WO2017002590A1 - 走行指令生成装置 - Google Patents

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広津　鉄平
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株式会社日立製作所
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    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
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    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
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    • 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
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    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
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    • 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, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18154—Approaching an intersection

Definitions

  • the present invention relates to a travel command generation device for automobiles and robots, and more particularly to a travel command generation device that calculates a travel command for avoiding a collision at high speed.
  • preventive safety technology predicts the future position of an obstacle and generates a warning display or collision avoidance command based on the prediction, it is important to improve the prediction accuracy of the future position of the obstacle.
  • Patent Document 1 discloses a technique for calculating a collision probability based on a future position prediction considering the probabilistic behavior of an obstacle and displaying a warning to the driver when the possibility of a collision is high.
  • Patent Document 1 calculates the probability of collision between an obstacle and the vehicle, assuming that the driver continues to drive at a substantially constant speed on the vehicle lane.
  • it is necessary to repeatedly calculate the collision probability between an obstacle and the vehicle in a plurality of vehicle speed profiles and search for the optimum speed profile that minimizes the collision probability.
  • the speed command calculation time for automatic travel increases, and there is a possibility that control will not be in time within a certain control cycle.
  • an object of the present invention is to realize a high-speed collision probability between an obstacle and a vehicle in automatic traveling control.
  • the present invention provides: In a travel command generating device that generates a travel command for avoiding a collision between the plurality of obstacles and the host vehicle from the existence probability distribution of the plurality of obstacles, Based on the existence probability distribution of the plurality of obstacles, a collision distance table is generated by inputting a moving distance L on a fixed route and a time T, and outputting a collision probability between the plurality of obstacles and the own vehicle, and the collision probability A travel command for avoiding a collision between the plurality of obstacles and the host vehicle is generated from the table.
  • the present invention when the movement distance L on the fixed route and the time T are input, generates the vehicle region S when moving L on the fixed route, and the existence probability distribution of the plurality of obstacles at the time T
  • the collision probability table is generated by calculating an integral value, an average value, or a maximum value in the vehicle area S.
  • the present invention searches for a running command that minimizes the integrated value or the maximum value of the collision probability table in a certain period.
  • the travel command is calculated in parallel by providing a plurality of the collision probability tables.
  • the repetition calculation of the collision probability in the search for the optimum driving command of the own vehicle is speeded up.
  • the calculation speed can be further increased by arranging the collision probability calculation result in a small memory that can be accessed at high speed.
  • FIG. 1 is an overall block diagram of a travel command generation device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is an overall block diagram of a travel command generation device according to a first embodiment of the present invention.
  • the travel command generation device (1) inputs obstacle information from the sensor (7) and own vehicle information from the GPS (8) via a network, calculates a command value necessary for travel control from the input information, Output to the vehicle control ECU (9) via the network.
  • the vehicle control ECU (9) controls various vehicle actuators by driving various actuators (not shown) on the basis of the input command value for travel control.
  • the sensor (7) in this figure is specifically a camera, a radar, or the like, and is described collectively as one in the notation.
  • the travel command generation device (1) inputs data from a sensor (not shown) for measuring the state of the vehicle (not shown) in addition to the GPS (7) for travel control.
  • the travel command generation device (1) includes IF1 (4), a map DB (5), a calculation unit (2), an external storage unit (3), and IF2.
  • the IF1 (4) is a physical interface for inputting obstacle information from the sensor (7) and own vehicle information from the GPS (8) via the network, and outputs the input information to the arithmetic unit (2).
  • the map DB (5) is a database storing static map information necessary for travel control, and outputs necessary map information to the calculation unit (2) in response to a request from the calculation unit (2).
  • the arithmetic unit (2) inputs obstacle information from the sensor (7), own vehicle information from the GPS (8), and static map information from the map DB (5). A necessary command value is calculated, and the travel command value is output to the vehicle control ECU (9) via the network.
  • the arithmetic unit (2) is specifically mounted with a semiconductor chip such as a microprocessor or FPGA.
  • the arithmetic unit (2) stores intermediate data of a size that cannot be stored in the arithmetic unit in the external storage unit (3).
  • the external storage unit (3) is implemented by a semiconductor memory such as SDRAM.
  • IF2 (6) is a physical interface for outputting the travel command value calculated by the arithmetic unit (2) via the network.
  • the functions of the dynamic map generation unit (10), the obstacle prediction unit (11), the course generation unit (12), the collision probability calculation unit (13), and the speed command generation unit (14) are software or hardware. Implemented in.
  • the dynamic map generation unit (10) inputs obstacle information from the sensor (7), own vehicle information from the GPS (8), and static map information from the map DB (5), and integrates them. Thus, a dynamic map necessary for traveling control is generated.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of a dynamic map generated by the dynamic map generation unit (10) and shows an example of an intersection.
  • the obstacle prediction unit (11) extracts obstacle information from the dynamic map generated by the dynamic map generation unit (10), and predicts the existence probability distribution of the obstacle.
  • FIG. 3 shows the prediction result of the existence probability distribution taking the obstacles O1 to 3 (21) to (23) in the dynamic map shown in FIG. 2 as an example.
  • the existence probability distributions corresponding to () to (23) are (311) to (313), respectively.
  • the existence probability distribution of is generated.
  • the obstacle existence probability distribution data generated here is stored in the external storage unit (3) as necessary.
  • the course generation unit (12) extracts the road shape and route information to the destination from the dynamic map generated by the dynamic map generation unit (10), and in the near future, for example, between 10 (s) A fixed route that the vehicle should pass through is generated.
  • FIG. 4 is an example of a fixed route that the own vehicle should pass through in the dynamic map shown in FIG. This figure shows an example in which the vehicle turns to the right, and a route (40) passing through the center of the intersection and the center of the right lane after the right turn is generated.
  • the collision probability calculation unit (13) uses the obstacle existence probability distribution output by the obstacle prediction unit (11) and the fixed route output by the route generation unit (12) to move the travel distance L on the fixed route. , And time T, and a collision probability table is generated that outputs the collision probability between the obstacle and the vehicle.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the processing of the collision probability calculation unit (13).
  • variable i for the time loop is initialized.
  • a variable j for the own vehicle travel distance loop on the fixed route is initialized.
  • FIG. 6 shows a calculation method of the vehicle position on the fixed route.
  • the vehicle position (x_tmp, ⁇ y_tmp) when moving by L on the fixed route is calculated from the two-dimensional shape of the fixed route.
  • a vehicle area S 60 centered on the vehicle position (x_tmp, y_tmp) is generated.
  • the collision probability is calculated by integrating the collision probability distribution in the vehicle area S.
  • the calculation of the collision probability may be the maximum value of the collision probability in the own vehicle region S or the average value of the collision probability in the own vehicle region S.
  • the end of the movement distance loop is determined. If the processing step (52) and the processing step (53) are executed up to a predetermined maximum moving distance ( ⁇ L ⁇ N), the process exits this loop. Otherwise, j is incremented (55), and the processing step Return to (52).
  • the end of the time loop is determined. If the processing step (52) and the processing step (53) have been executed up to a predetermined maximum time ( ⁇ T ⁇ M), the processing exits from this loop and ends all processing. Otherwise, i is incremented (57) and the process returns to the processing step (51).
  • P [i] [j] is stored in the internal storage unit (15) that can be accessed at high speed for high speed calculation of the travel command value.
  • the internal storage unit (15) is implemented by SRAM in a semiconductor chip.
  • FIG. 8 is a flowchart showing processing of the speed command generation unit (14).
  • the time increment is the same as that used in the collision probability calculation unit (13) and is ⁇ T.
  • the movement distance on the fixed route from the present to the future within the specific period is calculated.
  • the collision probability R between the obstacle and the vehicle is calculated.
  • the process step (83) it is determined whether or not the collision probability R is smaller than the threshold value Rth.
  • the collision probability R is smaller than the threshold value Rth as a result of the determination, it is determined that no collision with an obstacle occurs when traveling using the speed profile, and the process is terminated.
  • the speed profile is updated (84) and the process returns to the processing step (81).
  • the first value V [0] in the speed profile is selected as the speed command value and sent to the vehicle control ECU via the network within a specific control period.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the processing of the collision probability calculation unit (13) according to the second embodiment of the present invention.
  • the process of the collision probability calculating part (13) by 2nd embodiment of this invention is the same as 1st embodiment except a process step (90), description of the same part is abbreviate
  • the end of the movement distance loop is determined. Since the maximum value of the movement distance of the own vehicle can be limited depending on the time, the maximum value N of the movement distance loop variable j is calculated to be proportional to the time as N ⁇ k ⁇ i. As described above, the number of calculation loops of the collision probability calculation unit (13) and the capacity of the collision probability table can be reduced, and further calculation speed can be increased.
  • the configuration of the travel command generation device according to the third embodiment of the present invention is the same as that of the first embodiment except for the speed command generation units (14a) (14b) and the internal storage units (15a) (15b). Therefore, the description of the same part is omitted.
  • the collision probability calculation unit (13) according to the third embodiment of the present invention generates a plurality of the same collision probability tables and stores them in the internal storage unit 1 (15a) and the internal storage unit 2 (15b).
  • Speed command value generation is performed in parallel using two sets of speed command generation unit 1 (14a) and internal storage unit 1 (15a), speed command generation unit 2 (14b) and internal storage unit 2 (15b). Further speedup is possible.
  • the degree of parallelism is 2. However, the degree of parallelism may be further increased in order to obtain a predetermined performance.

Abstract

複数障害物の存在確率分布から、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する走行指令生成装置において、衝突確率演算の高速化を実現することである。 複数障害物の存在確率分布から、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、前記複数障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成し、前記衝突確率テーブルより、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する。

Description

走行指令生成装置
　本発明は、自動車やロボット向けの走行指令生成装置に係り、特に、衝突を回避する走行指令を高速に演算する走行指令生成装置に関する。
　近年、自動車の安全性向上のため、カメラやレーダーといったセンサから自車周囲の障害物をセンシングし、衝突の可能性が高いと判断した場合、警告の表示や、衝突を回避するために緊急ブレーキを行う、といった予防安全技術が進展している。
　予防安全技術では、障害物の将来位置を予測し、予測に基づき警告表示や、衝突回避指令を生成しているため、障害物の将来位置の予測精度向上が重要である。
　特許文献１では、障害物の確率的な挙動を考慮した将来位置予測に基づき衝突確率を演算し、衝突の可能性が高い場合、運転者へ警告を表示する技術を開示している。
特開２００８－１５８９６９号公報
　特許文献１で開示された発明は、運転者が自車レーン上をほぼ定速で運転を続ける場合を仮定し、障害物と自車との衝突確率を演算しているが、自動走行制御といったさらに高度な運転支援を行う場合、複数の自車速度プロファイルにおいて、障害物と自車との衝突確率を演算し、衝突確率が最小となる最適速度プロファイルを探索する繰り返し演算が必要となる。この場合、自動走行用の速度指令演算時間が増大し、一定の制御周期内に制御が間に合わない可能性がある。
　本発明は上記点に鑑みて、自動走行制御における、障害物と自車との衝突確率の高速化を実現することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明は、
複数障害物の存在確率分布から、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する走行指令生成装置において、
前記複数障害物の存在確率分布から、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、前記複数障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成し、前記衝突確率テーブルより、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成することを特徴とする。
　さらに本発明は、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とした場合、固定進路上でL移動した時の自車領域をS生成し、時刻Tにおける前記複数障害物の存在確率分布の前記自車領域S内の積分値、または、平均値、または、最大値を計算することにより前記衝突確率テーブルを生成する。
　さらに本発明は、一定期間における前記衝突確率テーブルの積算値、または最大値を最小化する走行指令の探索を行う。
　さらに本発明は、前記衝突確率テーブルを複数個備えることにより前記走行指令を並列演算する。
　本発明によれば、自車の固定進路における障害物との衝突確率演算結果を再利用することから、自車の最適走行指令の探索における衝突確率の繰返し演算を高速化する。
　さらに、本発明によれば、衝突確率演算結果の容量が小さくできるため、衝突確率演算結果を高速アクセス可能な小型メモリに配置することにより、さらなる演算高速化が実現できる。
本発明の第一の実施形態による、走行指令生成装置の全体ブロック図 本発明の第一の実施形態による、動的地図生成部（１０）が生成する動的地図の概念図 本発明の第一の実施形態による、障害物予測部（１１）が生成する障害物存在確率分布予測の概念図 本発明の第一の実施形態による、進路生成部（１２）が生成する自車進路の概念図 本発明の第一の実施形態による、衝突確率演算部（１３）のフローチャート 図５に示すフローチャートの衝突確率演算ステップ（５３）の演算方法説明図 本発明の第一の実施形態による、衝突確率演算部（１３）が出力する衝突確率テーブルの概念図 本発明の第一の実施形態による、速度指令生成部（１４）のフローチャート 本発明の第二の実施形態による、衝突確率演算部（１３）のフローチャート 本発明の第三の実施形態による、走行指令生成装置の全体ブロック図
　以下、図１～図８を用いて、本発明の第一の実施形態による走行指令生成装置の構成及び動作について説明する。
　図１は、本発明の第一の実施形態による走行指令生成装置の全体ブロック図である。
　走行指令生成装置（１）は、センサ（７）からの障害物情報、GPS（８）からの自車情報をネットワーク経由で入力し、入力した情報から走行制御に必要な指令値を演算し、ネットワーク経由で、車両制御ECU（９）に出力する。車両制御ECU（９）は、入力した走行制御用の指令値に基づき、図示していない、各種アクチュエータを駆動し、車両運動を制御する。なお、本図におけるセンサ（７）は、具体的にはカメラやレーダー等であり、表記上１つに集約して記載している。また、走行指令生成装置（１）は、走行制御のため、GPS（７）の他、図示していない自車状態を測定するセンサからデータを入力している。
　走行指令生成装置（１）は、IF１（４）、地図DB（５）、演算ユニット（２）、外部記憶部（３）、IF２、から構成される。
　IF１（４）は、センサ（７）からの障害物情報、GPS（８）からの自車情報をネットワーク経由で入力するための物理インターフェースであり、入力された情報を演算ユニット（２）へ出力する。地図DB（５）は、走行制御に必要となる静的な地図情報を格納したデータベースであり、演算ユニット（２）からの要求に応じて必要な地図情報を演算ユニット（２）へ出力する。
　演算ユニット（２）は、センサ（７）からの障害物情報、GPS（８）からの自車情報、地図DB（５）から静的な地図情報を入力し、これらの情報から、走行制御に必要な指令値を演算し、ネットワーク経由で、車両制御ECU（９）に走行指令値を出力する。
　演算ユニット（２）は、具体的にはマイクロプロセッサや、FPGA等の半導体チップで実装される。
　演算ユニット（２）は、演算ユニット内に格納出来ないサイズの中間データを外部記憶部（３）に格納する。外部記憶部（３）は、具体的にはSDRAM等の半導体メモリで実装される。
　IF２（６）は、演算ユニット（２）が演算した走行指令値をネットワーク経由で出力するための物理インターフェースである。
　演算ユニット（２）内には、動的地図生成部（１０）、障害物予測部（１１）、進路生成部（１２）、衝突確率演算部（１３）、速度指令生成部（１４）、の機能、および内部記憶部（１５）から構成される。動的地図生成部（１０）、障害物予測部（１１）、進路生成部（１２）、衝突確率演算部（１３）、速度指令生成部（１４）、の各機能はソフトウエア、またはハードウエアで実装される。
　動的地図生成部（１０）は、センサ（７）からの障害物情報、GPS（８）からの自車情報、地図DB（５）から静的な地図情報を入力し、これらを統合することにより、走行制御に必要な動的地図を生成する。図２は、動的地図生成部（１０）が生成する動的地図の概念図であり、交差点の例を示している。センサ（７）からの障害物情報、GPS（８）からの自車情報、地図DB（５）から静的な地図情報を統合することにより、自車（２０）の位置、および速度、歩道（２４）位置、白線（２５）位置、障害物O1～３（２１）～（２３）の位置、および速度の動的データベースを生成し、外部記憶部（３）に保持する。
　障害物予測部（１１）は、動的地図生成部（１０）が生成した動的地図より障害物情報を抽出し、障害物の存在確率分布の予測を行う。図3は、図２で示した動的地図における障害物O1～３（２１）～（２３）を例に存在確率分布の予測結果を示したものである。T=0(s)のフレームでは、センサデータからの情報に基づき、各障害物の初期位置を示している。次にT=1(s)のフレームでは、センサデータからの速度情報、および確率的な挙動を考慮し、存在確率分布が速度方向に移動、空間的に拡散し、障害物O1～３（２１）～（２３）に対応した存在確率分布は、それぞれ（３１１）～（３１３）となっている。最後に、T=２(s)のフレームでは、T=1のフレームより、さらに速度方向に移動、空間的に拡散し、障害物O1～３（２１）～（２３）に対応した存在確率分布は、それぞれ（３２１）～（３２３）となっている。なお、本図では、T=0、１、３(s)の各フレームにおける障害物の存在確率分布を示しているが、実際はさらに細かい時間ステップΔT、例えばΔT=0.1(s)間隔で障害物の存在確率分布が生成されている。ここで生成した障害物の存在確率分布データは必要に応じて外部記憶部（３）に格納される。
　進路生成部（１２）は、動的地図生成部（１０）が生成した動的地図より、道路の形状、および目的地への経路情報を抽出し、近い将来、例えば10(s)の間で自車が通過すべき固定進路を生成する。図４は、図２で示した動的地図における、自車が通過すべき固定進路の例である。本図では、自車が右折する例を示しており、交差点の中央付近、および、右折後の右側レーンの中央を通過する進路（４０）が生成されている。
　衝突確率演算部（１３）は、障害物予測部（１１）が出力した障害物の存在確率分布、および、進路生成部（１２）が出力した固定経路を用いて、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成する。
　図５は、衝突確率演算部（１３）の処理を示すフローチャートである。
　まず、処理ステップ（５０）にて、時間ループのための変数iを初期化する。
　次に、処理ステップ（５１）にて、固定進路上の自車移動距離ループのための変数jを初期化する。
　次に、処理ステップ（５２）にて、固定進路上の自車位置を計算する。図６に固定進路上の自車位置の計算方法を示す。本処理ステップでは、まずL=ΔL・jにて固定進路上の自車の移動距離を演算する。次に、固定進路の二次元的な形状から、固定進路上でLだけ移動した時の自車位置(x_tmp, y_tmp)を演算する。
　次に、処理ステップ（５３）にて、T=ΔT・iの時間フレームにおいて、固定進路上でL=ΔL・jだけ移動した場合の障害物と自車との衝突確率を計算する。図６にT=2の時間フレームにおける、衝突確率の計算方法を示す。まず、自車位置(x_tmp, y_tmp)を中心とした自車領域S（６０）を生成する。次に、衝突確率分布を自車領域S内で積分することで、衝突確率を計算する。なお、衝突確率の演算は、自車領域S内での衝突確率の最大値や、自車領域S内での衝突確率の平均値としても良い。
　次に、処理ステップ（５４）にて、移動距離ループの終了判定を行う。所定の移動距離最大値(ΔL・N)まで、処理ステップ（５２）、および処理ステップ（５３）が実行されていれば本ループを抜け、そうでない場合、jをインクリメント（５５）し、処理ステップ（５２）に戻る。
　次に、処理ステップ（５５）にて、時間ループの終了判定を行う。所定の時間最大値(ΔT・M)まで、処理ステップ（５２）、および処理ステップ（５３）が実行されていれば本ループを抜けすべての処理を終了する。そうでない場合、iをインクリメント（５７）し、処理ステップ（５１）に戻る。
　図５に示す処理がすべて終了すると、時刻ΔT・i(i=0,..,M)において、固定進路上でL=ΔL・jだけ移動した場合の障害物と自車との衝突確率テーブルP[i][j]が生成される。図７に、衝突確率テーブルP[i][]()(i=0, 10, 20)の例を示す。P[i][j]は走行指令値の高速演算のため、高速アクセス可能な内部記憶部（１５）に格納される。内部記憶部（１５）は具体的には半導体チップ内のSRAMで実装される。
　　図８は、速度指令生成部（１４）の処理を示すフローチャートである。
　まず、処理ステップ（８０）にて、出力する速度プロファイルの初期化を行う。速度プロファイルは、現在から特定期間内の将来に渡る速度指令値列であり、V[i](i=0,..,M)の行列に格納している。また、時間刻みは衝突確率演算部（１３）で使用しているものと同一でΔTとなる。
　次に、処理ステップ（８１）にて、現在から特定期間内の将来に渡る、固定経路上の移動距離の演算を行う。移動距離を格納する行列をL1[i](i=0,..,M)とすると、速度プロファイルを用いて以下の通り計算できる。
　L1[i+1]=L1[i]+V[i]・ΔT
　次に、処理ステップ（８２）にて、障害物と自車との衝突確率Rを計算する。衝突確率演算部（１３）にて、予め時刻ΔT・i、移動距離ΔL・j(j=0,..,N)における衝突確率が演算され、内部記憶部（１５）にテーブルとして保存されているため、対応するテーブルデータを各時刻毎に読み出し、加算することにより、最終的なRを高速に演算することが出来る。
　次に、処理ステップ（８３）にて、衝突確率Rが閾値Rthより小さいか判定を行う。判定の結果衝突確率Rが閾値Rthより小さい場合、その速度プロファイルを用いて走行した時に障害物との衝突が発生しないと判断し、処理を終了する。衝突確率Rが閾値Rthより大きい場合、その速度プロファイルを用いて走行した時に障害物との衝突が発生可能性があるため、速度プロファイルを更新（８４）し、処理ステップ（８１）に戻る。なお、処理ステップ（８４）における速度プロファイル更新は、逐次二次計画法や遺伝的アルゴリズム、人工蜂コロニーアルゴリズム等、最適化問題で用いられる各種アルゴリズムを適用する。以上により、障害物との衝突を回避する速度プロファイルV[i](i=0,..,M)を高速に演算することが出来る。
　最後に、速度プロファイルの内、最初の値V[0]を速度指令値として選択し、特定の制御周期以内にネットワーク経由で車両制御ECUへ送信する。
　以下、図９を用いて、本発明の第二の実施形態による走行指令生成装置の動作について説明する。なお、本発明の第二の実施形態による走行指令生成装置の構成、および動作は、衝突確率演算部（１３）の動作を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
　図９は、本発明の第二の実施形態による衝突確率演算部（１３）の処理を示すフローチャートである。なお、本発明の第二の実施形態による衝突確率演算部（１３）の処理は、処理ステップ（９０）を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
　処理ステップ（９０）にて、移動距離ループの終了判定を行う。自車の移動距離の最大値は、時刻に依存して限定することが出来るため、移動距離ループ変数jの最大値NをN∝k・iの通り、時刻に比例するように計算する。以上により、衝突確率演算部（１３）の演算ループの回数、および、衝突確率テーブルの容量を削減し、さらなる演算高速化が可能となる。
　以下、図９を用いて、本発明の第三の実施形態による走行指令生成装置の構成について説明する。なお、本発明の第三の実施形態による走行指令生成装置の構成は、速度指令生成部(14a)(14b)、内部記憶部(15a)(15b)を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
　本発明の第三の実施形態による衝突確率演算部（１３）は同一の衝突確率テーブルを複数生成し、内部記憶部１(15a)、および内部記憶部２(15b)に格納する。
　速度指令値生成は、速度指令生成部１(14a)と内部記憶部１(15a)、速度指令生成部２(14b)と内部記憶部２(15ｂ)の二組を用いて並列処理を行い、さらなる高速化が可能となる。なお、本実施例では並列度を2としているが、所定の性能を得るため、さらに並列度を上げても良い。
１…走行指令生成装置
２…演算ユニット
３…外部記憶部
４…IF1
５…地図DB
６…IF2
７…センサ
８…GPS
９…車両制御ECU

Claims (5)

  1. 　複数障害物の存在確率分布から、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する走行指令生成装置において、
    　前記複数障害物の存在確率分布から、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、前記複数障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成し、前記衝突確率テーブルより、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成することを特徴とする走行指令生成装置。
  2. 　請求項１記載の走行指令生成装置において、
    　前記衝突確率テーブルの生成方法は、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とした場合、固定進路上でL移動した時の自車領域をS生成し、時刻Tにおける前記複数障害物の存在確率分布の前記自車領域S内の積分値、または、平均値、または、最大値を計算することにより求められること、を特徴とする走行指令生成装置。
  3. 　請求項２記載の走行指令生成装置において、
    　前記走行指令の生成方法は、一定期間における前記衝突確率テーブルの積算値、または最大値を最小化する走行指令を探索することにより求めること、を特徴とする走行指令生成装置。
  4. 　請求項３記載の走行指令生成装置において、
    　前記走行指令の生成方法は、前記衝突確率テーブルを複数個備えることにより並列処理されること、を特徴とする走行指令生成装置。
  5. 　請求項２記載の走行指令生成装置において、
    　前記衝突確率テーブルの入力である固定進路上の移動距離Lの範囲は、時刻Tに依存して決定されること、を特徴とする走行指令生成装置。
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