KR20190113918A - 운전 지원 방법 및 운전 지원 장치 - Google Patents

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KR20190113918A
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다쿠야 난리
팡 팡
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닛산 지도우샤 가부시키가이샤
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Abstract

운전 지원 방법은, 자차량(51)의 주위에 있어서 자차량(51)의 사각 영역(54)을 발생시키는 이동 물체(52)의 거동을 검출하고, 사각 영역(54) 내에 장해물(53)이 있는 경우에 이동 물체(52)가 취할 동작 후보를, 자차량(51)의 주위의 도로 구조에 기초하여 예측하고, 이동 물체(52)의 거동과 이동 물체(52)가 취할 동작 후보를 비교함으로써, 이동 물체(52)의 동작을 예측한다.

Description

운전 지원 방법 및 운전 지원 장치
본 발명은 운전 지원 방법 및 운전 지원 장치에 관한 것이다.
종래부터, 차량이 사각이 있는 상황을 주행하는 경우에, 그 상황에 따라 차량을 제어하는 차량 제어 장치가 알려져 있다(특허문헌 1 참조). 특허문헌 1의 차량 제어 장치는, 자차량에 있어서 사각으로 되는 사각 영역을 검출하고, 사각 영역으로부터 출현할 가능성이 있는 이동 물체의 진로와 차량의 진로의 상대적인 우선도를 판정하여, 판정한 우선도에 기초하여 자차량에 대한 제어 신호를 출력한다.
국제 공개 제2016/104198호
그러나, 특허문헌 1의 차량 제어 장치는, 사각 영역으로부터 출현하는 물체를 예측하여도, 사각 영역을 발생시키는 원인으로 되는 이동 물체가, 사각 영역에 존재하는 물체에 맞추어 동작하는 것을 예측할 수 없다. 따라서, 사각 영역을 발생시키는 이동 물체의 거동이 급변하는 경우에 자차량의 거동을 급변시킬 필요가 생기기 때문에, 탑승원에게 위화감을 주게 된다.
본 발명은 이러한 종래의 과제를 해결하기 위해 이루어진 것이며, 그 목적으로 하는 바는, 자차량의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 경감하는 운전 지원 방법 및 운전 지원 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 양태에 관한 운전 지원 방법 및 운전 지원 장치는, 자차량의 주위에 있어서 자차량의 사각 영역을 발생시키는 이동 물체의 거동을 검출하고, 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 이동 물체가 취할 동작 후보를, 자차량의 주위의 도로 구조에 기초하여 예측하고, 이동 물체의 거동과 이동 물체가 취할 동작 후보를 비교함으로써, 이동 물체의 동작을 예측한다.
본 발명의 일 형태에 따르면, 자차량의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 경감하는 운전 지원 방법 및 운전 지원 장치를 제공할 수 있다.
도 1은, 실시 형태에 관한 운전 지원 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는, 도 1의 운전 지원 장치의 동작의 일례를 도시하는 흐름도이다.
도 3은, 도 1의 스텝 06의 상세한 수순의 일례를 도시하는 흐름도이다.
도 4a는, 2차선의 우측으로의 커브로를 자차량(51) 및 타차량(병주 차량(52))이 병주하는 주행 씬을 도시하는 평면도이다.
도 4b는, 도 4a로부터 소정 시간이 경과한 상태를 도시하는 평면도이다.
도 5는, 2차선의 우측으로의 커브로를 자차량(51) 및 병주 차량(52)이 병주하는 주행 씬에 있어서의 기본 궤도의 예로서, 직진 궤도(61) 및 차선 변경 궤도(62)를 도시하는 평면도이다.
도 6은, 도 5와 동일한 주행 씬에 있어서의 기본 궤도의 다른 예로서, 장해물 회피 궤도(63)를 도시하는 평면도이다.
도 7은, 도 6의 병주 차량(52)의 전방 부분을 확대한 평면도이며, 기본 궤도(직진 궤도(61))와 실효 궤도(71)를 비교한 도면이다.
도 8은, 도 6의 병주 차량(52)의 전방 부분을 확대한 평면도이며, 기본 궤도(차선 변경 궤도(62))와 실효 궤도(72)를 비교한 도면이다.
도 9는, 도 6의 병주 차량(52)의 전방 부분을 확대한 평면도이며, 기본 궤도(장해물 회피 궤도(63))와 실효 궤도(73)를 비교한 도면이다.
도 10은, 교차점을 자차량(51) 및 병주 차량(92)이 병주하는 주행 씬에 있어서의 기본 궤도의 예로서, 우회전 궤도(81)를 도시하는 평면도이다.
도 11은, 도 10과 동일한 주행 씬에 있어서의 기본 궤도의 다른 예로서, 장해물 회피 궤도(83)를 도시하는 평면도이다.
이어서, 도면을 참조하여, 실시 형태를 상세하게 설명한다.
실시 형태에 관한 운전 지원 장치는, 예를 들어 도 4a 및 도 4b에 도시하는 바와 같은 주행 씬에 있어서 유효하게 기능한다. 도 4a 및 도 4b는, 2차선의 우측으로의 커브로에 있어서, 좌측 차선을 자차량(51)이 주행하고, 자차량(51)의 비스듬하게 전방의 우측 차선을 타차량(이동 물체의 일례)(52)이 병주하고, 우측 차선의 전방에는 주차 차량(물체의 일례)(53)이 존재하는 주행 씬을 도시한다. 이 주행 씬에 있어서, 타차량(이후, 「병주 차량」이라고 칭함)(52)은, 주차 차량(53)과의 접촉을 피하기 위해 우측 차선의 폭 방향 중앙보다 좌측으로 이동하는, 소위 회피 동작을 취할 것이 예상된다.
그러나, 도로 전방에는 병주 차량(52)에 기인하여 자차량(51)의 사각 영역(54)이 발생하고, 사각 영역(54) 내에 주차 차량(53)이 위치하고 있다. 이 때문에, 병주 차량(52)으로부터 주차 차량(53)은 보여도, 자차량(51)으로부터 주차 차량(53)은 보이지 않기 때문에, 자차량(51)에 탑재된 물체 검출 센서는 주차 차량(53)을 검출할 수 없다. 따라서, 자차량(51)은, 사각 영역(54)에 존재하는 주차 차량(53)에 맞추어 병주 차량(52)이 회피 동작을 취할 것이라고 예측할 수 없다. 따라서, 회피 동작을 위해 병주 차량(52)의 거동이 급변하는 경우에 자차량(51)의 거동을 급변시킬 필요가 생기기 때문에, 자차량(51)의 탑승원에게 위화감을 주게 된다.
그래서, 실시 형태에 관한 운전 지원 장치는, 자차량(51)이 그 주위에 있는 병주 차량(이동 물체의 일례)(52)에 의해 사각 영역(54)이 형성되어 있는 상황을 주행하는 경우에, 사각 영역(54)을 고려하여 자차량(51)의 운전을 지원한다. 구체적으로, 운전 지원 장치는, 사각 영역(54) 내에 다른 물체(예를 들어, 주차 차량(53), 보행자)가 있다고 하는 가설을 기초로, 사각 영역(54)을 발생시키는 병주 차량(52)의 동작을 예측하고, 예측한 병주 차량(52)의 동작에 기초하여 자차량(51)의 속도 및 타각을 제어한다.
도 1을 참조하여, 실시 형태에 관한 운전 지원 장치의 구성을 설명한다. 운전 지원 장치는, 물체 검출 장치(1)와, 자차 위치 추정 장치(3)와, 지도 취득 장치(4)와, 마이크로컴퓨터(100)를 구비한다.
물체 검출 장치(1)는, 자차량(51)에 탑재된, 레이저 레이더나 밀리미터파 레이더, 카메라 등, 자차량(51)의 주위의 물체를 검출하는, 복수의 상이한 종류의 물체 검출 센서를 구비한다. 물체 검출 장치(1)는, 복수의 물체 검출 센서를 사용하여, 자차량(51)의 주위에 있어서의 물체를 검출한다. 물체 검출 장치(1)는, 타차량, 바이크, 자전거, 보행자를 포함하는 이동 물체, 및 주차 차량을 포함하는 정지 물체를 검출한다. 예를 들어, 이동 물체 및 정지 물체의 자차량(51)에 대한 위치, 자세, 크기, 속도, 가속도, 감속도, 요 레이트를 검출한다. 또한, 물체의 위치, 자세(요 각), 크기, 속도, 가속도, 감속도, 요 레이트를 통합하여, 물체의 「거동」이라고 칭한다. 물체 검출 장치(1)는, 검출 결과로서, 예를 들어 자차량(51)의 상방의 공중에서 바라보는 천정도에 있어서의, 2차원의 물체의 거동을 출력한다.
자차 위치 추정 장치(3)는, 자차량(51)에 탑재된, GPS(글로벌ㆍ포지셔닝ㆍ시스템)나 오도메트리 등 자차량(51)의 절대 위치를 계측하는 위치 검출 센서를 구비한다. 자차 위치 추정 장치(3)는, 위치 검출 센서를 사용하여, 자차량(51)의 절대 위치, 즉 소정의 기준점에 대한 자차량(51)의 위치, 자세 및 속도를 계측한다.
지도 취득 장치(4)는, 자차량(51)이 주행하는 도로의 구조를 나타내는 지도 정보를 취득한다. 지도 취득 장치(4)는, 지도 정보를 저장한 지도 데이터베이스를 소유해도 되고, 클라우드 컴퓨팅에 의해 지도 정보를 외부의 지도 데이터 서버로부터 취득해도 상관없다. 지도 취득 장치(4)가 취득하는 지도 정보에는, 차선의 절대 위치나 차선의 접속 관계, 상대 위치 관계 등의 도로 구조의 정보가 포함된다.
마이크로컴퓨터(100)(제어부의 일례)는, 물체 검출 장치(1) 및 자차 위치 추정 장치(3)에 의한 검출 결과 및 지도 취득 장치(4)에 의한 취득 정보에 기초하여, 타차량의 동작을 예측하고, 타차량의 동작으로부터 자차량(51)의 경로를 생성하고, 생성된 경로를 따라 자차량(51)을 제어한다.
마이크로컴퓨터(100)는, CPU(중앙 처리 장치), 메모리 및 입출력부를 구비하는 범용의 마이크로컴퓨터이다. 마이크로컴퓨터(100)에는, 운전 지원 장치로서 기능시키기 위한 컴퓨터 프로그램(운전 지원 프로그램)이 인스톨되어 있다. 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 마이크로컴퓨터(100)는, 운전 지원 장치가 구비하는 복수의 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)로서 기능한다. 또한, 여기서는, 소프트웨어에 의해 운전 지원 장치가 구비하는 복수의 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)를 실현하는 예를 나타내지만, 물론, 이하에 나타내는 각 정보 처리를 실행하기 위한 전용 하드웨어를 준비하여, 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)를 구성하는 것도 가능하다. 또한, 복수의 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)를 개별의 하드웨어에 의해 구성해도 된다. 또한, 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)는, 차량에 관한 다른 제어에 사용하는 전자 제어 유닛(ECU)과 겸용해도 된다.
마이크로컴퓨터(100)는, 복수의 정보 처리 회로(2a, 2b, 5, 10, 21, 22)로서, 검출 통합부(2a)와, 물체 추적부(2b)와, 지도 내 위치 연산부(5)와, 동작 예측부(10)와, 자차 경로 생성부(21)와, 차량 제어부(22)를 구비한다. 또한, 동작 예측부(10)는, 거동 판정부(11)와, 동작 후보 예측부(12)와, 제1 동작 후보 수정부(13)와, 사각 영역 검출부(14)와, 제2 동작 후보 수정부(15)와, 궤도 예측부(16)와, 우도 추정부(17)를 구비한다.
검출 통합부(2a)는, 물체 검출 장치(1)가 구비하는 복수의 물체 검출 센서의 각각으로부터 얻어진 복수의 검출 결과를 통합하여, 각 물체에 대하여 하나의 검출 결과를 출력한다. 구체적으로는, 물체 검출 센서의 각각으로부터 얻어진 물체의 거동으로부터, 각 물체 검출 센서의 오차 특성 등을 고려한 후에 가장 오차가 적어지는 가장 합리적인 물체의 거동을 산출한다. 구체적으로는, 기지의 센서ㆍ퓨전 기술을 이용함으로써, 복수 종류의 센서로 취득한 검출 결과를 종합적으로 평가하여, 보다 정확한 검출 결과를 얻는다.
물체 추적부(2b)는, 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 물체를 추적한다. 구체적으로, 검출 통합부(2a)에 의해 통합된 검출 결과로부터, 상이한 시각에 출력된 물체의 거동으로부터, 상이한 시각간에 있어서의 물체의 동일성의 검증(대응짓기)을 행하고, 또한 그 대응짓기를 기초로, 물체의 거동을 예측한다. 또한, 상이한 시각에 출력된 물체의 거동은, 마이크로컴퓨터(100) 내의 메모리에 기억되어, 후술하는 궤도 예측 시에 사용된다.
지도 내 위치 연산부(5)는, 자차 위치 추정 장치(3)에 의해 얻어진 자차량(51)의 절대 위치, 및 지도 취득 장치(4)에 의해 취득된 지도 데이터로부터, 지도 상에 있어서의 자차량(51)의 위치 및 자세를 추정한다. 예를 들어, 자차량(51)이 주행하고 있는 도로, 또한 당해 도로 내에서 자차량(51)이 주행할 차선을 특정한다.
동작 예측부(10)에서는, 검출 통합부(2a)에 의해 얻어진 검출 결과와, 지도 내 위치 연산부(5)에 의해 특정된 자차량(51)의 위치에 기초하여, 자차량(51)의 주위에 있어서의 이동 물체의 동작을 예측한다. 이하에, 동작 예측부(10)의 구체적인 구성을 설명한다.
거동 판정부(11)는, 지도 상에 있어서의 자차량(51)의 위치와, 검출 통합부(2a)에 의해 얻어진 물체의 거동으로부터, 지도 상에 있어서의 물체의 거동을 특정한다. 또한, 거동 판정부(11)는, 물체의 지도 상의 위치가 시간의 경과와 함께 변화하는 경우, 당해 물체는 「이동 물체」라고 판단하고, 이동 물체의 크기 및 속도로부터, 당해 이동 물체의 속성(타차량, 보행자)을 판단한다. 그리고, 이동 물체가 주행 중인 「타차량」이라고 판단된 경우, 거동 판정부(11)는, 당해 타차량이 주행하는 도로 및 차선이라고 판정한다.
또한, 물체의 지도 상의 위치가 시간의 경과와 함께 하지 않는 경우, 정지 물체라고 판단하고, 정지 물체의 지도 상의 위치, 자세 및 크기로부터, 정지 물체의 속성(주차 차량, 보행자 등)을 판정한다.
동작 후보 예측부(12)는, 지도에 기초하는 타차량의 동작 후보를 예측한다. 동작 후보 예측부(12)는, 지도 정보에 포함되는 도로 구조 및 타차량이 속해 있는 차선 정보로부터, 타차량이 다음에 어떻게 주행할 것이라고 하는 동작 의도를 예측하고, 당해 동작 의도에 기초하는 타차량의 기본 궤도를 도로 구조에 기초하여 연산한다. 「동작 후보」란, 동작 의도 및 기본 궤도를 포함하는 상위 개념이다. 「기본 궤도」는, 상이한 시각에 있어서의 타차량의 위치의 프로파일뿐만 아니라, 각 위치에 있어서의 타차량의 속도의 프로파일도 나타낸다.
예를 들어, 타차량이 단차선의 단로 및 커브로를 주행하는 경우, 동작 후보 예측부(12)는, 차선의 형상을 따라 주행할 동작 의도(직진)를 예측하고, 기본 궤도로서, 지도 상의 차선을 따르는 궤도를 연산한다. 또한, 타차량이 복수 차선의 단로 및 커브로를 주행하는 경우, 동작 후보 예측부(12)는, 동작 의도(직진)와, 우측 혹은 좌측으로 차선 변경할 동작 의도(차선 변경)를 예측한다. 동작 의도(차선 변경)에 있어서의 타차량의 기본 궤도는, 도로 구조 및 소정의 차선 변경 시간에 기초하여 차선 변경하는 궤도이다. 또한, 교차점을 주행하는 경우, 동작 후보 예측부(12)는, 직진, 우회전 및 좌회전의 동작 의도를 예측하고, 지도 상의 교차점에 있어서의 도로 구조에 기초하는 직진 궤도, 우회전 궤도, 좌회전 궤도를 기본 궤도로서 연산한다. 또한, 「기본 궤도」의 연산에 있어서, 도로 구조를 고려하지만, 검출 통합부(2a)에 의해 통합된 타차량의 거동은 고려하지 않는다.
도 5는, 도 4a 및 도 4b와 마찬가지로, 2차선의 커브로를 도시한다. 병주 차량(52)은 당해 도로의 우측 차선을 주행하고 있다. 동작 후보 예측부(12)는, 도 5의 도로 구조 및 병주 차량(52)의 위치(주행 차선)로부터, 그대로 우측 차선을 계속해서 주행할 동작 의도(직진)와, 우측 차선으로부터 좌측 차선으로 차선 변경할 동작 의도(차선 변경)를 예측한다. 그리고, 커브로의 도로 구조 및 소정의 차선 변경 시간에 기초하여, 도 5에 도시하는 직진 궤도(61) 및 차선 변경 궤도(62)를 연산한다. 이와 같이, 동작 후보 예측부(12)는, 타차량(52)이 주행하는 도로의 구조로부터 타차량(52)의 동작 후보(동작 의도 및 기본 궤도)를 예측한다.
제1 동작 후보 수정부(13)는, 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 정지 물체를 고려하여, 동작 후보 예측부(12)에 의해 예측된 동작 후보를 수정한다. 구체적으로, 제1 동작 후보 수정부(13)는, 타차량의 기본 궤도와 정지 물체의 위치가 간섭하는지 여부를 판단한다. 간섭하는 경우, 정지 물체를 회피하는 병주 차량(52)의 동작 의도 및 기본 궤도를 새롭게 추가한다.
도 5에 도시하는 병주 차량(52)과 동시에, 다른 이동 물체가 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 경우(도시 생략), 제1 동작 후보 수정부(13)는, 다른 이동 물체를 고려하여, 동작 후보 예측부(12)에 의해 예측된 동작 후보를 수정한다. 구체적으로, 제1 동작 후보 수정부(13)는, 다른 이동 물체와 병주 차량(52)의 간섭이 있는지 여부를 경시적으로 판단한다. 이동 물체끼리의 간섭이 있는 경우에는, 다른 이동 물체와의 간섭을 회피하는 병주 차량(52)의 동작 의도 및 기본 궤도를 새롭게 추가한다.
사각 영역 검출부(14)는, 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 물체에 의해 발생하는 자차량(51)의 사각 영역을 검출한다. 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 물체는, 자차량(51)의 주위에 있어서 자차량(51)의 사각 영역을 발생시킨다. 사각 영역 검출부(14)는, 물체 검출 장치(1)에 의해 검출된 물체 중, 타차량(병주 차량(52))에 의해 발생하는 자차량(51)의 사각 영역을 검출한다. 구체적으로는, 타차량의 진행 방향에 있는 차선이 어떤 역치 이상의 비율로 자차량(51)으로부터 보이지 않는 상태에 있고, 그 상태가 어떤 일정한 시간 연속되고 있는 경우에, 당해 타차량의 존재에 기인하여 자차량(51)의 사각 영역이 발생하고 있다고 판정한다. 예를 들어, 타차량의 진행 방향의 차선 영역의 50％ 이상의 영역이 자차량(51)으로부터 보이지 않는 상태이며, 또한 이 상태가 500m초 동안 연속되는 경우에, 당해 타차량은 사각 영역을 발생시키는 물체라고 판정하고, 당해 사각 영역을 검출한다. 이에 의해, 지도 상에 있어서의 사각 영역의 위치가 특정된다. 단, 역치는 고정값이 아니어도 되며, 지도에 있어서의 장소, 상황에 따라 변경되어도 된다.
제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역을 고려하여, 동작 후보 예측부(12)에 의해 예측된 동작 후보를 수정한다. 구체적으로는, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 타차량이 취할 동작 후보를 예측하고, 동작 후보 예측부(12)에 의해 예측된 동작 후보에 추가한다. 우선, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역 내에, 도로 상에 주차된 차량 등, 타차량의 주행 변화를 촉구하는 장해물이 존재한다고 하는 가설을 세운다. 그리고, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 당해 가설 하에서, 사각 영역을 발생시키는 타차량이, 사각 영역 내의 장해물을 회피할 동작 의도를 예측하고, 당해 동작 의도에 기초하는 타차량의 기본 궤도를 도로 구조에 기초하여 연산한다.
예를 들어, 도 6에 도시하는 바와 같이, 자차량(51)의 주위에 있어서, 자차량(51)의 사각 영역(54)을 발생시키는 병주 차량(52)이 물체 검출 장치(1)에 의해 검출되고 있다. 제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역(54) 내에 주차 차량(53)(장해물의 일례)이 존재한다는 가정을 세운다. 구체적으로는, 2차선의 커브로에 있어서, 자차량(51)은, 비스듬하게 전방에 있는 병주 차량(52)(이동 물체의 일례)과 병주함으로써, 병주 차량(52)이 주행하는 우측 차선의 전방이 시간적으로 연속해서 사각 영역(54)으로 된다. 이 주행 씬에 있어서, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 예를 들어 병주 차량(52)이 주행하는 우측 차선의 전방에, 주차 차량(53)이 존재한다고 하는 가설을 세운다. 제2 동작 후보 수정부(15)는, 이 가설 하에서, 주차 차량(53)과의 간섭을 회피할 병주 차량(52)의 동작 의도(장해물 회피)를 예측하고, 당해 동작 의도(장해물 회피)에 기초하는 기본 궤도(장해물 회피 궤도(63))를 연산한다. 기본 궤도(장해물 회피 궤도(63))는, 이미 연산되어 있는 기본 궤도(61, 62)에 추가된다.
이와 같이, 동작 후보 예측부(12)는, 병주 차량(52)이 주행하는 도로의 구조로부터 동작 의도(직진 및 차선 변경)를 예측하여 도 5의 직진 궤도(61) 및 차선 변경 궤도(62)를 연산한다. 그리고, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역을 고려한 동작 의도(장해물 회피)를 예측하여, 도로의 구조로부터 도 6의 장해물 회피 궤도(63)를 연산한다.
궤도 예측부(16)는, 거동 판정부(11)에 있어서 검출된 거동에 기초하여, 타차량이 취할 궤도(실효 궤도)를 예측한다. 구체적으로, 궤도 예측부(16)는, 상기 예측된 동작 의도에 따라 동작하는 경우의 타차량의 실효 궤도를, 예를 들어 칼만 필터 등의 기지의 상태 추정 기술을 이용하여 연산한다. 「실효 궤도」는, 기본 궤도와 마찬가지로 하여, 상이한 시각에 있어서의 타차량의 위치를 나타낼 뿐만 아니라, 각 위치에 있어서의 타차량의 속도의 프로파일도 나타낸다. 실효 궤도와 기본 궤도는, 모두 타차량이 취하는 궤도라는 점에서 공통되지만, 실효 궤도는 타차량의 거동을 고려하여 연산되지만, 기본 궤도는 타차량의 거동을 고려하지 않고 연산된다는 점에서, 양자는 상이하다.
도 6에 도시하는 기본 궤도(61, 62, 63)는, 동작 의도 및 도로 구조에 기초하여 도출된 타차량(52)의 궤도이며, 타차량(52)의 거동은 고려되어 있지 않다. 따라서, 예를 들어 타차량(52)의 현재의 자세(요 각)가 고려되어 있지 않기 때문에, 타차량(52)의 현재 위치로부터, 상이한 방향을 향하여, 복수의 기본 궤도(61, 62, 63)가 연장되어 있다. 이에 비해, 궤도 예측부(16)는, 타차량(52)의 거동을 고려하여, 상기한 동작 의도에 따른 궤도(실효 궤도)를 연산한다. 바꾸어 말하면, 상기한 동작 의도에 따른 동작을 취한 경우의 타차량(52)의 실효 궤도를 연산한다.
도 7 내지 도 9를 참조하여, 2차선의 커브로의 우측 차선을 주행하는 병주 차량(52)의 자세 및 속도(거동의 예)에 기초하여, 병주 차량(52)의 실효 궤도를 연산하는 예를 설명한다.
도 7 내지 도 9에 있어서, 병주 차량(52)의 자세(요 각)는, 도로의 형상을 따르는 주행의 기본 궤도(61)보다 좌측으로 기울고, 타차량(52)의 속도는, 진행 방향의 속도 성분만으로 이루어지고, 차폭 방향의 속도 성분은 제로이다. 즉, 병주 차량(52)은 직진 상태이다. 따라서, 이 자세 및 속도를 기점으로 하여 병주 차량(52)이 도로의 형상을 따르는 주행의 동작 의도에 따라 주행하는 경우, 도 7에 도시하는 바와 같이, 일단, 기본 궤도(61)로부터 좌측으로 이격된 후에, 기본 궤도(61)에 근접하여 일치하는 실효 궤도(71)로 된다. 바꾸어 말하면, 주행 차선으로부터의 일탈을 수정하는 수정 궤도(오버슈트 궤도)를 그릴 것이 예측된다. 궤도 예측부(16)는, 병주 차량(52)의 자세(요 각) 및 속도를 기점으로 하여, 도로의 형상을 따르는 주행의 동작 의도에 따라 주행하는 실효 궤도(71)를 예측한다.
이어서, 동일한 자세 및 속도를 기점으로 하여 병주 차량(52)이 차선 변경의 동작 의도에 따라 주행하는 경우, 도 8에 도시하는 바와 같이, 좌측 방향으로의 선회를 개시하여, 좌측 차선으로 이동한 후에, 우측으로 선회하여 좌측 차선을 따르는 궤도로 수정하는 실효 궤도(72)로 된다. 즉, 타각이 중립 위치인 상태에서 시작되는 좌선회의 클로소이드 곡선 및 우선회의 클로소이드 곡선으로 이루어지는 실효 궤도(72)를 그린다. 따라서, 실효 궤도(72)는, 차선 변경 궤도(62)를 연산할 때의 「소정의 차선 변경 시간」보다 긴 시간에 걸쳐 차선 변경이 완료되는 궤도로 된다. 또한, 실행 궤도를 그릴 때의 곡선은 반드시 클로소이드 곡선일 필요는 없고, 그 밖의 곡선을 사용하여 그리도록 해도 된다.
이어서, 동일한 자세 및 속도를 기점으로 하여 타차량(52)이 장해물 회피의 동작 의도에 따라 주행하는 경우, 도 9에 도시하는 바와 같이, 일단 차선 중앙보다 좌측으로 치우치며, 도시는 생략하지만, 장해물(주차 차량(53)) 옆을 통과한 후, 다시 우측 차선으로 되돌아가는 실효 궤도(73)로 된다. 도 9에 도시하는 바와 같이, 장해물 회피에 있어서의 기본 궤도(63)와 거의 동일한 궤도로 된다.
여기서는, 병주 차량(52)의 거동으로서 자세 및 속도를 고려하였지만, 병주 차량(52)의 위치, 가속도, 감속도를 고려하여, 실효 궤도를 연산해도 된다. 예를 들어, 직진 및 차선 변경에 비하여, 장해물 회피 시의 감속도는 커질 것이라고 예측할 수 있다.
우도 추정부(17)는, 동작 후보 예측부(12), 제1 동작 후보 수정부(13) 및 제2 동작 후보 수정부(15)에 의해 예측된 동작 후보와, 검출 통합부(2a)에 의해 통합된 타차량의 거동을 대비함으로써, 타차량의 동작을 예측한다.
구체적으로, 우도 추정부(17)는, 동작 후보 예측부(12), 제1 동작 후보 수정부(13) 및 제2 동작 후보 수정부(15)에 의해 예측된 동작 후보의 각각에 대하여, 기본 궤도와 실효 궤도를 대비한다. 그리고, 기본 궤도와 실효 궤도의 차이로부터 각 동작 후보의 우도를 구한다. 기본 궤도와 실효 궤도의 차이가 작을수록, 높은 우도를 연산한다. 가장 우도가 높게 연산된 동작 후보는, 병주 차량(52)의 거동을 고려하면 가장 그럴 듯한 동작 후보라고 판단할 수 있다. 따라서, 우도 추정부(17)는, 가장 우도가 높게 평가된 동작 후보를, 병주 차량(52)의 동작으로서 결정한다. 기본 궤도와 실효 궤도의 차이는, 예를 들어 양쪽 궤도간의 위치나 속도의 프로파일의 차이의 총합을 기초로 산출된다. 도 7 내지 도 9에 도시하는 면적 S1 내지 S3은, 기본 궤도와 실효 궤도의 위치의 차이를 적분한 총합의 일례이다. 면적이 좁을수록, 위치의 차이가 작다고 판단할 수 있으므로, 높은 우도를 연산한다. 다른 예로서, 위치의 차이가 작아도, 속도의 프로파일이 크게 상이한 경우에는, 낮은 우도를 연산할 수 있다. 또한, 우도는, 그 동작 후보가 실제로 발생할 가능성을 나타내는 지표의 일례이며, 우도 이외의 표현이어도 상관없다.
이상 설명한 바와 같이, 동작 예측부(10)에서는, 우도 추정부(17)에 의해 상정된 각 동작 후보의 우도에 기초하여, 자차량(51)의 주위에 있어서 사각 영역(54)을 발생시키는 타차량의 동작을 예측한다. 또한, 「타차량의 동작」에는, 타차량의 궤도 및 속도의 프로파일을 포함한다. 타차량(52)의 궤도란, 상이한 시각에 있어서의 타차량(52)의 위치의 프로파일을 나타낸다.
자차 경로 생성부(21)는, 동작 예측부(10)에 의해 예측된 타차량의 동작에 기초하여, 자차량(51)의 경로를 생성한다. 장해물 회피의 동작이 예측된 경우, 장해물의 존재를 예측한 후의 경로를 생성할 수 있다. 따라서, 타차량과 충돌하지 않고, 또한 타차량의 거동에 의해 자차량(51)이 급감속 또는 급핸들로 되지 않는 매끄러운 자차량(51)의 경로를 생성할 수 있다. 「자차량(51)의 경로」는, 상이한 시각에 있어서의 자차량(51)의 위치의 프로파일뿐만 아니라, 각 위치에 있어서의 자차량(51)의 속도의 프로파일도 나타낸다.
여기서는, 지도 상에 있어서의 타차량의 거동에 기초하여, 타차량의 궤도를 포함하는 타차량의 동작을 예측하고 있다. 이 때문에, 타차량의 궤도를 기초로 하여 자차량(51)의 경로를 생성하는 것은, 타차량(52)과의 상대 거리의 변화, 가감 속도 혹은 자세각의 차에 기초하여 자차량(51)의 경로를 생성하게 된다. 예를 들어, 사각 영역(54)을 발생시키는 타차량과의 상대 거리가 커지거나, 혹은 자차량(51)과 타차량의 자세각의 차가 변화하거나, 또한 타차량의 가감 속도가 변화하는 경우에는, 차선 변경 혹은 장해물 회피의 동작 후보의 우도가 높아진다. 이 때문에, 자차 경로 생성부(21)는, 차선 변경 혹은 장해물 회피의 동작 후보에 맞춘 자차량(51)의 경로를 생성한다. 또한, 자차량(51)에 대한 타차량의 상대 거리가 커지도록 자차량(51)의 경로를 생성해도 된다.
또한, 도 6에 도시하는 주행 씬에 있어서, 병주 차량(52)의 속도가 낮거나 혹은 감속도가 크고, 또한 자차선의 중앙으로부터 좌측으로의 일탈량이 적은 경우, 병주 차량(52)의 거동은, 자차량(51)에 길을 양보하는, 자차량(51)을 먼저 통과시키려고 하는 동작 의도를 나타내고 있다고 해석할 수 있다. 당해 동작 의도를 고려하여 자차량(51)의 경로를 형성하거나, 혹은 자차량(51)을 제어함으로써, 자차량(51)은 감속하지 않고 주행할 수 있으므로, 병주 차량(52)과의 간섭을 회피할 수 있다. 이에 의해, 사각을 발생시키는 병주 차량(52)에 대하여, 보다 안전하게, 급핸들이나 급브레이크가 발생하지 않고, 조기에 자차량(51)의 경로를 생성할 수 있어, 자차량(51)을 보다 안전하게 제어 가능하게 된다.
차량 제어부(22)에서는, 자차 경로 생성부(21)에 의해 생성된 경로에 따라 자차량(51)이 주행하도록, 지도 내 위치 연산부(5)에 의해 연산된 자기 위치에 기초하여, 스티어링 액추에이터, 액셀러레이터 페달 액추에이터 및 브레이크 페달 액추에이터 중 적어도 하나를 구동한다. 또한, 실시 형태에서는, 자차량(51)의 경로에 따라 제어하는 경우를 나타내지만, 자차량(51)의 경로를 생성하지 않고, 자차량(51)을 제어해도 된다. 이 경우, 타차량과의 상대 거리, 혹은 타차량과 자차량(51)의 자세각의 차에 기초하여 제어를 행하는 것도 가능하다.
또한, 타차량의 거동과 동작 후보를 비교함으로써, 타차량의 동작 대신에, 사각 영역(54)의 상황을 예측해도 된다. 사각 영역(54)의 상황의 예로서는, 사각 영역(54)에, 주차 차량(53) 대신에, 자전거 혹은 보행자가 존재할 것을 예측해도 된다. 예를 들어, 보행자 혹은 자전거를 상정한 경우, 주차 차량(53)에 비하여 타차량의 거동에 차이가 생긴다. 예를 들어, 보행자 혹은 자전거를 상정한 경우, 타차량의 속도가 낮아지거나, 혹은 감속도가 커지거나, 회피 거동에 있어서의 궤적 그리기 방법이 상이하다고 하는 차이가 생긴다. 타차량의 거동과 동작 후보를 비교함으로써, 사각 영역(54)의 상황을 예측할 수 있다.
이어서, 도 10 및 도 11을 참조하여, 교차점을 자차량(51) 및 병주 차량(92)이 병주하는 주행 씬에 있어서의 운전 지원 장치의 동작을 설명한다. 우선, 동작 후보 예측부(12)는, 교차점의 도로 구조에 기초하여, 병주 차량(92)의 직진, 우회전 및 좌회전의 동작 의도를 예측하고, 교차점의 도로 구조에 기초하는 직진 궤도, 우회전 궤도, 좌회전 궤도를 기본 궤도로서 연산한다. 도 10에는, 병주 차량(92)의 우회전 궤도(81)를 기본 궤도의 일례로서 도시한다. 도 11은, 도 10과 동일한 주행 씬을 도시한다. 도 11에 도시하는 바와 같이, 병주 차량(92)에 의해 자차량(51)의 사각 영역(74)이 발생한다. 사각 영역(74) 내에 장해물(93)이 있는 경우, 병주 차량(92)으로부터 장해물(93)은 보여도, 자차량(51)으로부터 장해물(93)은 보이지 않기 때문에, 자차량(51)에 탑재된 물체 검출 센서는 장해물(93)을 검출할 수 없다.
그래서, 제2 동작 후보 수정부(15)는, 사각 영역(74) 내에 장해물(93)이 존재한다는 가정을 세운다. 제2 동작 후보 수정부(15)는, 이 가설 하에서, 장해물(93)과의 간섭을 회피할 병주 차량(92)의 동작 의도(장해물 회피)를 예측하고, 당해 동작 의도(장해물 회피)에 기초하는 기본 궤도(장해물 회피 궤도(83))를 연산한다. 기본 궤도(장해물 회피 궤도(83))는, 이미 연산되어 있는 기본 궤도(81)에 추가된다. 도 11에 도시하는 바와 같이, 우회전 궤도(81)와 장해물 회피 궤도(83)는, 병주 차량(92)의 현재 위치로부터 상이한 방향으로 연장되어 있다. 궤도 예측부(16)는, 병주 차량(92)의 거동(자세, 속도)을 고려하여, 동작 의도(우회전, 장해물 회피)의 각각에 대하여 실효 궤도를 연산한다. 그리고, 우도 추정부(17)는, 동작 후보(직진, 장해물 회피)의 각각에 대하여, 기본 궤도(81, 83)와 실효 궤도를 대비함으로써, 병주 차량(92)의 동작을 예측한다.
도 2 및 도 3을 참조하여, 실시 형태에 관한 운전 지원 방법을 설명한다. 우선, 스텝 S01에 있어서, 물체 검출 장치(1)가, 복수의 물체 검출 센서를 사용하여, 자차량(51)의 주위에 있어서의 물체의 거동을 검출한다. 스텝 S02로 진행하여, 검출 통합부(2a)가, 복수의 물체 검출 센서의 각각으로부터 얻어진 복수의 검출 결과를 통합하여, 각 물체에 대하여 하나의 검출 결과를 출력한다. 그리고, 물체 추적부(2b)가, 검출 및 통합된 각 물체를 추적한다.
스텝 S03으로 진행하여, 자차 위치 추정 장치(3)가, 위치 검출 센서를 사용하여, 소정의 기준점에 대한 자차량(51)의 위치, 자세 및 속도를 계측한다. 스텝 S04로 진행하여, 지도 취득 장치(4)가, 자차량(51)이 주행하는 도로의 구조를 나타내는 지도 정보를 취득한다.
스텝 S05로 진행하여, 지도 내 위치 연산부(5)가, 스텝 S03에서 계측된 자차량(51)의 위치, 및 스텝 S04에서 취득된 지도 데이터로부터, 지도 상에 있어서의 자차량(51)의 위치 및 자세를 추정한다. 스텝 S06으로 진행하여, 동작 예측부(10)가, 스텝 S02에서 얻어진 검출 결과(타차량의 거동)와, 스텝 S05에서 특정된 자차량(51)의 위치에 기초하여, 자차량(51)의 주위에 있어서의 타차량의 동작을 예측한다.
스텝 S06의 상세를, 도 3을 참조하여 설명한다. 우선, 스텝 S611에 있어서, 거동 판정부(11)가, 지도 상에 있어서의 자차량(51)의 위치와, 스텝 S02에서 얻어진 물체의 거동으로부터, 타차량이 주행하는 도로 및 차선이라고 판정한다. 스텝 S612로 진행하여, 동작 후보 예측부(12)가, 지도에 기초하는 타차량의 동작 후보를 예측한다. 예를 들어, 도로 구조로부터 동작 의도(직진, 차선 변경)를 예측하고, 도 5에 도시하는 직진 궤도(61) 및 차선 변경 궤도(62)를 연산한다.
스텝 S613으로 진행하여, 마이크로컴퓨터(100)는, 스텝 S01에서 검출된 모든 타차량에 대하여 스텝 S611 및 S612를 실시한다. 실시한 후(S613에서 "예"), 스텝 S614로 진행하고, 제1 동작 후보 수정부(13)가, 스텝 S01에 있어서 동시에 검출된 정지 물체를 고려하여, 스텝 S612에서 예측된 동작 후보를 수정한다. 예를 들어, 정지 물체를 회피하는 기본 궤도를 추가한다.
스텝 S615로 진행하여, 도 5에 도시하는 병주 차량(52)과 동시에, 다른 이동 물체가 스텝 S01에 있어서 검출된 경우, 제1 동작 후보 수정부(13)가, 다른 이동 물체를 고려하여, 스텝 S612에서 예측된 동작 후보를 수정한다.
스텝 S616으로 진행하여, 사각 영역 검출부(14)가, 스텝 S01에서 검출된 물체에 의해 자차량(51)의 사각 영역이 발생하는지 여부를 판단한다. 발생하는 경우(S616에서 "예") 스텝 S617로 진행하고, 제2 동작 후보 수정부(15)가, 사각 영역을 고려하여, 동작 후보 예측부(12)에 의해 예측된 동작 후보를 수정한다. 상세하게는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 우선, 사각 영역(54) 내에, 도로 상에 주차된 차량(주차 차량(53)) 등, 병주 차량(52)의 주행 변화를 촉구하는 장해물이 존재한다고 하는 가설을 세운다. 그리고, 당해 가설 하에서, 사각 영역(54)을 발생시키는 병주 차량(52)이, 사각 영역(54) 내의 주차 차량(53)을 회피할 동작 의도를 예측하고, 당해 동작 의도에 기초하는 병주 차량(52)의 기본 궤도(장해물 회피 궤도(63))를 도로 구조에 기초하여 연산한다. 그 후, 스텝 S618로 진행한다.
한편, 발생하지 않는 경우(S616에서 "예") 스텝 S618로 진행한다. 마이크로컴퓨터(100)는, 스텝 S01에서 검출된 모든 타차량에 대하여 스텝 S614 내지 S617을 실시한다. 실시한 후(S618에서 "예"), 스텝 S619로 진행하고, 궤도 예측부(16)가, 타차량이 거동을 유지하고, 또한 예측된 동작 의도에 따라 동작하는 경우의 타차량의 실효 궤도(71 내지 73)를, 예를 들어 칼만 필터 등의 기지의 상태 추정 기술을 이용하여 연산한다.
스텝 S620으로 진행하여, 우도 추정부(17)가, S612, S614, S615 및 S617에서 예측된 동작 후보의 각각에 대하여, 기본 궤도(61 내지 63)와 실효 궤도(71 내지 73)를 대비한다. 그리고, 기본 궤도와 실효 궤도의 차이로부터 각 동작 후보의 우도를 구한다. 각 동작 후보의 우도에 기초하여, 자차량(51)의 주위에 있어서 사각 영역(54)을 발생시키는 타차량의 동작을 예측한다.
스텝 S621로 진행하여, 마이크로컴퓨터(100)는, 스텝 S01에서 검출된 모든 타차량에 대하여 스텝 S619 내지 S620을 실시한다. 이에 의해, 도 2의 스텝 S06이 종료된다.
도 2의 스텝 S07로 진행하여, 자차 경로 생성부(21)가, 스텝 S06에서 예측된 타차량의 동작에 기초하여, 자차량(51)의 경로를 생성한다. 스텝 S08로 진행하여, 차량 제어부(22)가, 스텝 S07에서 생성된 경로에 따라 자차량(51)이 주행되도록, 자차량(51)을 제어한다.
이상 설명한 바와 같이, 실시 형태에 따르면, 이하의 작용 효과가 얻어진다.
사각 영역(54) 내에 장해물(93) 혹은 주차 차량(53)이 있는 경우에 이동 물체(병주 차량(52, 92))가 취할 동작 후보와 병주 차량(52, 92)의 실제의 거동을 비교함으로써, 병주 차량(52, 92)의 동작을 예측한다. 이에 의해, 사각 영역(54)에 장해물(93) 혹은 주차 차량(53)이 존재한다고 하는 가설에 기초하여 병주 차량(52, 92)의 동작을 예측할 수 있기 때문에, 당해 가설에 기초하여 자차량(51)을 제어할 수 있게 된다. 따라서, 사각 영역(54)에 실제로, 주차 차량(53) 등의 장해물(93)이 존재하는 경우에, 자차량(51)은 보다 빠르게 초동을 일으킬 수 있기 때문에, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있다. 또한, 본 실시 형태에 있어서는, 사각 영역(54)에 장해물(93) 혹은 주차 차량(53)이 존재한다고 하는 가설에 기초하여 병주 차량(52, 92)의 동작을 예측할 수 있기 때문에, 예측하지 않는 경우에 비하여, 보다 빠르게 초동을 일으킬 수 있게 된다. 또한, 본 실시 형태에 있어서는, 이동 물체(병주 차량(52, 92))가 차선 변경을 하고자 하는지, 회피 행동을 일으키려고 하는지 등, 이동 물체(병주 차량(52, 92))의 행동을 정확하게 예측할 수 있기 때문에, 예측하지 않는 경우에 비하여, 자차량의 주행을 적절하게 지원할 수 있게 된다. 또한, 운전자로부터의 지시가 없어도 주행하는 자동 운전 제어를 실행하는 차량에 있어서는, 이동 물체(병주 차량(52, 92))의 행동을 정확하게 예측할 수 없음으로써, 자동 운전 제어를 계속할 수 없을 것이 고려되지만, 본 실시 형태를 적용함으로써, 그것을 억제할 수 있다. 또한, 추가로, 사각 영역(54)에 실제로, 주차 차량(53) 등의 장해물(93)이 존재하는 경우, 이동 물체는 장해물(93) 앞에서 한번 감속하고, 그 후, 차선 변경이나 장해물에 대한 회피 행동을 일으킬 것이 고려된다. 본 실시 형태에서는, 이 경우에 주차 차량(53)이 있음에 따른 이동 물체가 취할 동작 후보로서, 감속할 것을 예측한다. 즉, 본 실시 형태에 있어서는, 실제로 이동 물체의 감속을 검출하면, 차선 변경이나 장해물에 대한 회피 행동이 생기기 전에, 타차량이 차선 변경이나 장해물에 대한 회피 행동을 행할 것을 예측할 수 있다. 따라서, 자차량(51)은 보다 빠르게 초동을 일으킬 수 있기 때문에, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있다.
운전 지원 장치는, 예측한 병주 차량(52, 92)의 동작에 기초하여 자차량(51)의 경로를 생성하고, 자차량(51)의 경로에 기초하여 자차량(51)을 제어한다. 이에 의해, 병주 차량(52, 92)의 동작에 기초하여 자차량(51)의 경로를 생성하기 때문에, 리스크에 대하여 보다 안전한 자차량(51)의 경로를 생성할 수 있다.
병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보를 비교함으로써, 병주 차량(52, 92)의 궤도를 예측한다. 이에 의해, 예측한 병주 차량(52, 92)의 궤도에 따라 자차량(51)의 제어를 실행할 수 있으므로, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있게 된다.
운전 지원 장치는, 자차량(51)에 대한 병주 차량(52, 92)의 상대 거리의 변화를 검출하고, 상대 거리의 변화에 기초하여 자차량(51)의 경로를 생성해도 된다. 이에 의해, 상대 위치가 변화하였을 때 재빠르게 매끄러운 자차량(51)의 거동을 생성할 수 있다.
운전 지원 장치는, 자차량(51)에 대한 병주 차량(52, 92)의 상대 거리의 변화로서, 병주 차량(52, 92)의 가속도 혹은 감속도를 검출하고, 가속도 혹은 감속도에 따라, 자차량(51)의 경로를 생성해도 된다. 가속도 혹은 감속도를 고려함으로써, 추가로 급한 가감속에 대하여 재빠르게 매끄러운 자차량(51)의 거동을 생성할 수 있다.
운전 지원 장치는, 병주 차량(52, 92)과 자차량(51)의 자세각의 차를 검출하고, 자세각의 차에 기초하여, 자차량(51)의 경로를 생성해도 된다. 이에 의해, 자세각이 변화하였을 때 재빠르게 매끄러운 자차량(51)의 거동을 생성할 수 있다.
운전 지원 장치는, 자차량(51)에 대한 병주 차량(52, 92)의 상대 거리가 커지도록 자차량(51)의 경로를 생성한다. 이에 의해, 병주 차량(52, 92)의 거동이 변화하였을 때, 추가로 재빠르게 매끄러운 자차량(51)의 거동을 생성할 수 있다.
운전 지원 장치는, 병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보를 비교함으로써, 사각 영역(54)의 상황을 예측하고, 사각 영역의 상황에 따른 이동 물체의 동작을 예측해도 된다. 이에 의해, 예측한 사각 영역(54)의 상황에 따른, 병주 차량(52, 92)의 동작을 예측할 수 있다. 그 때문에, 사각 영역(54)의 상황에 기초하는 병주 차량(52, 92)의 거동의 예측에 따라 자차량(51)을 제어할 수 있게 되므로, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있게 된다.
동작 의도로부터 도로 구조에 기초하여 예측되는 기본 궤도(61 내지 63)와, 병주 차량(52, 92)의 거동을 유지하였을 때 동작 의도로부터 병주 차량(52, 92)이 취할 것이 예측되는 실효 궤도(71 내지 73)를 비교하여, 각 동작 후보의 우도를 판정한다(스텝 S620). 이에 의해, 각 동작 후보의 그럴 듯함을, 병주 차량(52, 92)의 거동으로부터 정확하게 판단할 수 있다. 따라서, 병주 차량(52, 92)의 거동에 따라, 자차량(51)은 적절한 초동을 보다 빠르게 일으킬 수 있다.
운전 지원 장치는, 병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보를 비교하여, 병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보가 유사한 경우에, 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보에 기초하여 자차량을 제어할 수 있다. 따라서, 사각 영역(54)에 실제로, 주차 차량(53) 등의 장해물(93)이 존재하는 경우에, 자차량(51)은 주차 차량(53) 등의 장해물(93)의 존재에 따른 적절한 초동을 일으킬 수 있기 때문에, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있다.
운전 지원 장치는, 병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보를 비교하여, 병주 차량(52, 92)의 거동과 병주 차량(52, 92)이 취할 동작 후보가 유사하지 않은 경우에, 병주 차량(52, 92)의 거동에 기초하여 자차량을 제어할 수 있다. 따라서, 사각 영역(54)이 발생하였다고 해도, 자차량(51)은 실제의 병주 차량(52, 92)의 거동에 따른 적절한 초동을 일으킬 수 있기 때문에, 자차량(51)의 거동의 급변을 억제하여, 탑승원에게 주는 위화감을 억제할 수 있다.
이상, 실시 형태에 따라 본 발명의 내용을 설명하였지만, 본 발명은 이들 기재에 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형 및 개량이 가능하다는 것은, 당업자에게는 자명하다.
실시 형태에서는, 자차량(51)이 자동 운전 차량인 경우를 예시하였지만, 자차량(51)이 수동 운전 차량이어도 된다. 이 경우, 차량 제어부(22) 대신에, 음성 혹은 화상 등을 사용하여, 스티어링, 액셀러레이터, 브레이크의 조작을 운전자에 대하여 안내하기 위한 스피커, 디스플레이, 및 이들 유저 인터페이스를 제어하는 컨트롤러를 구비하고 있으면 된다.
51: 자차량
52, 92: 병주 차량(이동 물체)
53, 93: 주차 차량(장해물)
54, 74: 사각 영역
61 내지 63, 81, 83: 기본 궤도
71 내지 73: 실효 궤도
S1 내지 S3: 실효 궤도와 기본 궤도의 차이

Claims (12)

  1. 자차량의 주위에 있어서의 이동 물체의 동작을 예측하고, 예측한 상기 이동 물체의 동작에 기초하여 상기 자차량을 제어하는 운전 지원 방법에 있어서,
    상기 자차량의 주위에 있어서 상기 자차량의 사각 영역을 발생시키는 상기 이동 물체의 거동을 검출하고,
    상기 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 상기 이동 물체가 취할 동작 후보를, 상기 자차량의 주위의 도로 구조에 기초하여 예측하고,
    상기 거동과 상기 동작 후보를 비교함으로써, 상기 이동 물체의 동작을 예측하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    예측한 상기 이동 물체의 동작에 기초하여 상기 자차량의 경로를 생성하고,
    상기 자차량의 경로에 기초하여 상기 자차량을 제어하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 거동과 상기 동작 후보를 비교함으로써, 상기 이동 물체의 궤도를 예측하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 자차량에 대한 상기 이동 물체의 상대 거리의 변화를 검출하고,
    상기 상대 거리의 변화에 기초하여 상기 자차량의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 상대 거리의 변화로서, 상기 이동 물체의 가속도 혹은 감속도를 검출하고,
    상기 가속도 혹은 감속도에 따라, 상기 자차량의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  6. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 이동 물체와 상기 자차량의 자세각의 차를 검출하고,
    상기 자세각의 차에 기초하여, 상기 자차량의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  7. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 자차량에 대한 상기 이동 물체의 상대 거리가 커지도록 상기 자차량의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 거동과 상기 동작 후보를 비교함으로써, 상기 사각 영역의 상황을 예측하고,
    상기 사각 영역의 상황에 따른 상기 이동 물체의 동작을 예측하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이동 물체가 상기 거동을 유지하고, 또한 상기 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 상기 이동 물체가 취할 실효 궤도를 예측하고,
    상기 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 상기 이동 물체가 취할 기본 궤도를, 상기 자차량의 주위의 도로 구조에 기초하여 예측하고,
    상기 실효 궤도와 상기 기본 궤도의 차이로부터 상기 기본 궤도의 우도를 평가하고,
    상기 우도로부터 상기 이동 물체의 동작을 예측하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 거동과 상기 동작 후보가 유사한 경우에,
    상기 동작 후보에 기초하여, 상기 자차량을 제어하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 거동과 상기 동작 후보가 유사하지 않은 경우에,
    상기 거동에 기초하여, 상기 자차량을 제어하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 방법.
  12. 자차량의 주위에 있어서 상기 자차량의 사각 영역을 발생시키는 이동 물체의 거동을 검출하는 물체 검출 센서와,
    상기 이동 물체의 동작을 예측하고, 예측한 상기 이동 물체의 동작에 기초하여 상기 자차량을 제어하는 제어부를 구비하고,
    상기 제어부는,
    상기 사각 영역 내에 장해물이 있는 경우에 상기 이동 물체가 취할 동작 후보를, 상기 자차량의 주위의 도로 구조에 기초하여 예측하고,
    상기 거동과 상기 동작 후보를 비교함으로써, 상기 이동 물체의 동작을 예측하는 것을 특징으로 하는 운전 지원 장치.
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