KR20200024934A - 차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치 - Google Patents

차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20200024934A
KR20200024934A KR1020207004126A KR20207004126A KR20200024934A KR 20200024934 A KR20200024934 A KR 20200024934A KR 1020207004126 A KR1020207004126 A KR 1020207004126A KR 20207004126 A KR20207004126 A KR 20207004126A KR 20200024934 A KR20200024934 A KR 20200024934A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
information
vehicle
lanes
driving
Prior art date
Application number
KR1020207004126A
Other languages
English (en)
Inventor
나오키 고조
모토노부 아오키
다쿠라 야나기
히로유키 다카노
Original Assignee
닛산 지도우샤 가부시키가이샤
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 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 filed Critical 닛산 지도우샤 가부시키가이샤
Publication of KR20200024934A publication Critical patent/KR20200024934A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • 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
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3626—Details of the output of route guidance instructions
    • G01C21/3658—Lane guidance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

프로세서를 사용하여, 차선 정보를 관리하는 차선 정보 관리 방법이며, 도로 지도 정보와, 도로 지도 상의 주행 궤적으로 표시되는 주행 이력의 정보를 취득하고, 복수의 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하고, 복수 차선화의 판정 결과를 차선 정보에 포함시켜, 차선 정보를 관리한다.

Description

차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치
본 발명은 차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치에 관한 것이다.
종래부터, 차선 노드 위치의 사이일 가능성이 있는 1조의 링크를 모아, 링크의 각각에 대하여, 링크가 모델 교차점에 사용하는 정당한 링크일 확률을 평가하여, 교차점의 구조의 모델링을 행하는 방법이 알려져 있다(특허문헌 1).
일본 특허 공개 제2016-75905호 공보
그러나, 상기 종래 기술로는, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 차선에 대응할 수 없어, 차선 정보를 적절하게 관리할 수 없다고 하는 문제가 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 차선 정보를 적절하게 관리할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명은 복수의 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하고, 복수 차선화의 판정 결과를 차선 정보에 포함시켜, 차선 정보를 관리함으로써 상기 과제를 해결한다.
본 발명에 따르면, 차선 정보를 적절하게 관리할 수 있다고 하는 효과를 발휘한다.
도 1은, 본 실시 형태에 관한 정보 관리 시스템의 블록도이다.
도 2는, 복수 차선화되어 있는 도로 상황을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은, 도 1의 주행 정보 산출부의 제어 플로우를 도시하는 흐름도이다.
도 4는, 도 1의 복수 차선화 판정부에 있어서의 처리를 설명하기 위한 도면이며, 궤적의 점의 수를 정렬시키는 처리의 개념도이다.
도 5는, 복수 차선화된 차선에 있어서의, 차량의 횡위치의 분포의 일례를 도시하는 개념도이다.
도 6은, 선행 차량(우회전차)이 있는 경우의 자차량의 주행 궤적과, 선행 차량이 없는 경우의 자차량의 주행 궤적을 도시하는 개념도이다.
도 7은, 본 실시 형태의 변형예에 관한 차량의 블록도이다.
도 8은, 도 7의 주행 경로 생성 ECU의 제어 플로우를 도시하는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시 형태를 도면에 기초하여 설명한다.
<<제1 실시 형태>>
이하, 본 발명의 실시 형태를 도면에 기초하여 설명한다. 본 실시 형태에서는, 본 발명에 관한 차량 정보 관리 장치를, 차량과 서버를 갖는 정보 관리 시스템에 적용한 경우를 예로 들어 설명한다.
도 1은, 정보 관리 시스템(1)의 블록 구성을 도시하는 도면이다. 본 실시 형태의 차량 정보 관리 시스템은, 차량(1)과 서버(2)를 구비하고 있다. 차량(1)은, 센서군(10), 데이터베이스(20), 컨트롤러(30) 및 차량 탑재 통신 모듈(40)을 구비하고 있다.
센서군(10)은, 예를 들어 위치 센서(11), 주위 인식 센서(12)를 포함한다. 센서군은, 자차량의 위치, 자차량의 주행 상태 및 자차량의 주위 상황을 검출한다. 또한, 위치 센서(11) 및 주위 인식 센서(12)는 일례이며, 차량의 위치 정보, 주변차의 유무를 검출할 수 있는 센서라면, 다른 센서여도 된다.
위치 센서(11)는, 자차량의 현재의 위치를 검출하는 센서이며, 예를 들어 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)를 갖고 있다. GPS는, 위성으로부터 발신되는 정보를 사용하여, 자차량의 위치를 측정하는 시스템이다. INS는, 자이로 센서 또는 가속도 센서를 이용하여, 차량의 초기 상태(초기의 위치)로부터의 상대 위치를 측정한다. GPS/INS 장치는, GPS에 의해 측정된 절대 위치의 정보를 INS에 의한 상대 위치 정보로 보완함으로써, 차량의 현재 위치를 고정밀도로 측정하는 장치이다. 본 실시 형태에서는, 후술하는 바와 같이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에 형성되는 복수 차선화(복수열 상태로 되는 것)의 판정에 추가하여, 복수 차선화되어 있는 차선의 경로 정보를, 자동 운전 제어에 이용하는 것을 상정하고 있다. 그 때문에, 위치 센서(11)의 위치 검출 정밀도는, 수십cm 정도의 비교적 정밀도가 높은 것이 좋다.
또한, 위치 센서(11)는, 다른 구성으로서, 전방위 거리 센서여도 된다. 위치 센서(11)로서 전방위 거리 센서를 사용한 경우에는, 예를 들어 맵 매칭에 의해 차량 위치를 산출해도 된다. 또한, 위치 센서로서 카메라를 사용하여, 카메라의 촬상 화상을 이용하여, 차량 위치를 산출해도 된다. 또한, 이하의 설명에서는, 위치 센서(11)로서 GPS/INS 장치를 사용한 예를 설명한다.
주위 인식 센서(12)는, 예를 들어 차량의 프론트 범퍼 및 리어 범퍼 부근에 설치된 레이저 스캐너이며, 각각의 레이저 스캐너는, 차량 전방의 물체의 위치 및 종별과, 차량 후방의 물체의 위치 및 종별을 각각 검출한다. 종별은, 차량인지 여부를 나타낸다. 또한, 주위 인식 센서(12)는, 차량 주변의 물체의 위치와 종별을 검출할 수 있는 센서라면, 레이저 스캐너 이외의 센서여도 된다.
데이터베이스(20)는, 적어도 도로 지도 정보를 기억하는 디바이스이다. 데이터베이스(20)는, 컨트롤러(30)에 의해 액세스 가능한 디바이스이며, 정보의 재기입 등도 가능하게 한다. 도로 정보에는, 각 차선의 도로 경계선이나 정지선의 정확한 위치 정보가 포함되어 있으며, 자동 운전에 적합한 고정밀 지도 정보이다. 도로 지도 정보에서 나타나는 각 차선에는 고유의 ID가 부여되어 있다. 차선 정보를 추가 또는 갱신하는 경우에는, 이 ID를 사용하여 차선을 특정할 수 있다.
또한, 데이터베이스(20)에 기록되는 도로 지도 정보는, 내비게이션 지도와 같은 간이적인 지도 정보여도 되지만, 지도 정보를 자동 운전에서 활용하기 위해서는, 고정밀도 지도이면 좋다. 또한, 이하의 설명에서는, 데이터베이스(20)에 기록된 지도 정보는 고정밀도 지도로 한다.
컨트롤러(30)는, 서버(2)에 있어서의 처리에서 복수 차선화의 판정에 필요하게 되는, 차량 정보 및 도로 지도 정보를 관리하는 기능을 가진 프로세서이다. 컨트롤러(30)는, 정보 관리 처리를 실행시키는 프로그램이 저장된 ROM(Read Only Memory)과, 이 ROM에 저장된 프로그램을 실행함으로써, 차선 정보 관리 장치의 일부로서 기능하는 CPU(Central Processing Unit)와, 액세스 가능한 기억 장치로서 기능하는 RAM(Random Access Memory)을 갖고 있다. 컨트롤러(30)는, ASIC 또는 FPGA 등의 하드웨어로 구성되어 있고, 정보를 관리하기 위한 기능 블록으로서, 자차 위치 인식부(31), 주변 차량 인식부(32), 주행 정보 산출부(33)를 갖고 있다. 각 기능 블록의 상세는 후술한다. 컨트롤러(30)는, 센서군(10)으로부터 검출값을 취득하고, 데이터베이스(20)에 액세스하고, 차량의 주행 정보를 산출하고, 산출 결과를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 출력한다.
차량 탑재 통신 모듈(40)은, 차량에 유지된 주행 정보를, 원격으로 존재하는 서버(2)에 송신하기 위한 모듈이다. 차량 탑재 통신 모듈(40)은, 예를 들어 4G LTE의 모바일 통신 기능을 구비한 차량 탑재 디바이스를 갖고, 컨트롤러(30)와 CAN으로 접속되어 있다. 차량 탑재 통신 모듈(40)은, 컨트롤러(30)로부터 수취한 신호를 수시로, 모바일 통신 회선을 통하여, 서버(2)에 송신한다. 차량 탑재 통신 모듈(40)은, Wifi 통신 기능을 구비한 차량 탑재 디바이스여도 되며, 차량의 주행 중, 컨트롤러(30)로부터 송신된 정보를 HDD에 보존하고, Wifi 접속이 연결된 타이밍에, HDD에 보존한 정보를 서버(2)에 송신해도 된다.
이어서, 서버(2)의 구성에 대하여 설명한다. 서버(2)는, 데이터베이스(50) 및 컨트롤러(60)를 구비하고 있다. 서버(2)는, 1대 또는 복수대의 컴퓨터로 구성되어 있고, 복수의 차량으로부터 송신되는 신호를 수신하여, 정보 처리를 행한다. 또한, 서버의 구체적인 구성의 설명은 생략하지만, 서버(2)로는 일반적인 서버 시스템을 사용하면 된다.
주행 정보 데이터베이스(50)는, 차량 탑재 통신 모듈(40)로부터 송부된 주행 정보를 유지하는 데이터베이스이다. 본 실시 형태에서는, 데이터를 수집할 수 있는 차량이 복수 존재하고, 복수대로부터의 정보가 전부 데이터베이스(50)에 집약된다. 컨트롤러(60)는, 교차점에 접속되는 차선이, 복수열 상태로 되어 있는지 여부를 판정하는 복수 차선화 판정 기능, 참조 주행 정보를 산출하는 산출 기능을 가진 프로세서이다. 컨트롤러(60)는, 각종 기능을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 ROM, CPU, RAM 등을 갖고 있다. 컨트롤러(60)는, 프로그램을 실행하는 하드웨어이며, 기능 블록으로서, 복수 차선화 판정부(61) 및 참조 주행 정보 산출부(62)를 갖고 있다. 각 기능 블록의 상세는 후술한다. 데이터베이스(50)는, 차선 정보와 주행 정보를 기억하고 있다. 차선 정보와 주행 정보는 차선 ID에 의해 대응지어져 있다. 컨트롤러(60)는, 복수 차선화의 판정 대상으로 되는 차선을, 차선 ID를 사용하여 특정하고, 차선 ID가 부여되는 정보를 추출할 수 있다. 컨트롤러(60)는, 추출된 복수의 주행 정보에 기초하여, 차선이 복수 차선화되어 있는지 여부를 판정한다. 또한, 복수 차선화의 판정 방법은 후술한다. 컨트롤러(60)는, 복수 차선화의 판정 결과를 데이터베이스(50)에 기록할 때에는, 차량 ID를 사용하여, 기록 또는 재기입의 대상으로 되는 정보를 특정한다.
여기서, 복수 차선화에 대하여, 도 2를 사용하여 설명한다. 도 2는, 복수 차선화되어 있는 도로 상황을 설명하기 위한 개념도이다. 통상, 내비게이션 장치에 기록되어 있는 지도 데이터나, 자동 운전에 사용되는 지도 데이터는, 차량이 미리 규정된 교통 룰에 준하여 주행할 것을 전제로 만들어져 있다. 그 때문에, 예를 들어 1차선 도로에 있어서, 차량이 복수열을 형성하여 주행하는 것은 상정되어 있지 않고, 자동 운전에 있어서, 차량은, 지도 데이터에서 규정된 룰(정보)에 따라 주행한다. 그러나, 실제의 교통 상황에 있어서는, 교차점에 접속하는 차선이, 물리적으로 1차선으로 되어 있었다고 해도, 그 1차선의 차선폭이 넓은 경우에는, 차량이 우회전하는지 직진하는지에 따라, 복수의 차량이 2열로 나뉘어져 주행하는 상태, 즉 가상적으로 2차선화된 상태로 된다. 이러한 현상은, 교차점 앞에서 발생한다. 도 2에 도시하는 바와 같이, 예를 들어 편측 1차선의 일본의 도로에서, 차선폭(도로폭)이 넓은 경우에는, 우회전 차량 A는 후속차를 위해 좌측을 비워 정차하고, 직진 차선 B 또는 좌회전 차량은, 우회전 차선 A의 좌측을 빠져나간다. 이러한 주행 씬은, 일상 생활에서 자주 발생하는데, 소위 로컬 룰이다. 그리고, 지도 데이터가 복수 차선화된 정보를 포함하지 않는 상태에서, 자동 운전을 상정한 경우에는, 자동 운전 제어 장치는, 교차점 부근의 센서의 검출 결과로부터, 도로 상황을 파악하기가 어렵다. 본 실시 형태에 관한 차선 정보 관리 장치는, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수열 상태로 되어 있는지 여부(단일 차선이 가상적으로 복수 차선화로 되어 있는지 여부)를 판정하고, 복수열 상태의 판정 결과를 차선 정보에 포함시켜, 차선 정보를 관리하고 있다.
이하, 컨트롤러(30)의 기능에 대하여 설명한다.
자차 위치 인식부(31)는, 위치 센서(11)에 의해 검출된 정보에 기초하여, 자차 위치를 인식한다. 위치 센서(11)가 GPS/INS 장치인 경우에는, 위치 센서(11)로부터 입력된 위치 정보를 자차의 현재 위치로 하면 된다. 위치 센서(11)가 전방위 거리 센서인 경우에는, 자차 위치 인식부(31)는, 데이터베이스(20)로부터 지도 정보를 취득하고, 지도 상에 있어서의 차량의 상대 위치를 산출한다(맵 매칭). 맵 매칭 방법은 특별히 한정되지 않고, 널리 알려져 있는 일반적인 방법이어도 된다. 또한, 복수 차선화의 판정에 적합한 차량 위치는, 지도 상에 있어서의 상대 위치이기 때문에, 맵 매칭은, 차량의 지도 상에서의 위치를 직접 산출할 수 있다는 점에서 바람직하다. 단, 위치 센서(11)로서 GPS/INS 장치를 사용한 경우에도, 지도 정보의 정밀도가 높고, 절대 위치에 대한 오차가 충분히 작은 경우에는, GPS/INS 장치를 사용해도 된다.
주변 차량 인식부(32)는, 주위 인식 센서(12)에 의해 검출된 검출 정보, 및 데이터베이스(20)에 기록되어 있는 지도 정보에 기초하여, 선행차 및 후속차를 각각 인식한다. 주위 인식 센서(12)의 검출 정보는, 차량 전방에 위치하는 물체의 물체 정보, 및 차량 후방에 위치하는 물체의 물체 정보를 포함한다. 물체 정보는, 물체의 위치 정보나, 차량, 보행자, 자전거, 및 인식 불능을 구별한 종별 정보 등이다. 주위 인식 센서(12)에 의해 검출되는 물체의 위치는, 자차량으로부터의 상대 위치로 표시된다. 주변 차량 인식부(32)는, 자차 위치 인식부(31)에서 인식된 자차량의 위치 정보를 사용하여, 물체의 위치 좌표를 지도 좌표계로 변환한다. 좌표 변환은, 평면 가정을 한 후에, 일반적인 방법으로 실시하면 된다. 주위 인식 센서(12)는, 데이터베이스(20)에 기억되어 있는 지도 정보와, 물체의 위치 정보를 대조함으로써, 물체가, 어느 차선에 존재하는지, 또는 물체가, 자차량의 주행 차선 밖에 존재하는지를 산출한다. 또한 주위 인식 센서(12)는, 주위 인식 센서(12)의 검출 정보에 포함되는 종별 정보로부터, 자차량의 주위에 위치하는 물체가 차량인지 여부를 인식한다.
주변 차량 인식부(32)는, 인식된 물체가 차량(타차량)이며, 타차량이 자차량과 동일 차선 상에서, 자차량의 전방에 존재하고, 자차량과 타차량의 사이의 거리가 일정 거리 이하인 경우에는, 선행차 있음이라고 판정한다. 주변 차량 인식부(132)는, 일반적인 선행차 추종 주행에 있어서의 선행차 인식 방법과 마찬가지로, 차속에 따라 일정 거리를 설정한다. 예를 들어, 자차량의 차속이 시속 100km/h인 경우에는, 주변 차량 인식부(132)는, 일정 거리를 100km로 설정한다. 혹은, 자차량의 차속이 시속 20km/h인 경우에는, 주변 차량 인식부(32)는, 일정 거리를 20km로 설정한다. 주변 차량 인식부(32)는, 자차량의 후방에 대해서도 마찬가지로, 타차량이 자차량과 동일 차선 상에서, 자차량의 후방에 존재하고, 자차량과 타차량의 사이의 거리가 일정 거리 이하인 경우에는, 후속차 있음이라고 판정한다.
주변 차량 인식부(32)는, 선행차 있음이라고 판정한 경우에는, 트래킹을 행함으로써, 주행 궤적을 산출한다. 트래킹의 방법은, 일반적으로 알려져 있는 방법이면 되며, 타차량의 위치(자차량에 대한 상대적인 위치)를 주기적으로 산출하면 된다. 주변 차량 인식부(32)는, 선행차의 유무의 정보, 후속차의 유무의 정보, 선행차의 주행 궤적의 정보를, 주행 정보 산출부(33)에 송신한다.
주행 정보 산출부(33)는, 서버(2)에서 복수 차선화의 판정에 필요한 정보로서, 주행 정보를 산출한다. 주행 정보 산출부(33)는, 산출된 주행 정보를, 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다. 차량 탑재 통신 모듈(40)은, 주행 정보를 서버(2)에 송신한다. 주행 정보는, 교차점에 접속되는 차선에 있어서의, 차선의 주행 경로의 정보를 포함하고 있다. 주행 정보는, 주행 경로의 정보 외에, 이하의 정보를 포함하고 있다. 또한, 이하에 예시하는 정보는, 반드시 전부를 필요로 하지는 않는다.
(차량의 횡방향의 정보)
주행 정보 산출부(33)는, 선행차의 주행 궤적에 기초하여, 타차량이 교차점에 진입할 때의, 타차량의 횡방향의 위치를 산출한다. 또한, 주행 정보 산출부(33)는, 자차량의 주행 궤적에 기초하여, 자차량이 교차점에 진입할 때의, 자차량의 횡방향의 위치를 산출한다. 차량의 횡방향은, 차량의 진행 방향에 대하여 수직인 방향이다. 주행 정보 산출부(33)는, 산출된 자차량의 횡방향의 위치 정보 및 타차량의 횡방향의 위치 정보를 주행 정보에 포함시켜, 주행 정보를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다.
(진행 방향 정보)
주행 정보 산출부(33)는, 선행 차량의 주행 궤적에 기초하여, 선행 차량이 교차점에 진입한 후, 선행 차량이 직진, 우회전 및 좌회전의 어느 방향으로 주행하였는지를 나타내는 진행 방향 정보를 산출한다. 또한, 주행 정보 산출부(33)는, 자차량의 주행 궤적에 기초하여, 자차량의 진행 방향 정보를 산출한다. 진행 방향 정보는, 차량이 교차점을 주행한 후의 차선 ID에 의해 나타난다. 서버(2)는, 교차점에 진입할 때의 차선 ID와, 교차점에 진입한 후에 주행한 차선 ID의 관계로부터, 차량의 진행 방향을 특정할 수 있다. 주행 정보 산출부(33)는, 자차량 및 타차량의 진행 방향 정보를 주행 정보에 포함시켜, 주행 정보를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다.
(차량 정보)
주행 정보 산출부(33)는, 타차량 또는 자차량의 차속, 액셀러레이터 조작, 브레이크 조작, 윙커 조작 등의, 차량의 거동에 관한 차량 정보를 산출한다. 주행 정보 산출부(33)는, 산출된 차량 정보를 주행 정보에 포함시켜, 주행 정보를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다.
(진행 방향의 판정 결과 정보)
주행 정보 산출부(33)는, 교차점에 진입하기 전후의 자차량의 주행 궤적과 타차량의 주행 궤적을 비교함으로써, 자차량과 다른 진행 방향으로 진행한 선행 차량이 존재하는지 여부를 판정한다. 주행 정보 산출부(33)는, 판정 결과를 주행 정보에 포함시켜, 주행 정보를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다. 또한, 주행 정보는, 판정 결과에 추가하여, 판정 대상으로 된 선행차가, 교차점을 퇴출한 후에 주행한 차선 ID의 정보를 포함해도 된다.
(후속차 정보)
주행 정보 산출부(33)는, 주변 차량 인식부(32)로부터 후속차의 인식 결과를 나타내는 정보를 취득하고, 자차량의 후방에 후속차가 존재하는지 여부의 정보를 주행 정보에 포함시켜, 주행 정보를 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신한다.
이어서, 주행 정보 산출부(33)의 제어 플로우를 도 3을 사용하여 설명한다.
스텝 S1에서, 주행 정보 산출부(33)는, 자차 위치 인식부(31)로부터 자차량의 위치 정보를 취득하고, 자차량의 위치 정보와 지도 데이터베이스를 대조하여, 자차량의 차선 정보로서, 차선 ID를 특정하면서, 차선 내의 위치를 산출한다.
스텝 S2에서, 주행 정보 산출부(33)는, 차선 정보와 자차 위치 정보로부터, 자차량이 교차점 앞의 차선에 진입하였는지 여부를 판정한다. 주행 정보 산출부(33)는, 지도 데이터베이스(20)에 있어서, 차선마다 기록되어 있는 차량 ID를 사용하여, 교차점 에어리어에 대한 진입 판정을 행한다. 다른 방법으로서, 지도 데이터베이스(20)에 교차점의 중심 위치를 기록해 두고, 그 중심 위치와 자차 위치의 거리가 일정 이하이면, 교차점 앞 차선에 침입하였다고 판정해도 된다.
자차량이 교차점 앞의 차선에 진입하였다고 판정한 경우에는, 주행 정보 산출부(33)는 스텝 S3의 제어 플로우를 실행하고, 차량이 교차점 앞의 차선에 진입 하지 않았다고 판정한 경우에는, 주행 정보 산출부(33)는 스텝 S1의 제어 플로우를 실행한다.
스텝 S3에서, 주행 정보 산출부(33)는, 교차점 앞의 차선의 정보를, 주행 정보로서 데이터베이스(20)에 기록한다. 또한, 스텝 S3에서 기록되는 주행 정보는, 차선 내에서의 위치 정보에 한하지 않고, 차속, 액셀러레이터ㆍ브레이크 조작, 윙커 조작 등, 다양한 차량 정보를 포함해도 된다.
스텝 S4에서, 주행 정보 산출부(33)는, 교차점 앞 차선을 빠져나가 교차점 에어리어에 진입하였는지 여부를 판정한다. 자차량이 교차점에 진입한 경우에는, 주행 정보 산출부(33)는, 스텝 S11의 제어 플로우를 실행하고, 자차량이 교차점에 진입하지 않은 경우에는, 스텝 S5의 제어 플로우를 실행한다. 또한, 스텝 S4의 제어 플로우에 있어서의 판정 처리는, 스텝 S2의 판정 처리와 마찬가지의 방법을 사용하면 된다.
스텝 S6에서, 주행 정보 산출부(33)는, 주변 차량 인식부(32)에 의한 선행차 트래킹 기능을 사용하여, 자차량이 교차점 앞의 차선을 주행 중에, 선행차의 트래킹을 행한다. 스텝 S7에서, 주행 정보 산출부(33)는, 트래킹 결과에 기초하여, 자차량이 교차점 앞의 차선을 주행 중에, 자차량이 선행차를 스쳐 지나갔는지 여부를 판정한다. 자차량이 선행차를 스쳐 지나간 경우에는 스텝 S8의 제어 플로우를 실행하고, 자차량이 선행차를 스쳐 지나가지 않은 경우에는 스텝 S9의 제어 플로우를 실행한다. 자차량이 선행차를 스쳐 지나갔다고 하는 것은, 자차량이 주행 중인 차선이 복수 차선화되어 있는 것이 되므로, 스텝 S7의 판정 결과가 복수 차선화되어 있다는 판정 기준으로도 된다.
스텝 S8에서, 주행 정보 산출부(33)는, 진행 방향이 다른 선행차가 있다고 하는 주행 정보를 데이터베이스(20)에 기록한다. 선행차의 주행 정보에는, 선행차의 주행 궤적, 진행 방향의 판정 결과 정보, 또는 선행차의 차량 정보 등을 포함한다.
스텝 S9에서, 주행 정보 산출부(33)는, 주변 차량 인식부(32)로부터 후속차 인식 결과를 취득하고, 후속차 인식 결과에 기초하여, 후속차가 있는지 여부를 판정한다. 후속차가 있을 경우에는, 스텝 S10의 제어를 실행하고, 후속차가 없을 경우에는, 스텝 S4로 되돌아간다.
스텝 S10에서, 주행 정보 산출부(33)는, 후속차의 존재를 나타내는 주행 정보를 데이터베이스(20)에 기록한다.
스텝 S11에서, 주행 정보 산출부(33)는, 교차점 에어리어에 진입할(즉, 교차점 앞 차선을 퇴출할) 때의 차선 내에 있어서의 자차량의 횡위치를 데이터베이스(20)에 기록한다.
스텝 S12에서, 주행 정보 산출부(33)는, 자차량이 교차점 에어리어를 빠져나갔는지 여부를 판정한다. 자차량이 교차점 에어리어를 빠져나간 경우에는 주행 정보 산출부(33)는 스텝 S13의 제어 처리를 실행하고, 자차량이 교차점 에어리어를 빠져나가지 않은 경우에는 주행 정보 산출부(33)는 스텝 S11의 제어 처리를 실행한다. 또한, 스텝 S12의 제어 플로우에 있어서의 판정 처리는, 스텝 S2의 판정 처리와 마찬가지의 방법을 사용하면 된다.
스텝 S13에서, 주행 정보 산출부(33)는, 자차량이 교차점 에어리어를 퇴출한 후의 자차 위치 정보와 지도 정보를 대조하여, 교차점 에어리어 퇴출 후에 자차량이 주행하는 차선 ID를 특정하고, 데이터베이스(20)에 기록한다. 차선 ID는, 진행 방향을 기록하기 위해 사용되고 있지만, 교차점은 T자로, 십자로뿐만 아니라, 오거리 차로 등, 복잡한 경우가 있다. 직진ㆍ우회전ㆍ좌회전이라는 추상적인 정보가 아니라, 교차점을 빠져나간 후의 차선 ID를 사용함으로써, 어떠한 형상의 교차점에도 대응할 수 있다.
스텝 S14에서, 주행 정보 산출부(33)는, 상기 제어 처리에서 산출된 여러 가지 주행 정보를 통합하여, 교차점 앞의 차선 ID와 관련지은 후에, 차량 탑재 통신 모듈(40)에 송신하고, 제어 처리를 종료한다.
이하, 컨트롤러(60)의 기능에 대하여 설명한다.
복수 차선화 판정부(61)는, 판정 대상으로 되는 차선의 차선 ID에 기초하여, 관련된 주행 정보를 추출하고, 추출된 주행 정보에 기초하여, 복수 차선화를 판정한다. 복수 차선화의 판정은, 이하에 설명하는 방법으로 행해진다. 또한, 이하의 판정 방법은 어느 하나여도 되고, 혹은 판정 결과를 조합해도 된다.
(주행 궤적의 클러스터링)
차량의 주행 궤적은, 차량의 위치(x,y)의 집합으로 표시된다. 우선, 복수 차선화 판정부(61)는, 복수 차선화의 판정 대상으로 되는 차선의 차선 ID에 기초하여, 데이터베이스(50)로부터 차선의 주행 정보를 추출하고, 주행 궤적 중에서 해당 차선에 진입하고 나서 퇴출할 때까지의 부분적인 궤적을 잘라낸다. 이어서, 복수 차선화 판정부(61)는, 차량 궤적끼리를 비교하기 쉽도록, 궤적의 점의 수를 맞춘다.
도 4는, 궤적의 점의 수를 맞추는 처리의 개념도이다. 도 4에 도시하는 바와 같이, 차량의 주행 궤적은 차선(레인) 상의 점군으로 표시된다. 점군에 대하여 예를 들어 스플라인 곡선으로 근사시킨 후에, 임의의 수로 선분을 분할하여 점을 추출하면 된다. 복수 차선화 판정부(61)는, 점의 수를 동일하게 한 후, 일반적으로 알려진 k-means 등의 방법으로 클러스터링을 행하고, 임의의 역치를 사용하여, 복수 클러스터로 분할되는지 여부를 판정한다. 복수 클러스터로 분할된 경우에는, 복수 차선화 판정부(61)는, 차선은 복수 차선화되어 있다고 판정한다.
(교차점 진입 시의 횡위치에서 클러스터링)
다른 방법으로서, 복수 차선화 판정부(61)는, 레인 퇴출 시의 횡위치를 사용하여 복수 차선화를 판정해도 된다. 도 5는, 복수 차선화된 차선에 있어서의, 차량의 횡위치의 분포의 일례를 도시한 개념도이다. 복수 차선화 판정부(61)는, 데이터베이스(50)로부터, 판정 대상으로 되는 차선의 종단선을 추출한다. 종단선은, 차량이 교차점에 진입할 때의 에어리어 내에서 추출된다. 복수 차선화 판정부(61)는, 종단선과 각 주행 궤적이 교차하는 점을 산출한다. 복수 차선화 판정부(61)는, 산출된 교차점에 대하여, k-means 등의 방법으로 클러스터링을 행한다. 복수 차선화 판정부(61)는, 임의의 역치(예를 들어 클러스터간의 거리가 1m 이상인지 여부)를 사용하여, 복수 클러스터로 분할되는지 여부를 판정한다. 즉, 복수 차선화 판정부(61)는, 종단선을 포함하는 에어리어 내에서, 차량의 횡방향의 위치의 집합을 특정한다. 그리고, 에어리어 내에서 복수의 위치 집합이 특정된 경우에는, 복수 차선화 판정부(61)는, 각 위치 집합의 거리가 소정의 길이 이상인지 여부를 판정한다. 그리고, 위치 집합의 거리가 소정의 길이 이상인 경우에는, 복수 차선화 판정부(61)는, 에어리어를 포함하는 차선이 복수 차선화 상태라고 판정한다. 예를 들어, 도 5의 예에서는, 단일 차선 상의 에어리어(종단선을 포함하는 에어리어)에 있어서, 우측과 좌측에 각각 위치 집합이 형성되어 있고, 위치 집합의 간격이 차폭 상당의 길이 이상인 경우에는, 복수 차선화 판정부(61)는, 차선이 복수 차선화 상태라고 판정한다.
(진행 방향에 따른 분류)
다른 방법으로서, 복수 차선화 판정부(61)는, 주행 궤적을 진행 방향에 따라 분류하는 방법이 있다. 복수 차선화 판정부(61)는, 교차점 통과 후에 진입하는 다음 차선 ID에 기초하여, 동일한 진행 방향인지 여부를 판정한다. 복수 차선화 판정부(61)는, 동일한 진행 방향의 주행 궤적별로 차선 퇴출 시의 평균 횡위치를 산출하고, 진행 방향별로 횡위치의 차가 있는지 여부를 판단한다. 구체적으로는, 예를 들어 레인 퇴출 시의 횡위치가 서로 일정 거리(예를 들어 1m) 이상 이격되어 있으면, 진행 방향에 따라 복수 차선화되어 있다고 판정한다. 즉, 복수 차선화 판정부(61)는, 교차점에 진입하는 에어리어 내에서, 차량의 횡방향을 나타내는 위치 정보를, 직진을 나타내는 집합과, 우/좌회전을 나타내는 집합으로 분류할 수 있는 경우에는, 차선이 복수 차선화 상태라고 판정한다.
(진행 방향이 다른 선행차의 유무에 따른 분류)
다른 방법으로서, 복수 차선화 판정부(61)는, 주행 궤적을, 진행 방향이 다른 선행차의 유무에 따라 분류한다. 상기한 바와 같이, 주행 정보 산출부(33)는, 자차량과 다른 진행 방향으로 진행한 선행 차량이 존재하는지 여부를 판정하고, 주행 정보는, 이 판정 결과의 정보를 포함하고 있다. 그 때문에, 복수 차선화 판정부(61)는, 차량이, 교차점에 진입할 때의 평균 횡위치를 산출하고, 평균 횡위치에 차가 있는지 여부를 판정한다. 판정 방법은, 상기(진행 방향에 따른 분류)와 마찬가지의 방법이어도 된다.
(후속차의 유무에 따른 분류)
다른 방법으로서, 복수 차선화 판정부(61)는, 후속차의 유무에 따라 분류한다. 그리고, 복수 차선화 판정부(61)는, 분류 결과에 기초하여, 차선이 복수 차선화 상태인지 여부를 판정한다. 구체적인 방법은 선행차의 경우와 마찬가지여도 된다.
복수 차선화 판정부(61)는, 차선이 복수 차선화 상태라고 판정한 경우에는, 판정 대상으로 된 차선의 링크 정보를, 복수 차선화 상태를 나타내는 정보로 데이터베이스(50) 상에서 재기입하여, 차선 정보를 갱신한다. 구체적으로는, 예를 들어 직진과 우회전으로 복수 차선화되어 있는 경우에는, 우회전 차선을 추가 기록한다. 또한, 데이터베이스(50)의 정보가 갱신된 경우에는, 서버(2)는 차량(1)과 통신을 행하여, 데이터베이스(20)의 정보도 갱신해도 된다.
참조 주행 정보 산출부(62)는, 복수 차선화 판정부(61)로부터 복수 차선화되어 있는지 여부의 판정 정보를 취득하고, 차선별 참조 주행 정보를 산출하여, 데이터베이스(50)에, 차선 ID와 관련지어 기억한다. 참조 주행 정보는, 자동 운전에 있어서 사용되는 정보이며, 동일 차선 ID의 분리된 차선(여기서는 편의상, 추가 차선이라고 칭함)별로 기록된다. 참조 주행 정보에 포함되는 정보로서는, 주행 궤적 외에, 속도 프로파일, 액셀러레이터 개방도, 브레이크 제어량, 윙커 조작 정보를 포함해도 된다. 주행 궤적은, 복수 차선화 판정부(61)의 클러스터링에 의해 추출된 평균 궤적(차량 위치의 점군)을 사용하면 된다. 또한, 속도 프로파일, 액셀러레이터 개방도, 브레이크 제어량, 윙커 조작 정보에 관해서는, 주행 궤적의 각 점과 관련지어 기억되면 된다. 예를 들어, 주행 궤적이 20점으로 표시되어 있는 경우에는, 1점째에서는 차속 60km/h, 2점째에서는 58km/h 등과 같이 기록된다. 또한, 참조 주행 정보는, 자동 운전에 있어서 매우 유익한 정보이기 때문에, 복수 차선화되어 있지 않은 경우에도, 유지해도 된다.
또한, 서버(2)에는, 데이터베이스(50) 이외에, 복수 차선화 정보를 저장한 데이터베이스를 구비해도 된다. 이 데이터베이스는, 복수 차선화 정보로서, 지도 정보에 포함되는 차선 정보와 관련지어, 복수 차선화되어 있는지 여부의 정보와, 차선마다 참조 주행 정보를 기억한다. 데이터베이스에 기록된 정보는, 데이터 배신 등의 수단을 사용하여 차량(2)에 제공되며, 운전 지원 등의 목적으로 활용된다.
상기와 같이 본 실시 형태에서는, 도로 지도 정보와, 도로 지도 상의 주행 궤적으로 표시되는 주행 이력의 정보를 취득하고, 복수의 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하고, 복수 차선화의 판정 결과를 차선 정보에 포함시켜, 차선 정보를 관리한다. 이에 의해, 물리적으로는 1차선인 데도 관습적으로 2차선(혹은 3차선)으로 되어 있다고 하는 복수 차선화의 정보를 관리할 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 차량이 교차점에 진입하는 진입 에어리어 내에서, 차량의 횡방향의 위치를 산출하고, 횡방향의 위치의 집합을 위치 집합으로서 특정하고, 진입 에어리어 내에서, 위치 집합이 복수 특정되고, 복수의 위치 집합의 거리가 소정값 이상인 경우에, 진입 에어리어를 포함하는 차선이 복수 차선화로 되어 있다고 판정한다. 이에 의해, 차선 내의 주행 이력 전체를 클러스터링하는 것 보다, 고정밀도로 복수 차선화를 판정할 수 있다. 복수 차선화는, 교차점 진입 직전에 갑자기 발생하는 경우가 많기 때문에, 차선 전역에 걸쳐 주행 경로를 클러스터링하면, 복수 차선화되기 전의 경로를 포함하기 때문에, 고정밀도로 판정하지 못할 가능성이 있지만, 본 실시 형태에서는, 판정 정밀도를 높일 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 교차점 진입 후의 직진과 교차점 진입 후의 우/좌회전에 대응시켜, 위치 집합을 특정하고, 진입 에어리어 내에서, 위치 집합을, 직진을 나타내는 집합과, 우/좌회전을 나타내는 집합으로 각각 분류할 수 있는 경우에는, 진입 에어리어를 포함하는 차선이 복수 차선화로 되어 있다고 판정한다. 이에 의해, 복수 차선화가 진행 방향에 따라 발생한 경우에, 복수 차선화를 판정할 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 도로 지도 정보에서 나타나는 차선 중, 복수 차선화로서 판정된 차선을 특정하고, 특정된 차선의 링크 정보를, 복수 차선화를 나타내는 정보로 재기입한다. 이에 의해, 차선 수의 정보를 실제의 교통 환경에 적합한 정보로 재기입할 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 복수의 주행 이력에 기초하여, 차선 내의 주행 경로의 정보를 포함하는 참조 주행 정보를 산출하고, 복수 차선화로서 판정된 차선에 포함되는 복수의 가상 차선마다 참조 주행 정보를 산출한다. 이에 의해, 자동 운전 등에서 활용 가능한 레벨의 상세한 정보를 관리할 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선과 동일한 차선을 주행하는 타차량의 주행 경로를 특정하고, 교차점 진입 후의 타차량의 진행 방향과 자차량의 진행 방향의 관계, 및 선행 차량의 유무에 기초하여, 차선이 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정한다. 도 6은, 선행 차량(우회전차)이 있는 경우의 자차량의 주행 궤적과, 선행 차량이 없는 경우의 자차량의 주행 궤적을 도시하는 개념도이다. 본 실시 형태에서는, 자차량과 다른 진행 방향으로 진행한 선행차가 있는 경우와, 선행차가 없는 경우를 구별하여 복수 차선화를 판정하므로, 도 6에 도시하는 바와 같이 선행차 D가 있는지 여부로, 자차량 C가 다른 궤적을 취하는 경우에, 적절하게 복수 차선화를 판정할 수 있다. 또한, 도 6의 예의 경우에는, 예를 들어 선행차 있는 직진, 선행차 없는 직진, 우회전의 셋으로 분류된다.
또한, 본 실시 형태에서는, 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선을 주행하는 후속차의 주행 경로를 특정하고, 후속차의 유무에 기초하여, 차선이 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정한다. 예를 들어, 도 6의 예에서, 우회전차는, 후속차가 있는 경우에는 양보하기 위해 우측으로 치우치지만, 후속차가 없는 경우에는 한가운데에 있는 경우가 있다. 이러한 차이가 있는 경우에는, 후속차의 유무를 이용하여, 복수 차선화를 판정함으로써, 판정 정밀도를 높일 수 있다.
또한, 본 실시 형태에서는, 차선이 복수 차선화임을 나타내는 차선 정보를 유저에게 제공한다. 이에 의해, 로컬 룰에 익숙하지 않은 운전자에 대하여 적절한 운전 지원을 실현할 수 있다. 또한, 자동 운전의 경우에는, 자동 운전의 행동 이유를 운전자에게 나타냄으로써 안심감을 부여할 수 있다.
또한, 복수 차선화 판정부(61)는, 복수 차선화 정보의 망각 처리를 구비해도 된다. 구체적으로는, 복수 차선화되어 있다고 판정되고, 데이터베이스(50)에 기록된 차선마다, 최근 일정회(예를 들어 최근 100회 등)의 주행 정보를 데이터베이스(50)로부터 취득하고, 상기 처리로 재차 복수 차선화를 판정한다. 판정 결과, 복수 차선화가 되어 있지 않은 경우에는, 복수 차선화 정보를 데이터베이스(50)로부터 삭제한다. 또한, 복수 차선화의 판정 방법이 다른 경우에는, 일단 삭제한 후에 새로운 정보를 추가 기록해도 된다. 이에 의해, 도로 구조 등의 변화에 의해, 주행 경향이 바뀌어 버린 경우에, 복수 차선화 정보를 삭제ㆍ편집할 수 있다. 즉, 본 실시 형태에서는, 도로 지도 정보에서 나타나는 차선 중, 복수 차선화로서 기록되어 있는 차선을 특정하고, 최근의 일정 기간 내의 주행 이력에 기초하여, 복수열 정보로서 기록된 차선이, 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정한다.
또한, 본 실시 형태의 변형예로서, 차선 정보 관리 방법에 있어서의, 서버(2)측의 데이터베이스를 차량(2)에 마련해도 된다. 도 7은, 변형예에 관한 차량의 블록도이다. 센서군(10), 데이터베이스(20)는, 도 1과 마찬가지이다. 데이터베이스(70)는, 서버(2)측의 데이터베이스에 기억된 정보 중, 적어도 참조 주행 정보 및 복수 차선화 정보가 기록되어 있고, 데이터베이스(20)에 기록된 지도 정보와, 차선 ID에 의한 관련짓기가 이루어져 있다.
주행 경로 생성 ECU(90)는, 차량(1)의 자동 운전을 통괄적으로 제어하는 컨트롤러이며, 예를 들어 마이크로컴퓨터와 메모리를 사용하여 동작하는 프로그램에 의해 구성되어 있다. 센서군(10)으로부터의 센서 정보와 데이터베이스(20)의 정보 및 데이터베이스(70)의 정보에 기초하여, 후술하는 처리 플로우에 기초하여 자동 운전을 행하기 위한 조타각과 차속 목표값을 산출하고, 차량 제어 ECU(100)에 송부한다.
차량 제어 ECU(100)는, 주행 경로 ECU(90)와 마찬가지로 마이크로컴퓨터와 메모리를 사용하여 동작하는 프로그램에 의해 구성되어 있다. 차량 제어 ECU(100)는, 주행 경로 생성 ECU(90)로부터, 차량의 목표 차속과 조타각을 수취하고, 도시하지 않은 엔진 제어 ECU나 도시하지 않은 스티어링 모터 제어 ECU 등과 제휴하여, 차량의 구동 제어를 행한다.
이어서, 주행 경로 생성 ECU(90)의 처리 플로우를, 도 8을 사용하여 설명한다.
스텝 S301에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 운전자 등으로부터 목적지의 정보를 취득하고, 위치 센서(11)로부터 차량의 위치 센서를 취득하고, 지도 데이터베이스(20)를 사용하여 목적지까지의 루트 계산을 행한다. 스텝 S301의 제어 처리는 소위 내비게이션 기능을 이용하지만, 지도 데이터베이스(20)가 자동 운전용 고정밀도 지도이기 때문에, 어느 차선을 타야 하느냐 하는 차선 레벨에서의 루트 계산을 실시한다.
스텝 S302에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 현재 위치 정보와 최근의 루트 정보로부터, 자차가 앞으로 달릴 최근의 차선 정보를 데이터베이스(20)로부터 취득한다.
스텝 S303에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 데이터베이스(70)로부터, 자차가 앞으로 달릴 최근의 차선에 있어서의 복수 차선화 정보를 취득한다.
스텝 S304에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 데이터베이스(70)로부터 참조 주행 정보에 포함되는 경로 정보 및 속도 프로파일을 취득한다. 변형예에서 상정하는 데이터베이스(70)에는, 차선 정보로서, 좌우 경계 및 중앙선의 정보와 제한 차속이 들어 있다.
또한, 복수 차선화 정보가 기록되어 있지 않은 경우에는, 이 중앙선과 제한 차속을 참조 경로 및 속도 프로파일로서 사용하면 된다. 복수 차선화 정보가 기록되어 있는 경우에는, 차선을 분리하는 방법에 따라 활용 방법이 상이하다. 진행 방향에 따라 복수 차선화되어 있는 경우에는, 자차의 진행 방향에 맞는 추가 차선의 참조 정보를 사용하면 된다. 선행차나 후속차의 유무로 복수 차선화되어 있는 경우에는, 주위 인식 센서(12)로부터의 정보를 바탕으로 선행차나 후속차의 유무를 판정한 후에, 자차의 상황에 맞는 추가 차선의 참조 정보를 사용하면 된다.
스텝 S305에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 스텝 S304의 제어 처리에서 취득한 참조 경로 및 참조 속도 프로파일을 베이스로, 주위 인식 센서(12) 등으로부터 산출되는 주변 환경 상황을 감안하여, 자차가 취해야 할 최종적인 주행 경로와 속도 프로파일(각 위치에서의 속도 목표값의 나열)을 산출한다. 주행 경로의 산출은, 경로 생성(path planning)이라고 불리는 기술이며, 일반적으로 알려진 실현 방법을 사용하면 된다.
스텝 S306에서, 주행 경로 생성 ECU(90)는, 스텝 S305의 제어 처리에서 산출된 주행 경로와 속도 프로파일에 기초하여, 목표 차속과 조타각을 산출하고, 차량 제어 ECU(100)에 송부한다. 이것은 소위, 경로 추종이며, 일반적인 실현 방법을 사용하면 된다.
변형예에 관한 차량 주행 제어 방법에서는, 참조 주행 정보에 기초하여 자동 운전의 제어를 행하므로, 로컬 룰에 적합한 적절한 운전 행동을 실현할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 변형예로서, 데이터베이스(70)를 운전 지원에 활용하는 예를 설명한다. 기본적으로는 도 7과 마찬가지의 구성이지만, 차량 제어 ECU(100)는, 운전자에 대하여 정보를 제시하는 기능을 갖고 있다.
유저에 대한 정보를 제공하는 장치는, 예를 들어 차량의 인스트루먼트 패널 중앙에 설치된 디스플레이이다. 차량 제어 ECU(100)는, 주행 경로 생성 ECU(90)로부터, 자차의 상황에 적합한 참조 주행 경로 정보를 수취하고, 예를 들어 전방 카메라 화상과 중첩시켜 경로 표시를 하거나 하여 참고 주행 경로를 표시한다. 또한, 유저에 대한 정보를 제공하는 장치는 스피커여도 되며, 복수 차선화되어 있는 차선에 들어간 경우에는, 음성으로, 복수 차선화가 습관화되어 있는 도로라는 취지를 운전자에게 전달해도 된다.
1: 차량
2: 서버
10: 센서군
20, 50: 데이터베이스
40: 차량 탑재 통신 모듈
60: 컨트롤러

Claims (12)

  1. 프로세서를 사용하여, 차선 정보를 관리하는 차선 정보 관리 방법이며,
    도로 지도 정보와, 도로 지도 상의 주행 궤적으로 표시되는 주행 이력의 정보를 취득하고,
    복수의 상기 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하고,
    상기 복수 차선화의 판정 결과를 상기 차선 정보에 포함시켜, 상기 차선 정보를 관리하는, 차선 정보 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 상기 교차점에 진입하는 진입 에어리어 내에서, 상기 차량의 횡방향의 위치를 산출하고,
    상기 횡방향의 위치의 집합을 위치 집합으로서 특정하고,
    상기 진입 에어리어 내에서, 상기 위치 집합이 복수 특정되고, 복수의 상기 위치 집합의 거리가 소정값 이상인 경우에, 상기 진입 에어리어를 포함하는 상기 차선이 복수 차선화로 되어 있다고 판정하는, 차선 정보 관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 교차점 진입 후의 직진과 상기 교차점 진입 후의 우/좌회전에 대응시켜, 상기 위치 집합을 특정하고,
    상기 진입 에어리어 내에서, 상기 위치 집합을, 상기 직진을 나타내는 집합과, 상기 우/좌회전을 나타내는 집합으로 각각 분류할 수 있는 경우에는, 상기 진입 에어리어를 포함하는 상기 차선이 복수 차선화로 되어 있다고 판정하는, 차선 정보 관리 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 도로 지도 정보에서 나타나는 상기 차선 중, 상기 복수 차선화로서 판정된 상기 차선을 특정하고,
    특정된 상기 차선의 링크 정보를, 상기 복수 차선화를 나타내는 정보로 재기입하는, 차선 정보 관리 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 상기 주행 이력에 기초하여, 상기 차선 내의 주행 경로의 정보를 포함하는 참조 주행 정보를 산출하고,
    상기 복수 차선화로서 판정된 상기 차선에 포함되는 복수의 가상 차선마다 상기 참조 주행 정보를 산출하는, 차선 정보 관리 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주행 이력을 사용하여, 상기 교차점에 접속되는 차선을 주행하는 선행차의 주행 경로를 특정하고,
    상기 교차점 진입 후의 상기 선행차의 진행 방향과 자차량의 진행 방향의 관계, 및 상기 선행차의 유무에 기초하여, 상기 차선이 상기 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하는, 차선 정보 관리 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주행 이력을 사용하여, 상기 교차점에 접속되는 차선을 주행하는 후속차의 주행 경로를 특정하고,
    상기 후속차의 유무에 기초하여, 상기 차선이 상기 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하는, 차선 정보 관리 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 도로 지도 정보에서 나타나는 상기 차선 중, 상기 복수 차선화로서 기록되어 있는 상기 차선을 특정하고,
    최근의 일정 기간 내의 상기 주행 이력에 기초하여, 상기 복수 차선화로서 기록된 상기 차선이, 상기 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하는, 차선 정보 관리 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차선이 상기 복수 차선화임을 나타내는 상기 차선 정보를 유저에게 제공하는, 차선 정보 관리 방법.
  10. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 차선 정보 관리 방법에 의해 관리되고 있는 정보에 기초하여, 상기 프로세서를 사용하여 자차량의 주행을 제어하는, 차량 주행 제어 방법.
  11. 제5항에 기재된 차선 정보 관리 방법에 의해 관리되고 있는 정보에 기초하여, 상기 프로세서를 사용하여 자차량의 주행을 제어하는 차량 주행 제어 방법이며,
    상기 자차량에 설치된 센서를 사용하여, 상기 자차량의 주위에 타차량이 존재하는지 여부를 판정하고,
    상기 타차량에 관한 판정 결과와 상기 참조 주행 정보에 기초하여, 상기 자차량의 주행을 제어하는, 차량 주행 제어 방법.
  12. 데이터베이스와 프로세서를 구비한 차선 정보 관리 장치이며,
    상기 데이터베이스는, 도로 지도 정보와, 도로 지도 상의 주행 궤적으로 표시되는 주행 이력의 정보를 기록하고,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터베이스로부터, 상기 도로 지도 정보와 상기 주행 이력의 정보를 취득하고,
    복수의 상기 주행 이력을 사용하여, 교차점에 접속되는 차선이, 복수의 차량의 열이 단일 차선 상에서 형성되는 복수 차선화로 되어 있는지 여부를 판정하고,
    상기 복수 차선화의 판정 결과를 차선 정보에 포함시켜, 상기 차선 정보를 상기 데이터베이스에 기록시키는, 차선 정보 관리 장치.
KR1020207004126A 2017-08-10 2017-08-10 차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치 KR20200024934A (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/029196 WO2019030916A1 (ja) 2017-08-10 2017-08-10 車線情報管理方法、走行制御方法及び車線情報管理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200024934A true KR20200024934A (ko) 2020-03-09

Family

ID=65271030

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207004126A KR20200024934A (ko) 2017-08-10 2017-08-10 차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치

Country Status (10)

Country Link
US (1) US11520340B2 (ko)
EP (1) EP3667638B1 (ko)
JP (1) JP6852793B2 (ko)
KR (1) KR20200024934A (ko)
CN (1) CN111033589A (ko)
BR (1) BR112020002623A2 (ko)
CA (1) CA3072401A1 (ko)
MX (1) MX2020001473A (ko)
RU (1) RU2742213C1 (ko)
WO (1) WO2019030916A1 (ko)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6661695B2 (ja) * 2018-05-09 2020-03-11 三菱電機株式会社 移動体検出装置、車両制御システム、移動体検出方法および車両制御方法
US11290437B2 (en) * 2018-12-27 2022-03-29 Beijing Voyager Technology Co., Ltd. Trusted platform protection in an autonomous vehicle
JP2021033666A (ja) * 2019-08-26 2021-03-01 パイオニア株式会社 地図データ生成方法
CN111422204B (zh) * 2020-03-24 2022-03-04 北京京东乾石科技有限公司 自动驾驶车辆通行判定方法及相关设备
US20210341926A1 (en) * 2020-04-29 2021-11-04 Gm Cruise Holdings Llc Dynamic tire rotation during collision
JP7354952B2 (ja) * 2020-07-14 2023-10-03 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
DE102021001378B3 (de) * 2021-03-16 2022-05-25 Daimler Ag Verfahren zur Anonymisierung von Bewegungsdaten
JP7505443B2 (ja) * 2021-05-07 2024-06-25 トヨタ自動車株式会社 遠隔監視装置、遠隔監視システム、遠隔監視方法、及び遠隔監視プログラム
CN113788028B (zh) * 2021-09-29 2023-01-10 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆控制方法、装置及计算机程序产品
CN114328549B (zh) * 2021-12-16 2023-04-28 北京百度网讯科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
DE102022101542A1 (de) 2022-01-24 2023-07-27 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorrichtung und Verfahren zur Ermittlung eines Referenzverlaufs
DE102022101541A1 (de) 2022-01-24 2023-07-27 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorrichtung und Verfahren zur Ermittlung von Referenz-Fahrpfaden für unterschiedliche Abschnitt-Sequenzen
JPWO2023195109A1 (ko) * 2022-04-06 2023-10-12

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016075905A (ja) 2014-10-07 2016-05-12 トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド 交差点の構造の接合確率モデリング及び推定

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3924783B2 (ja) * 2002-11-26 2007-06-06 マツダ株式会社 車両用情報提供装置
JP4591073B2 (ja) 2004-12-22 2010-12-01 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路案内システム
US20070159354A1 (en) * 2006-01-09 2007-07-12 Outland Research, Llc Intelligent emergency vehicle alert system and user interface
JP4506790B2 (ja) 2007-07-05 2010-07-21 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 道路情報生成装置、道路情報生成方法および道路情報生成プログラム
FR2923965A1 (fr) * 2007-11-16 2009-05-22 France Telecom Procede de diffusion de paquets de donnees dans un reseau de noeuds mobiles et noeud associe
US8478466B2 (en) * 2007-12-27 2013-07-02 Byd Co. Ltd. Hybrid vehicle having multi-mode controller
US8059012B2 (en) * 2008-09-05 2011-11-15 GM Global Technology Operations LLC Reliable packet delivery protocol for geocast protocol in disconnected vehicular ad hoc network
US9186975B2 (en) * 2009-10-14 2015-11-17 Nissan Motor Co., Ltd. Control apparatus for hybrid vehicle
US9301099B2 (en) * 2009-10-29 2016-03-29 Tomtom North America, Inc. Method of analyzing points of interest with probe data
US8358808B2 (en) * 2010-01-08 2013-01-22 University Of Washington Video-based vehicle detection and tracking using spatio-temporal maps
TWI430212B (zh) * 2010-06-08 2014-03-11 Gorilla Technology Inc 利用多特徵自動集群法之異常行為偵測系統與方法
WO2012011156A1 (ja) 2010-07-23 2012-01-26 三菱電機株式会社 ナビゲーション装置
JP5964609B2 (ja) * 2012-02-23 2016-08-03 株式会社日本自動車部品総合研究所 車両用追従制御装置
US20130289824A1 (en) * 2012-04-30 2013-10-31 GM Global Technology Operations LLC Vehicle turn assist system and method
DE102012212175A1 (de) * 2012-07-12 2014-01-16 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs
WO2014152554A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Caliper Corporation Lane-level vehicle navigation for vehicle routing and traffic management
JP6160191B2 (ja) * 2013-04-15 2017-07-12 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 運転支援システム、方法およびプログラム
JP6197393B2 (ja) * 2013-06-20 2017-09-20 株式会社豊田中央研究所 レーン地図生成装置及びプログラム
US9340207B2 (en) * 2014-01-16 2016-05-17 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Lateral maneuver planner for automated driving system
WO2015194371A1 (ja) * 2014-06-19 2015-12-23 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体認識装置及びそれを用いた車両走行制御装置
CN106604853B (zh) * 2014-08-29 2018-05-29 日产自动车株式会社 行驶控制装置及行驶控制方法
JP6421580B2 (ja) * 2014-12-15 2018-11-14 住友電気工業株式会社 交通信号制御装置、コンピュータプログラム、及び交通信号制御方法
US9557736B1 (en) * 2015-04-08 2017-01-31 Google Inc. Detecting street parked vehicles
CN104851311A (zh) 2015-05-02 2015-08-19 石立公 一种实时车道拥堵情况显示系统及其显示方法
JP6443249B2 (ja) 2015-07-17 2018-12-26 株式会社デンソー 交通システム、車両制御装置
US9688273B2 (en) * 2015-10-27 2017-06-27 GM Global Technology Operations LLC Methods of improving performance of automotive intersection turn assist features
US10030978B2 (en) 2016-01-17 2018-07-24 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for detection of surrounding vehicle lane departure
US9964642B2 (en) * 2016-02-04 2018-05-08 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicle with system for detecting arrival at cross road and automatically displaying side-front camera image
ES2899279T3 (es) * 2016-06-30 2022-03-10 Yamaha Motor Co Ltd Aparato de comunicación de vehículo a vehículo
US10140856B2 (en) * 2016-12-06 2018-11-27 Here Global B.V. Automatic detection of lane closures using probe data
US11009875B2 (en) * 2017-03-09 2021-05-18 Waymo Llc Preparing autonomous vehicles for turns
WO2018173581A1 (ja) * 2017-03-21 2018-09-27 株式会社デンソー 運転支援装置
US10509409B2 (en) * 2017-04-27 2019-12-17 Aptiv Technologies Limited Local traffic customs learning system for automated vehicle
US10514696B2 (en) * 2017-07-21 2019-12-24 Here Global B.V. Navigation driving metric
US10635109B2 (en) * 2017-10-17 2020-04-28 Nio Usa, Inc. Vehicle path-planner monitor and controller
EP4162337A4 (en) * 2020-06-05 2024-07-03 Gatik Ai Inc METHOD AND SYSTEM FOR CONTEXT-SENSITIVE DECISION-MAKING OF AN AUTONOMOUS AGENT

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016075905A (ja) 2014-10-07 2016-05-12 トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド 交差点の構造の接合確率モデリング及び推定

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2019030916A1 (ja) 2020-10-22
US11520340B2 (en) 2022-12-06
BR112020002623A2 (pt) 2020-07-28
WO2019030916A1 (ja) 2019-02-14
EP3667638A1 (en) 2020-06-17
EP3667638A4 (en) 2020-08-12
MX2020001473A (es) 2020-03-12
RU2742213C1 (ru) 2021-02-03
EP3667638B1 (en) 2023-10-04
CN111033589A (zh) 2020-04-17
JP6852793B2 (ja) 2021-04-07
CA3072401A1 (en) 2019-02-14
US20200249682A1 (en) 2020-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20200024934A (ko) 차선 정보 관리 방법, 주행 제어 방법 및 차선 정보 관리 장치
JP7098883B2 (ja) 車両の制御方法及び装置
EP3699048B1 (en) Travelling track prediction method and device for vehicle
US10982961B2 (en) Vehicle control system and vehicle control device
CN110809790B (zh) 车辆用信息存储方法、车辆的行驶控制方法、以及车辆用信息存储装置
JP4910510B2 (ja) 制御用情報記憶装置及びプログラム
EP2012088B1 (en) Road information generating apparatus, road information generating method and road information generating program
JP7186241B2 (ja) 車両の走行支援方法、車両走行支援装置及び自動運転システム
US10909377B2 (en) Tracking objects with multiple cues
JP6410655B2 (ja) 道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータプログラム
JP4899671B2 (ja) 走行軌跡推定装置
JP2008165326A (ja) 地物認識装置・自車位置認識装置・ナビゲーション装置・地物認識方法
US20220204041A1 (en) Vehicle and Method of Controlling Cut-In Response
US20180245936A1 (en) Detour recommended area estimation system, detour recommended area estimation program, and navigation device
US11959767B2 (en) Map information assessment device, storage medium storing computer program for map information assessment, and map information assessment method
CN113720341B (zh) 车辆行驶路线生成方法、系统、计算机设备及存储介质
JP5071737B2 (ja) レーン判定装置及びレーン判定プログラム、並びにそれを用いたナビゲーション装置
JP7024871B2 (ja) 経路算出方法、運転制御方法及び経路算出装置
JP7313240B2 (ja) 走行軌道推定方法、車両制御方法及び走行軌道推定装置
US20240067222A1 (en) Vehicle controller, vehicle control method, and vehicle control computer program for vehicle control
JP2023094826A (ja) 走行レーン推定システム
WO2019181843A1 (ja) データ構造、情報処理装置、データ通信方法、プログラム及び記憶媒体
JP2023151311A (ja) 走行制御方法及び走行制御装置
CN117288210A (zh) 融合导航定位方法、装置、电子设备及存储介质
JP2019124509A (ja) 施設への車両の進入方法および施設からの車両の退出方法に関する制限の有無を判定するための装置ならびに方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application