WO2022185575A1 - 走行支援装置 - Google Patents

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WO2022185575A1
WO2022185575A1 PCT/JP2021/032931 JP2021032931W WO2022185575A1 WO 2022185575 A1 WO2022185575 A1 WO 2022185575A1 JP 2021032931 W JP2021032931 W JP 2021032931W WO 2022185575 A1 WO2022185575 A1 WO 2022185575A1
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WO
WIPO (PCT)
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target
information
target information
risk
vehicle
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/032931
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
裕也 田中
聡 松田
至貴 深澤
Original Assignee
日立Astemo株式会社
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 日立Astemo株式会社 filed Critical 日立Astemo株式会社
Publication of WO2022185575A1 publication Critical patent/WO2022185575A1/ja

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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
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a driving support device for processing integration of multiple target information from different types of sensors with low load.
  • sensors recognize targets around the vehicle, calculate the control amount accordingly, and control the vehicle's driving.
  • sensors for detecting targets such as radar, camera, sonar, and laser radar. These sensors have various conditions such as detection range, targets that can be detected, detection accuracy, and price.
  • Patent Document 1 is a prior art document that shortens the processing time in the camera sensor and detects high-risk targets at an early stage.
  • the technology disclosed in FIG. 1 of Patent Document 1 obtains a captured image of the surroundings of the vehicle, information indicating the running state of the vehicle, and information indicating the surrounding situation of the vehicle, and based on the obtained information, , estimating the dangerous area where pedestrians may exist and the area risk level of the dangerous area, and based on the relationship between the dangerous area and the posture of the pedestrian assumed to exist in the dangerous area, The degree of risk for each posture is estimated, and the region risk and the degree of risk for each posture are multiplied to estimate the overall risk of risk region x posture.
  • Priority is assigned to dangerous areas and postures in descending order of overall risk, and the window image is extracted from the search range on the captured image corresponding to the dangerous areas and postures in order of priority.
  • the identification model corresponding to the extracted and selected dangerous area ⁇ posture is compared with the window image to discriminate whether or not the person is a pedestrian. As a result, an object that poses a high degree of danger to the driver can be detected early and accurately.
  • Patent Document 1 the target is detected based on the total risk of dangerous area x posture, so it is necessary to detect the target with another risk index instead of one total risk. If a driving support application with a certain number is also installed in the driving support device, there is a problem that the target cannot be detected without shortage.
  • the present invention provides a driving support device for a plurality of driving support applications that need to handle targets with a plurality of different risk indices, while suppressing an increase in processing load. It is an object of the present invention to provide a driving support device capable of adequately providing marker information and suitably controlling vehicle driving.
  • the driving support device of the present invention includes: a risk calculation unit for calculating a risk under a plurality of different conditions based on target object information relating to targets around the vehicle; a target information output unit for outputting the target information to storage areas associated with the plurality of risks; and an object to be controlled based on the target information in the plurality of storage areas associated with the plurality of risks.
  • a control target target determination unit that determines target information, and a vehicle control unit that controls the vehicle based on the target information from the control target target determination unit.
  • the target information required by the driving support application can be provided without shortage, and the number of targets for integrated processing can be reduced, so the load of integrated processing can be reduced, and the cost increase of the ECU can be suppressed. effect is obtained.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 according to Example 1 of the present invention
  • FIG. 4 is a flow chart of a driving support device B003.
  • 10 is a flowchart of an association unit 102 of a target information processing unit B006; 10 is a flow chart of an integration processing unit 103 of a target information processing unit B006; 10 is a flow chart of a prediction updating unit 100 of a target information processing unit B006; 10 is a flowchart of an integrated updating unit 104 of a target information processing unit B006; 10 is a flow chart of an output processing target selection unit 105 of a target information processing unit B006. 10 is a flow chart of a target object information output unit B007 of the driving support device B003. 4 is an example of data storage of the output processing target selection unit 105. FIG. It is an example of a storage area of a risk calculation unit B005. FIG.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a risk score value based on the traveling route of the own vehicle in Example 2 of the present invention
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 according to Example 3 of the present invention
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 according to Example 4 of the present invention
  • FIG. 10 is an example of sharing the storage area of the risk calculation unit B005 in Example 5 of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a risk score value based on the traveling route of the own vehicle in Example 2 of the present invention
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 according to Example 3 of the present invention
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 according to Example 4 of the present invention
  • FIG. 10 is an example of sharing the storage area of the risk calculation unit B005 in Example 5 of the present invention.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a driving support system including a driving support device B003 of Example 1 of the present invention.
  • a driving support system is installed in a vehicle such as an automobile (hereinafter also referred to as the own vehicle or the own vehicle), recognizes targets around the own vehicle with sensors, calculates a control amount accordingly, and controls the running of the own vehicle ( driving support).
  • the driving support system of this embodiment includes an external world recognition sensor group B001, a vehicle behavior recognition sensor B002, a driving support device B003, and an actuator group B010.
  • the driving support device B003 is composed of an input processing unit B004, a risk calculation unit B005, a target information processing unit B006, a target information output unit B007, a control target target determination unit B008, and a vehicle control unit B009.
  • the external world recognition sensor group B001 outputs recognition information D001 to the driving support device B003.
  • the own vehicle behavior recognition sensor B002 outputs recognition information D002 to the driving support device B003.
  • the driving support device B003 receives D001 and D002 and outputs the processing result D012 to the actuator group B010.
  • the actuator group B010 receives D012 as an input and controls vehicle behavior, alarms, and displays.
  • the input processing unit B004 receives D001 and D002 and outputs the processing result D003 to the risk calculation unit B005. Also, the processing result D005 is output to the target information processing unit B006. In addition, the processing result D008 is output to the control target target determination unit B008. Also, the processing result D009 is output to the vehicle control unit B009.
  • the risk calculation unit B005 receives D003 and D004b and outputs the processing result D006 to the target information output unit B007. Also, the processing result D004a is output to the target information processing unit B006.
  • the target information processing unit B006 receives D005 and D004a, and outputs the processing result D004b to the risk calculation unit B005. Also, the processing result D007 is output to the target object information output unit B007.
  • the target information output unit B007 receives D006 and D007 and outputs the processing result D010 to the control target target determination unit B008.
  • the control target target determination unit B008 receives D008 and D010 and outputs the processing result D011 to the vehicle control unit B009.
  • the vehicle control unit B009 receives D009 and D011 and outputs the processing result D012 to the actuator group B010.
  • Recognition information D001 from the external world recognition sensor group B001 includes information on detection of targets, road markings, signs, etc. outside (around) the own vehicle.
  • a target represents an obstacle outside (periphery) of the own vehicle, such as a vehicle or a pedestrian.
  • the target is assumed to be a target tracked by an external recognition sensor. Tracking means that the external recognition sensor always continues to detect the same target information.
  • the target information includes identification ID of the target, position, speed, orientation, type information such as vehicle and pedestrian, and the like. It refers to an ID for distinguishing target object information that is different from the identification ID.
  • Road division lines represent boundaries between lanes. Road division lines are composed of white lines, yellow lines, bot dots, and the like.
  • a road division line includes line position, color, line type, and the like.
  • the position of a line may be expressed as a sequence of points, or may be expressed as a quadratic expression.
  • the line type refers to a dotted line, a solid line, or the like.
  • the sign includes the identification ID of the sign, the installation position, the meaning of the sign, and the like. Signs mean speed signs such as 10km/h limit, 20km/h limit, and no entry.
  • the external world recognition sensor group B001 includes external world recognition sensors such as radar, camera, sonar, and LiDAR (Light Detection and Ranging). Vehicles are equipped with a combination of multiple external recognition sensors according to the desired driving support application.
  • the external world recognition sensor group B001 may include V2X (Vehicle-to-Everything), C2C (Car-to-Car), and C2I (Car-to-Infrastructure). There are no restrictions.
  • the own vehicle behavior recognition sensor B002 includes a gyro sensor, wheel speed sensor, steering angle sensor, acceleration sensor, etc. mounted on the vehicle.
  • the recognition information D002 from the own vehicle behavior recognition sensor B002 includes yaw rate, vehicle body speed, wheel speed, steering angle, acceleration, etc., which represent the behavior of the own vehicle.
  • the processing result D012 output by the driving support device B003 includes a brake fluid pressure command value that controls the pressure applied to the brake fluid in the master cylinder of the brake, an engine drive torque command value, a steering torque command value, a brake lamp lighting request, an alarm Includes control variables such as requests and alarm indications.
  • D001, D002, and D012 refer to the input/output of the driving support device B003, and are connected via CAN (Controller Area Network), which is a network commonly used in in-vehicle systems, Ethernet (registered trademark), wireless communication, etc. is passed on.
  • CAN Controller Area Network
  • the processing result D003 and the processing result D005 from the input processing unit B004 contain target information obtained by processing the recognition information D001.
  • the processing of target information refers to unit conversion, coordinate system conversion, and the like, which will be described later.
  • the content of the target object information is the same as the recognition information D001. It also includes vehicle information obtained by processing the recognition information D002.
  • the content of the vehicle information is the same as the recognition information D002.
  • Processing result D008 and processing result D009 also include vehicle information such as vehicle body speed and yaw rate processed from recognition information D002.
  • the processing result D004a from the risk calculation unit B005 includes the risk score value and the risk type corresponding to the input target information based on the processing result D003. It also includes a risk score value and a risk class corresponding to the target information processed by the target information processing unit B006 based on the processing result D004b.
  • the processing result D006 represents the risk score value and the risk class corresponding to the target information included in the processing result D004b.
  • the risk score value is a value that serves as an index for determining whether the vehicle will collide with a target. It expresses that the lower the , the lower the risk of collision. In addition to the risk of collision, it may also be used as an index that the driver of the vehicle perceives to be dangerous.
  • the risk level type represents the calculation method of the risk level score value, and when the calculation method (corresponding to the conditions for calculating the risk level score value) is different, it is defined as a different type.
  • the risk level type not only one risk score value of each target object information but also a plurality of risk classes are handled.
  • examples of risk types include "(Risk level A) the speed of the target is fast” and "(Risk level B) the position of the target is close to the vehicle,” based on the running state of the target. ” is mentioned.
  • a risk score value is calculated based on the contents of these risk classes.
  • the processing result D004b from the target information processing unit B006 represents target information obtained by processing the target information included in the processing result D005. Further, the processing result D007 represents target information narrowed down to only high-priority target information according to the risk score value and risk type of the target information based on the processing result D004b included in the processing result D004a. .
  • the processing result D010 from the target information output unit B007 is linked to (a plurality of) risk classes based on the risk score value and risk class of the processing result D006 and the processed target information of the processing result D007. ) represents information that stores target information in the storage area.
  • the risk types indicate conditions 1 to 3, and the associated storage areas are the condition 1 storage area to the condition 3 storage area (three of them).
  • One piece of target information is assigned to one cell.
  • the risk score value is higher in order from the beginning of each storage area. In the storage area of FIG. 12, the leftmost cell represents the head and the rightmost cell represents the tail. The higher the risk score value, the higher the priority of processing in the driving support application.
  • the upper limit can be set individually for each risk level type.
  • the condition 1 storage area can store up to N items
  • the condition 2 storage area can store up to M items
  • the condition 3 storage area can store up to L items. Indicates that target information can be stored.
  • the processing result D011 from the control target target determination unit B008 is ultimately target target information to be controlled by the driving support application.
  • FIG. 2 is a flow chart of the driving support device B003 according to the first embodiment of the present invention.
  • the driving support device B003 periodically repeats the processing from S351 to S388.
  • the processing corresponding to the input processing unit B004 is S351 to S353.
  • the processing corresponding to the risk calculation unit B005 is S355 and S359.
  • the processing corresponding to the target information processing unit B006 is S358 and S360.
  • the process corresponding to the target information output unit B007 is S361.
  • the processing corresponding to the control target target determination unit B008 is S362 to S366.
  • the processing corresponding to the vehicle control unit B009 is S362, S366 to S369.
  • the driving support device B003 determines whether unprocessed input target information exists in the recognition information D001 from the external world recognition sensor group B001. proceed to
  • the input target information here refers to target information from the external world recognition sensor group B001 that is input to the driving support device B003.
  • the time when the input target is detected is adjusted to the processing start time of the driving support device B003 by time synchronization.
  • the processing start time of the driving support device B003 refers to the processing start time of each cycle in the driving support device B003. Details will be described in the description of the input processing unit B004.
  • a risk score value for each risk class of the input target information is calculated based on a predetermined risk class. Therefore, a risk score value is calculated by multiplying the number of risk types by the number of input targets.
  • the target information is processed based on the risk type and risk score value.
  • the processing load of the processing can be reduced.
  • S360 if the number of targets has increased due to processing, target information with low priority is deleted based on the recalculated risk score value.
  • the processing of S358 includes tracking of targets, and if a function is installed to hold targets that are no longer detected by the external recognition sensor for a certain period of time, the number of targets after processing may exceed the specified number. There is When the number of targets exceeds the specified number, the number of targets managed by the target information processing unit B006 increases, so the processing load of the target information processing unit B006 in the next cycle of the driving support device B003 increases. Therefore, in order to reduce the processing load, in S360, the number of targets managed by the target information processing unit B006 is limited so as not to exceed a specified number.
  • Driving support applications here refer to ADAS (Advanced Driver Assistance System) functions such as ACC (Adaptive Cruise Control, hereinafter ACC), AEB (Autonomous Emergency Brake, hereinafter AEB), and LKS (Lane Keeping System, hereinafter LKS). Alarms, displays, etc. are also subject to control. Note that AD (Autonomous Driving) may also be targeted.
  • ADAS Advanced Driver Assistance System
  • target information is acquired from the storage area associated with the degree of risk required for the driving support application.
  • S364 it is determined whether unprocessed target information exists from the target information contained in the storage area acquired in S363, and if it exists, proceed to S365. If not, go to S366.
  • one target object information to be evaluated is acquired, and the target object information is evaluated with respect to it.
  • Evaluation refers to processing for selecting candidates to be controlled by the driving support application.
  • the evaluation method differs depending on the driving support application, such as a target existing in the own lane and a higher evaluation value for a preceding vehicle that is closer to the own vehicle.
  • AEB it is possible to calculate the deceleration required for stopping based on the position and speed of the preceding vehicle, and give a higher evaluation value as the deceleration increases. If all the evaluation conditions are covered by the risk class, the evaluation of S365 may be passed and the risk score value may be used as is for the evaluation.
  • the target target information to be finally controlled is narrowed down to one based on the evaluation values for multiple target information, and the final control target is determined.
  • the one with the highest evaluation value is selected.
  • the warning display is divided into the front, right side, left side, and rear of the own vehicle, the target for which the warning is finally output will be one. Multiple selections may be made without narrowing down.
  • the control amount is calculated for the target information of the final controlled object determined in S367.
  • the control amount includes a brake hydraulic pressure command value, an engine driving torque command value, a steering torque command value, a brake lamp lighting request, an acceleration command value, and the like. Then, the process proceeds to the next driving support application, and S362 to S367 are repeated until the control amount of all the driving support applications is calculated.
  • the input processing unit B004 in FIG. 1 receives the recognition information D001 that is the output of the external world recognition sensor group B001 and the recognition information D002 that is the output of the own vehicle behavior recognition sensor B002. It is a function to process the The contents of processing include coordinate conversion processing of position information such as targets, road markings, and signs, time synchronization processing with the processing start time of the driving support device B003, unit conversion, and the like. For example, in the coordinate conversion process, the coordinate system of the sensor viewpoint whose origin is the mounting position of the external recognition sensor is converted into the vehicle coordinate system whose origin is the center of the rear wheel axle of the own vehicle.
  • the time difference between the time when the group of external recognition sensors B001 generated the recognition information D001 and the time when the driving support device B003 started processing, and the vehicle body speed of the recognition information D002 are calculated.
  • the target position and the road marking line position of the recognition information D001 at the start time of the processing of the driving support device B003 are calculated.
  • the processing start time may be substituted with the processing end time.
  • unit conversion etc. are performed so that the vehicle body speed, yaw rate, etc. from the recognition information D002 can be easily handled later.
  • the processing result D003 and the processing result D005 assume the target information itself including the processed position and speed information of the target, and the unit-converted vehicle body speed and yaw rate.
  • Target object information targeted by the control target target determination unit B008 and the vehicle control unit B009 is received from the processing results D010 and D011.
  • the processing results D008 and D009 relating to the behavior of the own vehicle targeted by the controlled object determination unit B008 and the vehicle control unit B009 assume the vehicle body speed and yaw rate obtained by converting the unit of the vehicle body speed and yaw rate of the recognition information D002.
  • the risk calculation unit B005 in FIG. 1 is a function that receives the processing result D003 and calculates at least one or more risk score values.
  • the assumed processing result D003 includes information such as the position, speed, direction of the target, and types such as pedestrians and vehicles.
  • the position of the target refers to the relative longitudinal distance and the relative lateral distance to the target when the traveling direction of the own vehicle is the vertical direction. Depending on the method of calculating the risk score value, it may be the straight-line distance between the vehicle and the target.
  • the speed of the target indicates the relative longitudinal speed and relative lateral speed with respect to the target.
  • the orientation of the target indicates how much the target is tilted with respect to the traveling direction of the own vehicle.
  • it may be represented by a velocity vector.
  • a method based on the running state (position, speed, direction) of the target included in the target information D003 can be considered. For example, based on the positional relationship between the target and the own vehicle, the shorter the straight-line distance from the own vehicle to the target, the higher the danger score value. Also, the higher the relative speed of the target in the direction of approaching the own vehicle, the higher the danger score value.
  • the danger score value may be calculated using TTC (Time To Collision, hereinafter referred to as TTC) obtained by dividing the relative longitudinal position of the target by the relative longitudinal velocity.
  • TTC Time To Collision
  • the calculation of the risk score value may be based on the running state of the vehicle in addition to the running state of the target. For example, depending on whether or not the position of the target is close to the course of the vehicle, the risk score value is calculated to be higher.
  • the method of calculating these risk score values is the risk class. The details of the method of calculating the risk score value using the traveling state of the own vehicle such as the course of the own vehicle will be described in the description of the second embodiment.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the target information processing unit B006 of the driving support device B003 according to the first embodiment of the present invention. Note that FIG. 3 also shows the above-described input processing unit B004 and risk calculation unit B005.
  • the target information processing unit B006 is a function responsible for correction processing, processing, and target information tracking processing for the target information included in the processing result D005.
  • a commonly known Kalman filter can be used as tracking processing.
  • the target information processing unit B006 includes a prediction update unit 100, an input processing target selection unit 101, an association unit 102, an integration processing unit 103, an integration update unit 104, an output processing target selection unit 105, and an integrated target information storage unit 106. consists of The target information processing unit B006 periodically and repeatedly executes the processing of FIG. 3, and it is determined at which time the information is to be estimated in each cycle. For the sake of explanation, after the execution of estimating information at time t1 , information at time t2, which is time ⁇ t later, will be estimated.
  • the target information processing unit B006 has a function of determining that the targets are the same when multiple sensors detect the same target, and integrating the detected targets.
  • the external world recognition sensor group B001 is preferably equipped with two or more sensors based on different principles. If the sensor is a camera sensor, the target width, wrap rate, and type of vehicle or pedestrian can be determined. If the sensor is a millimeter wave radar sensor, the target reflectance can be calculated. information as one piece of target information (in other words, integrating sensor-specific information and outputting it as a target output result), the number of criteria for determining whether or not to be controlled by the driving support application increases.
  • the wrap ratio is a value obtained by dividing the length of a target that is offset from the width of the vehicle by the width of the vehicle, and is an index that indicates how much the target is covered with respect to the width of the vehicle. .
  • the risk information 201 which is the output of the risk calculation unit B005, includes information on the risk class and the risk score value.
  • the target information 207 which is the output of the input processing unit B004, includes the target identification ID, relative longitudinal position, relative lateral position, relative longitudinal velocity, and relative lateral velocity. Information such as target type, detection time, reliability of each information, and error covariance may be included.
  • the target information 207A which is the output of the input processing target selection unit 101, has target information obtained by narrowing down the target information 207 based on the degree of risk information 201.
  • the predicted target information 200 output from the prediction update unit 100 includes the relative vertical position at time t2 based on the target information 206B from the integrated target information storage unit 106 at time t1. , relative lateral position, relative longitudinal velocity, and relative lateral velocity.
  • the association information 201A which is the output of the association unit 102, indicates information as to whether the predicted target information 200 and the plurality of target information 207A are the same target. For example, when there is a target A in the predicted target information 200 and targets B, C, and D exist in the target information 207A, target A and target B are the same target, and target A and Information such as target C being another target and target A and target D being the same target is managed. Also, association information for the number of targets included in the predicted target information 200 is included in the association information 201A.
  • the integrated target information 204 which is the output of the integration processing unit 103, is based on the association information 201A, although an integration example will be described later. Represents integrated target information. Note that the relative longitudinal position, relative lateral position, relative longitudinal velocity, and relative lateral velocity of the target information included in the integrated target information 204 do not necessarily match the original target information 207A. integrated value is calculated. Note that the integration method may be switched depending on the content of the risk information 201. FIG.
  • the integrated update target information 205 which is the output of the integrated update unit 104, is the final target information at time t2 based on the respective target information of the predicted target information 200 and the integrated target information 204, where t2 is the current time. target information.
  • the risk information 208 output from the risk calculation unit B005 refers to risk information recalculated based on the integrated updated target information 205.
  • the content of the information is the same as the risk information 201, and includes information on the risk class and the risk score value.
  • the target information 206A which is the output of the output processing target selection unit 105, has target information obtained by narrowing down the target information of the integrated update target information 205 based on the degree of risk information 208.
  • Target information 206B output from integrated target information storage unit 106 represents target information at time t2 when target information 206A is target information at time t1.
  • the input processing target selection unit 101 narrows down the target information 207 at time t2 from the input processing unit B004 based on the risk type and the risk score value of the risk information 201 from the risk calculation unit B005. This is a function to output target information 207A.
  • the method of narrowing down will be described later using the flowchart of FIG. Whether or not to delete target object information to be narrowed down is not limited. If it is not to be deleted, a processing target flag is added to the target object information 207, the processing target flag is set to ON, and the subsequent processing is not performed. Further, the target information whose processing target flag is OFF may be passed as is to the control target target determination unit B008 in FIG. 1 and utilized to determine the control target target.
  • the prediction updating unit 100 has a function of receiving the integrated target information 206B at the time t1 from the integrated target information storage unit 106 and outputting the predicted target information 200 at the time t2. The prediction method will be described later using the flowchart of FIG.
  • the association unit 102 receives target information 207A and predicted target information 200 at time t2, and outputs association information 201A indicating which target information 207A each piece of predicted target information is associated with at time t2. It is a function to The method of association will be described later using the flowchart of FIG. Note that the target information 207, which is information on which the target information 207A is based, is time - synchronized with the time t2 in the input processing unit B004 of FIG . and Here, if the target information 207A and the predicted target information 200 are the same target, if they are synchronized with the same time zone, the positions of the respective targets are close to each other, and it can be determined that the target information is the same.
  • the input processing unit B004 in FIG . 1 needs to perform time synchronization with the time t2.
  • the integration processing unit 103 receives the association information 201A and the target information 207A at time t2 as input, and for each piece of predicted target information at time t2, the relative vertical position, relative horizontal position, and relative position of the associated target information. This function calculates an integrated value from the longitudinal velocity and the relative lateral velocity and outputs it as integrated target information 204 .
  • the relative vertical position may be changed depending on the application, such as averaging or weighted averaging of the relative vertical positions of the corresponding pieces of target information. The same is true for relative lateral positions.
  • the relative longitudinal velocity may be changed depending on the application, such as an average relative velocity of each associated target object information, a weighted average, or the like.
  • each target object information has sensor-specific information
  • the information is taken over as it is.
  • the type of object can be determined, so when integrating the target information detected by the camera and the target information detected by the radar, the camera information can be used as the type of object. mentioned. The integration method will be described later using the flowchart in FIG.
  • the integrated update unit 104 has a function of receiving integrated target information 204 and predicted target information 200 at time t2, estimating the state of each target at time t2, and outputting integrated updated target information 205. be.
  • the update method will be described later using the flowchart of FIG.
  • the risk calculation unit B005 receives the integrated updated target object information 205 from the integrated update unit 104 as input, and recalculates the risk information based on the updated relative longitudinal position, relative lateral position, relative longitudinal speed, relative lateral speed, etc. Calculate 208.
  • the risk score value included in the risk information 208 is updated, and the risk class of the risk information 201 is used as the risk class.
  • the output processing target selection unit 105 narrows down the target information to be output based on the integrated update target information 205 from the integrated update unit 104 and the risk information 208 from the risk calculation unit B005, and outputs target information as target information 206A. It is a function to output. Also, as information used by the target object information output unit B007, an index table, which will be described later with reference to FIG. 11, is output. A method of narrowing down will be described later using the flowchart of FIG.
  • the integrated target information storage unit 106 stores the target information 206A from the output processing target selection unit 105, and outputs it to the prediction updating unit 100 as integrated target information 206B.
  • FIG. 4 is a flow chart of the input processing target selection unit 101 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention. This flowchart consists of repeated processing for all the risk types included in the risk information 201 output from the risk calculator B005.
  • the processing target flags for all target information in the target information 207 are set to OFF.
  • the risk information 201 includes risk score values and risk classes A, B, and C corresponding to each array index of the target information shown in FIG.
  • the target information is sorted in descending order of the risk score value in the extracted risk class, and a score sorting table is generated as shown in the example shown in FIG.
  • S410 ON is set to the processing target flag of the specified number of target information in descending order of risk score value from the score sorting table.
  • the specified number here may be changed for each risk type.
  • the processing target flag is information given to each target information, and is a flag indicating whether target information is to be processed in the processing after the input processing target selection unit 101 .
  • ON is set, the target target information is processed by the association unit 102 and the integration processing unit 103 .
  • OFF the target target information is not processed by the association unit 102 and the integration processing unit 103 .
  • the above S402 to S410 are repeated for all risk types.
  • FIG. 5 is a flow chart of the association unit 102 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention.
  • unprocessed predicted target information is extracted from the predicted target information 200.
  • association determination is made for unprocessed target information, and the process returns to S508.
  • association determination it is determined whether one target information included in the predicted target information 200 and the values of the target extracted from the target information 207A, such as the position and speed, are close to each other, and it is determined whether to associate them. Whether or not the target position values are close is determined by determining whether or not the straight line distance between the vehicle and the target is within a threshold value. In addition, if the error covariance information of the relative vertical position and the relative horizontal position can be obtained, the Mahalanobis distance may be calculated and it may be determined whether or not it is within the threshold value.
  • the threshold when using the Mahalanobis distance is whether each target's position is included in each error range with a probability of about 99.7%, assuming that the error for the true value of each target's position follows a normal distribution. You can decide by If it is velocity, it is determined whether the magnitude of the velocity vector is within a threshold and the direction of the vector is within a threshold. Alternatively, if error covariance information for velocity can be obtained in the same manner as for position, the Mahalanobis distance may be calculated and determined using the same threshold value as for relative longitudinal position and relative lateral position.
  • FIG. 6 is a flow chart of the integration processing unit 103 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention.
  • the unprocessed predictive target information 200 is extracted from the association information 201A, and the process proceeds to S606.
  • the multiple extracted target information 207A are integrated and processed. Then, return to S603.
  • determination of association is performed between the target information included in the target information 207A as shown in FIG. method. Note that the integration method is as described above for the integration processing unit 103. FIG.
  • FIG. 7 is a flow chart of the prediction updating unit 100 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention.
  • the state of the target at time t2 is predicted, and the process returns to S653.
  • the prediction of the state of the target is based on the speed information of the target and the yaw rate of the own vehicle. Estimate location.
  • FIG. 8 is a flow chart of the integrated updating unit 104 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention.
  • the integrated updated target information 205 is generated from the predicted target information and the integrated target information 204, and the process returns to S703.
  • the integrated updated target information 205 in S715 indicates the final position and velocity of the target calculated from the predicted target information 200 and the integrated target information 204.
  • the position of the integrated updated target information 205 is calculated by averaging the error covariance of the predicted target information 200 and the position of the integrated target information 204, weighted average, or the like.
  • the velocity is calculated in the same manner.
  • the weight is related to whether the position and speed in the predicted target information 200 are strongly adopted or the position and speed in the integrated target information 204 are strongly adopted. good too. For example, if the target is located near the boundary of the detection area of the external recognition sensor, the sensor error is likely to be large. Conceivable.
  • the target array has 9 elements, each with an array index of 1 to 9. This indicates that the target information can be acquired by designating each array index from the target array.
  • the risk type information and the risk score value included in the risk information 208 are associated with this array.
  • risk class A as an example, the risk calculated from the viewpoint of risk class A from the target information stored in array index 1
  • a score value of 5 is set.
  • risk score values 4, 10, 1, 3, 6, 8, 9, and 2 calculated from target information stored in array indexes 2 to 9 are set, respectively.
  • a higher risk score value indicates a higher risk.
  • the number of risk types may be changed according to the driving support application installed in the driving support device B003.
  • FIG. 9 is a flow chart of the output processing target selection unit 105 of the target information processing unit B006 according to the first embodiment of the present invention.
  • the target information is sorted in descending order of risk score value for the target risk class, and a score sorting table is created (explained later based on FIG. 11).
  • ON is set to the adoption target flag of the specified number of target information in descending order of risk score value from the score sorting table.
  • the adoption target flag represents information assigned to each piece of target information, and one target information has adoption target flags corresponding to the number of risk types.
  • the integrated update target information 205 with all of the adopted target flags corresponding to all risk types being OFF is deleted.
  • the integrated update target information 205 may be output to the control target target determination unit B008 in FIG. 1 without being deleted.
  • the external world recognition sensor A two-dimensional map may be obtained as it is without narrowing down the target information included in the recognition information D001 from the group B001 based on the risk information D004a and D006 of the risk calculator B005.
  • a trajectory plan represents a recommended travel trajectory for automatic travel without colliding with surrounding targets. If the target information is narrowed down based on the risk level information D004a and D006 of the risk level calculation unit B005, the collision position that should exist cannot be represented on the two-dimensional map, and there is a risk that the trajectory plan will be erroneous. After S763, the process proceeds to S788 and ends.
  • Fig. 11 shows an example of information output by the output processing target selection unit 105.
  • the score sorting table generated in S760 in the flowchart of FIG. 9 is prepared in the same number as the number of risk types, and is sorted from the top of the array (left in FIG. 11) in descending order of the risk score value for the array index. .
  • a table is created so as to store the array index of the target information as the target index of the score sorting table.
  • the M, N, and L target indexes having the highest risk score values are stored according to the prescribed numbers M, N, and L predetermined for each of the risk classes A, B, and C. Create an index table.
  • the index table generated in S762 of the flowchart of FIG. This is a table having target information narrowed down to a specified number of targets with high risk score values (which can be set in advance for each risk class).
  • the target information output unit B007 in FIG. 1 links the risk type included in the risk information D006 based on the risk information D006 from the risk calculation unit B005 and the target information D007 from the target information processing unit B006. This function stores the target information D007 in the following storage area and outputs it as the processing result D010.
  • FIG. 10 is a flow chart of the target object information output unit B007 of the driving support device B003 according to the first embodiment of the present invention.
  • the target index corresponding to the Ith array index of the index table is obtained.
  • the target information array index shown in FIG. 11 corresponding to the acquired target index is acquired, and the target information corresponding to the acquired array index is copied to the storage area.
  • control target target determination unit B008 in FIG. 1 determines the target information contained in the storage area shown in FIG. 12 or FIG. is input, and target object information to be controlled by the vehicle control unit B009 is determined.
  • the storage area is associated with multiple risk types.
  • the priority level of risk may differ. insufficient, and there is a risk that the control will not operate.
  • target information that should be prioritized will be insufficiently processed and control will not operate. Therefore, one driving support application assumes that target object information is acquired from a storage area linked to at least one or more risk types, and has a configuration that allows easy switching between appropriate risk types.
  • the risk types are "(Risk level A) in order of proximity to the vehicle's course”, “(Risk level B) in order of proximity to own vehicle”, “(Risk level C) in descending order of relative speed”, “ (Risk class D)
  • risk class A Acquire target information from the associated storage area.
  • target information is additionally acquired from the storage area linked to risk class B.
  • AEB when the vehicle in front is to be controlled, the target information is acquired from the storage areas linked to the risk class B and the risk class D.
  • the target information is additionally acquired from the storage area linked to the risk class C.
  • target information is acquired from the storage area linked to risk class A, taking into consideration the course of the own vehicle. As described above, the minimum required target object information is obtained by switching the target risk level according to the driving support application or scenario to be implemented.
  • the evaluation value from the perspective of the driving support application is calculated for the acquired target information in order to determine the final control target.
  • a condition for calculating the evaluation value a condition unique to the driving support application, which is not defined for the degree of risk type, is adopted.
  • the TTC is calculated by dividing the relative longitudinal position of the obtained target object information by the relative longitudinal velocity.
  • TTC_th which represents a preset threshold for control start TTC.
  • Target information whose TTC is lower than TTC_th is the final object of control.
  • the target information with short TTC is the final control target.
  • a two-dimensional map may be prepared in which the horizontal axis is the relative speed and the vertical axis is the TTC, and the threshold value of the control start TTC may be variable according to the relative speed.
  • the vehicle control unit B009 calculates a specific control amount for the final controlled object determined by the controlled object target determination unit B008.
  • the controlled variables include brake fluid pressure command value, engine drive torque command value, steering torque command value, brake lamp lighting request, acceleration command value, and the like.
  • deceleration arbitration is a method of selecting the largest deceleration from a plurality of decelerations of driving assistance applications. Examples of arbitration are not limited in this embodiment because they differ depending on the amount of control.
  • the driving support device B003 shown in FIG. 1 includes a control target determination unit B008 and a vehicle control unit B009, but B008 and B009 may be arranged in separate ECUs (Electronic Control Units). Further, when a plurality of microcomputers are installed in the driving support device B003, the functions B008 and B009 may be implemented in a microcomputer separate from the functions B004 to B007.
  • the driving support device B003 of the present embodiment calculates the degree of risk (risk score value) under a plurality of different conditions (risk types) based on target information about targets around the vehicle.
  • a degree calculation unit B005 a target information output unit B007 that outputs the target information to a storage area associated with a plurality of degrees of risk (risk score values) calculated under the plurality of different conditions (risk types);
  • a controlled target determination unit B008 that determines target information to be controlled based on the target information in the plurality of storage areas linked to the plurality of degrees of risk; and a vehicle control unit B009 that controls the vehicle based on the target information.
  • the plurality of different conditions of the degree-of-risk calculation unit B005 include conditions based on the running state of the target (including at least one of the position, speed, or orientation of the target information).
  • the target object information output unit B007 which outputs storage areas (Fig. 12) linked to multiple risk classes, enables the driving support application to select target information for multiple risk classes. , the target object information can be processed without shortage, and there is an effect that the non-operation of the control can be reduced.
  • the target information required by the driving support application can be provided without shortage, and the number of targets for the integrated processing can be reduced.
  • the effect of suppressing up is obtained.
  • Example 2 In the present embodiment, as in the first embodiment, the configuration of the driving support system in FIG. 1, the flowchart in FIG. 2, the target object information processing unit B006 in FIG. 3, and FIGS. 4 to 12 are adopted.
  • the risk type calculated by the risk calculation unit B005 is determined based on the recognition information (target information) D001 and the running state of the own vehicle in the recognition information (own vehicle information) D002. For example, as shown in FIG. 13, the closer the targets F21, F23, and F24 are to the course F22 of the own vehicle F20, the higher the danger score value.
  • the course F22 is estimated by calculating the turning radius of the own vehicle F20 based on the vehicle speed and yaw rate of the recognition information D002.
  • the distances F25 and F26 between the targets F21, F23, and F24 and the course F22 are the distances from the position of the target to the intersection point where an extension line is extended from the direction of the target and intersects with the course F22.
  • the risk score value of the short distance target F21 is set higher than the risk score value of the target F24.
  • the risk score value is the lowest value.
  • a target with the lowest risk score value may not be included in D010 output from the target information output unit B007 in FIG.
  • the higher the speed of the target approaching the course F22 the higher the risk score value may be set.
  • the recognition information (self-vehicle information) D002 here includes the driver's turn signal operation, accelerator operation, brake operation, and steering operation when the own vehicle turns right or left. For example, when the vehicle emits a left turn signal, it indicates that the driver intends to move left, so the danger score value is additionally added to the target object information on the left side of the vehicle. Also, if there is a preceding vehicle and the accelerator is being accelerated, there is a high possibility that the driver intends to overtake. .
  • the driving state (including at least one of travel route information and operation state) of the vehicle (self-vehicle) is applied to a plurality of different conditions of the risk calculation unit B005. including conditions based on
  • the second embodiment by setting the risk level type according to the driving state and operation state of the own vehicle, if the travel route of the own vehicle is taken into account, if the AEB at the intersection and the blinker operation are performed, , lane change assistance, and other driving assistance applications.
  • the processing load on the driving support application can be reduced, and the number of targets handled by the target information processing unit B006 can be limited, so there is an effect of reducing the processing load.
  • Example 3 In the present embodiment, as in the first embodiment, the configuration of the driving support system in FIG. 1, the flowchart in FIG. 2, the target object information processing unit B006 in FIG. 3, and FIGS. 4 to 12 are adopted. However, as shown in FIG. 14, the processing result D014 output from the input processing unit B004, the processing results D014 and D013 input to the target information output unit B007, and the processing result D013 output from the vehicle control unit B009 is added.
  • FIG. 14 is a configuration diagram of the driving support system of Embodiment 3 of the present invention improved based on FIG.
  • the input processing unit B004 receives D001 and D002 and outputs the processing result D014 to the target information output unit B007.
  • the target information output unit B007 receives D006, D007, D013, and D014, and outputs the processing result D010 to the control target target determination unit B008.
  • the vehicle control unit B009 receives D009 and D011 and outputs the processing result D013 to the target information output unit B007.
  • the running condition of the own vehicle includes the judgment result as to whether the vehicle is in the low speed mode or the high speed mode based on the vehicle body speed. For example, if the vehicle speed is less than 10 km/h, the low speed mode is selected, and if the speed is higher than 10 km/h, the high speed mode is selected.
  • the threshold for determination may be switched according to the vehicle type.
  • the gear position is R, it may be set as reverse mode and included in the determination result.
  • the determination result may include a left turning mode and a right turning mode, which indicate whether the steering is turned left or right based on the steering angle.
  • the output specification is to specify that the processing result D010 output from the target object information output unit B007 includes the risk class specified by each driving support application as a control function.
  • the target object information output unit B007 is specified to include a risk class such as "(Risk class A) in order of proximity to the course of the own vehicle".
  • a risk class such as "(Risk class A) in order of proximity to own vehicle's course” and "(Risk class B) in order of proximity to own vehicle” is specified.
  • This embodiment is characterized in that the target object information output unit B007 switches the risk level type stored in the storage area shown in FIG. 12 based on D013 or D014 and outputs D010. Note that either one of D013 and D014 may be input.
  • the target information is stored in the storage area of D010 so as to include all specified risk classes. For example, if there are two types of risk specified by the driving support application: "(Risk level A) in order of proximity to own vehicle's course” and “(Risk level B) in order of proximity to own vehicle” , "(Risk type A) in order of proximity to own vehicle's course” and "(Risk type B) in order of proximity to own vehicle” are stored in the storage area.
  • Target object information with high risk score values of (risk class A) in order of proximity to the travel route of own vehicle” and “(risk class C) in descending order of relative speed” is stored in the storage area. That is, if the designation from each driving support application changes dynamically, the target object information output unit B007 also dynamically switches the risk class, and stores the target object information corresponding to the risk class in the storage area.
  • the criteria for the degree of danger of target objects change depending on the driving scene, when a parking support application is installed in the driving support device B003, target information is unnecessary during normal driving without parking.
  • the target object information output unit B007 does not need to output the target object information necessary for the parking support application, and therefore, by switching in this embodiment, priority can be given to other driving support applications. Also, with ACC, if the target is being followed at high speed, it is necessary to target a target that is located farther from the vehicle, but in a traffic jam scene, the target is located farther from the vehicle. It is necessary to preferentially target a target located closer to the own vehicle than the target. Therefore, since the standard of the degree of danger of the target information changes, the ACC determines the scene, and by designating the degree of danger type to the target information output unit B007, the information of D010 output by the target information output unit B007 is changed. It can be done to the bare minimum.
  • the target information stored in the storage area is switched according to the driving situation of the own vehicle, such as low speed mode, high speed mode, reverse mode, left turning mode, right turning mode. For example, if there is a risk class of "(Risk class B) in order of proximity to the vehicle", in reverse mode, the additional condition is "the target is located behind the vehicle", and in the storage area Select target information to store.
  • the target object information output unit B007 outputs a plurality of different conditions (risk types) of the risk calculation unit B005 to the driving situation of the vehicle (own vehicle) or , can be switched based on an instruction from a control function that performs running control of the vehicle (own vehicle).
  • Example 4 This embodiment is characterized in that conditions based on target object information and road conditions are included in the conditions of the degree-of-risk calculation unit B005. There are two ways to determine the road conditions: one is to judge from the external world recognition sensor group B001, and the other is to judge from map information.
  • the input processing unit B004 coordinates and time-synchronizes the road marking information included in the recognition information D001 from the external world recognition sensor group B001 in the same manner as in the first embodiment.
  • the reason is the same as in Example 1.
  • the road marking information of the own lane is extracted from the road marking information included in the recognition information D001, and the risk classification is determined based on the road marking information as "(Risk level E) Target is in own lane and close to own vehicle. order” is additionally defined.
  • the target information processing unit B006 can process target information having a high priority for following the preceding vehicle in ACC.
  • the target object information processing unit B006 in FIG. A map unit B012, a navigation B013, and a peripheral information processing unit B014 are added. Also, a processing result D016 output from the input processing unit B004 and a processing result D017 output from the peripheral information processing unit B014 are added.
  • FIG. 15 is a configuration diagram of a driving support system according to Embodiment 4 of the present invention improved based on FIG.
  • the positioning system B011 outputs the positioning result D013 to the map unit B012. It also outputs the positioning result D018 to the input processing unit B004.
  • the map unit B012 receives the positioning result D013 and the navigation information D015, and outputs the map information D014 to the input processing unit B004.
  • the navigation B013 outputs the navigation information D015 to the map unit B012.
  • the input processing unit B004 receives D001, D002, D014, and D018, and outputs the processing result D016 to the peripheral information processing unit B014.
  • the peripheral information processing unit B014 receives D016 and outputs the processing result D017 to the risk calculation unit B005.
  • the risk calculation unit B005 receives D003, D004b, and D017, and outputs the processing result D006 to the target information output unit B007. Also, the processing result D004a is output to the target information processing unit B006.
  • the positioning result D013 which is the output of the positioning system B011, includes the result of estimating the position of the own vehicle on the earth. Positions are generally represented by latitude and longitude. The same applies to the positioning result D018. Also, an example of what is used as the positioning system B011 is GPS (Global Positioning System).
  • the map information D014 which is the output of the map unit B012, includes map information around the vehicle. Based on the position information of the vehicle included in the positioning result D013, map information within a range of several kilometers around the vehicle is output.
  • the map information includes the number of lanes, positions of junctions and junctions, areas outside of roads where driving is prohibited, contents and positions of speed signs, and the like.
  • the content of the speed sign refers to the content of instructions to the driver, such as the 10km/h limit and no entry.
  • the position here is assumed to be a relative position from the own vehicle. That is, the map unit B012 converts the latitude and longitude of the vehicle position in the positioning result D013 into a relative position based on the vehicle. The conversion is based on the H accordingi formula.
  • route information corresponding to the map information is generated.
  • the route information here refers to a route that the vehicle should travel on a lane-by-lane basis.
  • the route information in this embodiment is assumed to be a sequence of center points of lanes to be traveled.
  • the previously traveled position may be used as the route information.
  • the navigation information D015, which is the output of the navigation B013, includes route information to the destination set by the driver in advance.
  • An in-vehicle navigation device can be given as an example of what is used as the navigation B013.
  • a navigation device such as a smart phone may be used instead of the navigation device.
  • the processing result D017 which is the output of the peripheral information processing unit B014, is the post-correction map information obtained by correcting the map information D014 by the external world recognition sensor group B001. Moreover, the road marking information and the speed sign information from the external world recognition sensor group B001 may be included as they are.
  • the peripheral information processing unit B014 performs matching between the recognition information D001 and the map information D014, and corrects the self-position.
  • a method of self-position correction for example, the relative position of the speed sign included in the recognition information D001 is compared with the relative position of the speed sign included in the map information D014, and if the difference is within a certain range, each information determines whether the speed limit values of are the same. If they match, it is determined that the speed signs included in the recognition information D001 and the map information D014 are the same speed sign, and the relative positional deviation between the speed signs included in the recognition information D001 and the map information D014 is calculated.
  • the number of lanes included in the map information D014 and the number of lanes estimated from the road division lines included in the recognition information D001 may be compared, and the shift in the relative position may be calculated based on the position where the number of lanes changes. All the position information included in the map information D014 is subjected to offset correction based on the calculated relative positional deviation.
  • the traveling route information of the own vehicle described in Example 2 may be determined from the route information included in the processing result D017.
  • the route information represents the lane center point sequence along which the vehicle should travel, and the position of the lane center point sequence is corrected by the above-described offset correction, and it is desirable that the positional accuracy is within the range of several tens of centimeters.
  • the travel route F22 in FIG. 13 is replaced with the lane center point of the route information. Since the traveling route information in the second embodiment can be estimated only after turning off the steering wheel, there is a time lag until the risk score value can be correctly calculated for the risk class "(Danger type A) in order of proximity to the course of the own vehicle".
  • the risk score value can be calculated at an earlier stage by the risk class of "(Risk class A) Closest to the course of the own vehicle".
  • the processing result D017 which is the area outside the road that cannot be traveled, as a risk type, by setting "(Risk type F) in order of proximity to the vehicle on the road that can be driven"
  • a low risk score value can be set for a target existing in an area where it cannot be detected, and an increase in the number of targets handled by the target information processing unit B006 can be suppressed.
  • the target and road conditions (based on at least one of the recognition information of the external recognition sensor and the map information). including conditions based on
  • the risk score value can be calculated under more detailed conditions. Also, the target information can be output without shortage, and the processing load of the target information processing unit B006 can be reduced.
  • target information, road conditions, own vehicle information, etc. used in this embodiment may be acquired through vehicle-to-vehicle communication, road-to-vehicle communication, or the like.
  • Example 5 In the present embodiment, as in the first embodiment, the configuration of the driving support system in FIG. 1, the flowchart in FIG. 2, the target object information processing unit B006 in FIG. 3, and FIGS. 4 to 12 are adopted. However, the content described in this embodiment differs from that in the first embodiment in the method of securing the storage area in the target object information output unit B007.
  • the storage area on the left is before change, and the storage area on the right is after change.
  • the target object information output unit B007 adds processing for converting the storage area shown in the left diagram of FIG. 16 to the storage area shown in the right diagram.
  • the storage areas in the left figure are classified as "(Risk level A) in order of proximity to the route", "(Risk level B) in order of proximity to own vehicle”, and “(Risk level C) relative speed”.
  • the storage areas are arranged in order of "fastest speed”.
  • the storage areas have higher priority in order from the top (left) as in the description of FIG.
  • the maximum number of storage areas is N in the order of "(Risk level A) Closest to the route", “(Risk level B) Closest to own vehicle”, and "(Risk level C) In descending order of relative speed”.
  • M, L, and the maximum number may be different.
  • the target object information with the highest priority is arranged in the order of A, B, and C.
  • the target information with the highest priority is arranged in the order of A and G.
  • the same target information may be redundantly stored even if the degree of risk type is different.
  • target A overlaps multiple storage areas.
  • the target A overlaps in all the storage areas, so it is a method of collectively storing in the storage area of the common area in the right diagram of FIG.
  • Targets stored in the common area are output with a risk class attached to each target object information, so that the reference side can determine which risk class corresponds.
  • each target has three risk classes so that it can be determined which risk class the target object information stored in the common area belongs to. Moreover, by storing in the common area, it becomes impossible to determine the original priority of the target object information for each risk class. Therefore, in order to determine the order of priority of the target information for each risk class, it is preferable to add additional information indicating what number the priority is for each risk class to the target information.
  • the target information output unit B007 of this embodiment As additional processing of the target information output unit B007 of this embodiment, as shown in FIG. For example, it can be handled by moving the target object information to a common area as shown in FIG.
  • the target information output unit B007 Output target information to a common storage area (common area).
  • At least one of a predetermined number of condition information or priority information of target information in each condition is added to each target information to be output to the common storage area.
  • the reference conditions on the reference side are simplified. , there is an effect that man-hours at the time of correction can be reduced.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in storage devices such as memory, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as IC cards, SD cards, and DVDs.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In practice, it may be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

複数の異なる危険度指標で物標を扱う必要がある複数の走行支援アプリケーションを対象とした走行支援装置において、処理負荷の増加を抑制しつつ、複数の走行支援アプリケーションに提供する物標情報を不足なく提供し、車両走行を好適に制御することのできる走行支援装置を提供する。車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部B005と、前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部B007と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部B008と、前記制御対象物標決定部B008からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部B009と、を備える。

Description

走行支援装置
　本発明は、異なる種類のセンサからの複数物標情報の統合を低負荷で処理するための走行支援装置に関する。
　自動車の走行支援では、自車周辺の物標をセンサで認識し、それに従って制御量を演算し、自車走行の制御を行う。物標を検知するためのセンサは、レーダ、カメラ、ソナー、レーザレーダなど多岐にわたる。これらのセンサは、検知範囲、検知可能な物標、検知精度、価格などの条件が様々であるため、目的に応じて複数のセンサを組み合わせ、センサ単体の弱点を補うように物標情報を統合して活用する流れにある。しかし、取り扱う物標数が増加すると統合の処理負荷に依存してECUの処理性能の向上が必要となるため、統合処理の負荷低減が必要である。
　カメラセンサ内の処理時間を短縮し、早期に危険度が高い物標を検出する先行技術文献として特許文献1がある。特許文献1の図1に開示された技術は、自車両周辺を撮像した撮像画像、自車両の走行状態を示す情報、及び自車両の周辺状況を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて、歩行者が存在する可能性のある危険領域及びその危険領域の領域危険度を推定し、危険領域とその危険領域内に存在すると仮定した歩行者の姿勢との関係に基づいて、姿勢毎の姿勢別危険度を推定し、領域危険度と姿勢別危険度とを乗算して、危険領域×姿勢の総合的な危険度を推定する。総合的な危険度の高い順に危険領域×姿勢に優先度を付与し、優先度順に危険領域×姿勢を選択して危険領域×姿勢の危険領域に対応する撮像画像上の探索範囲からウインドウ画像を抽出し、選択した危険領域×姿勢の姿勢に対応する識別モデルとウインドウ画像とを比較して歩行者か否かを識別する。これにより、ドライバにとって危険度の高い対象物を早期に精度良く検出する。
特開２０１１－２５７９８４号公報
　しかしながら、特許文献1では、危険領域×姿勢の総合的な危険度に基づいて物標を検出しているため、1つの総合的な危険度ではない別の危険度指標で物標を検出する必要がある走行支援アプリケーションも走行支援装置に搭載される場合は、不足なく物標を検出できない問題がある。
　本発明は、上述した問題を解決するため、複数の異なる危険度指標で物標を扱う必要がある複数の走行支援アプリケーションを対象とした走行支援装置において、処理負荷の増加を抑制しつつ、物標情報を不足なく提供し、車両走行を好適に制御することのできる走行支援装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の走行支援装置は、車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部と、前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部と、前記制御対象物標決定部からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部と、を備える。
　本発明によれば、走行支援アプリケーションが必要とする物標情報を不足なく提供でき、かつ統合処理の物標数を削減できるため、統合処理の負荷低減が可能となり、ECUのコストアップを抑止する効果が得られる。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施例1の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。 走行支援装置B003のフローチャートである。 走行支援装置B003の物標情報処理部B006の構成図である。 物標情報処理部B006の入力処理物標選択部101のフローチャートである。 物標情報処理部B006のアソシエーション部102のフローチャートである。 物標情報処理部B006の統合処理部103のフローチャートである。 物標情報処理部B006の予測更新部100のフローチャートである。 物標情報処理部B006の統合更新部104のフローチャートである。 物標情報処理部B006の出力処理物標選択部105のフローチャートである。 走行支援装置B003の物標情報出力部B007のフローチャートである。 出力処理物標選択部105のデータ格納例である。 危険度算出部B005の格納領域例である。 本発明の実施例2における、自車の進行路に基づく危険度スコア値を説明するための図である。 本発明の実施例3の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。 本発明の実施例4の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。 本発明の実施例5における、危険度算出部B005の格納領域の共通化例である。
　以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、発明を実施するための形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部分には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
〈実施例1〉
　図1は、本発明の実施例1の走行支援装置B003を含む走行支援システムの構成図である。走行支援システムは、自動車等の車両(以下、自車または自車両とも称する)に搭載され、自車周辺の物標をセンサで認識し、それに従って制御量を演算し、自車走行の制御(走行支援)を行う。
[構成説明]
　本実施例の走行支援システムは、外界認識センサ群B001、自車挙動認識センサB002、走行支援装置B003、アクチュエータ群B010で構成される。また、走行支援装置B003は、入力処理部B004、危険度算出部B005、物標情報処理部B006、物標情報出力部B007、制御対象物標決定部B008、車両制御部B009から構成される。
[走行支援システムの入出力の接続関係]
　外界認識センサ群B001は、認識情報D001を走行支援装置B003に出力する。
　自車挙動認識センサB002は、認識情報D002を走行支援装置B003に出力する。
　走行支援装置B003は、D001及びD002を入力とし、処理結果D012をアクチュエータ群B010に出力する。
　アクチュエータ群B010は、D012を入力とし、車両挙動及び警報、表示をコントロールする。
　入力処理部B004は、D001及びD002を入力とし、処理結果D003を危険度算出部B005に出力する。また、処理結果D005を物標情報処理部B006に出力する。また、処理結果D008を制御対象物標決定部B008に出力する。また、処理結果D009を車両制御部B009に出力する。
　危険度算出部B005は、D003及びD004bを入力とし、処理結果D006を物標情報出力部B007に出力する。また、処理結果D004aを物標情報処理部B006に出力する。
　物標情報処理部B006は、D005及びD004aを入力とし、処理結果D004bを危険度算出部B005に出力する。また、処理結果D007を物標情報出力部B007に出力する。
　物標情報出力部B007は、D006及びD007を入力とし、処理結果D010を制御対象物標決定部B008に出力する。
　制御対象物標決定部B008は、D008及びD010を入力とし、処理結果D011を車両制御部B009に出力する。
　車両制御部B009は、D009及びD011を入力とし、処理結果D012をアクチュエータ群B010に出力する。
[走行支援装置B003の入出力データの説明]
　外界認識センサ群B001からの認識情報D001は、自車両の外(周辺)にある物標や道路区画線、標識などを検知した情報を含む。物標とは、車両や歩行者などの自車両の外(周辺)にある障害物を表す。また、物標とは外界認識センサで追跡された物標を想定する。追跡とは、外界認識センサにおいて常に同じ物標情報を検出し続けることを意味する。なお、物標情報には、物標の識別IDや位置、速度、向き、車両や歩行者といった種別情報等を含む。識別IDとは異なる物標情報であることを切り分けるためのIDを指す。道路区画線は車線間の境界を表す。道路区画線は、白線や黄線、ボッツドット等からなる。道路区画線は、線の位置、色、線種等を含む。線の位置は、複数の点列として表現されることもあれば、二次式で表現されることもある。線種とは、点線か実線等を指す。標識は、標識の識別IDや設置位置、標識の意味等を含む。標識の意味には、速度標識であれば10km/h制限や20km/h制限、他にも進入禁止等がある。外界認識センサ群B001には、レーダ、カメラ、ソナー、LiDAR(Light Detection and Ranging)などの外界認識センサが含まれる。車両には実現したい走行支援アプリケーションに応じて、複数の外界認識センサが組み合わせて搭載される。また、外界認識センサ群B001として、V2X(Vehicle-to-Everything)やC2C(Car-to-Car)、C2I(Car-to-Infrastructure)を含めてもよく、外界認識センサの構成には、特に制限はない。
　自車挙動認識センサB002は、車両に搭載されるジャイロセンサ、車輪速度センサ、舵角センサ、加速度センサ等を含む。自車挙動認識センサB002からの認識情報D002には、それぞれ自車の挙動を表すヨーレート、車体速度、車輪速度、操舵角、加速度等を含む。
　走行支援装置B003が出力する処理結果D012には、ブレーキのマスターシリンダ内のブレーキ液にかかる圧力を制御するブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、警報要求、警報表示等の制御量を含む。
　これらD001及びD002、D012は、走行支援装置B003の入出力を指し、車載システムで一般的に使用されているネットワークであるCAN(Controller Area Network)や、Ethernet(登録商標)、無線通信などを介して受け渡しされる。
[走行支援装置B003内のデータ説明]
　入力処理部B004からの処理結果D003、処理結果D005は、認識情報D001を加工した物標情報を含む。物標情報の加工とは、後述するが単位変換や座標系の変換等を指す。物標情報の内容は、認識情報D001と同様である。また、認識情報D002を加工した車両情報を含む。車両情報の内容は、認識情報D002と同様である。他にもヨーレートが検出できないのであれば、操舵角から推定し、ヨーレートを算出してもよい。処理結果D008、処理結果D009も認識情報D002を加工した車体速度やヨーレート等の車両情報を含む。
　危険度算出部B005からの処理結果D004aは、処理結果D003に基づく入力物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を含む。また、処理結果D004bに基づく物標情報処理部B006で加工済みの物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を含む。処理結果D006は、処理結果D004bに含まれる物標情報に対応する危険度スコア値と危険度種別を表す。なお、危険度スコア値とは、自車と物標が衝突するかを判定する上での指標となる値を指し、危険度スコア値が高い方が衝突の危険性が高く、危険度スコア値が低いほど衝突の危険性が低いことを表現するものである。また、衝突の危険性だけではなく、自車両の運転者が感覚的に危険と感じる指標としてもよい。また、危険度種別とは、危険度スコア値の算出方法を表し、算出方法(危険度スコア値の算出の条件に対応)が異なる場合には別の種別として定義する。本実施例では、各物標情報の危険度スコア値は1つだけではなく、複数の危険度種別を扱う。後述するが、危険度種別の例としては、物標の走行状態に基づき“(危険度種別A)物標の速度が速い”や“(危険度種別B)物標の位置が自車に近い”が挙げられる。これら危険度種別の内容に基づき、危険度スコア値を算出する。
　物標情報処理部B006からの処理結果D004bは、処理結果D005に含まれる物標情報を加工した物標情報を表す。また、処理結果D007は、処理結果D004aに含まれる処理結果D004bに基づいた物標情報の危険度スコア値及び危険度種別に応じて優先度の高い物標情報のみに絞り込んだ物標情報を表す。
　物標情報出力部B007からの処理結果D010は、処理結果D006の危険度スコア値と危険度種別、処理結果D007の加工済み物標情報に基づき、(複数の)危険度種別に紐づく(複数の)格納領域に物標情報を格納した情報を表す。図12に示す例は、危険度種別が条件1～3を指し、それに紐づく格納領域は、条件1格納領域～条件3格納領域(の3つ)である。1つのセルには1つの物標情報が割り当てられる。また、それぞれの格納領域の先頭から順に危険度スコア値が高いと定義する。図12の格納領域においては、最左のセルが先頭を表し、最右のセルが後尾を表す。危険度スコア値が高いほど走行支援アプリケーションにおける処理の優先度が高い。それぞれの格納領域の最大数は、1つの危険度種別について個別に上限を設定できるものとする。図12の例であれば、条件1格納領域については、最大数N個を格納でき、条件2格納領域については、最大数M個を格納でき、条件3格納領域については、最大数L個の物標情報を格納できることを指す。
　制御対象物標決定部B008からの処理結果D011は、最終的に走行支援アプリケーションの制御対象とする物標情報となる。
[走行支援装置B003内部の流れ説明]
　図2は、本発明の実施例1の走行支援装置B003のフローチャートである。走行支援装置B003では、S351～S388までの処理を周期的に繰り返す。
　入力処理部B004に対応する処理は、S351～S353である。
　危険度算出部B005に対応する処理は、S355、S359である。
　物標情報処理部B006に対応する処理は、S358、S360である。
　物標情報出力部B007に対応する処理は、S361である。
　制御対象物標決定部B008に対応する処理は、S362～S366である。
　車両制御部B009に対応する処理は、S362、S366～S369である。
　走行支援装置B003は、S351で、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に未処理の入力物標情報が存在するかを判断し、存在する場合は、S352に進み、存在しない場合は、S355に進む。ここでの入力物標情報とは、走行支援装置B003の入力となる外界認識センサ群B001からの物標情報を指す。
　S352では、入力物標情報の座標系を変換する。
　S353では、時刻同期により入力物標を検知した時刻を走行支援装置B003の処理開始時刻に調整する。なお、走行支援装置B003の処理開始時刻とは、走行支援装置B003における各周期の処理開始時刻を指す。詳細は、入力処理部B004の説明にて記載する。
　S351～S353までの処理を全ての入力物標情報を処理するまで繰り返す。
　S355では、予め決められた危険度種別に基づき、入力物標情報の危険度種別毎の危険度スコア値を算出する。従って、危険度種別数×入力物標数の危険度スコア値が算出される。
　次に、S358では、危険度種別、危険度スコア値に基づき物標情報を加工処理する。ここで、加工する対象の物標情報を危険度種別と危険度スコア値に基づき絞り込むことで、加工処理の処理負荷を軽減できる。
　次に、S359では、加工された物標情報から危険度スコア値を再計算する。
　S360では、加工処理で物標数が増えている場合、再計算された危険度スコア値に基づき優先度が低い物標情報を削除する。S358の加工処理が物標の追跡を含む処理であり、外界認識センサで検知しなくなった物標も一定時間保持する機能を搭載する場合、加工処理後の物標数が規定数を超える可能性がある。物標数が規定数を超える場合は、物標情報処理部B006で管理する物標数が増えるため、走行支援装置B003の次周期の物標情報処理部B006の処理負荷が増加する。そのため、処理負荷を低減するため、S360では、物標情報処理部B006で管理する物標数が規定数を超えないように制限する。
　S361では、削除されずに残った物標情報を危険度種別に紐づく格納領域に配置する(図12参照)。
　次に、走行支援装置B003に搭載されている少なくとも1つ以上の走行支援アプリケーションの処理に移る。ここでの走行支援アプリケーションとは、ACC(Adaptive Cruise Control、以下ACC)やAEB(Autonomous Emergency Brake、以下AEB)、LKS(Lane Keeping System、以降LKS)といったADAS(Advanced Driver Assistance System)機能を指す。また、警報や表示等も制御の対象である。なお、AD(Autonomous Driving)を対象としてもよい。
　S362では、制御量が未算出の走行支援アプリケーションが存在するかを判断し、存在する場合は、S363に進む。存在しない場合は、S368に進む。
　S363では、走行支援アプリケーションに必要な危険度種別に紐づく格納領域から物標情報を取得する。
　S364では、S363で取得した格納領域に含まれる物標情報から未処理の物標情報が存在するかを判断し、存在する場合は、S365に進む。存在しない場合は、S366に進む。
　S365では、評価対象の1つの物標情報を取得し、それに対して物標情報を評価する。評価とは、走行支援アプリケーションが制御の対象とするかの候補を選出するための処理を指す。例えば、ACCであれば、自車線内に存在する物標であり、自車に近い先行車であるほど評価値を高くする等、走行支援アプリケーションによって評価の方法が異なる。また、AEBであれば、先行車の位置や速度に基づき、停止に必要な減速度を算出し、減速度が大きいほど評価値を高くする方法が考えられる。なお、危険度種別に評価条件が全て網羅されていれば、S365の評価はパスし、危険度スコア値をそのまま評価に使ってもよい。一般的には、複数の走行支援アプリケーションで共通化できない固有の評価条件であれば、S365で評価し、複数の走行支援アプリケーションで共通化できる評価条件であれば、危険度種別に組み入れるとソフトウェアの管理効率がよい。S363、S364、S365までの処理を全ての対象物標情報を処理するまで繰り返す。
　S366では、複数の物標情報に対する評価値に基づき、最終的に制御する対象物標情報を1つに絞り込み、最終制御対象を確定する。絞り込みの方法は、評価値が最も高いものを選択する。また、走行支援アプリケーションとして、衝突警報を出力する場合、警報表示が自車の前方、右側方、左側方、後方に分かれている場合は、最終的に警報を出力する対象物標は1つに絞り込まず、複数選択してもよい。
　S367において確定した最終制御対象の物標情報に対して、制御量を算出する。制御量とは、ブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、加速度指令値等が挙げられる。そして、次の走行支援アプリケーションの処理に移り、S362～S367を全ての走行支援アプリケーションの制御量を算出するまで繰り返す。
　S368では、全ての走行支援アプリケーションの制御量を調停する。
　S369では、最後に調停された制御量をそれぞれのアクチュエータに送信し、車両を制御し、S388で、その周期での処理を終了する。S351～S388の処理を毎周期実施することで、車両制御を継続する。
[走行支援装置B003内部の機能]
{入力処理部B004の機能説明}
　図1の入力処理部B004は、外界認識センサ群B001の出力である認識情報D001及び自車挙動認識センサB002の出力である認識情報D002を入力とし、後段の機能で扱いやすいように認識情報D001を加工する機能である。加工の内容は、物標や道路区画線、標識などの位置情報の座標変換処理や走行支援装置B003の処理開始時刻への時刻同期処理、単位変換等である。例えば、座標変換処理では、外界認識センサの搭載位置を原点としたセンサ視点の座標系から自車の後輪車軸中心を原点とした車両座標系に変換する。また、時刻同期処理では、例えば、等速直線運動モデルに従い、外界認識センサ群B001が認識情報D001を生成した時刻と走行支援装置B003の処理開始時刻の時刻差と、認識情報D002の車体速度を乗算し、走行支援装置B003の処理開始時刻における認識情報D001の物標位置や道路の道路区画線位置を算出する。なお、処理開始時刻を処理終了時刻で代用してもよい。また、認識情報D002からの車体速度やヨーレート等も後段で扱いやすいように単位変換等を行う。以上より、処理結果D003、処理結果D005は、加工された物標の位置及び速度情報を含む物標情報そのものと、単位変換された車体速度やヨーレートを想定する。制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009が対象とする物標情報は、処理結果D010及びD011から受け取る。制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009が対象とする自車の挙動に関する処理結果D008、D009は、認識情報D002の車体速度やヨーレートを単位変換した車体速度やヨーレートを想定する。
{危険度算出部B005の機能説明}
　図1の危険度算出部B005は、処理結果D003を入力とし、少なくとも1つ以上の危険度スコア値を算出する機能である。想定する処理結果D003には、物標の位置や速度、向き、歩行者や車両といった種別等の情報を含む。物標の位置とは、自車の進行方向を縦方向とすると、物標との相対縦距離や横方向の相対横距離を指す。危険度スコア値の算出方法によっては、自車と物標との直線距離としてもよい。また、物標の速度も同様に物標との相対縦速度、相対横速度を指す。また、物標の向きは、自車の進行方向を基準に物標が何度傾いているかを表す。危険度スコア値の算出方法によっては、速度ベクトルで表現してもよい。危険度スコア値の算出例としては、物標情報D003に含まれる物標の走行状態(位置、速度、向き)に基づく方法が考えられる。例えば、物標と自車の位置関係に基づき自車から物標までの直線距離が短いほど危険度スコア値を高くする。また、物標が自車に近づく方向に相対速度が速いほど危険度スコア値を高くする。他にも、物標の相対縦位置を相対縦速度で除算したTTC(Time To Collision、以下TTC)を用いて危険度スコア値を算出してもよい。危険度スコア値の算出は、物標の走行状態に加え、自車の走行状態にも基づく方法であってもよい。例えば、物標の位置が自車の進行路に近いかどうかにより、危険度スコア値が高くなるように算出する。これら危険度スコア値の算出方法が危険度種別となる。なお、自車の進行路等の自車の走行状態を用いた危険度スコア値の算出方法の詳細は、実施例2の説明にて記載する。
{物標情報処理部B006の機能説明}
　図1の物標情報処理部B006の一実施例は、図3を用いて説明する。
　図3は、本発明の実施例1の走行支援装置B003の物標情報処理部B006の機能ブロック図である。なお、図3には上述の入力処理部B004、危険度算出部B005を併せて示している。
(図3構成説明)
　物標情報処理部B006は、処理結果D005に含まれる物標情報に対し、補正処理や加工処理、物標情報の追跡処理を担う機能である。追跡処理としては一般的に知られているカルマンフィルタが挙げられる。物標情報処理部B006は、予測更新部100、入力処理物標選択部101、アソシエーション部102、統合処理部103、統合更新部104、出力処理物標選択部105、統合物標情報記憶部106から構成される。物標情報処理部B006は、図3の処理を周期的に繰り返し実行し、各周期でどの時刻における情報を推定することを目的とするかが定められている。説明のため、時刻t1における情報を推定する実行がなされた後、時間Δt後の時刻である時刻t2における情報を推定することとする。
　物標情報処理部B006は、複数のセンサが同じ物標を検知している場合に、同じ物標であることを判断し、統合する機能を有する。なお、外界認識センサ群B001は、異なる原理から成る2つ以上のセンサを搭載するとよい。これは、センサがカメラセンサであれば、物標の幅やラップ率、車や歩行者といった種別まで判別でき、センサがミリ波レーダセンサであれば、物標の反射率が算出でき、センサ固有の情報を1つの物標情報として統合すると(換言すれば、センサ固有の情報を統合して物標出力結果として出力すると)、走行支援アプリケーションの制御対象とするかどうかの判断材料が増える。なお、ラップ率とは、自車幅とオフセットしている物標の長さを自車幅で除算した値であり、物標が自車幅に対してどれくらい覆われているかを示す指標である。
(図3データ説明)
　危険度算出部B005の出力である危険度情報201には、危険度種別及び危険度スコア値の情報を含む。
　入力処理部B004の出力である物標情報207には、物標の識別ID、相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度を含む。なお、物標種別、検知時刻、各情報の信頼度、誤差共分散などの情報を持っていてもよい。
　入力処理物標選択部101の出力である物標情報207Aは、危険度情報201に基づき物標情報207を絞り込んだ物標情報を持つ。
　予測更新部100の出力である予測物標情報200には、現在時刻をt2とすると時刻t1における統合物標情報記憶部106からの物標情報206Bに基づき、時刻t2の相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度を予測した複数の物標情報を含む。
　アソシエーション部102の出力であるアソシエーション情報201Aは、予測物標情報200と複数の物標情報207Aとが同じ物標であるかの情報を指す。例えば、予測物標情報200内に物標Aがある場合で、物標情報207Aに物標B,C,Dが存在する場合、物標Aと物標Bは同じ物標、物標Aと物標Cは別の物標、物標Aと物標Dは同じ物標、といった情報を管理する。また、予測物標情報200に含まれる物標数分のアソシエーション情報がアソシエーション情報201Aに含まれる。
　統合処理部103の出力である統合物標情報204は、統合例については後述するが、アソシエーション情報201Aに基づき、予測物標情報200に対応する複数の物標情報207Aを1つの物標情報として統合した物標情報を表す。なお、統合物標情報204に含まれる物標情報の相対縦位置、相対横位置、相対縦速度、相対横速度は、元の物標情報207Aとは必ずしも一致せず、複数センサの特徴を活かした統合値が算出される。なお、危険度情報201の内容によって統合方法を切り替えてもよい。
　統合更新部104の出力である統合更新物標情報205は、現在時刻をt2とすると、予測物標情報200と統合物標情報204のそれぞれの物標情報に基づいた時刻t2における最終的な物標情報を表す。
　危険度算出部B005の出力である危険度情報208は、統合更新物標情報205に基づき、再計算された危険度情報を指す。情報の内容は、危険度情報201と同様であり、危険度種別及び危険度スコア値の情報を含む。
　出力処理物標選択部105の出力である物標情報206Aは、統合更新物標情報205の物標情報を危険度情報208に基づき絞り込んだ物標情報を持つ。
　統合物標情報記憶部106の出力である物標情報206Bは、物標情報206Aを時刻t1の物標情報とすると、物標情報206Bは時刻t2の物標情報を表す。
(図3流れ説明)
　入力処理物標選択部101は、危険度算出部B005からの危険度情報201の危険度種別及び危険度スコア値に基づき、入力処理部B004からの時刻t2における物標情報207を絞り込んだ物標情報207Aを出力する機能である。絞り込みの方法については、図4のフローチャートを使い後述する。なお、絞り込む物標情報を削除するかどうかは限定しない。削除しない場合は、物標情報207に処理対象フラグを追加し、処理対象フラグにONをセットし、以降の処理の対象としないようにする。また、処理対象フラグがOFFである物標情報は、図1の制御対象物標決定部B008にそのまま渡して制御対象物標を決定するために活用してもよい。
　予測更新部100は、統合物標情報記憶部106からの時刻t1における統合物標情報206Bを入力とし、時刻t2における予測物標情報200を出力する機能である。予測の方法については、図7のフローチャートを使い後述する。
　アソシエーション部102は、物標情報207A、時刻t2における予測物標情報200を入力とし、時刻t2において、各予測物標情報がどの物標情報207Aと対応付くかを表すアソシエーション情報201Aを出力する機能である。アソシエーションの方法については、図5のフローチャートを使い後述する。なお、物標情報207Aの元となる情報である物標情報207は、図1の入力処理部B004において時刻t2に時刻同期しており、時刻t2における予測物標情報200と同じ時刻帯とする。ここで同じ時刻帯に同期していれば、物標情報207Aと予測物標情報200が同じ物標であれば、各物標の位置が近くなり、同じ物標情報であると判定できる。しかし、物標情報207Aの時刻と予測物標情報200の時刻が不一致の場合は、同じ物標であっても各物標の位置が遠くなる可能性があり、正しいアソシエーションができない。従って、図1の入力処理部B004において時刻t2に時刻同期する処理が必要となる。
　統合処理部103は、時刻t2におけるアソシエーション情報201A、物標情報207Aを入力とし、時刻t2における各予測物標情報について、対応付いている物標情報の相対縦位置、相対横位置及び相対縦速度、相対横速度から統合値を算出し、統合物標情報204として出力する機能である。統合方法の例としては、相対縦位置については対応付いている各物標情報の相対縦位置の平均や重みづけ平均等、用途に応じて変更してもよい。相対横位置についても同様である。また、相対縦速度についても対応付いている各物標情報の相対速度の平均や重みづけ平均等、用途に応じて変更してもよい。相対横速度についても同様である。また、各物標情報にセンサ固有の情報がある場合は、そのまま情報を引き継ぐ。例としては、カメラセンサの場合は、物体の種別が判定できるため、カメラで検知した物標情報とレーダで検知した物標情報を統合する場合は、物体の種別はカメラの情報を用いる等が挙げられる。統合の方法については、図6のフローチャートを使い後述する。
　統合更新部104は、統合物標情報204と、時刻t2における予測物標情報200を入力とし、時刻t2において各物標の状態を推定し、統合更新物標情報205として出力する機能である。更新の方法については、図8のフローチャートを使い後述する。
　危険度算出部B005は、統合更新部104からの統合更新物標情報205を入力とし、更新された相対縦位置、相対横位置や相対縦速度、相対横速度等に基づき、再度、危険度情報208を算出する。ここでは、危険度情報208に含まれる危険度スコア値を更新し、危険度種別は、危険度情報201の危険度種別を流用する。
　出力処理物標選択部105は、統合更新部104からの統合更新物標情報205と、危険度算出部B005からの危険度情報208に基づき、出力する物標情報を絞り込み、物標情報206Aとして出力する機能である。また、物標情報出力部B007で使用する情報として、図11で後述するインデックステーブルを出力する。絞り込みの方法については、図9のフローチャートを使い後述する。
　統合物標情報記憶部106は、出力処理物標選択部105からの物標情報206Aを記憶し、統合物標情報206Bとして予測更新部100へ出力する。
(図4～図9各部フローチャート説明)
(図4:入力処理物標選択部101の流れ説明)
　図4は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の入力処理物標選択部101のフローチャートである。本フローチャートは、危険度算出部B005の出力である危険度情報201に含まれる全ての危険度種別に対する繰り返し処理からなる。
　S401では、物標情報207の全ての物標情報の処理対象フラグにOFFをセットする。
　S402では、危険度情報201に含まれる全ての危険度種別から未処理の危険度種別を1つ抽出する。危険度情報201には、図11に示す物標情報の各配列インデックスに対応する危険度スコア値、及び危険度種別A,B,Cを含む。
　S403では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S407に進み、存在しない場合は、S438に進み処理を終了する。なお、未処理とは、S407の各危険度種別に対応するスコアソーティングテーブルが未生成であることを指す。
　S407では、抽出した危険度種別における危険度スコア値が高い順に物標情報をソーティングし、図11に示す例のようにスコアソーティングテーブルを生成する。
　次にS410で、スコアソーティングテーブルから危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報の処理対象フラグにONをセットする。ここでの規定数は、危険度種別毎に値を変えてもよい。また、処理対象フラグとは、物標情報にそれぞれ付与される情報であり、入力処理物標選択部101以降の処理で物標情報を処理対象とするかを表すフラグである。ONがセットされている場合は、対象の物標情報は、アソシエーション部102、統合処理部103で処理の対象とする。OFFがセットされている場合は、対象の物標情報は、アソシエーション部102、統合処理部103で処理の対象としない。以上のS402～S410を全ての危険度種別分、繰り返す。
(図5:アソシエーション部102の流れ説明)
　図5は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006のアソシエーション部102のフローチャートである。
　S502では、予測物標情報200から未処理の予測物標情報を抽出する。
　S504では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在した場合は、S508に進み、存在しない場合は、S538に進み処理を終了する。
　S508では、抽出した予測物標情報200と物標情報207Aが同じ物標情報であるかを判定するため、時刻t2においてアソシエーション対象候補となる物標情報207Aから全ての物標情報を抽出する。
　S510では、アソシエーション対象候補の物標情報207Aで未処理の物標情報が存在するかを判定し、存在する場合、S511に進み、存在しない場合、S502に戻る。
　S511では、物標情報に付与された処理対象フラグがONであるかを判定し、ONの場合は、S512に進み、OFFの場合は、S508に戻る。
　S512では、未処理の物標情報に対して、アソシエーション判定を行い、S508に戻る。アソシエーション判定では、予測物標情報200に含まれる1つの物標情報と物標情報207Aの抽出した物標の位置や速度等の値が近いかを判定し、アソシエーションするかを判定する。物標の位置の値が近いかどうかは、自車と物標との直線距離が閾値以内であるかを判定する。他にも相対縦位置、相対横位置の誤差共分散情報が得られるのであれば、マハラノビス距離を算出し、閾値以内であるかを判定してもよい。マハラノビス距離を用いる場合の閾値は、各物標の位置の真値に対する誤差が正規分布に従うと仮定した場合、互いの物標の位置が約99.7%の確率で各々の誤差範囲内に含まれるかで決めてもよい。速度であれば、速度ベクトルの大きさが閾値以内である、かつベクトルの向きが閾値以内であるかを判定する。他にも位置と同様に速度の誤差共分散情報が得られるのであれば、マハラノビス距離を算出し、相対縦位置、相対横位置と同じ閾値で判定してもよい。
(図6:統合処理部103の流れ説明)
　図6は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の統合処理部103のフローチャートである。
　S603では、アソシエーション情報201Aから未処理の予測物標情報200を抽出し、S606に進む。
　S606では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在する場合は、S609に進み、存在しない場合は、S624に進み処理を終了する。
　S609では、抽出した予測物標情報200に関連づいた複数の物標情報207Aを抽出する。
　S618では、抽出した複数の物標情報207A同士を統合処理する。そして、S603に戻る。物標情報207Aに含まれるどの予測物標情報200とも紐づかない物標情報については、物標情報207Aに含まれる物標情報同士で図5の通りアソシエーションの判断を実施し、図6で同様の方法で統合する。なお、統合方法については、統合処理部103で前述した通りである。
(図7:予測更新部100の流れ説明)
　図7は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の予測更新部100のフローチャートである。
　S653では、未処理の統合物標情報206Bを抽出し、S656に進む。
　S656では、未処理の物標情報が存在するかを判定し、存在する場合は、S659に進み、存在しない場合は、S662に進み処理を終了する。
　S659では、時刻t2での物標の状態を予測し、S653に戻る。ここでの物標の状態の予測は、物標の速度情報や自車のヨーレート等に基づき、等速直線運動または等速円運動等で物標の時刻t2での相対縦位置、相対横位置を推定する。
(図8:統合更新部104の流れ説明)
　図8は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の統合更新部104のフローチャートである。
　S703では、予測物標情報200から未処理の予測物標情報を1つ抽出し、S706に進む。
　S706では、未処理の予測物標情報が存在するかを判定し、存在する場合、S712に進み、存在しない場合、S718に進み処理を終了する。
　S712では、アソシエーション部102で求めた予測物標情報のアソシエーション対象である予測物標情報に紐づく統合物標情報204を取得し、S714に進む。
　S714では、統合物標情報204が存在するかを判定し、存在する場合は、S715に進み、存在しない場合は、S703に戻る。
　S715では、予測物標情報と統合物標情報204から統合更新物標情報205を生成し、S703に戻る。S715の統合更新物標情報205とは、予測物標情報200と統合物標情報204から最終的な物標の位置、速度を算出したものを指す。統合更新物標情報205の位置は、予測物標情報200の誤差共分散及び統合物標情報204の位置の平均や重みづけ平均等で算出する。また、速度も同様に算出する。ここでの重みは、予測した予測物標情報200における位置、速度を強く採用するか、統合物標情報204における位置、速度を強く採用するかに関係し、走行支援のシーンによって重みを切り替えてもよい。例えば、外界認識センサの検知領域の境界付近に位置する物標であれば、センサの誤差が大きく出やすいため、予測物標情報200における位置、速度を強く採用するように重みを設定することが考えられる。
(危険度算出部B005の危険度情報208算出説明)
　図3の統合更新部104の出力である統合更新物標情報205を危険度算出部B005で処理し、危険度情報208を算出する。
　危険度情報208の算出結果の一例を図11に示す。
　図11では、9つの要素を持つ物標配列となっており、それぞれ配列インデックス1～9を持つ。これは、物標配列から各配列インデックスを指定し、物標情報を取得できる構造であることを表す。この配列に対し、危険度情報208に含まれる危険度種別情報及び危険度スコア値が紐づく。図示例では、危険度種別がAとBとCの3種類存在し、危険度種別Aを例にすると、配列インデックス1に格納された物標情報から危険度種別Aの観点で算出した危険度スコア値5が設定されている。他にも配列インデックス2～9に格納された物標情報から算出した危険度スコア値4,10,1,3,6,8,9,2がそれぞれ設定されている。危険度スコア値は値が大きいほど危険度が高いことを表している。なお、危険度種別の個数は、走行支援装置B003に搭載する走行支援アプリケーションに応じて変えてもよい。
(図9:出力処理物標選択部105の流れ説明)
　図9は、本発明の実施例1の物標情報処理部B006の出力処理物標選択部105のフローチャートである。
　S754では、危険度算出部B005の出力である危険度情報208の全ての物標情報の採用対象フラグにOFFをセットする。
　S755では、複数の危険度種別から未処理の危険度種別を抽出する。
　S756では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S760に進み、存在しない場合は、S763に進む。
　S760では、対象の危険度種別における危険度スコア値が高い順に物標情報をソーティングし、スコアソーティングテーブルを作成する(図11に基づき後で説明)。
　S761では、スコアソーティングテーブルから危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報の採用対象フラグにONをセットする。採用対象フラグは、各物標情報に付与される情報を表しており、1つの物標情報には、危険度種別数分の採用対象フラグを持つ。
　S762では、危険度スコア値が高い順に規定数の物標情報に対応するインデックステーブルを作成し(図11に基づき後で説明)、S755に戻る。
　S763では、全ての危険度種別に対応する採用対象フラグが全てOFFの統合更新物標情報205は削除する。走行支援装置B003に搭載する走行支援アプリケーション次第では、S763では統合更新物標情報205を削除せずに、図1の制御対象物標決定部B008に出力してもよい。例えば、制御対象物標決定部B008において物標情報から自車との衝突位置を二次元マップ上に配置し、その二次元マップに基づいて走行制御における走行軌道を計画したい場合は、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に含まれる物標情報を危険度算出部B005の危険度情報D004a、D006に基づいて絞り込むことなく、そのまま二次元マップを求めるとよい。軌道計画とは、自車が周囲の物標に衝突することなく、自動で走行するための推奨走行軌跡を表す。危険度算出部B005の危険度情報D004a、D006に基づいて物標情報を絞り込んでしまうと、あるはずの衝突位置が二次元マップ上に表現できず、軌道計画を誤ってしまう恐れがある。S763の後、S788に進み処理を終了する。
　図11に出力処理物標選択部105で出力する情報の例を示す。
　図9のフローチャートのS760で生成するスコアソーティングテーブルとは、危険度種別の数と同数用意され、配列インデックスに対し、危険度スコア値が高い順に配列の先頭(図11では左)からソーティングされる。ソーティング時には、物標情報の配列インデックスをスコアソーティングテーブルの物標インデックスとして記憶するようにテーブルを作成する。そして、これらスコアソーティングテーブルから危険度種別A,B,C毎に予め決められた規定数M,N,Lにより、危険度スコア値が高い上位M,N,L個の物標インデックスを記憶するインデックステーブルを作成する。このように、図9のフローチャートのS762で生成するインデックステーブルとは、危険度種別毎に、物標情報(統合更新物標情報205の物標情報)を危険度スコア値に基づき(詳しくは、危険度スコア値が高い上位規定数個(危険度種別毎に予め設定可)に)絞り込んだ物標情報を持つテーブルである。
{物標情報出力部B007の機能説明}
　図1の物標情報出力部B007は、危険度算出部B005からの危険度情報D006と物標情報処理部B006からの物標情報D007に基づき、危険度情報D006に含まれる危険度種別に紐づく格納領域に物標情報D007を格納し、処理結果D010として出力する機能である。
(図10流れ説明)
　図10は、本発明の実施例1の走行支援装置B003の物標情報出力部B007のフローチャートである。
　S815では、複数の危険度種別から未処理の危険度種別を抽出する。
　S816では、未処理の危険度種別が存在するかを判定し、存在する場合は、S817に進み、存在しない場合は、S844に進み、処理を終了する。
　S817では、図11に示した危険度種別に対応するインデックステーブルを1つ選択する。
　S818では、繰り返し変数iに0を設定する。
　S819では、変数Iにiを設定する。
　S820では、選択したインデックステーブルのI番目の配列インデックスが存在するかを判定し、存在する場合は、S821に進み、存在しない場合は、S815に戻る。
　S821では、インデックステーブルのI番目の配列インデックスに対応する物標インデックスを取得する。
　S822では、取得した物標インデックスに対応する図11に示す物標情報の配列インデックスを取得し、取得した配列インデックスに対応する物標情報を格納領域にコピーする。
　S823では、繰り返し変数iに1を加算する。
　そして、S819に戻り処理を繰り返す。
{制御対象物標決定部B008の機能説明}
　図1の制御対象物標決定部B008は、図12あるいは後述する図16に示した格納領域に含む物標情報(つまり、複数の危険度種別に紐づく複数の格納領域内の物標情報)を入力とし、車両制御部B009で制御対象とする物標情報を決定する機能である。
　格納領域が複数の危険度種別に紐づくようにするのは、走行支援アプリケーションの内容に応じて、物標情報を取得する格納領域を切り替え可能とするためである。走行支援アプリケーションの内容によっては、優先とする危険度種別が異なることが予想され、もし誤った危険度種別で制御対象物標情報を決定してしまうと、本来優先すべき物標情報に対する処理が不足し、制御に不作動が生じる恐れがある。また、危険度種別が1種類しかない場合も同様に本来優先すべき物標情報に対する処理が不足し、制御に不作動が生じる恐れがある。そこで、1つの走行支援アプリケーションは、少なくとも1つ以上の危険度種別に紐づく格納領域から物標情報を取得することを想定し、適切な危険度種別を簡単に切り替え可能な構成としている。
　危険度種別が“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”、“(危険度種別D)自車とのラップ率が大きい順”を設定した場合、例えば、ACCにおいては、追従する対象が自車の進行路上であることが必要であるため、危険度種別Aに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、ACC中に自車の目の前に割り込む車両が存在することを考慮した制御をする場合は、追加で危険度種別Bに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、AEBにおいては、正面の車両を制御の対象とする場合は、危険度種別B及び危険度種別Dに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、正面以外から自車に接近する物標に対して制御することを対象にする場合は、追加で危険度種別Cに紐づく格納領域から物標情報を取得する。また、交差点右左折時の歩行者に対するAEBを実現するためには、自車の進行路も考慮し、危険度種別Aに紐づく格納領域から物標情報を取得する。以上のように、実現したい走行支援アプリケーションやシナリオに応じて、対象とする危険度種別を切り替え、必要最低限の物標情報を取得する。
　物標情報の取得ができれば、最終的な制御対象を決定するため、取得した物標情報に対し、走行支援アプリケーションの観点での評価値を算出する。評価値の算出条件としては、危険度種別には定義されていない走行支援アプリケーションで固有の条件を採用する。例えば、AEBであれば、取得した物標情報の相対縦位置÷相対縦速度によりTTCを算出する。次に予め設定された制御開始TTCの閾値を表すTTC_thに対し、算出したTTCがTTC_thを下回るかどうかを判断する。TTCがTTC_thを下回る物標情報を最終的な制御対象とする。同周期にTTCがTTC_thを下回る物標情報が複数存在する場合は、TTCが短い物標情報を最終的な制御対象とする。なお、横軸を相対速度、縦軸をTTCとする2次元マップを用意し、相対速度に応じて制御開始TTCの閾値を可変としてもよい。
{車両制御部B009の機能説明}
　車両制御部B009は、制御対象物標決定部B008で決定した最終的な制御対象に対し、具体的な制御量を算出する。制御量には、ブレーキ液圧指令値、エンジン駆動トルク指令値、操舵トルク指令値、ブレーキランプ点灯要求、加速度指令値等を含む。例えば、AEBであれば、TTCがTTC_thを最初に下回る物標に対し、物標との相対縦位置及び相対縦速度に基づき、自車が衝突せず停止するまでに必要な減速度を以下の数式(1)のように算出する。
　［数１］
　　　減速度＝(相対縦速度^2)/(2・相対縦位置)　　　…(1)
　車両制御部B009は、AEBの他に減速度を算出する走行支援アプリケーションが走行支援装置B003にあれば、減速度を調停し、ブレーキアクチュエータに減速度を送信する。減速度の調停の例としては、複数の走行支援アプリケーションの減速度から最も大きい減速度を選択する方法が挙げられる。調停の例は、制御量によって異なるため、本実施例では、限定しない。
　なお、図1に示す走行支援装置B003には、制御対象物標決定部B008及び車両制御部B009を含むが、B008、B009は別ECU(Electronic Control Unit)に配置してもよい。また、走行支援装置B003に複数マイコンが搭載される場合は、B008、B009は、B004～B007までの機能とは別マイコンに実装してもよい。
[効果の説明]
　以上で説明したように、本実施例の走行支援装置B003は、車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件(危険度種別)で危険度(危険度スコア値)を算出する危険度算出部B005と、前記複数の異なる条件(危険度種別)で算出した複数の危険度(危険度スコア値)に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部B007と、前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部B008と、前記制御対象物標決定部B008からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部B009と、を備える。
　また、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記物標の走行状態(前記物標情報の位置、速度、又は向きの少なくとも一つを含む)に基づく条件を含む。
　本実施例により、外界認識センサを追加した場合や、外界認識センサから得られる物標情報が増加し、走行支援装置B003の入力物標情報の数が増加した場合において、入力物標情報に基づき、危険度スコア値を算出し、危険度スコア値が高いものに処理を限定することで、走行支援装置B003における処理負荷の増加を抑える効果がある。
　また、複数の危険度種別に紐づく格納領域(図12)を出力とする物標情報出力部B007により、走行支援アプリケーションは複数の危険度種別で物標情報を選択することが可能となるため、物標情報を不足なく処理でき、制御の不作動を軽減できる効果がある。
　これにより、本実施例によれば、走行支援アプリケーションが必要とする物標情報を不足なく提供でき、かつ統合処理の物標数を削減できるため、統合処理の負荷低減が可能となり、ECUのコストアップを抑止する効果が得られる。
〈実施例2〉
　本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。
　本実施例では、危険度算出部B005で算出する危険度種別は、認識情報(物標情報)D001に加え、認識情報(自車情報)D002の自車の走行状態に基づいて決定する。例えば、図13に示すように自車F20の進行路F22に対し物標F21,F23,F24の距離が近いほど危険度スコア値を高くする。進行路F22は、認識情報D002の車体速度やヨーレートに基づき、自車F20の旋回半径を算出して推定する。物標F21,F23,F24と進行路F22との距離F25、F26は、物標の向きから延長線を伸ばし進行路F22と交わる交点を求め、物標の位置から交点までの距離とする。従って、図13の状況では、距離が短い物標F21の危険度スコア値が物標F24の危険度スコア値より高く設定される。なお、物標F23のように交点が求まらない物標については、危険度スコア値は最低値となる。危険度スコア値が最低値である物標については、図1の物標情報出力部B007の出力であるD010に含めなくてもよい。他にも進行路F22に近づく物標の速度が速いほど危険度スコア値を高く設定してもよい。
　また、認識情報(物標情報)D001に加え、認識情報(自車情報)D002からの自車の操作状態に基づいて危険度種別を設定する方法が考えらえる。ここでの認識情報(自車情報)D002には、自車が右左折する際のドライバによるウィンカー操作やアクセル操作、ブレーキ操作、操舵操作を含む。例えば、自車が左にウィンカーを出している場合は、ドライバが左に移動する意図があることを表すため、自車の左側の物標情報に対し、危険度スコア値を追加加算する。また、先行車が存在する場合にアクセル操作により加速している場合は、ドライバの追い越し意図がある可能性が高く、車線変更する車線側の物標情報に対し、危険度スコア値を追加加算する。
[効果の説明]
　以上で説明したように、本実施例2は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記車両(自車)の走行状態(進行路情報又は操作状態の少なくとも一つを含む)に基づく条件を含む。
　このように、本実施例2によれば、自車の走行状態や操作状態により危険度種別を設定することにより、自車の進行路の考慮であれば、交差点におけるAEB、ウィンカー操作であれば、車線変更支援など、より多くの走行支援アプリケーションに対しても物標情報を不足なく出力することができる。また、これら危険度種別を共通化することで、走行支援アプリケーションにおける処理負荷を軽減できるとともに、物標情報処理部B006で扱う物標数を限定できるため、処理負荷を低減できる効果がある。
〈実施例3〉
　本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。ただし、図14に示す通り、入力処理部B004からの出力である処理結果D014、物標情報出力部B007への入力である処理結果D014、D013、車両制御部B009からの出力である処理結果D013が追加となる。
　図14は、図1に基づき改良した本発明の実施例3の走行支援システムの構成図である。
[走行支援システムの入出力の接続関係]
　図14における各機能ブロックの入出力は、図1に加え、以下が異なる。
　入力処理部B004は、D001及びD002を入力とし、処理結果D014を物標情報出力部B007に出力する。
　物標情報出力部B007は、D006及びD007、D013、D014を入力とし、処理結果D010を制御対象物標決定部B008に出力する。
　車両制御部B009は、D009及びD011を入力とし、処理結果D013を物標情報出力部B007に出力する。
[走行支援装置B003内のデータ説明]
　入力処理部B004の出力である処理結果D014は、自車の走行状況を表す情報を含む。自車の走行状況とは、車体速度に基づき低速モードであるか高速モードであるかの判断結果を含む。例えば車体速度が10km/h未満であれば、低速モードとし、それ以上の速度であれば、高速モードとする。判断の閾値は、車種により切り替えるとよい。他にもギアポジションがRの場合は、後退モードとし、その判断結果に含んでもよい。他にも操舵角に基づき操舵を左にきっているか、右にきっているかの左旋回モード、右旋回モードを判断結果に含んでもよい。
　車両制御部B009の出力である処理結果D013は、各走行支援アプリケーションにおける危険度種別の出力指定情報を指す。出力指定とは、物標情報出力部B007からの出力である処理結果D010に制御機能としての各走行支援アプリケーションが指定した危険度種別を含むように指定することである。例えば、ACCであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”といった危険度種別を物標情報出力部B007に含むように指定する。AEBであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”といった危険度種別を指定する。
[機能説明]
　本実施例では、物標情報出力部B007がD013またはD014に基づき、図12に示した格納領域に格納する危険度種別を切り替えてD010として出力することを特徴とする。なお、D013やD014のどちらか一方を入力する構成であってもよい。
　まず、D013に関しては、走行支援アプリケーションの走行時のシーンにより対象とする物標の危険度の基準が変わる点に着目し、各走行支援アプリケーションから指定のない危険度種別はD010には格納せず、指定のある危険度種別を全て含むようにD010の格納領域に物標情報を格納する。例えば、走行支援アプリケーションからの危険度種別の指定が、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”の2つであれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別B)自車に近い順”の危険度スコア値が高い物標情報を格納領域に格納する。走行支援アプリケーションからの危険度の指定が“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別C)相対速度が速い順”の2つに変更となれば、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”及び“(危険度種別C)相対速度が速い順”の危険度スコア値が高い物標情報を格納領域に格納する。即ち、各走行支援アプリケーションからの指定が動的に変われば、物標情報出力部B007も動的に危険度種別を切り替え、その危険度種別に対応する物標情報を格納領域に格納する。走行時のシーンにより対象とする物標の危険度の基準が変わる例として、駐車支援アプリケーションが走行支援装置B003に搭載される場合、駐車を伴わない通常走行中は、物標情報は不要である。そのため、物標情報出力部B007は、駐車支援アプリケーションに必要な物標情報を出力する必要がないため、本実施例の切り替えにより、その他の走行支援アプリケーションを優先することができる。また、ACCであれば、高速で追従しているシーンであれば自車からより遠くに位置する物標を対象とする必要があるが、渋滞追従しているシーンでは自車から遠くに位置する物標より自車から近くに位置する物標を優先的に対象とする必要がある。そのため、物標情報の危険度の基準が変わるため、ACCがシーンを判定し、物標情報出力部B007に危険度種別を指定することで、物標情報出力部B007が出力するD010の情報を必要最低限にできる。
　D014に関しては、低速モード、高速モード、後退モード、左旋回モード、右旋回モード等の自車の走行状況に応じて格納領域に格納する物標情報を切り替える。例えば、“(危険度種別B)自車に近い順”の危険度種別がある場合、後退モードであれば、“自車後方に位置する物標であること”を追加条件とし、格納領域に格納する物標情報を選択する。
[効果の説明]
　以上で説明したように、本実施例3は、前記物標情報出力部B007は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件(危険度種別)を前記車両(自車)の走行状況、又は、前記車両(自車)の走行制御を行う制御機能からの指示に基づき切り替えできる。
　このように、本実施例3によれば、処理結果D013、D014による各走行支援アプリケーションからの危険度種別の指定を切り替えることで、必要最低限の格納領域を確保しておけばよく、走行支援装置B003内のメモリ使用量の増加を抑止できる。
〈実施例4〉
　本実施例では、危険度算出部B005の条件に物標情報及び道路状況に基づく条件を含むことを特徴とする。道路状況は、外界認識センサ群B001から判断する方法と、地図情報より判断する方法がある。
　道路状況を外界認識センサ群B001からの認識情報D001で判断する場合は、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。
　本実施例では、入力処理部B004では、外界認識センサ群B001からの認識情報D001に含まれる道路区画線情報を実施例1同様に座標変換及び時刻同期する。理由は、実施例1と同様である。認識情報D001に含まれる道路区画線情報から自車線の道路区画線情報を抽出し、危険度種別を道路区画線情報に基づき“(危険度種別E)物標が自車線内かつ自車に近い順”を追加で定義する。これにより、ACCでの先行車の追従に優先度の高い物標情報を物標情報処理部B006で処理できる。
　道路状況を地図情報より判断する場合は、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12に加え、図15に示す測位システムB011、地図ユニットB012、ナビゲーションB013、周辺情報処理部B014が追加となる。また、入力処理部B004からの出力である処理結果D016、周辺情報処理部B014からの出力である処理結果D017が追加となる。
　図15は、図1に基づき改良した本発明の実施例4の走行支援システムの構成図である。
[走行支援システムの入出力の接続関係]
　図15における各機能ブロックの入出力は、図1と以下が異なる。図1と同じ入出力については割愛する。
　測位システムB011は、測位結果D013を地図ユニットB012に出力する。また、測位結果D018を入力処理部B004に出力する。
　地図ユニットB012は、測位結果D013及びナビ情報D015を入力とし、地図情報D014を入力処理部B004に出力する。
　ナビゲーションB013は、ナビ情報D015を地図ユニットB012に出力する。
　入力処理部B004は、D001及びD002、D014、D018を入力とし、処理結果D016を周辺情報処理部B014に出力する。
　周辺情報処理部B014は、D016を入力とし、処理結果D017を危険度算出部B005に出力する。
　危険度算出部B005は、D003及びD004b、D017を入力とし、処理結果D006を物標情報出力部B007に出力する。また、処理結果D004aを物標情報処理部B006に出力する。
[走行支援装置B003の入出力データの説明]
　測位システムB011の出力である測位結果D013は、自車の地球上での位置を推定した結果を含む。一般的に位置は、緯度、経度で表される。測位結果D018も同様である。また、測位システムB011として用いられるものの一例として、GPS(Global Positioning System)が挙げられる。
　地図ユニットB012の出力である地図情報D014は、自車周辺の地図情報を含む。測位結果D013に含まれる自車の位置情報に基づき自車周辺の数km範囲内の地図情報を出力する。地図情報には、車線数、分岐・合流の位置、走行できない道路外の領域、速度標識の内容及び位置等が含まれる。速度標識の内容とは、10km/h制限や進入禁止等の運転者への指示の内容を指す。ここでの位置は、自車からの相対位置を想定する。即ち、地図ユニットB012では、測位結果D013の自車位置の緯度、経度を自車基準の相対位置に変換する。変換はヒュベニの式に基づく。また、ナビゲーションB013からのナビ情報D015に基づき、地図情報と対応させた経路情報を生成する。ここでの経路情報とは、車線単位での自車が走行すべき経路を指す。本実施例での経路情報は、走行すべき車線の中心点列を想定する。なお、車線単位の経路が得られない場合は、予め走行した位置を経路情報として用いてもよい。
　ナビゲーションB013の出力であるナビ情報D015は、予めドライバによって設定された目的地までの経路情報を含む。ナビゲーションB013として用いられるものの一例として、車載用のナビゲーション装置が挙げられる。また、ナビゲーション装置の代わりとしてスマートフォン等の車内持ち込み用のナビゲーション装置でもよい。
[走行支援装置B003内のデータ説明]
　入力処理部B004の出力である処理結果D016は、測位システムB011からの測位結果D013及び、地図ユニットB012から取得した自車周辺の地図情報、外界認識センサ群B001で検知した道路区画線情報や速度標識情報を含む。
　周辺情報処理部B014の出力である処理結果D017は、外界認識センサ群B001によって地図情報D014を補正した補正後地図情報となる。また、外界認識センサ群B001からの道路区画線情報や速度標識情報をそのまま含んでいてもよい。
[機能説明]
　周辺情報処理部B014では、認識情報D001と地図情報D014のマッチングを取り、自己位置を補正する。自己位置補正の方法としては、例えば、認識情報D001に含まれる速度標識の相対位置と、地図情報D014に含まれる速度標識の相対位置を比較し、差分が一定範囲内であれば、それぞれの情報の制限速度値が一致するかを判定する。一致していれば、認識情報D001と地図情報D014に含まれる速度標識が同じ速度標識であると判断し、認識情報D001と地図情報D014に含まれる速度標識の相対位置のズレを算出する。他にも地図情報D014に含まれる車線数と認識情報D001に含まれる道路区画線から推定した車線数を比較し、車線数が変化した位置に基づいて相対位置のズレを算出してもよい。算出された相対位置のズレに基づき地図情報D014に含まれる全ての位置情報をオフセット補正する。
　実施例2に記載の自車の進行路情報を処理結果D017に含まれる経路情報から判断してもよい。経路情報は、自車が走行すべき車線中心点列を表しており、上記オフセット補正により、車線中心点列の位置が補正され、位置精度が数十cm範囲内であることが望ましい。本実施例では、図13における進行路F22を経路情報の車線中心点に置き換える。実施例2における進行路情報は、操舵をきって初めて推定できるため、“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”の危険度種別で危険度スコア値が正しく算出できるまでに時間差がある。一方で、処理結果D017の経路情報は予め設定された目的地に基づくため、操舵をきる前に自車の進行路を推測できる。そのため、より早い段階で“(危険度種別A)自車の進行路に近い順”の危険度種別で危険度スコア値が算出できる。他にも危険度種別として処理結果D017の走行できない道路外の領域に基づき、“(危険度種別F)走行できる道路内に存在する自車に近い順”を設定することで、自車が走行できない領域に存在する物標に対して危険度スコア値を低く設定でき、物標情報処理部B006で扱う物標数の増加を抑止できる。
[効果の説明]
　以上で説明したように、本実施例4は、前記危険度算出部B005の複数の異なる条件に、前記物標及び道路状況(外界認識センサの認識情報又は地図情報の少なくとも一つに基づく)に基づく条件を含む。
　このように、本実施例4によれば、自車が走行する道路状況により危険度種別を設定することにより、より細かい条件で危険度スコア値が算出でき、より多くの走行支援アプリケーションに対しても物標情報を不足なく出力することができ、かつ物標情報処理部B006の処理負荷を低減できる。
　なお、車車間通信や路車間通信等によって、本実施例で利用する物標情報、道路状況、自車情報等を取得してもよい。
〈実施例5〉
　本実施例では、実施例1と同じく、図1の走行支援システムの構成、図2のフローチャート、図3の物標情報処理部B006、図4～12を採用する。但し、本実施例に記載する内容は、物標情報出力部B007における格納領域の確保の方法が実施例1と異なる。
　図16は、左図の格納領域が変更前、右図の格納領域が変更後を表す。本実施例では、物標情報出力部B007が、図16の左図の格納領域から右図の格納領域に変換する処理が追加となる。
　左図の格納領域は危険度種別として、上から“(危険度種別A)進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”に格納領域が並ぶ。格納領域は、図12の記載と同様に先頭(左)から順に優先度が高い。格納領域の最大数は“(危険度種別A)進行路に近い順”、“(危険度種別B)自車に近い順”、“(危険度種別C)相対速度が速い順”の順にN,M,Lとなっており、それぞれ最大数は異なっていてもよい。危険度種別が“(危険度種別A)進行路に近い順”においては、優先度が高い物標情報がA,B,Cという順序で並んでいる。危険度種別が“(危険度種別C)相対速度が速い順”においては、優先度が高い物標情報がA,Gという順序で並んでいる。このように、危険度種別によっては、危険度種別が異なっていても同じ物標情報が重複して格納される場合がある。
　図16の例では、複数の格納領域に物標Aが重複している。この場合、物標情報を参照する側で同じ物標情報を排除する処理が必要となるため、参照側における使い勝手が悪い。そのため、使い勝手を損なわないため、図16の右図のように格納領域に“共通領域”を設けるとよい。共通領域には、図16の例のように物標Aが全ての格納領域で重複しているため、図16の右図の共通領域の格納領域にまとめて格納する方式である。共通領域に格納される物標は、各物標情報に危険度種別を付与して出力することで、どの危険度種別に該当したかを参照側で判断できる。例えば、物標毎に危険度種別を3つ持つようにし、共通領域に格納されている物標情報がどの危険度種別であったかを判断できるようにする。また、共通領域に格納することで、もともとの各危険度種別の物標情報の優先度が判別できなくなる。そのため、各危険度種別における物標情報の優先度の順序が判断できるように、どの危険度種別において、優先度が何番であるかの付加情報も物標情報に付与するとよい。
　本実施例の物標情報出力部B007の追加処理としては、図11に示すように異なる危険度種別のインデックステーブルの中に同じ物標インデックスがあるかどうかを判別し、同じ物標インデックスであれば、図16に示すような共通領域に物標情報を移すことで対応できる。
[効果の説明]
　以上で説明したように、本実施例5は、前記物標情報出力部B007は、前記物標情報出力部B007の前記複数の格納領域に重複する物標情報がある場合は、前記重複する物標情報を共通の格納領域(共通領域)に出力する。
　また、前記共通の格納領域に出力する物標情報毎に、所定数の条件情報、又は各条件における物標情報の優先度情報の少なくとも一つを付与する。
　このように、本実施例5によれば、物標情報出力部B007から出力される格納領域に同じ物標情報が重複して格納される場合がないため、参照側の参照条件が単純化され、修正時の工数が削減できる効果がある。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
B001：外界認識センサ群
B002：自車挙動認識センサ
B003：走行支援装置
B004：入力処理部
B005：危険度算出部
B006：物標情報処理部
B007：物標情報出力部
B008：制御対象物標決定部
B009：車両制御部
B010：アクチュエータ群
B011：測位システム
B012：地図ユニット
B013：ナビゲーション
B014：周辺情報処理部
100：予測更新部
101：入力処理物標選択部
102：アソシエーション部
103：統合処理部
104：統合更新部
105：出力処理物標選択部
106：統合物標情報記憶部

Claims (15)

  1. 　車両周辺の物標に関する物標情報に基づき複数の異なる条件で危険度を算出する危険度算出部と、
    　前記複数の異なる条件で算出した複数の危険度に紐づく格納領域に前記物標情報を出力する物標情報出力部と、
    　前記複数の危険度に紐づく複数の格納領域内の前記物標情報に基づき制御対象とする物標情報を決定する制御対象物標決定部と、
    　前記制御対象物標決定部からの物標情報に基づき前記車両を制御する車両制御部と、を備える走行支援装置。
  2. 　前記物標情報出力部で出力する前記物標情報は、条件毎に、前記物標情報を前記危険度が高い上位規定数個に絞り込んだ物標情報から構成されることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  3. 　前記物標情報出力部で出力する前記物標情報の前記規定数は、条件毎に予め設定可能であることを特徴とする請求項２に記載の走行支援装置。
  4. 　前記物標情報出力部で出力する前記物標情報は、同じ物標を複数のセンサで検知し、前記複数のセンサで検知した物標を統合する物標出力結果を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  5. 　前記複数のセンサには原理の異なるセンサを含むことを特徴とする請求項４に記載の走行支援装置。
  6. 　前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記物標の走行状態に基づく条件を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  7. 　前記物標の走行状態に、前記物標情報の位置、速度、又は向きの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項６に記載の走行支援装置。
  8. 　前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記車両の走行状態に基づく条件を含むことを特徴とする請求項６に記載の走行支援装置。
  9. 　前記車両の走行状態に、前記車両の進行路情報又は操作状態の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項８に記載の走行支援装置。
  10. 　前記物標情報出力部は、前記危険度算出部の複数の異なる条件を前記車両の走行状況に基づき切り替えできることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  11. 　前記物標情報出力部は、前記危険度算出部の複数の異なる条件を前記車両の走行制御を行う制御機能からの指示に基づき切り替えできることを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  12. 　前記危険度算出部の複数の異なる条件に、前記物標及び道路状況に基づく条件を含むことを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  13. 　前記道路状況は、外界認識センサの認識情報又は地図情報の少なくとも一つに基づくことを特徴とする請求項１２に記載の走行支援装置。
  14. 　前記物標情報出力部は、前記物標情報出力部の前記複数の格納領域に重複する物標情報がある場合は、前記重複する物標情報を共通の格納領域に出力することを特徴とする請求項１に記載の走行支援装置。
  15. 　前記共通の格納領域に出力する物標情報毎に、所定数の条件情報、又は各条件における物標情報の優先度情報の少なくとも一つを付与することを特徴とする請求項１４に記載の走行支援装置。
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