WO2015155833A1 - 衝突防止装置 - Google Patents

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WO2015155833A1
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WO
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target
vehicle
collision
motion
unit
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PCT/JP2014/060192
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Inventor
小幡 康
洋志 亀田
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Priority to JP2016512646A priority patent/JP6207723B2/ja
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    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads

Definitions

  • the present invention relates to a collision prevention apparatus that predicts a target motion existing around a mobile body on which the device is mounted and avoids a collision with the mobile body.
  • a typical example is automobile collision prevention technology.
  • the other vehicle (target) is observed with a radar and an optical sensor mounted on the own vehicle (moving body), and if the distance and approach speed to the own vehicle reach the threshold value, there is a possibility of a collision. Judgment and control of the warning or the running of the vehicle itself.
  • extrapolation of the motion estimation results of the current time of the host vehicle and the other vehicle is performed to calculate a prediction range of the host vehicle and the other vehicle at a certain time in the future.
  • the possibility of collision is determined by the presence or absence. For example, in FIG. 8, prediction ranges for four sampling times are calculated for the own vehicle 50 and the other vehicle 60. In this example, since the prediction range of the own vehicle 50 and the prediction range of the other vehicle 60 do not overlap at any sampling time, it is determined that “there is no possibility of collision”.
  • Patent Document 1 predicts the position of the other vehicle 60 in the future by extrapolating the current movement of the other vehicle 60. Therefore, as shown in FIG. 9, when the other vehicle 60 suddenly interrupts the front of the host vehicle 50, the motion prediction of the other vehicle 60 (broken line shown in FIG. 9) and the actual motion (solid line shown in FIG. 9). Discrepancies with. As a result, there is a problem that it is difficult to predict a collision.
  • the cause of the interruption may be that the vehicle ahead of a certain vehicle is slow and there is a possibility of a collision if the lane is maintained.
  • An example is shown in FIG.
  • the host vehicle 50 travels in the right lane
  • the other vehicles 60a and 60b travel in the left lane
  • the speed of the other vehicle 60a in front is extremely small compared to the speed of the other vehicle 60b.
  • the other vehicle 60b may interrupt the lane in which the host vehicle 50 travels in order to avoid a collision with the other vehicle 60a. Therefore, it is considered that the interruption can be predicted by detecting the movements of a plurality of vehicles (in the example of FIG. 10, other vehicles 60a and 60b).
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a collision prevention device that can detect motions of a plurality of targets and improve motion prediction accuracy.
  • a collision prevention apparatus includes a target observation sensor for observing a target existing around a mobile body on which the aircraft is mounted, a target tracking unit that tracks a target based on an observation result by the target observation sensor, Based on the tracking result by the target tracking unit, the target motion prediction unit that calculates the target motion prediction range, and when there are multiple targets, the overlap of the target motion prediction range calculated by the target motion prediction unit If the target-to-target collision probability estimation unit estimates the possibility of collision between targets and the target-to-target collision possibility estimation unit estimates that there is a target-to-target collision possibility, A target motion re-prediction unit that re-calculates the motion prediction range, a self-motion sensor that observes the motion of the mobile body, and a self-motion that calculates the motion prediction range of the mobile body based on the observation results of the self-motion sensor A movement prediction range of the target with no possibility of collision between the targets calculated by the measurement unit, the target motion prediction unit or the target motion re-prediction unit, and a movement prediction range
  • the present invention since it is configured as described above, it is possible to detect motions of a plurality of targets and improve motion prediction accuracy.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the example of a prediction path
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a collision preventing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the anti-collision device is mounted on the own vehicle (moving body) 50 and predicts the movement of the own vehicle 50 and other vehicles (targets) 60 around it to avoid collision between the own vehicle 50 and the other vehicles 60.
  • the collision prevention apparatus includes a target observation sensor 1, a target observation value data storage unit 2, a target tracking unit 3, a target tracking data storage unit 4, a target motion prediction unit 5, and an inter-target collision possibility estimation.
  • Unit 6 target motion re-prediction unit 7, own-device motion sensor 8, own-device motion data storage unit 9, own-device motion prediction unit 10, own-device collision possibility estimation unit 11, braking determination unit 12, automatic brake unit 13,
  • the warning generation unit 14 is configured.
  • the target observation sensor 1 is for observing the other vehicle 60 existing around the own vehicle 50 on which the collision prevention device is mounted.
  • the target observation sensor 1 periodically observes the other vehicle 60 existing in the vicinity, and calculates the position of the other vehicle 60 from the observation result.
  • Information indicating the observation result by the target observation sensor 1 is output to the target observation value data storage unit 2.
  • the target observation value data storage unit 2 stores target observation value data from the target observation sensor 1.
  • the target observation value data storage unit 2 is configured by an HDD, a DVD, a memory, and the like.
  • the target tracking unit 3 tracks the other vehicle 60 based on the target observation value data stored in the target observation value data storage unit 2.
  • the position of the other vehicle 60 obtained by the target observation sensor 1 is time-sequentially processed, so that more accurate motion specifications including the position and speed of the other vehicle 60 are estimated.
  • Information (target tracking data) indicating the tracking result by the target tracking unit 3 is output to the target tracking data storage unit 4.
  • the target tracking data storage unit 4 stores target tracking data from the target tracking unit 3.
  • the target tracking data storage unit 4 includes an HDD, a DVD, a memory, and the like.
  • the target motion prediction unit 5 calculates the movement prediction range of the other vehicle 60 based on the target tracking data stored in the target tracking data storage unit 4. Information indicating the predicted movement range of the other vehicle 60 calculated by the target motion prediction unit 5 is output to the target collision possibility estimation unit 6.
  • the target-to-target collision possibility estimation unit 6 estimates the possibility of collision between the other vehicles 60 from the overlap of the movement prediction ranges of the other vehicles 60 calculated by the target motion prediction unit 5. To do. Information indicating the possibility of collision between other vehicles 60 by the inter-target collision possibility estimation unit 6 is output to the target motion re-prediction unit 7.
  • the target motion re-prediction unit 7 is based on the target tracking data stored in the target tracking data storage unit 4 when the possibility of collision between the other vehicles 60 is estimated by the target collision possibility estimation unit 6.
  • the movement prediction range of the other vehicle 60 that avoids the collision is recalculated.
  • Information indicating the predicted movement range of the other vehicle 60 recalculated by the target motion re-prediction unit 7 is output to the own vehicle collision possibility estimation unit 11.
  • the other vehicle calculated by the target motion prediction unit 5 is used.
  • Information indicating the 60 predicted movement ranges is output to the own-collision possibility estimation unit 11 as it is.
  • the self-motion sensor 8 is for observing the motion of the own vehicle 50.
  • the own machine motion sensor 8 is composed of, for example, an own car mileage meter, and observes motion specifications including the position and speed of the own car 50.
  • Information indicating the observation result by the self-motion sensor 8 (self-motion data) is output to the self-motion data storage unit 9.
  • the self-motion data storage unit 9 stores the self-motion data from the self-motion sensor 8.
  • the self-motion data storage unit 9 includes an HDD, a DVD, a memory, and the like.
  • the own-vehicle motion prediction unit 10 calculates the movement prediction range of the own vehicle 50 based on the own-device motion data stored in the own-device motion data storage unit 9. Information indicating the predicted movement range of the host vehicle 50 calculated by the host aircraft motion prediction unit 10 is output to the host aircraft collision possibility estimation unit 11.
  • the own vehicle collision possibility estimation unit 11 includes the movement prediction range of the other vehicle 60 with no possibility of collision between the other vehicles 60 calculated by the target motion prediction unit 5 or the target motion re-prediction unit 7, and the own device motion prediction unit. 10 is used to estimate the possibility of collision between the own vehicle 50 and the other vehicle 60 from the overlap with the predicted movement range of the own vehicle 50 calculated according to 10. Information indicating the possibility of collision between the host vehicle 50 and the other vehicle 60 estimated by the host vehicle collision possibility estimation unit 11 is output to the brake determination unit 12.
  • the braking determination unit 12 determines whether or not the host vehicle 50 needs to be braked based on the estimation result by the own vehicle collision possibility estimation unit 11. Information indicating the determination result by the brake determination unit 12 is output to the automatic brake unit 13 and the warning generation unit 14.
  • the automatic brake unit 13 operates a deceleration function of the own vehicle 50 by the automatic braking when the braking determination unit 12 determines that the own vehicle 50 needs to be braked.
  • the warning generation unit 14 presents a message indicating that a braking operation is currently necessary to the driver of the host vehicle 50 or a voice message. Output.
  • the automatic brake unit 13 and the warning generation unit 14 are executed by a program process using a CPU based on software.
  • the target observation sensor 1 periodically performs observation of the other vehicle 60 existing around the host vehicle 50, and based on the observation result, the target vehicle 60.
  • the position is calculated (step ST1, target observation step).
  • Information (target observation value data) indicating the observation result by the target observation sensor 1 is output to and stored in the target observation value data storage unit 2.
  • the target tracking unit 3 performs time-series processing (tracking processing) on the position of the other vehicle 60 based on the target observation value data stored in the target observation value data storage unit 2, so that the more accurate other vehicle 60 can be obtained.
  • Is estimated step ST2, target tracking step. That is, dynamic information is obtained by adding speed information to the static position of the other vehicle 60 obtained by the target observation sensor 1, and a more accurate position of the other vehicle 60 can be obtained.
  • the target tracking unit 3 reads information indicating the observation result (observation value) at the latest observation time from the target observation sensor 1.
  • the gate of the existing wake is calculated.
  • the wake is assumed to be a vector having four elements of the following expression (1) composed of the position and speed of the other vehicle 60 in the two-dimensional space of xy.
  • FIG. 3 shows five movement models ((a) constant speed model (main lane keeping), (b) acceleration model (own lane keeping), (c) deceleration model (own lane keeping), (D) Right lane movement model, (e) Left lane movement model) is assumed.
  • the automobile performs any one of the above five motion models.
  • a motion model a “model that moves to the right lane or the left lane while decelerating or accelerating” may be added.
  • transition matrix ⁇ k ⁇ 1 of the above equation (2) is set as a matrix corresponding to each motion model.
  • the transition matrix ⁇ k ⁇ 1 is expressed by the following equation (3).
  • the prediction error covariance P k ( ⁇ ) is calculated by the following equation (4).
  • P k ⁇ 1 (+) is a smoothing error covariance matrix one observation time before.
  • Q k ⁇ 1 is a drive noise covariance matrix and is expressed by the following equation (5).
  • q is a parameter of power spectral density set in advance, and I 2 ⁇ 2 is a unit matrix of 2 rows and 2 columns.
  • the residual covariance matrix S k is calculated according to the following equation (6).
  • H k is an observation matrix
  • R k is an observation error covariance matrix of the target observation sensor 1
  • ⁇ 2 (k) is an observation noise conversion matrix.
  • 0 2 ⁇ 2 is a matrix in which all elements in 2 rows and 2 columns are 0.
  • ⁇ R is the distance observation error standard deviation of the target observation sensor 1
  • ⁇ By is the azimuth angle observation error standard deviation.
  • This observation value z k is a vector obtained by converting the observation information represented by the distance and the azimuth into a position on the orthogonal coordinates.
  • the gate inside / outside determination is determined by the success or failure of the following inequality (10).
  • z k ( ⁇ ) is a predicted observation value and can be calculated by the following equation (11).
  • D is a boundary value parameter determined by the significance level in the ⁇ square test.
  • the reliability of the motion model at the previous sampling time is ⁇ k ⁇ 1, b (+) (b ⁇ ⁇ (a), (b), (c), (d), (e) ⁇ ), the current sampling time
  • the prediction model reliability ⁇ k, a ( ⁇ ) (a ⁇ ⁇ (a), (b), (c), (d), (e) ⁇ ) in is calculated by the following equation (12).
  • p k, ab is a transition probability parameter indicating the probability that the motion model transitions from (b) to (a).
  • This transition probability parameter can be expressed as a matrix that defines transitions by all combinations of (b) and (a).
  • the transition probability parameter p k, ab is normally set as shown in the following equation (15), for example.
  • the diagonal component is 0.6 and the non-diagonal component is 0.1.
  • the probability of maintaining the current motion model is 0.6, and the probability of transitioning between different motion models is 0.1 for any combination of transitions.
  • the future movement of the other vehicle 60 is 80% constant speed, 10% acceleration, 10% right lane movement, and other 0%”.
  • the result is obtained and the constant velocity model is selected to set the movement prediction range.
  • the motion model filter performs weighted mixing according to the degree of accuracy required for tracking.
  • the motion specification estimated value at the latest time of the wake is calculated.
  • a correlation determination process is required to associate the observation value with the existing wake one-on-one.
  • the present invention is applied to an automobile, there are many cases where there are a plurality of other vehicles 60 around the own vehicle 50, and this correlation problem becomes important.
  • Several methods for determining this correlation while generating a plurality of hypotheses have been proposed (see, for example, Patent Document 2).
  • the smooth specifications at the observation time of these wakes are calculated, and the wake likelihood corresponding to the correlation result is further calculated for the updated wakes.
  • the smooth vector is calculated by the following equation (14).
  • K k is a filter gain and can be calculated by the following equation (15).
  • the smooth error covariance matrix is calculated by the following equation (16).
  • the likelihood (likelihood) of the wake is calculated from the following equation (17) on the assumption that the probability distribution of the observed values is a Gaussian distribution centered on the predicted position (two-dimensional position).
  • ⁇ k, a is the likelihood for the motion model (a) calculated based on the observed value, and is represented by the following equation (19).
  • the estimated value of the selected motion model of the position and speed of the other vehicle 60 and the estimated error covariance matrix are estimated for each tracking track.
  • These pieces of information are output and stored in the target tracking data storage unit 4 and are used by the target motion prediction unit 5 to determine whether steering is possible.
  • the target motion prediction unit 5 calculates the movement prediction range of the other vehicle 60 based on the target tracking data stored in the target tracking data storage unit 4 (step ST3, target motion prediction step).
  • the target motion prediction unit 5 calculates a future motion prediction range from the estimated values of the position and speed of the other vehicle 60 and the estimated error covariance matrix.
  • the predicted time is a plurality of discrete times set according to a certain sampling interval from the current time to the completion of the right turn. These sampling times are completely matched with the sampling times set in the self-motion estimation step described later.
  • Information indicating the predicted movement range of the other vehicle 60 calculated by the target motion prediction unit 5 is output to the target collision possibility estimation unit 6.
  • the target-to-target collision possibility estimation unit 6 determines the possibility of collision between the other vehicles 60 from the overlap of the movement prediction ranges of the other vehicles 60 calculated by the target motion prediction unit 5. Is estimated (step ST4, target collision possibility estimation step). At this time, the possibility of collision is estimated for all combinations of other vehicles 60 around which the host vehicle 50 observes. For example, when the surrounding environment of the host vehicle 50 is the situation shown in FIG. 4 (when there are three other vehicles 60a to 60c), the combination of the other vehicle 60a and the other vehicle 60b, the combination of the other vehicle 60b and the other vehicle 60c. The possibility of collision is estimated for a total of three combinations of the other vehicle 60a and the other vehicle 60c.
  • the collision possibility is estimated based on the success or failure of the following equation (20). And when this Formula (20) is materialized, it is estimated that there exists a possibility of a collision in the combination.
  • threshold c on the right side is a threshold parameter set in advance.
  • the left side is the probability that two other vehicles 60 in the combination will be in the same position, and as shown in the following equation (21), it covers the entire position space of the simultaneous existence probability density at a specific position of the own vehicle 50 and the other vehicle 60. It is an integral.
  • x p, 1, k ( ⁇ ) and P p, 1, k ( ⁇ ) are the prediction center of one other vehicle 60 and its covariance matrix
  • x p, 2, k ( ⁇ ) and P p, 2, k ( ⁇ ) are the prediction center of the other vehicle 60 and its covariance matrix.
  • the target motion re-prediction unit 7 when the inter-target collision possibility estimation unit 6 estimates that there is a collision possibility between the other vehicles 60, the movement prediction range of the other vehicle 60 that avoids the collision. Is recalculated (step ST5, target motion re-prediction step).
  • the behavior for avoiding a collision is assumed to be taken by a rear vehicle (another vehicle 60b in the example of FIG. 4) that can more easily grasp the opponent including the driver's visual observation, and a case where the predicted trajectory is corrected will be described.
  • re-prediction is performed by selecting a motion model that does not cause a collision.
  • This re-prediction is realized by adjusting the transition probability between the motion models according to the possibility of collision with the other vehicle 60 and eliminating the motion model in which a collision occurs.
  • the motion model selection policy for the other vehicle 60 b is as follows, reflecting the action for avoiding the collision with respect to the example of FIG. 4. That is, (a) the constant velocity model (main lane keeping) collides with the other vehicle 60a, so it is not selected. Further, (b) the acceleration model (main lane keeping) collides with the other vehicle 60a, so it is not selected. In addition, (c) deceleration model (main lane keeping) is selected as a candidate. (D) The right lane movement model is selected as a candidate. (E) The left lane movement model is not selected because there is no road. As a result, the motion model selectable for the other vehicle 60b is either the deceleration model or the right lane movement model as shown in FIG.
  • transition probability parameter pk, ab is changed from normal to the following equation (22). This is a matrix for allocating so that the first term on the right side transitions to either (c) a deceleration model or (d) a right lane movement model.
  • the distance from the nearest vehicle in front of the other vehicle 60b (left lane: other vehicle 60a, right lane: other vehicle 60c) is set as a guideline.
  • it is determined by the ratio between the relative distance and the relative speed as shown in the following formula (23).
  • the speed of V 1 was another vehicle 60a
  • V 2 is the distance between the speed of the other vehicle 60b
  • V 3 is the velocity of the other vehicle 60c
  • R 23 is other This is the distance between the vehicle 60c and the other vehicle 60b (see FIG. 6).
  • the allocation parameter is calculated based on the relative distance and relative speed between the vehicle in each lane and the preceding vehicle, but there is also a method of calculating based on the relative distance and relative speed between the vehicle in front of the vehicle and the rear vehicle in each lane. It is possible. Further, instead of the ratio of the relative distance and the relative speed, the ratio of the relative distance may be simply used as the distribution parameter.
  • the present invention is not limited to this, and for example, the movement may be weighted so that the other vehicle 60 stays in the own lane and prioritizes the straight movement.
  • the distribution parameter is calculated from the following equation (24), with the probability measure that the other vehicle 60 stays in the own lane being set to a predetermined parameter value ⁇ or more.
  • FIG. 7 shows an example of the recalculation result of the movement prediction range of the other vehicle 60 by the above processing.
  • Information indicating the predicted movement range of the other vehicle 60 recalculated by the target motion re-prediction unit 7 is output to the own vehicle collision possibility estimation unit 11.
  • the other vehicle calculated by the target motion prediction unit 5 is used.
  • Information indicating the 60 predicted movement ranges is output to the own-collision possibility estimation unit 11 as it is.
  • the own device motion sensor 8 observes the motion specifications including the position and speed of the own vehicle 50 (step ST6, own device motion observation step).
  • Information (self-motion data) indicating the observation result by the self-motion sensor 8 is output to and stored in the self-motion data storage unit 9.
  • the own-motion prediction unit 10 predicts the future position and speed of the own vehicle 50 based on the own-motion data stored in the own-motion data storage unit 9, and uses the prediction error variance matrix.
  • the movement prediction range of the car 50 is calculated (step ST7, own machine motion prediction step).
  • the predicted time is a plurality of discrete times set according to a certain sampling interval from the current time. In the following, the sampling time number of the predicted future time is assumed to be k.
  • the movement of the own vehicle 50 at each sampling time is a vector having four elements of the following expression (25) composed of the position and speed of the own vehicle 50 in a two-dimensional space on the xy plane.
  • the estimated motion value of the vehicle 50 at the current time is self-motion information obtained from a sensor such as the vehicle sensor or GPS.
  • the predicted future position of the host vehicle 50 is calculated by the following equation (26).
  • ⁇ uf, k is expressed by the following equation (27) on the assumption that the vehicle 50 has a constant velocity motion.
  • T p is the sampling interval in the future prediction process
  • an error covariance matrix P uf, k ( ⁇ ) for future prediction is calculated by the following equation (28).
  • P uf, k (+) is an estimation error covariance matrix of the motion specifications of the host vehicle 50 at the current time, and is calculated by extrapolating the latest smoothing error covariance matrix.
  • Q uf, k is a drive noise covariance matrix and is expressed by the following equation (29).
  • FIG. 7 shows an example of the calculation result of the movement prediction range of the host vehicle 50 by the above processing.
  • Information indicating the predicted movement range of the host vehicle 50 calculated by the host aircraft motion prediction unit 10 is output to the host aircraft collision possibility estimation unit 11.
  • the own vehicle collision possibility estimation unit 11 calculates the movement prediction range of the other vehicle 60 with no possibility of collision between the other vehicles 60 calculated by the target motion prediction unit 5 or the target motion re-prediction unit 7, and the own device motion.
  • the possibility of collision between the own vehicle 50 and the other vehicle 60 is estimated from the overlap with the movement prediction range of the own vehicle 50 calculated by the prediction unit 10 (step ST8, own vehicle collision possibility estimation step).
  • the collision possibility is estimated based on the success or failure of the following expression (30). If the following expression (30) is established, it is estimated that the own vehicle 50 and the other vehicle 60 may collide.
  • threshold M on the right side is a threshold parameter set in advance.
  • the left side is the probability that the own vehicle 50 and the other vehicle 60 will be at the same position, and the integration over the entire position space of the simultaneous existence probability density at a specific position of the own vehicle 50 and the other vehicle 60 as shown in the following equation (31). It is. This can be approximated by numerical calculation.
  • Information indicating the possibility of collision between the host vehicle 50 and the other vehicle 60 estimated by the host vehicle collision possibility estimation unit 11 is output to the brake determination unit 12.
  • the brake determination unit 12 determines whether or not the host vehicle 50 needs to be braked based on the estimation result by the own vehicle collision possibility estimation unit 11 (step ST9, braking determination step).
  • the own vehicle collision possibility estimating unit 11 estimates that there is a possibility of collision between the own vehicle 50 and the other vehicle 60 and the brake determining unit 12 determines that the own vehicle 50 needs to be braked
  • the automatic brake unit 13 a deceleration function of the own vehicle 50 by automatic braking is operated, and a message to the effect that a brake operation is currently necessary is given to the driver of the own vehicle 50 or a voice is output through the warning generation unit 14.
  • the other vehicles 60 existing around the host vehicle 50 are observed, the collision possibility between the other vehicles 60 is estimated, and when there is a collision possibility, Since the motion of the other vehicle 60 that avoids the collision is re-predicted, the motion prediction accuracy can be improved by detecting the motion of the plurality of other vehicles 60. As a result, it is possible to obtain a collision prevention device for detecting earlier the possibility that the other vehicle 60 may interrupt the lane of the host vehicle 50 due to the relative movement of the plurality of other vehicles 60 and to take measures early. .
  • the collision preventing apparatus according to the present invention is applied to an automobile to avoid a collision between the own vehicle 50 and another vehicle 60 existing around the vehicle.
  • the present invention is not limited to this, and the collision preventing apparatus according to the present invention is applied to other moving bodies (ships, aircrafts, etc.) so as to avoid collisions with targets (ships, aircrafts, etc.) existing around them.
  • the same effect can be obtained.
  • the present invention can be modified with any component of the embodiment or omitted with any component of the embodiment.
  • the collision prevention apparatus can detect the motion of a plurality of targets to improve the accuracy of motion prediction, predict the motion of the target existing around the mobile body on which the device is mounted, It is suitable for use in a collision prevention device for avoiding a collision with the moving body.

Abstract

 自車50の周囲の他車60を観測する目標観測センサ1と、観測結果を基に他車60を追尾する目標追尾部3と、追尾結果を基に他車60の移動予測範囲を算出する目標運動予測部5と、他車60の移動予測範囲の重なりから他車60同士の衝突可能性を推定する目標間衝突可能性推定部6と、他車60同士の衝突可能性がある場合に、衝突を回避するよう移動予測範囲を再算出する目標運動再予測部7と、自車50の運動を観測する自機運動センサ8と、観測結果を基に自車50の移動予測範囲を算出する自機運動予測部10と、他車60の最終的な移動予測範囲と自車50の移動予測範囲との重なりから、自車50と他車60との衝突可能性を推定する自機衝突可能性推定部11とを備えた。

Description

衝突防止装置
 この発明は、自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標の運動を予測して、当該移動体との衝突を回避する衝突防止装置に関するものである。
 従来から、移動体(自動車、艦船、航空機等)に搭載されたレーダ、カメラ等のセンサを用いて周囲の目標(自動車、艦船、航空機等)を観測し、当該移動体と目標との衝突を避けるように円滑な運行を支援するシステムが知られている。
 このセンサにより得られた情報から運行を支援する技術については多くの論文、特許文献等で挙げられており、それらを実現する装置及び方法については様々な提案がなされている。
 代表的な例として、自動車の衝突防止技術がある。この技術では、自車(移動体)に搭載されたレーダ及び光学センサで他車(目標)を観測し、自車に対する距離及び接近速度が閾値に達すると判明した場合に衝突の可能性ありと判定し、警告又は自車の走行自体を制御している。
 また、特許文献1に開示された技術では、自車と他車の現時刻の運動推定結果を外挿して、未来のある時刻における自車と他車の予測範囲を計算し、それの重なりの有無により衝突の可能性を判定している。例えば図8では、自車50と他車60について4サンプリング時刻分の予測範囲を計算している。この例では、いずれのサンプリング時刻においても、自車50の予測範囲と他車60の予測範囲が重ならないため、「衝突の可能性はない」と判定する。
特開2000-276696号公報 特開平8-271617号公報
 しかしながら、特許文献1に開示された技術は、現時点での他車60の運動を外挿することにより、他車60の未来での位置を予測するものである。そのため、図9に示すように、他車60が突然、自車50の前方に割込んだ場合、他車60の運動予測(図9に示す破線)と実際の運動(図9に示す実線)との不一致が大きくなる。結果、衝突の予測が困難となるという課題がある。
 ここで、割込みの発生原因として、ある車両の前方車が遅く、車線を維持すると衝突の可能性があるためという場合がある。一例を図10に示す。この例では、右車線で自車50が走行し、左車線で他車60a,60bが走行し、前方の他車60aの速度が他車60bの速度に比べて極めて小さいとする。この場合、他車60bは、他車60aとの衝突を回避するため、自車50が走行する車線に割込む可能性がある。よって、複数の車両(図10の例では他車60a,60b)の運動を検出することで、上記割込みを予測することができるものと考えられる。
 この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、複数の目標の運動を検出して運動予測の精度を向上することができる衝突防止装置を提供することを目的としている。
 この発明に係る衝突防止装置は、自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標を観測する目標観測センサと、目標観測センサによる観測結果に基づいて、目標を追尾する目標追尾部と、目標追尾部による追尾結果に基づいて、目標の移動予測範囲を算出する目標運動予測部と、目標が複数存在する場合に、目標運動予測部により算出された目標の移動予測範囲の重なりから、当該目標同士の衝突可能性を推定する目標間衝突可能性推定部と、目標間衝突可能性推定部により目標同士の衝突可能性があると推定された場合に、衝突を回避するような当該目標の移動予測範囲を再算出する目標運動再予測部と、移動体の運動を観測する自機運動センサと、自機運動センサによる観測結果に基づいて、移動体の移動予測範囲を算出する自機運動予測部と、目標運動予測部又は目標運動再予測部により算出された目標同士の衝突可能性のない当該目標の移動予測範囲と、自機運動予測部により算出された移動体の移動予測範囲との重なりから、当該移動体と当該目標との衝突可能性を推定する自機衝突可能性推定部とを備えたものである。
 この発明によれば、上記のように構成したので、複数の目標の運動を検出して運動予測の精度を向上することができる。
この発明の実施の形態1に係る衝突防止装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態1に係る衝突防止装置の処理手順を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態1に係る衝突防止装置による車両の運動モデルを示す図である。 他車同士の衝突可能性がある場合を示す図である。 この発明の実施の形態1に係る衝突防止装置の再予測による該当他車の運動モデル選択を示す図である。 他車同士の相対運動例を示す図である。 この発明の実施の形態1に係る衝突防止装置により再予測された予測経路例を示す図である。 従来の衝突防止装置による自車と他車の移動予測範囲例を示す図である。 従来の衝突防止装置による他車の移動予測軌道と、割込み発生時の実際の運動との差異を示す図である。 他車の割込みの要因となる状況例を示す図である。
 以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態1.
 図1はこの発明の実施の形態1に係る衝突防止装置の構成を示す図である。以下では、本発明の衝突防止装置を自動車に適用した場合について説明する。
 衝突防止装置は、自車(移動体)50に搭載され、自車50とその周囲に存在する他車(目標)60の運動を予測して、自車50と他車60との衝突を回避するものである。この衝突防止装置は、図1に示すように、目標観測センサ1、目標観測値データ記憶部2、目標追尾部3、目標追尾データ記憶部4、目標運動予測部5、目標間衝突可能性推定部6、目標運動再予測部7、自機運動センサ8、自機運動データ記憶部9、自機運動予測部10、自機衝突可能性推定部11、制動判断部12、自動ブレーキ部13及び警告発生部14から構成されている。
 目標観測センサ1は、衝突防止装置が搭載された自車50の周囲に存在する他車60を観測するものである。この目標観測センサ1では、周囲に存在する他車60の観測を定期的に実施し、その観測結果から他車60の位置を算出する。この目標観測センサ1による観測結果を示す情報(目標観測値データ)は目標観測値データ記憶部2に出力される。
 目標観測値データ記憶部2は、目標観測センサ1からの目標観測値データを記憶するものである。この目標観測値データ記憶部2は、HDD、DVD、メモリ等によって構成される。
 目標追尾部3は、目標観測値データ記憶部2に記憶された目標観測値データに基づいて、他車60を追尾するものである。この目標追尾部3では、目標観測センサ1により得られた他車60の位置を時系列処理することで、より正確な他車60の位置及び速度を含む運動諸元を推定する。この目標追尾部3による追尾結果を示す情報(目標追尾データ)は目標追尾データ記憶部4に出力される。
 目標追尾データ記憶部4は、目標追尾部3からの目標追尾データを記憶するものである。この目標追尾データ記憶部4は、HDD、DVD、メモリ等によって構成される。
 目標運動予測部5は、目標追尾データ記憶部4に記憶された目標追尾データに基づいて、他車60の移動予測範囲を算出するものである。この目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報は目標間衝突可能性推定部6に出力される。
 目標間衝突可能性推定部6は、他車60が複数存在する場合に、目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲の重なりから、他車60同士の衝突可能性を推定するものである。この目標間衝突可能性推定部6による他車60同士の衝突可能性を示す情報は目標運動再予測部7に出力される。
 目標運動再予測部7は、目標間衝突可能性推定部6により他車60同士の衝突可能性があると推定された場合に、目標追尾データ記憶部4に記憶された目標追尾データに基づいて、その衝突を回避するような他車60の移動予測範囲を再算出するものである。この目標運動再予測部7により再算出された他車60の移動予測範囲を示す情報は自機衝突可能性推定部11に出力される。
 なお、目標間衝突可能性推定部6により他車60同士の衝突可能性がないと推定された場合、又は他車60が複数存在しない場合には、目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報がそのまま自機衝突可能性推定部11に出力される。
 自機運動センサ8は、自車50の運動を観測するものである。この自機運動センサ8は、例えば自車走行計等で構成され、自車50の位置及び速度を含む運動諸元を観測する。この自機運動センサ8による観測結果を示す情報(自機運動データ)は自機運動データ記憶部9に出力される。
 自機運動データ記憶部9は、自機運動センサ8からの自機運動データを記憶するものである。この自機運動データ記憶部9は、HDD、DVD、メモリ等によって構成される。
 自機運動予測部10は、自機運動データ記憶部9に記憶された自機運動データに基づいて、自車50の移動予測範囲を算出するものである。この自機運動予測部10により算出された自車50の移動予測範囲を示す情報は自機衝突可能性推定部11に出力される。
 自機衝突可能性推定部11は、目標運動予測部5又は目標運動再予測部7により算出された他車60同士の衝突可能性のない他車60の移動予測範囲と、自機運動予測部10により算出された自車50の移動予測範囲との重なりから、自車50と他車60との衝突可能性を推定するものである。この自機衝突可能性推定部11により推定された自車50と他車60との衝突可能性を示す情報は制動判断部12に出力される。
 制動判断部12は、自機衝突可能性推定部11による推定結果に基づいて、自車50の制動の要否を判断するものである。この制動判断部12による判断結果を示す情報は自動ブレーキ部13及び警告発生部14に出力される。
 自動ブレーキ部13は、制動判断部12により自車50の制動を要すると判断された場合に、自動制動による自車50の減速機能を動作させるものである。
 警告発生部14は、制動判断部12により自車50の制動を要すると判断された場合に、自車50の運転者に対して現時点でブレーキ操作が必要である旨のメッセージの提示や音声の出力を行うものである。
 なお、目標追尾部3、目標運動予測部5、目標間衝突可能性推定部6、目標運動再予測部7、自機運動予測部10、自機衝突可能性推定部11、制動判断部12、自動ブレーキ部13及び警告発生部14は、ソフトウェアに基づくCPUを用いたプログラム処理によって実行される。
 次に、上記のように構成された衝突防止装置の処理の流れについて、図2~7を参照しながら説明する。
 衝突防止装置の処理では、図2に示すように、まず、目標観測センサ1は、自車50の周囲に存在する他車60の観測を定期的に実施し、その観測結果から他車60の位置を算出する(ステップST1、目標観測ステップ)。この目標観測センサ1による観測結果を示す情報(目標観測値データ)は目標観測値データ記憶部2に出力されて記憶される。
 次いで、目標追尾部3は、目標観測値データ記憶部2に記憶された目標観測値データに基づいて、他車60の位置を時系列処理(追尾処理)することで、より正確な他車60の位置、及び速度を推定する(ステップST2、目標追尾ステップ)。すなわち、目標観測センサ1により得られた静的な他車60の位置に対して、速度情報が加わることで動的な情報となり、より正確な他車60の位置を得ることができる。以下に、目標追尾部3の処理の詳細について説明する。
 目標追尾部3では、まず、目標観測センサ1から最新の観測時刻での観測結果(観測値)を示す情報を読込む。次に、既存航跡のゲートを算出する。次に、読込んだ観測値がそのゲート内にあるかどうかを調べ、当該観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する。ここで、航跡は、xyの2次元空間における他車60の位置及び速度から成る下式(1)の4個の要素を持ったベクトルを推定諸元とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
 ここで、自動車の運動を複数仮定する。図3に、他車60の運動として、5つの運動モデル((a)等速モデル(自車線維持)、(b)加速モデル(自車線維持)、(c)減速モデル(自車線維持)、(d)右車線移動モデル、(e)左車線移動モデル)を仮定した場合を示す。本実施の形態では、自動車が上記5つの運動モデルのうちいずれかの運動を行うものとする。
 なお、運動モデルとして、「減速又は加速しながら右車線又は左車線へ移動するモデル」を加えてもよい。
 また、上式(2)の推移行列Φk-1は、各運動モデルに応じた行列として設定される。例えば等速モデルの場合には、推移行列Φk-1は下式(3)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
 また、予測誤差共分散P(-)は下式(4)で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
 ここで、Pk-1(+)は1観測時刻前の平滑誤差共分散行列である。また、Qk-1は駆動雑音共分散行列であり、下式(5)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
 ここで、qは事前に設定するパワースペクトル密度のパラメータであり、I2×2は2行2列の単位行列である。
 そして、残差共分散行列Sを下式(6)に従って算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
 ここで、Hは観測行列、Rは目標観測センサ1の観測誤差共分散行列、Γ(k)は観測雑音の変換行列である。観測値のベクトルが距離及び方位角の極座標上の値で得られる場合、各々は下式(7)~(9)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
 ここで、02×2は2行2列の全要素が0の行列である。また、σは目標観測センサ1の距離観測誤差標準偏差であり、σByは方位角観測誤差標準偏差である。
 そして、上記の残差共分散行列Sを用いて、目標観測センサ1からの観測値zのゲート内外判定を行う。この観測値zは、距離及び方位角で表された観測情報を直交座標上の位置に変換して得られるベクトルである。ゲート内外判定は、以下の不等式(10)の成否により決まる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
 ここで、z(-)は予測観測値であり、下式(11)により計算できる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
 また、dはχ平方検定における有意水準によって定まる境界値のパラメータである。
 前サンプリング時刻における運動モデルの信頼度をβk-1,b(+)(b∈{(a),(b),(c),(d),(e)})とすると、現サンプリング時刻における予測モデル信頼度βk,a(-)(a∈{(a),(b),(c),(d),(e)})は、下式(12)で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
 ここで、pk,abは運動モデルが(b)から(a)に推移する確率を示す推移確率パラメータである。この推移確率パラメータは(b)と(a)の全ての組み合わせによる推移について定める行列として表現できる。
 この推移確率パラメータpk,abは、通常では例えば下式(15)のように設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
 この例では、対角成分が0.6、非対角成分が0.1となっている。これは、現在の運動モデルを維持する確率が0.6であり、異種の運動モデル間を遷移する確率が任意に移行の組み合わせについて0.1であることを示している。これにより、他車60が自車線を維持するような安定した状況では、例えば「他車60の今後の運動は、等速80%、加速10%、右車線移動10%、他0%」なる結果が得られ、等速モデルを選択して移動予測範囲を設定する。
 なお、追尾に要求される正確さの度合いに応じて、上記の運動モデルのフィルタは重み付け混合を行う。
 そして、上式(10)のゲート内外判定によってゲート内と判定された観測値を用いて航跡の最新時刻における運動諸元推定値を算出する。ただし、複数の既存航跡が存在し、特定の観測値が複数の航跡のゲート内に入った場合は、観測値に既存航跡に1対1対応させる相関決定処理が必要となる。特に本発明を自動車に適用した場合、自車50の周囲には複数の他車60が存在する場合が多いので、この相関の問題が重要となる。この相関を複数の仮説を生成しながら決定する方式はこれまで幾つか提案されている(例えば特許文献2参照)。
 そして、相関決定により観測値が既存航跡に割り当てられると、これらの航跡の観測時刻における平滑諸元を計算し、更新航跡についてはさらに相関結果に対応する航跡の尤度を計算する。平滑ベクトルは下式(14)で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
 ここで、Kはフィルタゲインであり、下式(15)により計算できる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
 また、平滑誤差共分散行列は下式(16)で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
 また、航跡の尤度(尤もらしさ)は、観測値の確率分布が予測位置(2次元の位置)を中心としたガウス分布となることを仮定して下式(17)から計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
 観測値を反映したモデル信頼度は下式(18)の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
 ここで、νk,aは観測値を基に算出した運動モデル(a)に対する尤度であり、下式(19)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000021
 以上により、追尾航跡毎に、他車60の位置及び速度の選択した運動モデルの推定値、及び上記の推定誤差共分散行列が推定される。これらの情報(目標追尾データ)は目標追尾データ記憶部4に出力されて記憶され、目標運動予測部5で操舵の可否を判定するために用いられる。
 次いで、目標運動予測部5は、目標追尾データ記憶部4に記憶された目標追尾データに基づいて、他車60の移動予測範囲を算出する(ステップST3、目標運動予測ステップ)。ここで、目標運動予測部5は、他車60の位置及び速度の推定値、及びそれらの推定誤差共分散行列より、未来での移動予測範囲を算出する。予測時刻は、現時刻から右折完了までの一定のサンプリング間隔に従って設定する離散的な複数の時刻である。これらのサンプリング時刻は、後述する自機運動予測ステップにおいて設定するサンプリング時刻と完全に一致させる。
 この目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報は目標間衝突可能性推定部6に出力される。
 次いで、目標間衝突可能性推定部6は、他車60が複数存在する場合に、目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲の重なりから、他車60同士の衝突可能性を推定する(ステップST4、目標間衝突可能性推定ステップ)。この際、自車50が観測する周囲の他車60の全ての組み合わせについて衝突可能性を推定する。例えば、自車50の周囲環境が図4に示す状況の場合(3台の他車60a~60cが存在する場合)、他車60aと他車60bの組み合わせ、他車60bと他車60cの組み合わせ、他車60aと他車60cの組み合わせの計3通りの組み合わせについて衝突可能性を推定する。
 衝突可能性の推定は、下式(20)の成否により行う。そして、この式(20)が成立する場合には、その組み合わせにおいて衝突の可能性があると推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000022
 ここで、右辺のthresholdは事前に設定する閾値パラメータである。左辺は、組み合わせにおける2つの他車60が同一位置となる確率であり、下式(21)に示すように自車50と他車60の特定の位置における同時存在確率密度の位置空間全体に渡る積分である。
 また、式(20)に対して下式(21)のような数値計算を行うことで、近似することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000023
 なお、xp,1,k(-)とPp,1,k(-)は一方の他車60の予測の中心とその共分散行列であり、xp,2,k(-)とPp,2,k(-)は他方の他車60の予測の中心とその共分散行列である。
 これは、従来技術における自車50と他車60との間での予測楕円の重なりによる衝突可能性推定を、他車60同士の衝突可能性推定にそのまま適用することで、その目的を実現している。図4の例では自車50の隣接車線で他車60a,60bがあり、後方の他車60bの方が現在速く走行しているとする。ここで、図中の楕円の中心は移動予測位置であり、その広がりは予測の誤差共分散行列の標準偏差分である。この場合、予測楕円の重なりにより、他車60bは他車60aに衝突すると推定される。
 この目標間衝突可能性推定部6による他車60同士の衝突可能性を示す情報は目標運動再予測部7に出力される。
 次いで、目標運動再予測部7は、目標間衝突可能性推定部6により他車60同士の衝突可能性があると推定された場合に、その衝突を回避するような他車60の移動予測範囲を再算出する(ステップST5、目標運動再予測ステップ)。以下では、衝突を回避する行動は運転者の目視を含めて相手をより把握し易い後方の車両(図4の例では他車60b)が取るものとし、その予測軌道を修正する場合について示す。
 この予測軌道の修正では、衝突が起きないような運動モデルの選択により再予測を行う。この再予測は、他車60との衝突可能性の有無によって運動モデル間の推移確率を調整し、衝突が発生する運動モデルを排除することにより実現する。
 図4の例に対して、衝突を回避するための行動を反映して、図5に示すように、他車60bの運動モデル選択方針を以下の通りとする。すなわち、(a)等速モデル(自車線維持)は他車60aと衝突するので不選択とする。また、(b)加速モデル(自車線維持)は他車60aと衝突するので不選択とする。また、(c)減速モデル(自車線維持)は候補として選択する。(d)右車線移動モデルは候補として選択する。(e)左車線移動モデルは道路がないので不選択とする。
 結果として、他車60bに対して選択可能な運動モデルは、図5のように減速モデルと右車線移動モデルのいずれかとなる。
 上記のような運動モデル選択を計算するための手段の一つとして、推移確率パラメータpk,abの制御がある。通常の運動モデル信頼度計算では、「等速80%、加速10%、右車線移動10%、他0%」なる運動モデルの選択結果が得られるところを「減速40%、右車線移動60%、他は0%」としたい。そこで、モデル推移確率パラメータを通常から下式(22)のように変更する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000024
 右辺の第1項が(c)減速モデルと(d)右車線移動モデルのいずれかに推移するように配分するための行列である。ここでは(c)減速モデルと(d)右車線移動モデルの配分をα:β=0.3:0.6としている。
 この(c)減速モデルと(d)右車線移動モデルの配分パラメータ(上式のαとβ)の決定方法を述べる。各車線において、他車60bの前方の最も近い車両(左車線:他車60a、右車線:他車60c)との距離が「相対速度に対してどれだけ余裕があるか」を目安とする。一例としては下式(23)のように相対距離と相対速度の比率で決める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000025
 ここで、Vは他車60aの速度、Vは他車60bの速度、Vは他車60cの速度、R12は他車60aと他車60bとの間の距離、R23は他車60cと他車60bとの間の距離である(図6参照)。
 なお上記では、各車線における自動車とその前方車との相対距離及び相対速度により配分パラメータを算出したが、各車線における自動車の前方車、後方車との相対距離及び相対速度により算出するという方法も有り得る。また、相対距離と相対速度の比でなく、単純に相対距離の比を配分パラメータとしてもよい。
 また上記では、他車60が衝突を回避するように行う運動の選択において、その他車60の周囲の空間の空き状況に応じて運動に対する重み付け(配分パラメータの算出)を行う場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、例えば、他車60が自車線に留まり直進運動を優先するように運動に対する重み付けを行うようにしてもよい。この際、他車60が自車線に留まる確率測度をある事前に固定されたパラメータの値γ以上として、下式(24)から配分パラメータを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000026
 以上の処理による他車60の移動予測範囲の再算出結果例を図7に示す。この目標運動再予測部7により再算出された他車60の移動予測範囲を示す情報は自機衝突可能性推定部11に出力される。なお、目標間衝突可能性推定部6により他車60同士の衝突可能性がないと推定された場合、又は他車60が複数存在しない場合には、目標運動予測部5により算出された他車60の移動予測範囲を示す情報がそのまま自機衝突可能性推定部11に出力される。
 一方、自機運動センサ8は、自車50の位置及び速度を含む運動諸元を観測する(ステップST6、自機運動観測ステップ)。この自機運動センサ8による観測結果を示す情報(自機運動データ)は自機運動データ記憶部9に出力されて記憶される。
 次いで、自機運動予測部10は、自機運動データ記憶部9に記憶された自機運動データに基づいて、自車50の未来での位置及び速度を予測し、その予測誤差分散行列より自車50の移動予測範囲を算出する(ステップST7、自機運動予測ステップ)。なお、予測時刻は、現時刻から一定のサンプリング間隔に従って設定する離散的な複数の時刻である。以下では、未来予測時刻のサンプリング時刻の番号をkとする。
 ここで、各サンプリング時刻における自車50の運動は、xy平面の2次元空間における自車50の位置及び速度から成る下式(25)の4個の要素を持ったベクトルとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000027
 また、現時刻における自車50の運動推定値は、位置については自車センサあるいはGPS等のセンサから得た自己運動情報とする。自車50の未来予測位置は下式(26)で算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000028
 ここで、Φuf,kは自車50の等速度運動を前提として下式(27)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000029

 ここで、Tは未来予測処理におけるサンプリング間隔である
 また、未来予測の誤差共分散行列Puf,k(-)を下式(28)で算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000030
 ここで、Puf,k(+)は現時刻の自車50の運動諸元の推定誤差共分散行列であり、最新の平滑誤差共分散行列を外挿して算出する。また、Quf,kは駆動雑音共分散行列であり、下式(29)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000031
 以上の処理による自車50の移動予測範囲の算出結果例を図7に示す。この自機運動予測部10により算出された自車50の移動予測範囲を示す情報は自機衝突可能性推定部11に出力される。
 次いで、自機衝突可能性推定部11は、目標運動予測部5又は目標運動再予測部7により算出された他車60同士の衝突可能性のない他車60の移動予測範囲と、自機運動予測部10により算出された自車50の移動予測範囲との重なりから、自車50と他車60との衝突可能性を推定する(ステップST8、自機衝突可能性推定ステップ)。
 具体的には、上記衝突可能性の推定は下式(30)の成否により行う。そして、下式(30)が成立する場合は自車50と他車60が衝突する可能性があると推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000032
 ここで、右辺のthresholdは事前に設定する閾値パラメータである。左辺は自車50と他車60が同一位置となる確率であり、下式(31)に示すように自車50と他車60の特定の位置における同時存在確率密度の位置空間全体に渡る積分である。これを数値計算により近似することもできる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000033
 この自機衝突可能性推定部11により推定された自車50と他車60との衝突可能性を示す情報は制動判断部12に出力される。
 次いで、制動判断部12は、自機衝突可能性推定部11による推定結果に基づいて、自車50の制動の要否を判断する(ステップST9、制動判断ステップ)。そして、自機衝突可能性推定部11が自車50と他車60との衝突可能性があると推定して制動判断部12が自車50の制動を要する判断した場合には、自動ブレーキ部13を通じて自動制動による自車50の減速機能を動作させるたり、警告発生部14を通じて自車50の運転者に現時点でブレーキ操作が必要である旨のメッセージの提示や音声の出力を行う。
 以上の処理を定期的に繰り返すことにより、自車50の衝突防止対策が常時可能となる。
 以上のように、この実施の形態1によれば、自車50の周囲に存在する他車60を観測して、他車60同士の衝突可能性を推定し、衝突可能性がある場合には当該衝突を回避するような他車60の運動を再予測するように構成したので、複数の他車60の運動を検出して運動予測の精度を向上することができる。その結果、複数の他車60の相対運動によって他車60による自車50の車線への割込みが生じる可能性をより早く検出し、対策を早期に取らせるための衝突防止装置を得ることができる。
 なお上記では、本発明に係る衝突防止装置を自動車に適用し、自車50とその周囲に存在する他車60との衝突を回避する場合を例に説明を行った。しかしながら、これに限るものではなく、本発明に係る衝突防止装置をその他の移動体(艦船、航空機等)に適用し、その周囲に存在する目標(艦船、航空機等)との衝突を回避するようにしてもよく、同様の効果を得ることができる。
 また、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
 この発明に係る衝突防止装置は、複数の目標の運動を検出して運動予測の精度を向上することができ、自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標の運動を予測して、当該移動体との衝突を回避する衝突防止装置等に用いるのに適している。
 1 目標観測センサ、2 目標観測値データ記憶部、3 目標追尾部、4 目標追尾データ記憶部、5 目標運動予測部、6 目標間衝突可能性推定部、7 目標運動再予測部、8 自機運動センサ、9 自機運動データ記憶部、10 自機運動予測部、11 自機衝突可能性推定部、12 制動判断部、13 自動ブレーキ部、14 警告発生部、50 自車、60,60a~60c 他車。

Claims (3)

  1.  自機が搭載された移動体の周囲に存在する目標を観測する目標観測センサと、
     前記目標観測センサによる観測結果に基づいて、前記目標を追尾する目標追尾部と、
     前記目標追尾部による追尾結果に基づいて、前記目標の移動予測範囲を算出する目標運動予測部と、
     前記目標が複数存在する場合に、前記目標運動予測部により算出された前記目標の移動予測範囲の重なりから、当該目標同士の衝突可能性を推定する目標間衝突可能性推定部と、
     前記目標間衝突可能性推定部により前記目標同士の衝突可能性があると推定された場合に、衝突を回避するような当該目標の移動予測範囲を再算出する目標運動再予測部と、
     前記移動体の運動を観測する自機運動センサと、
     前記自機運動センサによる観測結果に基づいて、前記移動体の移動予測範囲を算出する自機運動予測部と、
     前記目標運動予測部又は前記目標運動再予測部により算出された前記目標同士の衝突可能性のない当該目標の移動予測範囲と、前記自機運動予測部により算出された前記移動体の移動予測範囲との重なりから、当該移動体と当該目標との衝突可能性を推定する自機衝突可能性推定部と
     を備えた衝突防止装置。
  2.  前記目標運動再予測部は、前記目標が衝突を回避するように行う運動の選択において、当該目標の周囲の空間の空き状況に応じて当該運動に対する重み付けを行う
     ことを特徴とする請求項1記載の衝突防止装置。
  3.  前記目標運動再予測部は、前記目標が衝突を回避するように行う運動の選択において、当該目標が直進運動を優先するように当該運動に対する重み付けを行う
     ことを特徴とする請求項1記載の衝突防止装置。
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