御を行う。
［第２実施形態］
次に、本発明の他の実施形態について図９を用いて説明する。
図９は、本発明に係るノイズキャンセル学習装置の第２実施形態を搭載した車両の概略構成図である。図９において、図１と同様の構成要素には同符号を付しており、以下では、図１との相違点について重点的に説明する。
本第２実施形態において、１４５はノイズキャンセル学習装置１４に設けられたデータ送受信部、３は車両１に配備されたデータ送受信用アンテナ、４は車両１の外部に設けられたネットワーク、５は車両１の外部に敷設されたデータセンタ、６は他車両である。
本第２実施形態では、上記第１実施形態と同様、センサa1１１、センサa2１２、センサan１３にて、車両(自車)１の周囲を認識し、所定の周期にて、ノイズキャンセル学習装置１４のセンサ認識認知部１４１に認識結果を送信する。
センサ認識認知部１４１では、それぞれのセンサa1１１、センサa2１２、センサan１３で認識した結果から、自車１の周囲に存在する対象物としての物体(歩行者、自転車、バイク、車両等)、及び、物体までの距離を認知する。
一方、ノイズキャンセル学習装置１４の自車位置推定部１４２では、地図配信ユニット１５に格納されている地図情報と、GPSアンテナ２を通して位置情報受信装置１６にて所定の周期で受信した車両１の位置情報から、自車位置を推定する。
ノイズキャンセル学習装置１４の検知判断処理部１４３は、ノイズキャンセル学習装置１４の情報記憶部１４４に記憶されているデータテーブルを読み出し、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報に一致する情報が格納されているか否かを判断する。一致する情報(データ)がない場合、検知判断処理部１４３は、センサ認識認知部１４１で認知された物体情報に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
一方、一致する情報(データ)がある場合、検知判断処理部１４３は、情報記憶部１４４から読み出したデータテーブルに記憶されている物体までの距離、及び、その時の認識パタンと、センサ認識認知部１４１で認知した物体までの距離、及び、物体の認識パタンを比較する。比較結果が一致しない場合、センサ認識認知部１４１で認知された物体情報に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。また、比較結果が一致した場合、データテーブルに記憶されている判断物体に基づき、自車１の走行制御に使用する車両制御情報を生成し、車両制御装置１７に出力する。その後、検知判断処理部１４３は、自車位置推定部１４２で推定された自車位置情報、センサ認識認知部１４１で認知した物体(認知物体)、及び、物体までの距離等を情報記憶部１４４(のデータテーブル)に記憶する。
上記構成に加えて、本第２実施形態では、ノイズキャンセル学習装置１４のデータ送受信部１４５は、所定の周期にて、データ送受信用アンテナ３を通して、情報記憶部１４４に記憶されているデータテーブル(前記のように誤認識情報を含むデータテーブル)、及び、当該車両１の車両情報を外部に出力・送信する。
データセンタ５は、ネットワーク４経由で、車両１(のデータ送受信部１４５)から送信されたデータテーブル、及び、車両情報を保持し、所定の周期にて、車両１から送信された車両情報に基づき、センサ構成等が車両１と同種の他車両６に前記データテーブルを送信する。なお、センサ構成等が車両１と同種の他車両６からも、前記データテーブルと関連する情報を含むデータテーブルがデータセンタ５に出力・送信され、車両１(のデータ送受信部１４５)は、データ送受信用アンテナ３を通して、所定の周期にて、データセンタ５から前記データテーブルを受信する。
車両１や他車両６は、データセンタ５、ネットワーク４経由で受信したこれらのデータテーブルに基づき、自身が走行したことのない場所・地域においても、データテーブルに含まれる誤認識情報に基づき、不要の認知情報をキャンセルし、車両１や他車両６を適正に制御することが可能となる。
このように、本第２実施形態では、同じセンサ構成等の同種の車両同士が情報を共有することで、初見で適正に走行可能な個所を増加させることができる。
なお、本実施形態では、所定の周期にてセンサ構成等が車両１と同種の他車両６に関してデータを送信する構成に関して説明したが、位置情報に基づき、そのエリアに入った車両にデータテーブルを送信したり、他車両６からのリクエストによりデータテーブルを送信したり、データテーブル及び車両情報を一斉送信し、受信車両側で利用可否を判断する方法でも、得られる効果に変わりはない。
また、本実施形態では、他車両６として、センサ構成(センサa1１１、センサa2１２、センサan１３の構成)が車両１と同種の車両を例示したが、例えば、車両の色、塗料の種類、大きさ、カテゴリー(SUV車やコンパクト車など)等が車両１と同種の車両でも良い。
また、当然ながら、他車両は、一台のみならず、何台でも良い。
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形形態が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１…車両、２…GPSアンテナ、３…データ送受信用アンテナ、４…ネットワーク、５…データセンタ、６…他車両、１１…センサa1、１２…センサa2、１３…センサan、１４…ノイズキャンセル学習装置、１５…地図配信ユニット、１６…位置情報受信装置、１７…車両制御装置、１４１…センサ認識認知部、１４２…自車位置推定部、１４３…検知判断処理部、１４４…情報記憶部、１４５…データ送受信部

Claims (9)

  1. 自車の位置を推定する自車位置推定部と、
    前記自車の周囲に存在する対象物を認知対象物として認知するセンサ認識認知部と、
    前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物の正否を判断する検知判断処理部と、
    前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置を記憶するための情報記憶部とを備え、
    前記検知判断処理部は、前記認知対象物及び前記自車の位置と関連付けて、前記認知対象物を判断対象物として前記情報記憶部に記憶させておき、前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置に基づいて、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物とが一致しているか否かを判断して、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物の正否を判断することを特徴とするノイズキャンセル学習装置。
  2. 前記検知判断処理部は、
    前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置と前記情報記憶部に記憶させた前記自車の位置とが一致しない場合、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記情報記憶部に記憶させた前記認知対象物とが一致しない場合、又は、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記認知対象物及び前記自車の位置と関連付けて前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物とが一致する場合、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物に基づき、前記自車の走行制御に使用する車両制御情報を生成するとともに、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物を前記判断対象物として前記情報記憶部に記憶させ、
    前記自車位置推定部で推定された前記自車の位置と前記情報記憶部に記憶させた前記自車の位置とが一致する場合、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記情報記憶部に記憶させた前記認知対象物とが一致する場合、かつ、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物と前記認知対象物及び前記自車の位置と関連付けて前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物とが一致しない場合、前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物の基づき、前記自車の走行制御に使用する車両制御情報を生成することを特徴とする、請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置。
  3. 前記検知判断処理部は、前記認知対象物をトラッキングしたトラッキング情報を前記認知対象物並びに前記判断対象物と関連付けて前記情報記憶部に記憶させることを特徴とする、請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置。
  4. 前記検知判断処理部は、前記情報記憶部に記憶させた前記認知対象物に前記トラッキング情報が有るか否かを判断し、前記トラッキング情報が有る場合、前記トラッキング情報上で直前のトラッキング情報における認知対象物と前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物とを比較し、比較結果が一致しない場合、前記トラッキング情報をさかのぼり、前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物にて前記情報記憶部に記憶させた前記判断対象物を更新することを特徴とする、請求項３に記載のノイズキャンセル学習装置。
  5. 前記検知判断処理部は、前記情報記憶部に記憶させた前記認知対象物に前記トラッキング情報が有るか否かを判断し、前記トラッキング情報が有る場合、前記トラッキング情報上で直前のトラッキング情報における認知対象物と前記センサ認識認知部で認知された前記認知対象物とを比較し、比較結果が一致しない場合、前記トラッキング情報をさかのぼり、予め設定した誤検知フラグを更新することを特徴とする、請求項３に記載のノイズキャンセル学習装置。
  6. 前記検知判断処理部は、前記認知対象物とともに、前記センサ認識認知部で前記対象物を前記認知対象物として認知した時刻又は天候の少なくとも一方を前記情報記憶部に記憶させることを特徴とする、請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置。
  7. 前記検知判断処理部は、前記認知対象物とともに、前記センサ認識認知部で前記対象物を前記認知対象物として認知するための前記対象物の認識パタン及び該対象物までの距離を前記情報記憶部に記憶させることを特徴とする、請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置。
  8. 前記情報記憶部に記憶された情報を含むデータテーブルを外部に設けられたデータセンタに送信するとともに、前記データセンタから前記自車と同種の他車両における前記データテーブルと関連する情報を受信するデータ送受信部を更に備えることを特徴とする、請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置。
  9. 請求項１に記載のノイズキャンセル学習装置と、
    地図情報を配信する地図配信ユニットと、
    位置情報を受信する位置情報受信装置と、
    前記自車に搭載され、前記自車の周囲を認識するセンサと、
    前記ノイズキャンセル学習装置で生成された車両制御情報に基づいて、前記自車の走行状態を制御する車両制御装置と、を備えることを特徴とする車両。
JP2020502877A 2018-02-27 2019-01-29 ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両 Active JP6912651B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018033312 2018-02-27
JP2018033312 2018-02-27
PCT/JP2019/002849 WO2019167519A1 (ja) 2018-02-27 2019-01-29 ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2019167519A1 true JPWO2019167519A1 (ja) 2021-01-14
JP6912651B2 JP6912651B2 (ja) 2021-08-04

Family

ID=67806061

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020502877A Active JP6912651B2 (ja) 2018-02-27 2019-01-29 ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11429108B2 (ja)
JP (1) JP6912651B2 (ja)
CN (1) CN111742236B (ja)
DE (1) DE112019000468T5 (ja)
WO (1) WO2019167519A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005275723A (ja) * 2004-03-24 2005-10-06 Mitsubishi Electric Corp 監視移動体及び異物検知センサ及び路面維持管理システム
WO2015190050A1 (ja) * 2014-06-10 2015-12-17 株式会社デンソー 運転支援装置
WO2016121688A1 (ja) * 2015-01-29 2016-08-04 日立建機株式会社 運搬用車両の障害物検出装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4923736B2 (ja) 2006-05-30 2012-04-25 株式会社Ｊｖｃケンウッド 道路通信システムおよび道路通信方法
JP4569837B2 (ja) * 2007-03-30 2010-10-27 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 地物情報収集装置及び地物情報収集方法
CN106463064B (zh) * 2014-06-19 2020-06-26 日立汽车系统株式会社 物体识别装置和使用该物体识别装置的车辆行驶控制装置
JP6082415B2 (ja) * 2015-03-03 2017-02-15 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
US10229363B2 (en) * 2015-10-19 2019-03-12 Ford Global Technologies, Llc Probabilistic inference using weighted-integrals-and-sums-by-hashing for object tracking
JP6239047B1 (ja) * 2016-06-17 2017-11-29 三菱電機株式会社 物体認識統合装置および物体認識統合方法
CN110162026B (zh) * 2018-02-11 2022-06-21 北京图森智途科技有限公司 一种物体识别系统、方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005275723A (ja) * 2004-03-24 2005-10-06 Mitsubishi Electric Corp 監視移動体及び異物検知センサ及び路面維持管理システム
WO2015190050A1 (ja) * 2014-06-10 2015-12-17 株式会社デンソー 運転支援装置
WO2016121688A1 (ja) * 2015-01-29 2016-08-04 日立建機株式会社 運搬用車両の障害物検出装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019167519A1 (ja) 2019-09-06
CN111742236A (zh) 2020-10-02
US11429108B2 (en) 2022-08-30
JP6912651B2 (ja) 2021-08-04
DE112019000468T5 (de) 2020-10-01
CN111742236B (zh) 2023-07-28
US20210004018A1 (en) 2021-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7098883B2 (ja) 車両の制御方法及び装置
US11313976B2 (en) Host vehicle position estimation device
CN108001457B (zh) 自动车辆传感器控制系统
JP7040374B2 (ja) 物体検出装置、車両制御システム、物体検出方法及び物体検出用コンピュータプログラム
US20160363647A1 (en) Vehicle positioning in intersection using visual cues, stationary objects, and gps
KR102166512B1 (ko) 주변 환경에서 자동차를 정밀 위치 추적하기 위한 방법, 디바이스, 맵 관리 장치 및 시스템
US10679077B2 (en) Road marking recognition device
US11092442B2 (en) Host vehicle position estimation device
JP7173062B2 (ja) 変化点検出装置及び地図情報配信システム
US11738747B2 (en) Server device and vehicle
JP2020506387A (ja) より高度に自動化された、例えば、高度自動化車両（ｈａｆ）をデジタル式位置特定マップで位置特定するための方法
US20200174113A1 (en) Omnidirectional sensor fusion system and method and vehicle including the same
US11541868B2 (en) Vehicle control device and vehicle control method
US6597984B2 (en) Multisensory correlation of traffic lanes
US20230349719A1 (en) Map generation apparatus, map generation program and on-vehicle equipment
US10970870B2 (en) Object detection apparatus
US20220388506A1 (en) Control apparatus, movable object, control method, and computer-readable storage medium
CN110929475B (zh) 对象的雷达简档的注释
US11741718B2 (en) Light interference detection during vehicle navigation
US20210350148A1 (en) Device for determining lane type and method thereof
JP6912651B2 (ja) ノイズキャンセル学習装置、及び、それを備えた車両
EP4116738A1 (en) Radar device and method for classifying objects
US20230177843A1 (en) Object assessment device, storage medium storing computer program for object assessment, and object assessment method
CN111479217B (zh) 隧道内无人驾驶车辆的定位方法、系统和电子设备
US11062610B1 (en) Methods and systems for using parked vehicles to notify rideshare drivers of passenger pickup locations

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200703

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210126

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210217

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: 20210622

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210708

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6912651

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250