KR20170017973A

KR20170017973A - 선행 차량 선택 장치

Info

Publication number: KR20170017973A
Application number: KR1020170016214A
Authority: KR
Inventors: 다쿠마 스도우; 진 구루미사와; 도요히토 노자와; 다츠야 나미키리
Original assignee: 가부시키가이샤 덴소
Priority date: 2013-10-03
Filing date: 2017-02-06
Publication date: 2017-02-15
Also published as: KR20150039694A; KR101741608B1; JP6131813B2; CN104512416B; CN104512416A; JP2015072604A; US20150100217A1; DE102014219922A1; US9580072B2

Abstract

선행 차량 선택 장치는, 각각의 전방의 객체에 대하여, 자기 차량이 주행하는 주행 도로의 곡률을 추정하고, 자기 차량의 전방의 객체를 검출하고, 자기 차량에 대한 상대적인 위치를 판정한다. 추정된 곡률 및 판정된 상대적 위치에 기초하여, 각각의 전방의 객체에 대한 자기 차량 차선 확률 순시값이 반복적으로 판정된다. 자기 차량 차선 확률은, 계산된 자기 차량 차선 확률 순시값에 대해 필터 계산을 수행함에 의해 판정된다. 판정된 자기 차량 차선 확률에 기초하여, 선행 차량이 선택된다. 이전 프로세싱 사이클에서 선택된 선행 차량에 관련된 전방의 객체가, 선행 차량 이외의 객체에 관련된 전방의 객체 보다, 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 상대적으로 더 적게 영향을 받도록 필터 계산의 특성이 설정된다.

Description

선행 차량 선택 장치{PRECEDING VEHICLE SELECTION APPARATUS}

본 발명은 자기 차량의 전방에서 주행하는 차량(선행 차량)을 선택하는 기술에 관한 것이다.

차량을 운전하는 운전자의 조작 부담을 감소시키는 기술로서, 차량간 제어장치가 알려져 있다. 차량간 제어 장치는 자기 차량의 전방에서 주행하는 차량(선행 차량)을 검출한다. 차량간 제어 장치는 자기 차량과 선행 차량간에 특정 거리를 유지하도록 차량 속도 등을 제어하여, 자기 차량이 선행 차량을 자동적으로 추적할 수 있게 한다.

이러한 유형의 장치에서는, 자기 차량이 주행중인 도로의 추정된 곡선 반경이 자기 차량의 요율과 차량 속도에 기초하여 결정된다. 또한, 자기 차량의 전방에 존재하는 차량의 위치를 검출하기 위해 레이더 장치 등이 이용된다. 선행 차량의 위치 및 추정된 곡선 반경에 기초하여, 각각의 검출된 선행 차량마다 자기 차량 차선 확률이 판정된다. 자기 차량 차선 확률은 자기 차량의 추정된 주행 차선에 차량이 존재할 확률을 나타낸다. 선행 차량의 선택 및 그 선택의 소거는 자기 차량 차선 확률에 기초하여 실행된다.

또한, 요율의 검출값이 가변하기 때문에, 추정된 곡선 반경의 계산 결과도 가변한다. 그러므로, 변화에 의해 유발되는 영향을 억제하기 위하여, 자기 차량 차선 확률에 대해 필터 계산이 실행된다(예를 들어, JP-B-3427815 참조).

선행 차량으로서 임시로 선택된 차량과 관련하여, 그 선택이 잡음 등에 의해 잘못 소거되지 않도록, 매우 안정적인 선택이 요구된다. 반면에, 선행 차량 이외의 차량인 비선행 차량과 관련하여, 비선행 차량이 자기 차량의 전방에 끼어들 때, 이러한 상황이 즉시 검출되도록, 응답 선택이 요구된다.

이러한 안정성과 응답성은 필터 계산의 특성에 의해 실현될 수 있다. 그러나, 안정성과 응답성은 모순되는 요구이다. 그러므로, 선행 차량 및 비선행 차량 모두에 대해 적합한 필터 계산을 실행하기 어렵다는 문제가 있다.

따라서 선행 차량 및 비선행 차량 모두에 대해 적합한 필터 계산이 실현되는 기술을 제공함이 바람직하다.

예시적인 실시 예는 곡률 추정 수단, 객체 위치 검출 수단, 순시 확률 계산 수단, 필터 계산 수단, 선행 차량 선택 수단 및 필터 특성 설정 수단을 포함하는 본 발명의 선행 차량 선택 장치를 제공한다.

곡률 추정 수단은 자기 차량이 주행중인 주행 도로의 곡률을 추정한다. 객체 위치 검출 수단은 자기 차량의 전방에 존재하는 객체를 검출한다. 객체 위치 검출 수단은 각각의 전방의 객체에 대하여 자기 차량에 대한 상대적 위치를 판정한다. 순시 확률 계산 수단은, 곡률 추정 수단에 의해 추정된 추정 곡률과 객체 위치 검출 수단에 의해 판정된 상대적 위치에 기초하여, 각각의 전방의 객체에 대해 자기 차량 차선 확률 순시값을 반복적으로 판정한다. 자기 차량 차선 확률 순시값은 전방의 객체가 자기 차량과 동일한 차량 차선에 존재할 확률의 순시값이다. 필터 계산 수단은 순시 확률 계산 수단에 의해 계산된 자기 차량 차선 확률 순시값에 대해 필터 계산을 실행함에 의해 자기 차량 차선 확률을 판정한다. 선행 차량 선택 수단은 필터 계산 수단에 의해 판정된 자기 차량 차선 확률에 기초하여 선행 차량을 선택한다. 필터 특성 설정 수단은, 이전 프로세싱 사이클에서 선행 차량 선택 수단에 의해 선택된 선행 차량과 관련된 전방의 객체가, 선행 차량 이외의 객체와 관련된 전방의 객체보다, 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 상대적으로 더 적게 영향을 받도록 필터 계산의 특성을 설정한다.

상술한 바와 같이 구성된 본 발명의 선행 차량 선택 장치에 있어서, 자기 차량 차선 확률 순시값이 쉽게 반영되지 않는 필터 계산이 선행 차량에 관련된 전방의 객체에 대해 실행된다. 그러므로, 전방의 객체가 선행 차량으로서 임시로 판정되었을 때, 선택이 잡음 등의 결과로서 쉽게 소거되지 않는 뛰어난 안정성을 가진 프로세스가 실행된다. 또한, 자기 차량 차선 확률 순시값이 쉽게 반영되는 필터 계산이 비선행 차량과 관련된 전방의 객체에 대해 실행된다. 그러므로, 머징 차량(merging vehicle) 등이 선행 차량으로서 즉시 선택되는 뛰어난 응답성을 가진 프로세스가 실행된다. 다시 말해, 선행 차량 및 비선행 차량 모두에 적합한 필터 계산이 실현될 수 있다.

또한, 본 발명은 상술한 선행 차량 선택 장치에 추가하여 여러 실시 예에 의해 실현될 수 있다. 예를들어, 본 발명은 선행 차량 선택 장치가, 구성 요소 또는 컴퓨터가 선행 차량 선택 장치를 구성하는 각 수단으로서 기능하도록 하는 프로그램인 시스템에 의해 실현될 수 있다.

첨부 도면에 있어서,
도 1은 실시 예에 따른 선행 차량 선택 장치에 적용할 수 있는 차량간 제어기를 포함하는 차량간 제어 시스템의 전체 구성 블럭도,
도 2는 도 1에 도시된 차량간 제어기에 의해 실행되는 선행 차량 선택 프로세스의 흐름도,
도 3은 도 2에 도시된 단계 S160에서의 필터 상수 설정 프로세스의 상세 흐름도,
도 4는 도 3에 도시된 필터 상수 설정 프로세스에서 필터 상수를 설정하는데 이용되는 필터 상수 테이블의 상세를 도시한 그래프,
도 5는 도 1에 도시된 차량간 제어기에 의해 실행되는 필터 프로세스의 전 후의 자기 차량 차선 확률에 있어서의 변경을 도시한 그래프,
도 6은 필터 상수 설정 상태의 예를 설명하기 위한 도면,
도 7은 도 1에 도시된 차량간 제어기의 기능 구성을 도시한 블럭도이다.

본 발명이 적용되는 실시 예를 이하에서는 도면을 참조하여 설명하겠다.

차량간 제어 시스템(1)은 자동차에 장착된다. 차량간 제어 시스템(1)은 자기 차량의 전방에서 주행하는 차량(선행 차량)까지 적당한 거리로 차량간 거리를 유지하도록 차량 속도를 제어한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 차량간 제어 시스템(1)은 주로, 실시 예에 따른 선행 차량 선택 장치로서 작동하는 차량간 제어기(4)에 의해 구성된다. 또한, 차량간 제어 시스템(1)은 센서 그룹(2), 스위치 그룹(3) 및 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit: ECU) 그룹(5)을 포함한다. 센서 그룹(2)은, 차량 주변의 환경과, 차량의 동작 및 상태를 검출하는데 이용되는 여러 센서들로 구성된다. 스위치 그룹(3)은 차량간 제어기(4)에 명령을 입력하는데 이용되는 여러 스위치들로 구성된다. ECU 그룹(5)은 차량간 제어기(4)로부터의 명령에 기초하여 여러 제어 동작을 실행한다.

센서 그룹(2)은 적어도, 레이더 센서(21), 요율 센서(22), 휠 속도 센서(23) 및 조향 센서(24)를 포함한다.

레이더 센서(21)는 자기 차량의 전방 영역을 향하여 레이저 광을 출력함으로써 사전 결정된 각도 범위를 스캔한다. 레이더 센서(21)는 레이저 광의 반사광을 검출한다. 레이더 센서(21)는 객체에 도달하여 객체로부터 복귀한 레이저 광에 대해 요구되는 시간량에 기초하여 레이저 광을 반사하였던 객체까지의 거리를 판정한다. 또한, 레이더 센서(21)는, 반사광이 검출되면 레이저 광이 조사된 방향에 기초하여 객체가 존재하는 방향을 판정한다. 레이더 센서(21)는 레이저 광을 이용하는 것에 국한되지 않는다. 레이더 센서(21)는 밀리미터파 대역 또는 마이크로 밀리미터파 대역 무선파, 초음파 등을 이용한다. 뿐만 아니라, 카메라 등이 이용될 수도 있다.

요율 센서(22)는 차량의 요율에 기초한 신호를 출력한다.

휠 속도 센서(23)는 좌측 전면 휠, 우측 전면 휠, 좌측 후면 휠 및 우측 후면 휠의 각각에 부착된다. 각 휠 속도 센서(23)는 휠 샤프트의 회전에 의거하여 매 사전 결정된 각도에서 형성된 에지(펄스 에지)를 가진 펄스 신호를 출력한다. 다시 말해, 휠 속도 센서(23)는 휠 샤프트의 회전 속도에 기초하여 펄스 간격을 가진 펄스 신호를 출력한다.

조향 센서(24)는 조향 휠의 상대 조향 각도(조향 각도의 변경량) 또는 조향 휠의 절대 조향 각도(차량이 전방으로 직진시에 조향 위치에 대한 실제 조향 각도)에 기초한 신호를 출력한다.

스위치 그룹(3)은 적어도 제어 허용 스위치(31)와 제어 모드 선택 스위치(32)를 포함한다.

제어 허용 스위치(31)는 ACC(Adaptive Cruise Control)의 실행이 허용되는지를 입력하는데 이용된다. ACC는, 선행 차량이 존재하지 않을 때 차량이 사전 결정된 속도로 주행할 수 있게 하는 알려진 제어 동작이다. ACC는 선행 차량이 존재할 때 사전 결정된 차량간 거리가 유지되는 추적 순항을 실행한다.

제어 모드 선택 스위치(32)는 ACC 제어 모드를 선택하는데 이용된다.

ECU 그룹(5)은 적어도 엔진 ECU(51), 브레이크 ECU(52) 및 메터 ECU(53)를 포함한다.

엔진 ECU(51)는, 엔진 시동/정지, 연료 주입량, 점화 타이밍 등을 제어한다. 엔진 ECU(51)는 CPU(Central Processing Unit), ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory) 등을 포함한다. 특히, 엔진 ECU(51)는 가속 페달의 강하량을 검출하는 센서로부터의 검출값에 기초하여 스로틀 ACT를 제어한다. 스로틀 ACT는 공기 흡기관에 제공된 스로틀을 개폐하는 액튜에이터이다. 또한, 엔진 ECU(51)는 차량간 제어기(4)로부터의 명령에 기초하여 내연 기관의 구동력을 증감시키도록 스로틀 ACT를 제어한다.

브레이크 ECU(52)는 자기 차량의 제동을 제어한다. 브레이크 ECU(52)는 CPU, ROM, RAM 등을 포함한다. 특히, 브레이크 ECU(52)는 브레이크 페달의 강하량을 검출하는 센서로부터의 검출값에 기초하여 브레이크 ACT를 제어한다. 브레이크 ACT는 유압 브레이크 회로에 제공된 증압 조정 밸브와 감압 조정 밸브를 개폐하는 액튜에이터이다. 또한, 브레이크 ECU(52)는 차량간 제어기(4)로부터의 명령에 기초하여 자기 차량의 제동력을 증감시키도록 브레이크 ACT를 제어한다.

메터 ECU(53)는 차량간 제어기(4)를 포함하는 차량의 각 유닛으로부터의 명령에 기초하여, 차량에 제공된 메터 디스플레이의 디스플레이 제어를 실행한다. 메터 ECU(53)는 CPU, ROM, RAM 등을 포함한다. 특히, 메터 ECU(53)는 메터 디스플레이에 차량 속도, 엔진 회전 속도, 차량간 제어기(4)에 의해 실행된 제어의 실행 상태 및 제어 모드를 디스플레이한다.

차량간 제어기(4)는 주로 CPU, ROM, RAM 등을 포함하는 알려진 마이크로컴퓨터에 의해 구성된다. 또한, 차량간 제어기(4)는 검출 회로, A/D(Analog/Digital) 변환 회로, 입력/출력(I/O) 인터페이스, 통신 회로 등을 포함한다. 검출 회로 및 A/D 변환 회로는 센서 그룹(2)으로부터 출력된 신호를 검출하고 그 신호를 디지털값으로 변환한다. I/O 인터페이스는 스위치 그룹(3)으로부터 입력을 수신한다. 통신 회로는 ECU 그룹(5)과 통신한다. 이들 하드웨어 구성은 일반적이다. 그러므로 그의 상세한 설명은 생략하겠다.

차량간 제어기(4)에 있어서, CPU는 메모리(예를 들어, ROM)에 미리 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하여, 이하에서 상세하게 설명할, 사전 결정된 선행 차량 판정 프로세스를 수행한다. 따라서, 도 7에 도시된 바와 같이, 차량간 제어기(4)는 곡률 추정 유닛(41)(곡률 추정 수단에 대응함), 객체 위치 검출 유닛(42)(객체 위치 검출 수단에 대응함), 순시 확률 계산 유닛(43)(순시 확률 계산 수단에 대응함), 필터 계산 유닛(44)(필터 계산 수단에 대응함), 선행 차량 선택 유닛(45)(선행 차량 선택 수단에 대응함) 및 필터 특성 설정 유닛(46)(필터 특성 설정 수단에 대응함)을 포함하는 선행 차량 선택 장치로서 작동할 수 있다.

제어 허용 스위치(31)에 의해 ACC가 허용되면, 차량간 제어기(4)는 선행 차량 판정 프로세스를 주기적으로(예를 들어, 매 100ms) 실행한다. 추가적으로, 차량간 제어기(4)는 선행 차량 판정 프로세스의 판정 결과를 이용하여 제어 모드 선택 스위치(32)에 의해 선택된 차량간 제어 프로세스를 실행한다.

프로세스들 중, 차량간 제어 프로세스에 있어서, 차량간 제어기(4)는 통상적으로 엔진 ECU(51)에 대한 가속기 동작량을 증감시키도록 하는 명령을 출력함에 의해 차량 속도를 제어한다. 가속기 동작량을 이용하여 제어가 지원될 수 없으면, 차량간 제어기(4)는 브레이크 ECU(52)에 브레이크 명령을 출력하여 차량 속도를 제한한다. 또한, 차량간 제어기(4)는, 사전 결정된 조건이 충족되면, 경보를 발생하는 명령 및 ACC 관련 각종 디스플레이 정보를 메터 ECU(53)에 출력한다.

여기에서, 차량간 제어기(4)에 의해 실행되는 선행 차량 판정 프로세스의 세부 사항을 도 2에 도시된 흐름도를 참조하여 설명하겠다. 실시 예에 있어서, 차량간 제어기(4)의 CPU가 도 2에 도시된 선행 차량 판정 프로세스를 실시할 수 있게 하는 프로그램은 차량간 제어기(4)의 메모리(예를들어, ROM)에 미리 저장된다.

선행 차량 판정 프로세스가 시작되면, 첫번째, 단계 S110에서, 차량간 제어기(4)가 레이더 센서(21)에 의해 검출된 거리 및 각도 측정 데이터를 탑재한다.

후속 단계 S120에서, 차량간 제어기(4)는 탑재된 거리 및 각도 측정 데이터를 데이터에 의해 표현된 극 좌표 시스템에서 직교 좌표 시스템으로 변환한다. 변환된 데이터에 기초하여, 차량간 제어기(4)는 자기 차량의 전방에 존재하는 객체를 인식하기 위한 객체 인식 프로세스를 실행한다. 객체 인식 프로세스에 있어서, 차량간 제어기(4)는 거리 및 각도 측정 데이터를 클러스터링(clustering)한다. 차량 간 제어기(4)는 각 클러스터에 대하여 객체의 중앙 위치 좌표, 자기 차량에 대한 상대 속도 등을 판정한다. 여기에서 인식된 객체를 이하에서는 "목표물"이라 할 것이다. 차량간 제어기(4)는 단계 S120에서의 프로세싱 동작을 실행하며, 그 다음 도 7의 객체 위치 검출 유닛(42)으로서 작동할 수 있다.

후속 단계 S130에서, 요율 센서(22)에 의해 검출된 요율 γ과, 휠 속도 센서(23)로부터의 검출 결과에 기초하여 계산된 자기 차량 속도 V에 기초하여, 이하의 수학식 (1)에 기초하여 추정 R이 계산된다. 추정 R은 자기 차량 주행 곡선의 곡선 반경(곡률의 역수)이다. 차량간 제어기(4)는 단계 S130에서의 프로세싱 동작을 실행하고, 그 다음 도 7의 곡률 추정 유닛(41)으로서 작동할 수 있다.

(1)

이하에 설명될 단계 S140 내지 S170에서는, 단계 S120에서 획득된 모든 목표물들에 대해 동일 프로세스가 실행된다(객체 인식 프로세스).

후속 단계 S140에서, 차량간 제어기(4)는 목표물의 자기 차량 차선 확률 순시값을 계산한다. 자기 차량 차선 확률은 목표물이 자기 차량과 동일 차선에서 주행중인 차량일 가능성을 나타내는 파라메타이다. 자기 차량 차선 확률 순시값은 현재의 프로세싱 사이클에서의 검출 데이터에 기초하여 계산된 자기 차량 차선 확률의 순시값이다. 차량간 제어기(4)는 단계 S140에서 프로세싱 동작을 실행하고, 그 다음 도 7의 순시 확률 계산 유닛(43)으로서 작동할 수 있다.

이 프로세스에 있어서, 먼저, 차량간 제어기(4)는, 자기 차량이 주행중인 주행 도로가 직선 도로라는 전제하에 변환된 위치로서 단계 S120에서 획득한 목표물의 위치를 판정한다. 차량간 제어기(4)는 목표물의 위치를 판정하기 위해 단계 S130에서 계산된 추정 R을 이용한다. 그 다음, 차량간 제어기(4)는 미리 설정된 자기 차량 차선 확률 맵을 이용하여 목표물의 변환 위치로부터 자기 차량 차선 확률 순시값을 판정한다.

자기 차량 차선 확률 맵은 변환 위치가 자기 차량의 전면 근처의 근거리에 있을 때 확률이 가장 높게 되는 경향이 있는 알려진 맵이다. 또한, 그 확률은, 변환 위치가 자기 차량의 전면으로부터 측방향으로 더 멀리 시프트될수록 감소하는 경향이 있다. 자기 차량 차선 확률 맵의 특정 예시 및 이용은 JP-B-3427815 등에 상세하게 설명되어 있다.

목표물이 자기 차량 차선내에 있는지를 확률의 견지에서 나타내는 이유는, 요율로부터 판정된 곡률의 곡선 반경(추정 R)과 곡률의 실제 곡선 반경간에 오차가 존재하기 때문이다.

후속 단계 S150에서, 차량간 제어기(4)는, 자기 차량으로부터 목표물까지의 차량간 시간을 계산한다. 이 차량간 시간은 목표물까지의 거리를 자기 차량 속도로 제산함에 의해 판정될 수 있다.

후속 단계 S160에서, 차량간 제어기(4)는 필터 상수를 설정하기 위한 프로세스를 실행한다. 차량간 제어기(4)는 단계 S160에서의 프로세싱 동작을 실행하고, 그 다음 도 7의 필터 특성 설정 유닛(46)으로서 작동할 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 이 프로세스에 있어서, 먼저, 단계 S210에서, 차량간 제어기(4)는, 초점이 맞춰진 목표물이 이전 프로세싱 사이클에서 선행 차량으로 판정되었던 목표물과 관련된 것인지를 판정한다. 단계 S210에서 긍정으로 판정되었을 때, 단계 S220에서, 차량간 제어기(4)는, 미리 설정된 선행 차량에 대한 필터 상수 테이블에 기초하여 차량간 시간으로부터 필터 상수 α를 설정한다. 반면에, 단계 S210에서 부정으로 판정되었을 때, 단계 S230에서, 차량간 제어기(4)는, 미리 설정된 비선행 차량에 대한 필터 상수 테이블에 기초하여 차량간 시간으로부터 필터 상수 α를 설정한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 선행 차량 및 비선행 차량에 대한 두 필터 상수 테이블은, 차량간 시간이 근거리 임계치 Ta 미만일 때 필터 상수가 상한값이 되도록 설정된다. 필터 상수는, 차량간 시간이 원거리 임계치 Tb 초과일 때, 하한값이다. 차량간 시간이 근거리 임계치 Ta 이상이고 원거리 임계치 Tb 이하이면, 필터 상수는 차량간 시간에 있어서의 증가와 비례하여 상한값에서 하한값으로 감소하도록 설정된다. 그러나, 선행 차량에 대한 필터 상수 테이블은, 필터 상수 α가 모든 차량간 시간에서 비선행 차량에 대한 필터 상수 테이블에서의 값보다 더 큰 값이 되도록 설정된다.

도 2로 돌아와서, 후속 단계 S170에서, 차량간 제어기(4)는, 단계 S160에서 설정된 필터 상수 α를 이용하고, 각 프로세싱 사이클마다 이하의 수학식 (2)(가중된 값으로서의 필터 상수를 이용한 가중 평균 계산)를 이용하여 필터 프로세스를 실행한다. 그에 의해, 차량간 제어기(4)는 선행 차량의 판정에 이용되는 자기 차량 차선 확률을 계산한다. 여기에서, 현재 프로세싱 사이클에서 판정될 자기 차량 차선 확률은 P(t)(즉, 자기 차량 차선 확률의 현재값)에 의해 표현된다. 이전 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률은 P(t-1)(즉, 자기 차량 차선 확률의 이전값)에 의해 표현된다. 단계 S140에서 판정된 자기 차량 차선 확률 순시값은 Pc로 표현된다.

(2)

다시 말해, 필터 프로세스는 소위 저역 통과 필터로서 작동한다. α가 증가함에 따라, 다시 말해, 차량간 시간이 감소함에 따라, 필터는 보다 약해진다(유리한 응답성). 자기 차량 차선 확률 순시값 Pc는 자기 차량 차선 확률 P(t)에 보다 쉽게 반영된다. α가 감소함에 따라, 다시 말해, 차량간 시간이 증가함에 따라, 필터는 보다 강력해진다(높은 안정성). 자기 차량 차선 확률 순시값 Pc는 자기 차량 차선 확률 P(t)에 보다 덜 쉽게 반영된다. 추가로, 도 6에 도시된 바와 같이, 안정성을 강조하는 상대적으로 강한 필터는, 선행 차량과 관련된 목표물의 자기 차량 차선 확률을 계산하는데 이용된다고도 할 수 있다. 응답성을 강조하는 상대적으로 약한 필터는 비선행 차량과 관련된 목표물의 자기 차량 차선 확률을 계산하는데 이용된다. 차량간 제어기(4)는 단계 S170에서 프로세싱 동작을 실행하고, 그 다음 도 7의 필터 계산 유닛(44)으로서 작동할 수 있다.

후속 단계 S180에서, 차량간 제어기(4)는, 단계 S170에서 계산된 차기 차량 차선 확률 P(t)에 기초하여 선행 차량을 판정한다. 그 다음, 차량간 제어기(4)는 프로세스를 종료한다. 특히, 예를 들어, 차량간 제어기(4)는, 자기 차량 차선 확률 P(t)이 임계치(예를 들어, 50%) 이상인 목표물들 중에서 자기 차량까지의 거리가 가장 짧은 목표물을 선행 차량으로서 판정한다. 차량간 제어기(4)는 단계 S180에서 프로세싱 동작을 실행하고, 도 7의 선행 차량 선택 유닛(45)으로서 작동할 수 있다.

차량간 제어기(4)는 선행 차량 판정 프로세스에 의해 선행 차량인 것으로 판정된 목표물까지의 거리와, 목표물의 상대 속도에 기초하여 차량간 제어 프로세스를 실행한다. 차량간 제어기(4)는 ECU 그룹(5)으로 여러 명령을 출력한다.

상술한 바와 같이, 차량간 제어 시스템(1)에 있어서, 자기 차량 차선 확률 P(t)이 계산될 때 자기 차량 차선 확률 순시값 Pc에 대해 필터 계산이 실행된다. 자기 차량 차선 확률 P(t)은 선행 차량 판정을 위해 이용된다. 그러므로, 도 5에 도시된 바와 같이, 자기 차량 차선 확률 순시값 Pc에 비해 자기 차량 차선 확률 P(t)에 있어서의 변화가 억제된다. 그 결과, 선행 차량 판정의 판정 결과의 빈번한 변경이 방지될 수 있다.

*또한, 차량간 시간에 의거하여 필터 특성이 변경된다. 필터는 차량간 시간이 증가할 때 보다 강력해진다. 필터는 차량간 시간이 감소할 때 약해진다. 그러므로, 자기 차량 차선 확률이 불안정하게 되는 경향이 있는 원거리에 대해, 자기 차량 차선 확률이 안정화된다. 그 결과, 선행 차량의 안정적 선택이 실현될 수 있다. 자기 차량 차선 확률이 상대적으로 안정한 근거리에 대해, 선행 차량의 유리한 응답성 선택이 실현될 수 있다.

또한, 차량간 거리에 기초하여 필터 특성이 변경되는 경우와는 다르게, 모든 차량 속도(다시 말해, 차량 속도와 무관하게)에서 운전자의 감각에 적합한 타이밍에 선행 차량이 선택될 수 있다. 적당한 타이밍에 선택되었던 선행 차량을 이용하는 차량간 제어가 유리한 타이밍에 실현될 수 있다.

또한, 차량간 제어 시스템(1)에 있어서, 이전 프로세싱 사이클에서 선행 차량으로 판정되었던 목표물과 관련된 목표물(이하, 간단히 "선행 차량"으로 언급)과, 선행 차량 이외의 비선행 차량과 관련된 목표물(이하, 간단히 "비선행 차량"으로 언급)간에는 이용될 필터 특성이 서로 상이하다. 강한 필터는 선행 차량에 적용된다. 약한 필터는 비선행 차량에 적용된다.

그러므로, 선행 차량과 관련하여, 잡음에 의해 유발된 선택의 소거, 검출 오류 등이 억제될 수 있다. 비선행 차량과 관련하여, 머징 등이 발생할 때 차량이 선행 차량 인지 즉시 판단될 수 있다. 다시 말해, 선행 차량 및 비선행 차량 모두에 적합한 필터 계산이 실현될 수 있다.

(다른 실시예)

상기에서는 본 발명의 실시 예가 설명되었다. 그러나, 본 발명은 상술한 실시 예에 국한되는 것이 아니다. 여러 실시 예가 가능하다는 것은 말할 필요도 없다.

(1) 상술한 실시 예에 따르면, 추정 R은 요율 센서에 의해 검출된 요율로부터 계산된다. 그러나, 추정 R은 조향 센서에 의해 검출된 조향각으로부터 계산될 수도 있다.

(2) 상술한 실시 예에 따르면, 본 발명이 차량간 제어 시스템에 적용되는 예시가 제공된다. 그러나, 이것은 거기에 국한되는 것이 아니다. 본 발명은, 그 시스템이 선행 차량과 자기 차량간의 상대적 상태 또는 선행 차량의 상태에 기초하여 여러 유형의 제어를 실행하고 선행 차량을 설정한다면, 어느 시스템에라도 적용될 수 있다.

(3) 본 발명의 구성 요소들은 개념적인 것으로, 본 실시 예에 따른 것들에 제한되지 않는다. 예를 들어, 단일 구성 요소에 의해 제공된 기능들은 다수의 구성 요소들간에 분산될 수 있다. 대안적으로, 다수의 구성 요소들의 기능은 단일 구성 요소로 집적화될 수 있다. 또한, 상술한 실시 예에 따른 구성들의 적어도 일부는 유사한 기능을 가진 알려진 구성으로 대체될 수 있다. 또한, 상술한 실시 예에 따른 구성들의 적어도 일부는, 예를 들어, 상술한 실시 예에 따른 다른 구성에 추가되거나, 그 구성으로 대체될 수 있다.

1: 차량간 제어 시스템, 2: 센서 그룹, 3: 스위치 그룹, 4: 차량간 제어기, 5: 전자 제어 유닛 그룹, 21: 레이더 센서, 22: 요율 센서, 23: 휠 속도 센서, 24: 조향 센서, 31: 제어 허용 스위치, 32: 제어 모드 선택 스위치, 51: 엔진 ECU, 52: 브레이크 ECU, 53: 메터 ECU

Claims

선행 차량 선택 장치로서,
자기 차량이 주행중인 주행 도로의 곡률을 추정하는 곡률 추정 수단과;
자기 차량의 전방에 있는 객체를 검출하고, 전방의 각 객체에 대하여 자기 차량에 대한 상대적 위치를 판정하는 객체 위치 검출 수단과;
곡률 추정 수단에 의해 추정된 추정 곡률과 객체 위치 검출 수단에 의해 판정된 상대적 위치에 기초하여 전방의 각 객체에 대하여 자기 차량 차선 확률 순시값 - 자기 차량 차선 확률 순시값은 전방의 객체가 자기 차량과 동일한 차량 차선에 존재할 확률의 순시값임 - 을 반복적으로 판정하는 순시 확률 계산 수단과;
순시 확률 계산 수단에 의해 계산된 자기 차량 차선 확률 순시값에 대해 필터 계산을 수행함에 의해 자기 차량 차선 확률을 판정하는 필터 계산 수단과;
필터 계산 수단에 의해 판정된 자기 차량 차선 확률에 기초하여 선행 차량을 선택하는 선행 차량 선택 수단과;
이전 프로세싱 사이클에서 선행 차량 선택 수단에 의해 선택된 선행 차량과 관련된 전방의 객체가, 선행 차량 이외의 객체와 관련된 전방의 객체보다, 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 상대적으로 더 적게 영향을 받도록 필터 계산의 특성을 설정하는 필터 특성 설정 수단을 포함하되,
상기 필터 특성 설정 수단은,
전방 객체까지의 차량간 시간이 짧을수록 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 더 영향을 받도록, 자기 차량이 전방 객체의 검출 위치에 도달하는데 요구되는 시간을 나타내는 차량간 시간에 기초하여 필터 계산의 특성을 변경하고,
상기 필터 계산 수단은,
가중치를 이용하여, (i) 자기 차량 차선 확률 순시값과, (ii) 필터 계산 수단에 의해 이전 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 이전값의 가중 평균을 계산하기 위한 필터 계산을 실행함에 의해 현재 프로세싱 사이클에서의 자기 차량 차선 확률의 현재값을 판정하고,
자기 차량이 전방 객체의 검출 위치에 도달하는데 요구되는 시간을 나타내는 차량간 시간에 기초하여 가중 평균을 계산하기 위한 가중치를 변경하며,
상기 자기 차량 차선 확률은,

에 의해 판정되고,
P(t)는 현재 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 현재값이고,
P(t-1)은 이전 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 이전값이고,
Pc는 자기 차량 차선 확률 순시값이고,
α는 가중 평균을 계산하기 위한 가중치인 필터 상수인
선행 차량 선택 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 주행 도로의 곡률은,

에 의해 추정되고,
R은 주행 도로의 곡률의 역수인 곡선 반경이고,
Ⅴ는 자기 차량의 속도이며,
γ은 자기 차량의 요율인
선행 차량 선택 장치.
선행 차량 선택 방법으로서,
선행 차량 선택 장치에 의해, 자기 차량이 주행중인 주행 도로의 곡률을 추정하는 단계;
선행 차량 선택 장치에 의해, 자기 차량의 전방에 있는 객체를 검출하고, 전방의 각 객체에 대하여 자기 차량에 대한 상대적 위치를 판정하는 단계;
선행 차량 선택 장치에 의해, 추정된 곡률과 판정된 상대적 위치에 기초하여 전방의 각 객체에 대하여 자기 차량 차선 확률 순시값 - 자기 차량 차선 확률 순시값은 전방의 객체가 자기 차량과 동일한 차량 차선에 존재할 확률의 순시값임 - 을 반복적으로 판정하는 단계;
선행 차량 선택 장치에 의해, 계산된 자기 차량 차선 확률 순시값에 대해 필터 계산을 수행함에 의해 자기 차량 차선 확률을 판정하는 단계;
선행 차량 선택 장치에 의해, 판정된 자기 차량 차선 확률에 기초하여 선행 차량을 선택하는 단계;
선행 차량 선택 장치에 의해, 이전 프로세싱 사이클에서 선택된 선행 차량과 관련된 전방의 객체가, 선행 차량 이외의 객체와 관련된 전방의 객체보다, 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 상대적으로 더 적게 영향을 받도록 필터 계산의 특성을 설정하는 단계를 포함하되,
상기 필터 계산의 특성은,
전방 객체까지의 차량간 시간이 짧을수록 자기 차량 차선 확률 순시값에 의해 더 크게 영향을 받도록, 자기 차량이 전방 객체의 검출 위치에 도달하는데 요구되는 시간을 나타내는 차량간 시간에 기초하여 변경되고,
현재 프로세싱 사이클에서의 자기 차량 차선 확률의 현재값은,
가중치를 이용하여, (i) 자기 차량 차선 확률 순시값과, (ii) 필터 계산 수단에 의해 이전 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 이전값의 가중 평균을 계산하기 위한 필터 계산을 실행함에 의해 판정되고,
가중 평균을 계산하기 위한 가중치는,
자기 차량이 전방 객체의 검출 위치에 도달하는데 요구되는 시간을 나타내는 차량간 시간에 기초하여 변경되며,
상기 자기 차량 차선 확률은,

에 의해 판정되고,
P(t)는 현재 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 현재값이고,
P(t-1)은 이전 프로세싱 사이클에서 판정된 자기 차량 차선 확률의 이전값이고,
Pc는 자기 차량 차선 확률 순시값이고,
α는 가중 평균을 계산하기 위한 가중치인 필터 상수인
선행 차량 선택 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 주행 도로의 곡률은,

에 의해 추정되고,
R은 주행 도로의 곡률의 역수인 곡선 반경이고,
Ⅴ는 자기 차량의 속도이며,
γ은 자기 차량의 요율인
선행 차량 선택 방법.