KR102611507B1

KR102611507B1 - 주행 지원 방법 및 주행 지원 장치

Info

Publication number: KR102611507B1
Application number: KR1020217003411A
Authority: KR
Inventors: 타다히사 미야가와
Original assignee: 르노 에스.아.에스.
Priority date: 2018-07-04
Filing date: 2018-07-04
Publication date: 2023-12-07
Also published as: US20210262825A1; EP3819594A1; WO2020008221A1; EP3819594A4; CN112673230B; KR20210027458A; JPWO2020008221A1; JP6973964B2; EP3819594B1; CN112673230A

Abstract

센서에 의해 차량의 주위에 존재하는 차선 경계선을 검출하고(S2); 차량의 자기 위치를 산출하며(S1); 자기 위치에 기반하여, 검출한 차선 경계선의 좌표계를 기억 장치에 기억된 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환하고(S3); 상기 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합하여 통합 데이터를 생성하는(S4-S6), 주행 지원 방법에 있어서, 차선 경계선이, 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분의 적어도 한쪽을 포함하도록 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합할 때의 통합 범위를 결정하고(S4); 결정한 통합 범위를 적어도 포함하도록 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 대응시켜서 통합 데이터를 생성한다(S5, S6).

Description

주행 지원 방법 및 주행 지원 장치

본 발명은 주행 지원 방법 및 주행 지원 장치에 관한 것이다.

　특허문헌 1에는, 센서에 의해 취득된 실세계(real world)의 관측 정보와, 주위 환경의 레퍼런스(reference)가 되는 지도 간의 부정합(不整合)을 판정하는 기술이 기재되어 있다.

일본공개특허 특개 2017-181870호 공보

그러나 특허문헌 1에 기재되어 있는 기술에서는, 관측 정보와 지도의 매칭(matching)을 행하는 범위의 도로 형상이 고려되어 있지 않다. 이 때문에, 매칭을 행하는 범위 내의 도로 형상이 직선 또는 일정한 곡률을 지니는 커브뿐이어서 도로 형상에 특징이 없는 경우, 매칭의 차이가 생기는 경우가 있다.

본 발명은 지도 데이터의 도로의 형상 정보와, 센서에 의해 검출된 도로의 형상 정보와의 매칭을 적절히 행할 수 있는 주행 지원 방법 및 주행 지원 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 태양에서는, 센서에 의해 차량의 주위에 존재하는 차선 경계선을 검출하고, 차량의 자기 위치를 산출하며, 자기 위치에 기반하여, 검출한 차선 경계선의 좌표계를 기억장치에 기억된 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환하고, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합하여 통합 데이터를 생성하는, 주행 지원 방법에 있어서 차선 경계선이, 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분의 적어도 한쪽을 포함하도록 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합할 때의 통합 범위를 결정하고, 결정한 통합 범위를 적어도 포함하도록 형상 정보와, 좌표계를 변환한 차선 경계선을 대응시켜서 통합 데이터를 생성한다.

본 발명의 일 태양에 의하면, 지도 데이터의 도로의 형상 정보와, 센서에 의해 검출된 도로의 형상 정보의 매칭을 적절히 행할 수 있는 주행 지원 방법 및 주행 지원 장치를 제공할 수 있다.

나아가, 본 발명의 목적 및 이점은, 특허청구의 범위에 나타낸 요소 및 그 조합을 이용해 구현화되어 달성된다. 전술한 일반적인 내용 및 이하의 상세한 내용의 양자 모두는, 단순한 예시 및 설명이며, 특허청구의 범위와 같이 본 발명을 한정하는 것이 아니라고 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치의 일 예의 개략 구성 예를 보여주는 도면이다.
도 2는 매칭 처리의 일 예의 설명도이다.
도 3은 매칭 결과의 일 예의 설명도이다.
도 4는 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 보여주는 설명도이다.
도 5는 차선 진행 방향의 각도의 산출 처리의 일 예의 설명도이다.
도 6은 차선 진행 방향의 각도의 산출 처리의 일 예의 설명도이다.
도 7은 차선 진행 방향의 각도의 분포를 보여주는 그래프이다.
도 8은 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 보여주는 설명도이다.
도 9는 차선 진행 방향의 각도의 분포를 나타내는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 방법의 일 예의 플로차트(flow chart)이다.
도 11은 통합 범위의 결정 처리의 일 예의 플로차트이다.
도 12는 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 보여주는 설명도이다.
도 13은 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 보여주는 설명도이다.
도 14는 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 보여주는 설명도이다.

이하에 대해, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태를 설명한다. 이하의 도면의 기재에 대해, 동일하거나 유사한 부분에는 동일하거나 유사한 부호를 첩부(貼付)한다.

(주행 지원 장치)

본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치는 차량에 탑재 가능하다(이하, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치가 탑재된 차량을 「자차량(自車輛)」이라고 한다). 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)는, 기억 장치(2), 지구 측위 시스템(GPS) 수신기(GPS 센서)(3), 차량 센서(4), 주위 센서(5), 처리 회로(6), 디스플레이(7), 차량 제어 장치(8) 및 액추에이터(9)를 구비한다. 처리 회로(6)와, 기억 장치(2), GPS 수신기(3), 차량 센서(4), 주위 센서(5), 디스플레이(7) 및 차량 제어 장치(8)는, 컨트롤러 에리어 네트워크(controller area network; CAN) 버스 등의 유선 또는 무선으로 데이터나 신호를 송수신 가능하다.

기억 장치(2)는 예를 들면, 반도체 기억 장치, 자기 기억 장치 또는 광학 기억 장치 등이어도 된다. 기억 장치(2)는 처리 회로(6)에 내장되고 있어도 된다. 기억 장치(2)는 지도 데이터를 기억하는 지도 기억부(10)를 구비한다. 지도 기억부(10)에 기억되고 있는 지도 데이터에는, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)를 통하여 주위 센서(5)에 의해 취득한 점 데이터가 통합된다. 지도 기억부(10)에 기억되어 있는 지도 데이터는, 예를 들면 고정밀도 지도 데이터(이하, 간단히 「고정밀도 지도」라고 함)이어도 된다.

고정밀도 지도는 자동 운전용 지도로서 적합하다. 고정밀도 지도는 내비게이션용 지도 데이터(이하, 간단히 「내비 지도」라고 함)보다도 고정밀도의 지도 데이터이며, 도로 단위의 정보보다도 상세한 차선 단위의 정보를 포함한다. 예를 들면, 고정밀도 지도는 차선 단위의 정보로서 차선 기준선(예를 들면 차선 내 중앙선) 상의 기준점을 나타내는 차선 노드의 정보와, 차선 노드 간 차선 구간 태양을 나타내는 차선 링크의 정보를 포함한다. 차선 노드의 정보는 그 차선 노드의 식별 번호, 위치 좌표, 접속되는 차선 링크 수, 접속되는 차선 링크의 식별 번호를 포함한다. 차선 링크의 정보는 그 차선 링크의 식별 번호, 차선의 종류, 차선의 폭, 차선의 형상, 차선 경계선의 종류, 차선 경계선의 형상, 차선 기준선의 형상 등의 정보를 포함한다.

고정밀도 지도는 차선 상 또는 그 근방에 존재하는 신호기, 정지선, 표지, 건물, 전주(電柱), 연석(緣石), 횡단 보도 등의 지물(地物)의 종류 및 위치 좌표와, 지물의 위치 좌표에 대응하는 차선 노드의 식별 번호 및 차선 링크의 식별 번호 등의, 지물의 정보를 포함한다. 고정밀도 지도는 차선 단위의 노드 및 링크 정보를 포함하고 있어서, 주행 경로에 대해 자차량이 주행하는 차선을 특정 가능하다. 고정밀도 지도는 차선의 연신(延伸) 방향 및 폭 방향에 대한 위치를 표현 가능한 좌표를 지닌다. 고정밀도 지도는 3차원 공간에 대한 위치를 표현 가능한 좌표(예를 들면 경도, 위도 및 고도)를 지니고, 차선이나 상기 지물은 3차원 공간에 대한 형상으로서 기재될 수 있다.

예를 들면, 고정밀도 지도는 차선 경계선을 구성하는 구성 점(경계 점)의 점군(點群) 데이터를 지녀도 된다. 나아가, 주행 지원 장치(1)를 통해서 주위 센서(5)에 의해 취득한 차량 경계선의 데이터와 통합되는 지도 데이터는 반드시 고정밀도 지도가 아니어도 되고, 차선 경계선을 구성하는 구성 점의 점군 데이터를 포함한 지도 데이터이면 된다.

나아가, 주행 지원 장치(1)와는 다른 서버로 지도 데이터의 데이터베이스를 관리하고, 갱신된 지도 데이터의 차분 데이터를, 예를 들면 텔레매틱스 서비스(telematics service)를 통해서 취득하여, 지도 기억부(10)에 기억된 지도 데이터의 갱신을 행하여도 된다. 또, 지도 데이터를 자차량이 주행하고 있는 위치에 맞추고, 차차간 통신(inter-vehicle communication)이나 노차간 통신(road-vehicle communication) 등의 텔레매틱스 서비스에 의해 취득하도록 해도 된다. 텔레매틱스 서비스를 이용함으로써, 자차량에서는, 데이터 용량이 큰 지도 데이터를 지니고 있을 필요가 없어, 메모리의 용량을 억제할 수 있다. 또, 텔레매틱스 서비스를 이용함으로써, 갱신된 지도 데이터를 취득할 수 있어서, 도로 구조의 변화, 공사 현장의 유무 등, 실제의 주행 상황을 정확하게 파악할 수 있다. 또한, 텔레매틱스 서비스를 이용함으로써, 자차량 이외의 복수의 타차량으로부터 수집된 데이터에 기반하여 작성된 지도 데이터를 이용할 수 있어서, 정확한 정보를 파악할 수 있다.

GPS 수신기(3)는 복수의 항법 위성으로부터 전파를 수신하여 자차량의 현재 위치(자기 위치)를 취득하고, 취득한 자차량의 현재 위치를 처리 회로(6)로 출력한다. 또한, GPS 수신기(3) 이외의 다른 전지구형 측위 시스템(GNSS) 수신기를 지녀도 된다.

차량 센서(4)는 자차량의 현재 위치 및 주행 상태(거동(擧動)) 등을 검출하는 센서이다. 차량 센서(4)는 예를 들면 차량 속도 센서, 가속도 센서, 자이로 센서(gyro sensor) 및 요 레이트 센서(yaw rate sensor)이어도 되지만, 차량 센서(4)의 종류 및 개수는 이에 한정되지 않는다. 차량 속도 센서는 자차량의 차륜 속도에 기반하여 차량 속도를 검출하고, 검출된 차량 속도를 처리 회로(6)로 출력하여도 된다. 가속도 센서는, 자차량의 전후(前後) 방향 및 차폭 방향 등의 가속도를 검출하고, 검출된 가속도를 처리 회로(6)로 출력하여도 된다. 자이로 센서는 자차량의 각속도를 검출하고, 검출된 각속도를 처리 회로(6)로 출력하여도 된다. 예를 들면, 요 레이트 센서는 자차량의 중심점을 통과하는 연직축(vertical axis) 주위의 회전 각속도(요 레이트)를 검출하고, 검출된 요 레이트를 처리 회로(6)로 출력하여도 된다.

주위 센서(5)는 자차량의 주위 환경(주위 상황)을 검출하는 센서이다. 주위 센서(5)는 예를 들면 카메라, 레이더 및 통신기 등이어도 되지만, 주위 센서(5)의 종류나 개수는 이에 한정되지 않는다. 주위 센서(5)로서 사용되는 카메라는 예를 들면 CCD 카메라 등이어도 된다. 카메라는 단안(單眼) 카메라이어도 되고, 스테레오 카메라이어도 된다. 카메라는 자차량의 주위 환경을 촬상하고, 촬상 화상으로부터 타차량, 보행자 또는 자전거 등의 물체와 자차량의 상대 위치, 물체와 자차량의 거리, 도로상의 차선 경계선(백선(白線))이나 연석 등의 도로 구조 등을 자차량의 주위 환경의 데이터로서 검출하고, 검출된 주위 환경의 데이터를 처리 회로(6)로 출력한다.

주위 센서(5)로서 사용되는 레이더는 예를 들면 밀리파 레이더나 초음파 레이더, 레이저 레인지 파인더(lazer range finder; LRF) 등이어도 된다. 레이더는, 물체와 자차량의 상대 위치, 물체와 자차량의 거리, 물체와 자차량의 상대속도 등을 자차량의 주위 환경의 데이터로서 검출하고, 검출된 주위 환경의 데이터를 처리 회로(6)로 출력한다.

주위 센서(5)로서 사용되는 통신기는 타차량과의 차차간 통신, 노측기(路側機)와의 노차간 통신, 또는 교통 정보 센터 등과의 통신 등을 행함으로써, 자차량의 자기 위치를 포함한, 자차량의 주위 환경의 데이터를 수신하고, 수신한 주위 환경의 데이터를 처리 회로(6)로 출력하여도 된다. 본 명세서에 대해서는, GPS 수신기(3), 차량 센서(4), 주위 센서(5) 각각을 자차량 주위의 실제(현실) 도로 구조 등을 검출 가능한 센서로서 사용할 수 있다.

처리 회로(6)는 자차량의 주행 지원에 필요한 처리의 산술 논리 연산을 행하는 전자 제어 유닛(ECU) 등의 컨트롤러이다. 예를 들면 처리 회로(6)는 예를 들면, 프로세서, 기억 장치 및 입출력 I/F를 구비하여도 된다. 프로세서는 산술 논리 연산 장치(ALU), 제어 회로(제어 장치), 각종 레지스터 등을 포함한 중앙 연산 처리장치(CPU) 등이나, 이와 등가인 마이크로프로세서이어도 된다. 처리 회로(6)에 내장 또는 외장 되는 기억 장치는 반도체 메모리나 디스크 미디어 등이어도 되며, 레지스터, 캐시 메모리, 주기억 장치로서 사용되는 ROM 및 RAM 등의 기억 매체를 포함하고 있어도 된다. 예를 들면, 처리 회로(6)의 프로세서는 기억 장치에 미리 기억된 프로그램을 실행함으로써, 이하에 설명하는 주행 지원 장치(1)에 의한 정보 처리를 실행한다.

예를 들면, 처리 회로(6)는 지도 기억부(10)에 기억되어 있는 지도 데이터에 기반하는 안내 정보를 디스플레이(7)나 다른 스피커 등의 정보 제시 장치로부터 출력하여, 승객에 대해 제시하여도 된다. 또, 예를 들면 처리 회로(6)는 자차량의 주행 지원을 하여도 된다. 예를 들면 주행 지원은, 승객(예를 들면 운전자)이 관여하지 않고 자동적으로 자차량이 운전하는 완전 자동 운전이어도 되고, 구동, 제동, 조타(操舵)의 적어도 하나를 제어하는 운전 지원이어도 된다. 즉, 본 명세서에 대해 주행 지원은 승객이 관여하지 않고 자차량의 구동, 제동 및 조타의 모든 제어를 실행하는 경우를 포함하여, 자차량의 구동, 제동 및 조타의 적어도 하나의 제어를 실행하는 경우도 포함한다.

주행 지원을 할 때, 처리 회로(6)는 지도 기억부(10)에 기억되어 있는 지도 데이터에 기반하여 자차량을 주행시키는 주행 경로를 생성한다. 주행 경로에는 자차량의 현재지(現在地)에서부터 목적지(目的地)에 이르기까지의 도로 단위의 주행 경로 외에, 차선 단위의 주행 궤적도 포함한다. 주행 궤적은 속도 프로파일 등의 주행 제어 프로파일도 포함하고 있어도 된다. 예를 들면, 처리 회로(6)는 지도 데이터 상의 자차량의 위치를 특정하고, 자차량의 위치를 기준으로 하여 차선 내에 끌려가도록 주행 경로(주행 궤적)를 생성한다. 주행 경로(주행 궤적)는 예를 들면 차선 내의 중앙을 지나가도록 생성되어도 된다.

주행 경로를 생성할 때, 처리 회로(6)는 지도 기억부(10)에 기억되어 있는 지도 데이터를 참조하지만, 주위 센서(5)로부터도 고정밀도의 주위 환경의 위치 정보를 취득할 수 있다. 따라서, 지도 데이터뿐만 아니라, 지도 데이터와 주위 센서(5)로부터의 주위 환경의 데이터를 통합한 통합 데이터를 작성하고, 통합 데이터를 이용하여 주행 경로를 생성하는 것이 바람직하다. 처리 회로(6)는 생성한 주행 경로를 차량 제어 장치(8)로 출력한다.

차량 제어 장치(8)는 자차량의 주행 제어를 행하는 ECU이다. 차량 제어 장치(8)는 프로세서와 기억 장치 등의 주변 부품을 포함한다. 프로세서는 예를 들면 CPU나, 이와 등가인 마이크로프로세서이어도 된다. 기억 장치는 반도체 기억 장치, 자기 기억 장치 및 광학 기억 장치의 어느 하나를 구비하여도 된다. 기억 장치는 레지스터, 캐시 메모리, 주기억 장치로서 사용되는 ROM 및 RAM 등의 메모리를 포함하여도 된다. 또한, 범용 반도체 집적회로 내에 설정되는 기능적인 논리 회로로 차량 제어 장치(8)를 실현하여도 된다. 예를 들면, 차량 제어 장치(8)는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(field programmable gate array; FPGA) 등의 프로그래머블 로직 디바이스(programmable logic device; PLD) 등을 지니고 있어도 된다.

차량 제어장치(8)는 처리 회로(6)가 생성한 주행 경로를 자차량이 주행하도록 액추에이터(9)의 제어량을 산출한다. 차량 제어 장치(8)는 산출한 제어량을 액추에이터(9)에 송신한다. 액추에이터(9)는 차량 제어 장치(8)로부터의 제어 신호에 따라 자차량의 주행을 제어한다. 액추에이터(9)는 예를 들면 구동 액추에이터, 브레이크 액추에이터 및 스티어링 액추에이터이어도 된다. 구동 액추에이터는 예를 들면 전자 제어 스로틀 밸브이어도 되고, 차량 제어 장치(8)로부터의 제어 신호에 기초하여 자차량의 액셀 개도(開度)를 제어한다. 브레이크 액추에이터는 예를 들면 유압(油壓) 회로이어도 되고, 차량 제어 장치(8)로부터의 제어 신호에 기반하여 자차량의 브레이크의 제동 동작을 제어한다. 스티어링 액추에이터는 차량 제어장치(8)로부터의 제어 신호에 기반하여 자차량의 스티어링을 제어한다.

여기서, 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)가 유효한 주행 장면을 설명한다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 지도 데이터는 자차량(100)이 주행하는 차선(L0)을 구획(區劃)하는 한쪽 차선 경계선(L1)을 구성하는 복수의 구성 점(P1)의 위치 좌표와, 차선(L0)을 구획하는 다른 한쪽 차선 경계선(L2)을 구성하는 복수의 구성 점(P2)의 위치 좌표를 기억한다. 주위 센서(5)는 자차량(100)의 주행 중에 차선 경계선(L1, L2)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출함으로써, 차선 경계선(L1)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출했을 때의 복수의 검출 점(p1)의 위치 좌표와, 차선 경계선(L2)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출했을 때의 복수의 검출 점(p2)의 위치 좌표를 검출한다. 도 2에 대해, 자차량(100)의 진행 방향(D0), 차선(L0)의 진행 방향(D1)을 각각 화살표로 나타내고 있다.

여기서, 일정한 통합 범위(매칭 범위)(A1)에 대해, 지도 데이터의 차선 경계선(L1, L2)의 형상 정보인 구성 점(P1, P2)과 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점(p1, p2)을 매칭(대조 확인)에 의해 대응시켜서, 통합 데이터를 생성하는 것을 고려한다. 이 경우, 통합 범위(A1) 내의 차선(L0)은 도로 형상이 일직선뿐이고 도로 형상에 특징이 없어서, 차선(L0)의 진행 방향(D1)에 대해 데이터의 구속력이 없고, 차선(L0)의 진행 방향(D1)에 대해 매칭에 차이가 생긴다. 이 때문에, 예를 들면 검출 점(p1, p2)과의 오차를 작게 하도록 지도 데이터의 구성 점(P1, P2)을 보정했다고 가정한다. 이 경우, 도 3에 나타낸 바와 같이, 도로 형상이 직선으로부터 커브로 변화한 후의 범위(A2)에 대해, 보정 후의 구성 점(P3, P4)으로 구성하는 차선 경계선(L3, L4)이, 실세계의 차선 경계선(L5, L6)과 어긋나는 경우가 있다.

또, 도로 형상이 일직선의 경우도 마찬가지로, 일정한 곡률의 커브만의 경우도 도로 형상에 특징이 없기 때문에, 차선의 진행 방향에 대해 매칭에 차이가 생긴다. 이에 대해, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)는 도로 형상에 특징을 고려하여 매칭을 포함한 통합 데이터 생성시의 적절한 통합 범위를 결정하고, 매칭의 차이를 억제하여, 적절한 통합 데이터를 생성 가능하게 하는 것이다.

도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)의 처리 회로(6)는 자기 위치 산출부(11), 경계선 인식부(12)와, 통합 범위 결정부(13)와, 매칭부(14)와, 통합부(15)와, 주행 경로 연산부(16) 등의 논리 블록을 기능적 또는 물리적인 하드웨어 자원으로서 구비한다. 자기 위치 산출부(11), 경계선 인식부(12), 통합 범위 결정부(13), 매칭부(14), 통합부(15), 및 주행 경로 연산부(16)는 FPGA 등의 PLD 등의 물리적인 논리 회로이어도 되고, 범용 반도체 집적회로 내에 소프트웨어에 의한 처리 등으로 등가적으로 설정되는 기능적인 논리 회로이어도 된다.

또, 자기 위치 산출부(11), 경계선 인식부(12), 통합 범위 결정부(13), 매칭부(14), 통합부(15), 및 주행 경로 연산부(16)는 단일의 하드웨어로 실현되어도 되고, 각각 별개의 하드웨어로 실현되어도 된다. 예를 들면, 자기 위치 산출부(11), 경계선 인식부(12), 통합 범위 결정부(13), 매칭부(14), 통합부(15) 및 주행 경로 연산부(16)를, 차재(車載) 인포테인먼트(in-vehicle infotainment; IVI) 시스템 등의 카 내비게이션 시스템으로 실현하여도 되고, 차량 제어장치(8)를, 선진(先進) 주행 지원 시스템(ADAS) 등의 주행 지원 시스템으로 실현하여도 된다.

자기 위치 산출부(11)는 GPS 수신기(3)나 노차간 통신 또는 차차간 통신 등으로부터 자차량의 자기 위치의 이력(점렬(點列))을 취득한다. 자기 위치 산출부(11)는 실세계의 자차량의 자기 위치의 좌표계를, 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환하고, 지도 데이터 상의 자차량의 자기 위치를 산출하여도 된다. 예를 들면, GPS 수신기(3)로부터 얻을 수 있는 실세계의 자차량의 자기 위치의 위치 좌표를 지도 좌표계의 위치 좌표로 변환한다. 자기 위치 산출부(11)는 차량 센서(4)에 의해 검출된 자차량의 차륜 속도 및 요 레이트 등의 차량 정보(오도메트리(odometry) 정보)로부터 자차량의 이동량 및 이동 방향을 산출하는 것, 즉 오도메트리에 의해, 자기 위치의 이력을 산출하여도 된다. 자기 위치 산출부(11)는 자기 위치의 이력을 구성하는 점을 곡선 근사시킴으로써 자차량의 주행 궤적을 산출하여도 된다.

경계선 인식부(12)는 주위 센서(5)가 검출한 주위 환경의 데이터에 기반하여, 차선 경계선을 인식한다. 경계선 인식부(12)는 예를 들면 백선(白線) 등의 차선 마커를 차선 경계선으로서 인식한다. 또한, 차선 경계선의 종류는 특히 한정되지 않고, 지도 데이터에 차선 경계선으로서 포함되어 있는 물표(物標)이면 된다. 예를 들면, 경계선 인식부(12)는 측구(側溝), 연석(緣石), 가드 레일, 기둥 등의 구조물을 차선 경계선으로서 인식하여도 된다.

또한, 경계선 인식부(12)는 자기 위치 산출부(11)에 의해 산출된 자기 위치에 기반하여, 인식한 차선 경계선의 좌표계를, 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환한다. 경계선 인식부(12)는 예를 들면 자기 위치 산출부(11)에 의해 취득된, GPS 수신기(3)로부터의 자차량의 자기 위치에 기반하여, 자기 위치를 원점으로 하는 로컬 좌표계(local coordinate)인 차선 경계선의 검출 점의 좌표계를, 지도 데이터가 준거(準據)하는 지도 좌표계로 변환한다. 또한, 위치 맞춤이 생기는 포맷이면, 지도 좌표계가 아니어도 되고, 예를 들면 상대 좌표계로 변환하여도 된다.

예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 지도 데이터는 자차량(100)이 주행하는 차선(L9)을 구획 짓는 한쪽 차선 경계선(L7)을 구성하는 복수의 구성 점(P11, P12, P13, P14, P15)의 위치 좌표와, 다른 한쪽 차선 경계선(L8)을 구성하는 복수의 구성 점(P31, P32, P33, P34, P35)의 위치 좌표를 기억한다. 차선 경계선(L7, L8)을 나타내는 파선(破線)은 구성 점(P11-P15, P31-P35)을 각각 곡선으로 보간(補間)하여 구할 수 있던 것으로 한다. 도 4에 대해, X방향을 지도 좌표계의 동서(東西) 방향의 동쪽 방향을 정(正)으로 하는 방향으로 하고, Y방향을 지도 좌표계의 남북(南北) 방향의 북쪽 방향을 정(正)으로 하는 방향으로 한다.

차선 경계선(L7)은 차선(L9)의 진행 방향(D2)으로 연신(延伸)하는 부분(직선 부분)(L71)과, 직선 부분(L71)에 접속하는, 왼쪽 커브인 부분(곡선 부분)(L72)과, 곡선 부분(L72)에 접속하는, 진행 방향(D2)과 직교하는 방향의 차선(L9)의 진행 방향(D3)으로 연신하는 부분(직선 부분)(L73)을 지닌다. 차선 경계선(L8)은 진행 방향(D2)으로 연신하는 부분(직선 부분)(L81)과, 직선 부분(L81)에 접속하는, 왼쪽 커브인 부분(곡선 부분)(L82)과, 곡선 부분(L82)에 접속하는, 진행 방향(D2)과 직교하는 방향의 진행 방향(D3)으로 연신하는 부분(직선 부분)(L83)을 지닌다.

주위 센서(5)는 자차량(100)이 주행 중에 차선 경계선(L7, L8)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출한다. 경계선 인식부(12)는 주위 센서(5)에 의한 검출 결과로부터 차선 경계선(L7, L8)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 인식하고, 차선 경계선(L7)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출했을 때의 복수의 검출 점(p11-p19)의 위치 좌표와, 차선 경계선(L8)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 검출했을 때의 복수의 검출 점(p21-p29)의 위치 좌표를 산출한다. 또한, 도 4에서는, 한 쌍의 차선 경계선(L7, L8)에 상당하는 실세계의 차선 경계선을 인식하는 경우를 예시하지만, 차선 경계선(L7, L8)의 어느 한쪽에 상당하는 실세계의 차선 경계선만을 인식하여도 된다. 또 도 4에서는 자차량(100)의 후방 검출 점(p11-p19, p21-p29)을 나타내지만, 자차량(100)이 주행 중에, 자차량(100)의 전방 및 측방으로 차선 경계선(L7, L8)을 검출하여, 검출 점을 취득하여도 된다.

통합 범위 결정부(13)는 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합할 때의 통합 범위(매칭 범위)를 결정한다. 예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선이 서로 다른 곡률 또는 곡률 반경을 지니는 복수의 부분을 포함하도록 통합 범위를 결정한다. 곡률 반경은 예를 들면, 차선 경계선의 곡선 부분을 원호에 근사하여 구할 수 있고, 곡률은 곡률 반경의 역수(逆數)로서 요구할 수 있다. 복수의 부분 각각은 직선 부분이어도 되고, 곡선 부분이어도 된다. 즉, 복수의 부분은 2개 이상의 서로 다른 곡률을 지니는 곡선 부분의 조합이어도 되고, 직선 부분과 곡선 부분의 조합이어도 된다.

예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 차선 경계선(L7)의 직선 부분(L71, L73)의 곡률은 0이며, 곡선 부분(L72)의 곡률과는 다르다. 이 때문에, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선(L7)의 2개의 부분(L71, L72)을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 되고, 2개의 부분(L72, L73)을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다. 혹은, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선(L7)의 3개의 부분(L71, L72, L73)을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다.

통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선이 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다. 또한, 통합 범위 결정부(13)는 서로 이루는 각도(각도 차이)가 소정의 임계치(예를 들면 30°) 이상, 한편으로는 소정의 임계치(예를 들면 90°) 이하인 복수의 직선 부분을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다. 환언하면, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선이 소정의 방향(예를 들면 도 4의 X방향)에 대해 서로 다른 각도를 지니는 복수의 직선 부분을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다. 예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선(L7)의 서로 직교하는 방향을 지니는 2개의 직선 부분(L71, L73)을 포함하도록 통합 범위를 결정하여도 된다.

예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는 지도 데이터의 차선 경계선을 구성하는 구성 점의 점군(點群) 데이터로부터, 주위 센서(5)에 의해 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 각각 특정한다. 구성 점은 지도 데이터에 기억된 구성 점이어도 되고, 지도 데이터에 기억된 구성 점 사이를 곡선으로 보간하여 그 곡선상으로 설정한 가상적인 구성 점이어도 된다. 통합 범위 결정부(13)는 특정된 각각의 구성 점에 대해, 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가한다. 차선의 진행 방향은 자차량의 자세나 지도 데이터에 포함되는 링크 정보 등으로부터 구할 수 있다. 통합 범위 결정부(13)는 각각의 구성 점으로 평가한 각도의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 각도의 편차로서는, 예를 들면 각각의 구성 점으로 평가한 각도의 데이터와 그 평균치의 차분치를 구하고, 차분치를 각각 제곱해, 평균을 취함으로써 분산을 구하여도 된다.

또, 통합 범위 결정부(13)는 주위 센서(5)에 의해 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 특정한 후, 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간하여, 각각의 검출 점에 대한 곡선상의 최근방 점(nearest point)을 산출하여도 된다. 그리고 통합 범위 결정부(13)가 각각의 최근방 점에 대해 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가하여, 각각의 최근방 점으로 평가한 각도의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정하여도 된다.

예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 통합 범위 결정부(13)는 주위 센서(5)에 의해 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점(p11-p19, p21-p29)에 대응하는 지도 데이터의 구성 점을 각각의 검출 점(p11-p19, p21-p29)으로부터 소정의 거리 임계치 내에서 각각 탐색한다. 이 결과, 통합 범위 결정부(13)는 검출 점(p13, p17, p23, p27)에 대응하는 구성 점(P11, P15, P31, P35)을 특정한다.

또한, 통합 범위 결정부(13)는 구성 점(P11, P15)을 포함한 구성 점(P11-P15) 사이를 곡선(L7)으로 보간함과 동시에, 구성 점(P31, P35)을 포함한 구성 점(P31-P35) 사이를 곡선(L8)으로 보간한다. 또한, 통합 범위 결정부(13)는 대응하는 구성 점이 특정되어 있지 않은 각각의 검출 점(p11, p12, p14, p15, p16, p17, p18, p19)에 대응하는 곡선(L7) 상의 최근방 점(P21-P27)을 가상적인 구성 점으로서 산출함과 동시에, 검출 점(p21, p22, p24, p25, p26, p27, p28, p29)에 대응하는 곡선(L8) 상의 최근방 점(P41-P47)을 가상적인 구성 점으로서 산출한다.

각각의 검출 점(p11-p19, p21-p29), 각각의 구성 점(P11-P15, P31-35) 및 최근방 점(P21-27, P41-47)의 위치 좌표나, 각각의 검출 점(p11-p19, p21-p29)과 각각의 구성 점(P11-P15, P31-35) 및 최근방 점(P21-P27, P41-P47)을 대응시킨 정보는 기억 장치(2)의 지도 기억부(10) 등에 기억되어, 통합 범위를 확대할 때 등에 적절히 사용 가능하다.

또한, 통합 범위 결정부(13)는 각각의 구성 점(P11-P15) 및 최근방 점(P21-P27)에 대해, 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가한다. 예를 들면 도 5에 나타낸 바와 같이, 구성 점(P11)에 대해, X방향을 0°로 하여, 자차량의 진행 방향(D2)이 X방향에 대하여 시계 반대 방향으로 측정한 각도 θ1 = 180°를 산출한다. 한편, 도 6에 나타낸 바와 같이, 구성 점(P15)에 대해, 자차량의 진행 방향(D3)이 X방향에 대해 시계 반대 방향으로 측정한 각도 θ1 = 90°를 산출한다. 각각의 구성 점(P12-P14) 및 최근방 점(P21-P27)에 대해서도 마찬가지로 하여 각도를 산출한다. 또한, 각각의 구성 점(P31-P35) 및 최근방 점(P41-P47)에 대해서도 마찬가지로 하여 각도를 산출한다.

또한, 통합 범위 결정부(13)는 통합 범위의 초기치를 설정하여, 통합 범위 내의 각각의 구성 점 및 최근방 점으로 평가한 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상인지의 여부를 판정한다. 통합 범위 결정부(13)는 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 미만인 경우에는, 소정의 임계치 이상이 될 때까지 통합 범위를 확대해 나감으로써 통합 범위를 결정한다. 예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 차선 경계선(L7)이 직선 부분(L71)만을 포함하고, 한편으로는 차선 경계선(L8)이 직선 부분(L81)만을 포함하도록 통합 범위(A1)를 결정했을 경우, 도 7에 나타낸 바와 같이, 통합 범위(A1) 내의 각각의 구성 점(P11, P12) 및 최근방 점(P21-P24)으로의 각도의 편차(d1)가 적어진다. 통합 범위 결정부(13)는 각도의 편차(d1)가 소정의 임계치 미만으로 판정한다.

이 때문에, 통합 범위 결정부(13)는 도 8에 나타낸 바와 같이, 차선 경계선(L7)이 3개의 부분(L71, L72, L73)을 포함해, 차선 경계선(L8)이 3개의 부분(L81, L82, L83)을 포함하도록 통합 범위(A1)를 확대한다. 이 결과, 확대한 통합 범위(A1) 내의 각각의 구성 점(P11-P15) 및 최근방 점(P21-P27)의 각도의 편차(d2)는 예를 들면 도 9에 나타낸 바와 같이 커진다. 통합 범위 결정부(13)는 각도의 편차가 소정의 임계치 이상으로 판정하여, 도 8에 나타낸 통합 범위(A1)로 결정한다. 또한, 도 8에서는, 통합 범위(A1)를 자차량(100)의 후방에서 결정하고 있지만, 자차량(100)의 전방에 이르기까지 포함한 영역에서 통합 범위를 결정하여도 된다.

또한, 통합 범위 결정부(13)는 예를 들면 주위 센서(5)에 의해 검출 점을 연속하여 검출 가능한 경우에는, 각각의 검출 점에 대해 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가하여도 된다. 그리고 통합 범위 결정부(13)는 각각의 검출 점으로 평가한 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정하여도 된다.

매칭부(14)는 통합 범위 결정부(13)에 의해 결정한 통합 범위를 적어도 포함하도록 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 매칭(대조 확인)한다. 매칭에는, ICP(Iteratiｖe　Closest　Point) 등의 공지의 수법을 채용 가능하다. 본 명세서에 대해 「매칭(matching)」이란, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보의 구성 점과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선을 검출한 검출 점을 대응시키는(환언하면, 검출 점과 이 검출 점에 대응하는 구성 점의 조합을 결정하는) 것을 의미한다. 매칭부(14)는 검출 점과 구성 점을 대응시킨 대응 정보(매칭 결과)를 출력한다.

매칭부(14)는 예를 들면 도 8에 나타낸 바와 같이, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선(L7)의 구성 점(P11, P15) 및 최근방 점(P21-P27)과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점(p11-p17)을 대응시킨다. 또한, 매칭부(14)는 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선(L8)의 구성 점(P31, P35) 및 최근방 점(P41-P47)과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점(p21-p27)를 대응시킨다.

통합부(15)는 매칭부(14)에 의한 매칭 결과에 기반하여 주위 센서(5)에 의해 검출되어 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환된 차선 경계선의 정보와, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보를 통합함으로써, 통합 데이터를 생성한다. 본 명세서에 대해 「통합한다」라 함은, 매칭에 의하여 조합된, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점과 지도 데이터의 구성 점이 대응된 상태로, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점의 데이터와, 지도 데이터의 구성 점의 데이터를 결합하는 처리를 의미한다. 통합 데이터는 예를 들면 주행 계획을 생성하기 위해 사용할 수 있다. 생성된 통합 데이터는 기억 장치(2)의 지도 기억부(10) 또는 그 외의 기억 장치에 기억에 기억된다.

통합부(15)는 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보와, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보를 그대로 통합하고, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점의 위치 좌표와, 이 검출 점과 대응된 지도 데이터에 포함되는 구성 점의 위치 좌표를 포함한 통합 데이터를 생성하여도 된다. 혹은, 통합부(15)는 매칭부(14)에 의한 매칭 결과에 기반하여, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보를 보정하고, 보정 후의 차선 경계선의 형상 정보와 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합 데이터로서 생성하여도 된다.

통합부(15)는 매칭에 의해 대응된, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 구성 점과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점 간의 위치 오차가 최소가 되도록 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 구성 점의 위치 좌표를 최적화하여도 된다. 예를 들면, 통합부(15)는 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 구성 점과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점의 차분(오차)의 제곱의 총화(總和)를 산출하고, 산출한 총화를 최소화하여도 된다. 통합부(15)는 통합 범위 내의 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출 점의 점군 데이터 전체와, 통합 범위 내의 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 구성 점의 점군 데이터 전체의 오차가 최소가 되도록 주위 센서(5)에 의해 검출된 데이터와 지도 데이터를 통합하여도 된다.

통합부(15)는 예를 들면 도 8에 나타낸 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선(L7)의 구성 점(P11, P15) 및 최근방 점(P21-P27)의 위치 좌표를 동일한 방향 및 동일한 거리만 이동시켜 위치 오차의 합계가 최소가 되는 이동량을 산출함으로써, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선(L7)의 구성 점(P11, P15) 및 최근방 점(P21-P27)과, 주위 센서(5)에 의해 검출된 검출점(p11-p17)을 위치 맞춤한다. 그리고 통합부(15)는 지도 기억부(10)에 기억되어 있는 지도 데이터에 포함되어 있는 구성 점의 위치 좌표를, 이동량(M)만 이동하도록 수정(갱신)한다. 통합부(15)는 지도 데이터에 포함되어 있는 구성 점 모두를 수정하여도 되고, 자차량 주위의 소정의 범위 내의 구성 점만을 수정하여도 된다.

통합 범위 결정부(13)는 자차량이 이동할 때마다 소정의 주기로 통합 범위를 반복하여 결정하여도 된다. 또한, 매칭부(14)는 자차량이 이동할 때마다 소정의 주기로 통합 범위 결정부(13)에 의해 결정된 통합 범위에서 검출 점과 구성 점을 반복하여 매칭하여도 된다. 통합부(15)는 매칭부(14)에 의한 매칭 결과를 이용하여, 지도 데이터를 반복하여 보정하는 등의 통합 처리를 실행하여도 된다.

주행 경로 연산부(16)는 통합부(15)에 의해 생성된 통합 데이터에 기반하여, 자차량을 주행시키는 주행 경로를 생성한다. 주행 경로 연산부(16)는 생성한 주행 경로를 차량 제어장치(8)로 출력한다.

(주행 지원 방법)

다음에, 도 10의 플로차트(flow chart)를 참조하면서, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)의 동작(주행 지원 방법)의 일 예를 설명한다.

단계 S1에 대해, 자기 위치 산출부(11)는 GPS 수신기(3) 등으로부터 자차량의 자기 위치를 산출한다. 단계 S2에 대해, 경계선 인식부(12)는 주위 센서(5)가 검출한 주위 환경의 데이터에 기반하여, 자차량의 주위에 존재하는 차선 경계선을 검출한다. 단계 S3에 대해, 통합 범위 결정부(13)는 경계선 인식부(12)에 의해 검출된 차선 경계선의 좌표계를 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환한다.

단계 S4에 대해, 통합 범위 결정부(13)는 기억 장치(2)의 지도 기억부(10)에 기억된 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합할 때의 통합 범위를 결정한다. 예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선이 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분의 적어도 한쪽을 포함하도록 통합 범위를 결정한다.

단계 S4의 통합 범위의 결정 처리의 일 예를 도 11의 플로차트를 참조하여 설명한다. 단계 S41에 대해, 통합 범위 결정부(13)는 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대해, 지도 데이터 상의 차선 경계선상의 최근방 점을 산출한다. 단계 S42에 대해, 통합 범위 결정부(13)는 각각의 최근방 점에 대해, 소정의 방향에 대한 차선의 진행 방향의 각도를 산출한다. 단계 S43에 대해, 통합 범위 결정부(13)는 통합 범위 내의 각각의 최근방 점으로의 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상인지의 여부를 판정한다. 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 미만으로 판정된 경우, 단계 S44로 이행하여, 차량의 진행 방향과는 반대 측에 통합 범위를 확대하는 처리를 실시하고, 단계 S43으로 되돌아간다. 한편, 단계 S43에 대해, 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상으로 판정된 경우, 통합 범위 결정부(13)는 통합 범위를 결정하여, 단계 S4의 통합 범위의 결정 처리를 완료한다.

도 10으로 되돌아가서, 단계 S5에 대해, 매칭부(14)는 통합 범위 결정부(13)에 의해 결정된 통합 범위를 적어도 포함하도록 지도 데이터에 포함되는 도로 형상의 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출되어 지도 데이터와 동일한 좌표계로 좌표변환된 도로 형상의 정보를 매칭한다. 단계 S6에 대해, 통합부(15)는 매칭부(14)에 의한 매칭 결과에 기반하여, 총 지도 데이터에 포함되는 도로 형상의 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출되어 지도 데이터와 동일한 좌표계로 좌표변환된 도로 형상의 정보를 통합함으로써 통합 데이터를 생성한다. 통합부(15)는 생성한 통합 데이터를 지도 기억부(10)에 기억한다.

단계 S7에 대해, 주행 경로 연산부(16)는 통합부(15)에 의해 생성된 통합 데이터에 기반하여, 자차량을 주행시키는 주행 경로를 생성한다. 단계 S8에 대해, 차량 제어 장치(8)는 주행 경로 연산부(16)에 의해 생성된 주행 경로를 자차량이 주행하도록 액추에이터(9)를 구동하여 자차량의 차량 제어를 실시한다.

단계 S9에 대해, 처리 회로(6)는, 자차량의 이그니션 스위치(ignition switch; IGN)가 오프(off)되었는지의 여부를 판단한다. 이그니션 스위치가 오프되었다고 판단되었을 경우에 처리는 종료한다. 한편, 이그니션 스위치가 오프되지 않았다고 판단되었을 경우에 처리는 단계 S1으로 되돌아간다.

(실시 형태의 효과)

본 발명의 실시 형태에 의하면, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합하여 통합 데이터를 생성할 때에, 통합 범위 결정부(13)가, 차선 경계선이 서로 다른 곡률 또는 방향을 포함하도록 통합 범위를 결정한다. 그리고 결정한 통합 범위를 적어도 포함하도록 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 대응시켜서 통합해 통합 데이터를 생성한다.

이에 의해, 통합 범위 내의 차선의 도로 형상이 특징을 지니도록 통합 범위를 적절히 결정할 수 있다. 이 때문에, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보와의 매칭의 정밀도를 향상시켜, 매칭을 적절히 실시할 수 있다. 따라서, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 적절히 대응시키고, 필요에 따라 정확하게 위치 맞춤한 다음에, 통합 데이터를 적절히 생성할 수 있다.

또한, 통합 범위 결정부(13)가, 차선 경계선이 소정의 방향에 대해 서로 다른 각도를 지니는 복수의 직선 부분을 포함하도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 일직선의 차선만으로의 매칭에 의한 차선의 진행 방향의 매칭의 차이를 개선하여, 매칭의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 통합 범위 결정부(13)가, 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 각각 산출하고, 각각의 구성 점에 대해 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가하며, 평가한 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 일직선의 차선만으로의 매칭에 의한 차선의 진행 방향의 매칭의 차이를 개선하여, 매칭의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 통합 범위 결정부(13)가, 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 각각 산출하고, 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간하며, 각각의 검출 점에 대한 곡선상의 최근방 점을 산출한다. 그리고 통합 범위 결정부(13)가, 각각의 최근방 점에 대해 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가하고, 각도의 격차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 최근방 점에 대해 차선의 진행 방향을 정확하게 산출할 수 있다.

또한, 통합 범위 결정부(13)가, 각각의 검출 점에 대해 소정의 방향과 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 각각 평가하고, 평가한 각도의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 예를 들면 검출 점이 연속하여 검출 가능한 경우에는, 검출 점에 대한 차선의 진행 방향의 편차(분산)를 평가함으로써, 일직선의 도로만으로의 매칭에 의한 차선의 진행 방향의 매칭의 차이를 개선하여, 매칭 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 자차량이 이동할 때마다, 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위를 반복하여 결정하고, 매칭부(14)가 통합 범위 결정부(13)에 의해 결정된 통합 범위 내에서 검출 점과 구성 점을 반복하여 매칭하며, 통합부(15)가 매칭 결과를 이용하여, 지도 데이터를 반복하여 보정한다. 이에 의해, 매칭을 실시할 때에는 전회(前回)의 매칭 결과를 이용하여 지도 데이터의 보정이 미리 행해지고 있기 때문에, 통합 범위를 결정할 때, 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 정확하게 검출할 수 있다.

또한, 통합부(15)가, 통합 범위 외의 통합 범위보다 자차량의 진행 방향의 전방(前方)의 영역을 포함하도록 통합 데이터를 생성한다. 이에 의해, 매칭부(14)에 의해 매칭을 실시한 통합 범위 내뿐만 아니라, 자차량이 주행하고 있지 않는 영역에서도 사전에 통합 데이터를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 형태에 관련되는 주행 지원 장치(1)는 여러 가지의 도로 형상에 대해 적용 가능하다. 예를 들면 도 12에 나타낸 바와 같이, 차선(L9)이 직각으로 구부러지는 도로 형상의 경우를 고려한다. 차선 경계선(L7)은 진행 방향(D2)으로 연신하는 직선 부분(L71)과, 직선 부분(L71)에 접속하고 진행 방향(D2)과 직교하는 방향의 진행 방향(D3)으로 연신하는 직선 부분(L72)을 지닌다. 차선 경계선(L8)은 진행 방향(D2)으로 연신하는 직선 부분(L81)과, 직선 부분(L81)에 접속하고 진행 방향(D2)과 직교하는 방향의 진행 방향(D3)으로 연신하는 직선 부분(L82)을 지닌다.

차선 경계선(L7)의 직선 부분(L71, L72)은, 서로 곡률은 0이지만, 서로 다른 방향을 지닌다. 또, 차선 경계선(L8)의 직선 부분(L81, L82)은, 서로 곡률은 0이지만, 서로 다른 방향을 지닌다. 이 때문에, 통합 범위 결정부(13)는, 차선 경계선(L7)의 2개의 직선 부분(L71, L72) 및 차선 경계선(L8)의 2개의 직선 부분(L81, L82)을 포함하도록 통합 범위(A1)를 결정한다. 또한, 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위(A1)를 결정할 때에는, 차선 경계선(L7, L8) 중 하나의 정보만에 기반하여 통합 범위(A1)를 결정하여도 된다.

(제1 변형 예)

본 발명의 실시 형태의 제1의 변형 예로서 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위를 결정할 때에, 자차량의 진행 방향의 편차에 기반하여 통합 범위를 결정하는 경우를 설명한다.

자기 위치 산출부(11)는 자차량의 주행 궤적에 따라서 자기 위치의 샘플링(sampling)을 차례로 진행하고, 예를 들면 도 13에 나타낸 바와 같이, 주위 센서(5)가 차선 경계선을 검출할 수 있었을 때의 자기 위치(P51-P56)의 점렬(點列)을 산출한다.

통합 범위 결정부(13)는 자기 위치 산출부(11)에 의해 산출된 각각의 자기 위치(P51-P56)에 대해, 자차량(100)의 진행 방향을 평가한다. 예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는 GPS 수신기(3)에 의해 취득되는 자차량(100)의 자세를 자차량(100)의 진행 방향으로서 사용하여도 된다. 혹은, 통합 범위 결정부(13)는 자기 위치(P51-P56)의 이력(점렬)을 곡선(L10)으로 보간하여 각각의 자기 위치(P51-P56)에 대해 곡선(L10)의 접선을 구함으로써, 자차량(100)의 진행 방향을 산출하여도 된다. 혹은, 통합 범위 결정부(13)는 지도 데이터의 링크 정보 등에, 차선의 형상이나 종류 등의, 자차량(100)이 속하는 차선의 정보가 포함되어 있는 경우에는, 자차량(100)이 속하는 차선의 정보를 이용하여 자차량(100)의 진행 방향을 산출하여도 된다.

통합 범위 결정부(13)는, 각각의 자기 위치(P51-P56)에 대한 자차량(100)의 진행 방향의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다.

본 발명의 실시 형태의 제1의 변형 예에 의하면, 차선 경계선을 검출했을 때의 자기 위치를 산출하고, 자기 위치에 대한 자차량의 진행 방향을 평가하며, 자차량의 진행 방향의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 차선 경계선을 검출한 검출 점보다 적은 점수(點數)의 자기 위치의 정보를 참조할 수 있어서, 더 적은 계산 부하로, 매칭의 차이를 개선할 수 있다.

또한, GPS 수신기(3)를 이용하여 자차량의 진행 방향을 검출함으로써, 자차량의 진행 방향을 용이하게 산출할 수 있다.

또한, 자차량의 자기 위치를 곡선으로 보간하고 곡선의 접선을 구하여 자차량의 진행 방향을 산출함으로써, 자차량의 진행 방향을 정밀하게 산출할 수 있다.

또한, GPS 수신기(3)를 사용하지 않고, 지도 데이터에 포함되는 자차량이 속하는 차선의 정보를 이용하여 자차량의 진행 방향을 산출함으로써, GPS 수신기(3)의 정밀도의 변동을 받지 않고 자차량의 진행 방향을 정확하게 산출할 수 있다.

(제2 변형 예)

본 발명의 실시 형태의 제2의 변형 예로서 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위를 결정할 때에, 차선의 곡률의 편차에 기반하여 통합 범위를 결정하는 경우를 설명한다.

예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보를 구성하는 구성 점으로부터, 주위 센서(5)에 의해 검출된 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 특정하고, 특정된 각각의 구성 점에 대해 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 평가한다. 예를 들면, 대상으로 하는 구성 점의 위치 좌표와, 대상으로 하는 구성 점에 인접하는 2개의 구성 점의 위치 좌표의 외접원의 반경을 구함으로써, 대상으로 하는 구성 점에 대한 차선의 곡률 반경을 산출할 수 있다. 각각의 구성 점에서의 차선의 곡률 또는 곡률 반경의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다.

혹은, 통합 범위 결정부(13)는, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보를 구성하는 구성 점으로부터, 주위 센서(5)에 의해 검출된 각각의 검출 점에 대응하는 구성 점을 특정하고, 특정된 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간하며, 각각의 검출 점에 대한 곡선상의 최근방 점을 산출하여도 된다. 또한, 통합 범위 결정부(13)는, 산출된 각각의 최근방 점에 대해, 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 평가하고, 예를 들면, 대상으로 하는 최근방 점의 위치 좌표와, 대상으로 하는 최근방 점에 인접하는 2개의 최근방 점의 위치 좌표에 기반하여, 대상으로 하는 최근방 점에 대한 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 산출할 수 있다. 통합 범위 결정부(13)는, 각각의 최근방 점에서의 차선의 곡률 또는 곡률 반경의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정하여도 된다.

예를 들면 도 8에 나타낸 바와 같이, 통합 범위 결정부(13)는, 차선 경계선(L7)의 구성 점(P11)에 대해, 차선 경계선(L7)의 최근방 점(P22), 구성 점(P11) 및 최근방 점(P23)의 위치 좌표에 기반하여, 차선 경계선(L7)의 직선 부분(L71)의 곡률을, 차선(L9)의 곡률로서 산출한다. 또, 통합 범위 결정부(13)는, 차선 경계선(L7)의 구성 점(P13)에 대해, 차선 경계선(L7)의 구성 점(P12, P13, P14)의 위치 좌표에 기반하여, 차선 경계선(L7)의 곡선 부분(L72)의 곡률을, 차선(L9)의 곡률로서 산출한다.

본 발명의 실시 형태의 제2의 변형 예에 의하면, 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는 각각의 구성 점에 대해 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 평가하고, 차선의 곡률 또는 곡률 반경의 편차(분산)가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 차선의 곡률 또는 곡률 반경의 편차(분산)를 평가하기 위해 일정한 곡률 또는 곡률 반경의 커브만으로 매칭을 실시함으로써, 차선 진행 방향의 매칭의 차이를 개선하여 매칭 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간하고, 각각의 검출 점에 대한 곡선상의 최근방 점을 산출하며, 각각의 최근방 점에 대해 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 평가하고, 차선의 곡률 또는 곡률 반경의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 차선의 곡률 또는 곡률 반경을 정확하게 산출할 수 있다.

(제3 변형 예)

본 발명의 실시 형태의 제3의 변형 예로서 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위를 결정할 때에, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경의 편차에 기반하여 통합 범위를 결정하는 경우를 설명한다.

자기 위치 산출부(11)는, 자차량의 주행 궤적에 따라서 자기 위치의 샘플링을 차례로 진행하고, 예를 들면 도 13에 나타낸 바와 같이, 주위 센서(5)가 차선 경계선을 검출할 수 있었을 때의 자기 위치(P51-P56)의 점렬(點列)을 산출한다.

통합 범위 결정부(13)는 산출된 각각의 자기 위치에 대해 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 평가한다. 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경은 자차량에 탑재된 주위 센서(5)인 요 레이트 센서에 의해 검출되는 요 레이트에 기반하여 산출하여도 된다. 예를 들면, 자차량의 차량 속도를 V［m/s］, 자차량의 주행 궤적의 곡률 반경을 R［m］, 자차량의 요 레이트를 Y［rad/s］라 하고, R=V/Y의 관계식을 이용하여 곡률 반경을 산출 가능하다.

통합 범위 결정부(13)는, 자기 위치의 점렬(點列)을 곡선으로 보간함으로써, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 산출하여도 된다. 통합 범위 결정부(13)는, 지도 데이터의 링크 정보 등에 포함되는 차선의 정보에, 차선의 종류 또는 형상의 정보가 포함되어 있는 경우에는, 자차량이 속하는 차선의 정보를 이용하여, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 산출하여도 된다.

통합 범위 결정부(13)는, 각각의 자기 위치에서의 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다.

본 발명의 실시 형태의 제3의 변형 예에 의하면, 차선 경계선을 검출했을 때의 자기 위치를 차례로 산출하고, 각각의 자기 위치에 대해 자차량의 주행 궤적의 곡률을 평가하며, 자차량의 주행 궤적의 곡률의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 통합 범위를 결정한다. 이에 의해, 검출 점보다 적은 점수(點數)의 자기 위치의 정보를 참조하기 위해, 더 적은 계산 부하로 매칭의 차이를 개선할 수 있다.

또한, 자차량에 탑재된 주위 센서(5)인 요 레이트 센서에 의해 검출되는 요 레이트에 기반하여 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 산출함으로써, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 용이하게 산출할 수 있다.

또한, 자기 위치의 점렬을 곡선으로 보간함으로써, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 산출함으로써, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 정밀하게 산출할 수 있다.

또한, GPS 수신기(3) 또는 요 레이트 센서를 사용하지 않고, 지도 데이터에 포함되는 자차량이 속하는 차선의 정보를 이용하여 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 산출함으로써, GPS 수신기(3) 또는 요 레이트 센서의 정밀도의 변동을 받지 않고, 자차량의 주행 궤적의 곡률 또는 곡률 반경을 정확하게 산출할 수 있다.

(제4 변형예)

본 발명의 실시 형태의 제4의 변형 예로서 통합 범위 결정부(13)가 통합 범위를 확대할 때에, 통합 범위 내의 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 경우를 설명한다.

예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는, 통합 범위를 초기 설정하고, 설정한 통합 범위에 대해, 차선 경계선이 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분 중 어느 것도 포함하지 않는 경우, 자차량의 진행 방향의 역방향(후방)으로 통합 범위를 확대해 간다. 이때, 통합 범위 결정부(13)는 통합 범위 내의 검출 점 또는 자기 위치를 솎아낸다. 솎아내는 간격은 적절히 설정 가능하고, 예를 들면 1점 간격 또는 복수 점 간격이어도 되고, 소정의 거리마다 이어도 되며, 불규칙한 간격이어도 된다. 솎아내어진 검출 점 또는 자기 위치에 대해서는, 매칭부(14)에 의한 매칭시에 미사용으로 하고, 잔존하는 검출 점 또는 자기 위치를 사용하여 매칭을 실시한다.

통합 범위 결정부(13)는 지도 데이터 상의 차선의 곡률에 따라 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 변화시켜도 된다. 예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는, 차선의 곡률이 큰 만큼(환언하면, 차선의 곡률 반경이 작은 만큼), 도로 형상의 특징은 적게 되는 것이 상정되기 위해, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 크게 하여, 정밀하게 샘플링을 실시한다. 반대로, 차선의 곡률이 작은 만큼(환언하면, 차선의 곡률 반경이 큰 만큼), 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 작게 하여, 대략적으로 샘플링을 실시한다.

혹은, 통합 범위 결정부(13)는 지도 데이터 상의 차선의 길이에 따라, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 변화시켜도 된다. 예를 들면, 통합 범위 결정부(13)는, 차선이 긴 만큼, 도로 형상이 적은 부분이 많은 것이 상정되기 위해, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 작게 하여, 대략적으로 샘플링을 실시한다. 반대로, 차선이 짧은 만큼, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 작게 함으로써, 정밀하게 샘플링을 실시한다.

예를 들면 도 4에 나타낸 바와 같이, 초기 설정한 통합 범위(A1)에 대해, 차선 경계선(L7, L8)이 각각 1개의 직선 부분(L71, L81) 밖에 포함하지 않기 위해, 자차량(100)의 진행 방향의 역방향(후방)으로 통합 범위(A1)를 확대해 간다. 그리고 도 8에 나타낸 바와 같이 통합 범위(A1)를 확대했을 때에, 차선 경계선(L7)에 대응하는 검출 점(p11-19) 중, 1점 간격으로 검출 점(p12, p14, p16, p18)을 솎아낸다. 차선 경계선(L8)에 대응하는 검출 점(p21-p29)에 대해서도, 차선 경계선(L7)에 대응하는 검출 점(p11-19)과 마찬가지로 솎아낼 수 있다.

본 발명의 실시 형태의 제4의 변형 예에 의하면, 통합 범위를 확대할 때에, 통합 범위 내의 검출 점 또는 자기 위치를 솎아냄으로써, 매칭 때의 처리의 효율을 높여 계산 부하를 저감할 수 있다.

또한, 지도 데이터 상의 차선의 곡률에 따라, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 변화시킴으로써, 예를 들면 도로 형상의 특징이 적은, 긴 직선의 차선에 대해서는, 솎아내는 간격을 크게 하여, 대략적으로 샘플링을 실시함으로써, 매칭 정밀도를 저하시키지 않고, 효율적으로 계산 부하를 저감할 수 있다. 한편, 도로 형상의 특징이 큰, 곡률이 큰 커브에 대해서는, 솎아내는 간격을 작게 하여, 더 정밀하게 샘플링을 실시함으로써, 매칭의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 지도 데이터 상의 차선의 길이에 따라, 검출 점 또는 자기 위치를 솎아내는 간격을 변화시킴으로써, 예를 들면 도로 형상에 특징이 적은, 긴 직선의 차선에 대해서는, 더 대략적으로 샘플링을 실시함으로써, 매칭 정밀도를 저하시키지 않고, 효율적으로 계산 부하를 저감시킬 수 있다.

(그 외의 실시 형태)

상기와 같이, 본 발명은 실시 형태에 따라 기재하였지만, 이러한 개시의 일부를 이루는 논술 및 도면은 본 발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 아니 된다. 이러한 개시로부터 당업자에게는 여러 가지 대체 실시 형태, 실시 예 및 운용 기술이 분명해질 것이다.

예를 들면, 통합부(15)가, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 범위는 통합 범위 내에 한정되지 않는다. 통합부(15)는, 통합 범위 외의 영역을 포함한 범위에 대해, 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보를 통합하여도 된다. 예를 들면 도 14에 나타낸 바와 같이, 통합부(15)가, 통합 범위(A1) 외의 통합 범위(A1)보다 자차량(100)의 진행 방향의 전방의 영역도 포함한 범위(A3)에 대해, 통합 데이터를 생성하여도 된다. 이에 의해, 자차량(100)이 주행 전이며 검출 점이 미검출 영역에 대해서도 사전에 통합 데이터를 생성할 수 있다.

또, 통합부(15)는, 통합 범위 내의 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보 전부와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보 전부를 통합하여도 된다. 혹은, 통합부(15)는, 통합 범위 내의 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보 일부와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보 전부를 통합하여도 된다. 반대로, 통합부(15)는, 통합 범위 내의 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보 전부와, 주위 센서(5)에 의해 검출된 차선 경계선의 정보 일부를 통합하여도 된다.

여기에 기재되어 있는 모든 예 및 조건적인 용어는, 독자(讀者)가, 본 발명과 기술의 진전을 위해서 발명자에 의해 주어지는 개념을 이해할 때의 도움이 되도록 교육적인 목적을 의도한 것이고, 구체적으로 기재되어 있는 상기의 예 및 조건, 및 본 발명의 우위성 및 열등성을 나타내는 것에 관한 본 명세서에 대한 예의 구성에 한정되는 일 없이 해석되어야 할 것이다. 본 발명의 실시 예는 상세하게 설명되어 있지만, 본 발명의 정신 및 범위로부터 빗나가는 일 없이, 여러 가지 변경, 치환 및 수정을 이에 가하는 것이 가능하다고 해석하여야 한다.

1...주행 지원 장치, 2...기억 장치, 3...지구 측위 시스템 수신기, 4...차량 센서, 5...주위 센서, 6...처리 회로, 7...디스플레이, 8...차량 제어 장치, 9...액추에이터, 10...지도 기억부, 11...자기 위치 산출부, 12...경계선 인식부, 13...통합 범위 결정부, 14...매칭부, 15...통합부, 16...주행 경로 연산부, 100...자차량

Claims

센서에 의해 차량의 주위에 존재하는 차선 경계선을 검출하고;
상기 차량의 자기 위치를 산출하며;
상기 자기 위치에 기반하여, 상기 센서에 의해 검출한 차선 경계선의 좌표계를 기억 장치에 기억된 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환하고;
상기 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합하여 통합 데이터를 생성하는, 주행 지원 방법에 있어서,
상기 좌표계를 변환한 차선 경계선이, 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다른 방향을 지니는 복수의 직선 부분의 적어도 한쪽을 포함하도록 매칭 범위를 결정하고;
상기 매칭 범위를 적어도 포함하는 범위에서 상기 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 매칭하며;
상기 매칭 결과에 기반하여, 상기 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 결합하여 상기 통합 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 복수의 직선 부분이, 소정의 방향에 대해 서로 다른 각도를 지니는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는, 상기 형상 정보를 구성하는 구성 점을 특정하고;
상기 특정된 각각의 구성 점에 대해, 상기 소정의 방향과, 상기 차선 경계선에서 구획(區劃)되는 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 평가하며;
상기 각도의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는, 상기 형상 정보를 구성하는 구성 점을 특정하며;
상기 특정된 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간(補間)하고;
상기 각각의 검출 점에 대한 상기 곡선 상의 최근방 점(nearest point)을 산출하며;
상기 산출된 각각의 최근방 점에 대해, 상기 소정의 방향과, 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 평가하고;
상기 각도의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대해, 상기 소정의 방향과, 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 진행 방향이 이루는 각도를 평가하며;
상기 각도의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출했을 때의 상기 자기 위치의 점렬(點列)을 산출하며;
상기 산출된 각각의 자기 위치에 대해, 상기 차량의 진행 방향을 평가하고;
상기 차량의 진행 방향의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 차량에 탑재된 지구 측위 시스템 수신기에 의해 상기 차량의 진행 방향을 검출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 산출된 각각의 자기 위치 사이를 곡선으로 보간하며;
상기 곡선의 접선을 구함으로써 상기 차량의 진행 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 지도 데이터에 포함되는 상기 차량이 속하는 차선의 정보를 이용하여, 상기 차량의 진행 방향을 산출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는, 상기 형상 정보를 구성하는 구성 점을 특정하며;
상기 특정된 각각의 구성 점에 대해, 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 곡률을 평가하고;
상기 차선의 곡률의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점에 대응하는, 상기 형상 정보를 구성하는 구성 점을 특정하며;
상기 특정된 각각의 구성 점 사이를 곡선으로 보간하고;
상기 각각의 검출 점에 대한 상기 곡선 상의 최근방 점을 산출하며;
상기 산출된 각각의 최근방 점에 대해, 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 곡률을 평가하고;
상기 차선의 곡률의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 차선 경계선을 검출했을 때의 상기 자기 위치의 점렬을 산출하며;
상기 산출된 각각의 자기 위치에 대해 상기 차량의 주행 궤적의 곡률을 평가하고;
상기 주행 궤적의 곡률의 편차가 소정의 임계치 이상이 되도록 상기 매칭 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 차량에 탑재된 요 레이트 센서(yaw rate sensor)에 의해 검출되는 요 레이트에 기반하여, 상기 주행 궤적의 곡률을 산출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 자기 위치의 점렬을 곡선으로 보간함으로써 상기 주행 궤적의 곡률을 산출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 지도 데이터에 포함되는 상기 차량이 속하는 차선의 정보를 이용하여 상기 주행 궤적의 곡률을 산출하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 차량이 이동할 때마다, 상기 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 대응시키고;
상기 대응시킨 결과를 이용해, 상기 지도 데이터를 반복하여 보정하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 매칭 범위를 확대할 때, 상기 매칭 범위 내의 상기 차선 경계선을 검출한 각각의 검출 점, 또는 상기 차선 경계선을 검출했을 때 산출된 상기 자기 위치를 솎아내는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 17에 있어서,
상기 매칭 범위 내의 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 곡률에 따라 상기 솎아내는 간격을 변화시키는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
상기 매칭 범위 내의 상기 차선 경계선에서 구획되는 차선의 길이에 따라, 상기 솎아내는 간격을 변화시키는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 결정한 매칭 범위 외의 상기 차량의 진행 방향의 전방의 영역을 포함하도록 상기 통합 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 방법.
차량의 주위에 존재하는 차선 경계선을 검출하는 센서와,
지도 데이터를 기억하는 기억장치와,
상기 차량의 자기 위치를 산출하고, 상기 자기 위치에 기반하여 상기 센서에 의해 검출한 차선 경계선의 좌표계를 상기 지도 데이터와 동일한 좌표계로 변환하며, 상기 지도 데이터에 포함되는 차선 경계선의 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 통합하여 통합 데이터를 생성하는 컨트롤러
를 구비하고,
상기 컨트롤러가, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선이, 서로 다른 곡률을 지니는 복수의 부분, 및 서로 다를 방향을 지니는 복수의 직선 부분의 적어도 한쪽을 포함하도록 매칭 범위를 결정하며, 상기 매칭 범위를 적어도 포함하는 범위에서, 상기 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 매칭하고, 상기 매칭 결과에 기반하여 상기 형상 정보와, 상기 좌표계를 변환한 차선 경계선을 결합하여 상기 통합 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 주행 지원 장치.