WO2024018682A1 - 車両制御装置 - Google Patents
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- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
Definitions
- the present invention relates to a vehicle control device.
- Conventional vehicle control devices use the detection results of objects in front of the host vehicle to determine the possibility of a collision between the object and the host vehicle, and determine if there is a high possibility of a collision between the object in front of the host vehicle and the host vehicle.
- a vehicle control device that, if determined, performs collision avoidance control to avoid a collision with this object.
- the detection area changes as the vehicle's orientation changes, and if an object located in the blind spot enters the detection area, at the time the object is detected.
- the self-vehicle A technology for making the activation timing of the collision avoidance control earlier than when it is determined that the vehicle has not passed the object and when it is determined that the vehicle will not turn right or left after it has been determined that the vehicle has passed the object. has been proposed (see Patent Document 1).
- an object is detected by an external world recognition sensor such as a camera sensor attached to the vehicle, and tracking is performed for a certain period of time to determine and specify whether the object is to be avoided. Then, the flow of performing avoidance control on the avoidance target is followed.
- an external world recognition sensor such as a camera sensor attached to the vehicle
- tracking is performed for a certain period of time to determine and specify whether the object is to be avoided. Then, the flow of performing avoidance control on the avoidance target is followed.
- a certain period of tracking processing time is required to prevent misrecognition.
- avoidance control for an object coming from a cross direction
- avoidance control for an object coming from behind since the position where avoidance control is started is far from the host vehicle, it is easy to secure control margin time for avoidance.
- avoidance control for an object coming from behind the position at which avoidance control is started is close to the host vehicle, so it is difficult to secure control margin time for avoidance.
- the own vehicle since the own vehicle also moves, it is more difficult to secure sufficient control time for avoidance control against objects coming from behind. In this way, whether or not avoidance control can be performed in time depends on the direction in which the object approaches the own vehicle (see FIG. 1).
- the collision avoidance control proposed in the method of Patent Document 1 is to respond to an object located in a blind spot by determining it as an object to be avoided and then advancing the activation timing based on additional conditions. It does not take into account the time it takes to make a decision. Therefore, even if Patent Document 1 is applied, if a fast moving object such as a bicycle is coming from behind, it will take time to determine it as an object to be avoided, so even if the activation timing is advanced, a collision may occur. There is a high possibility that it cannot be avoided.
- the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a vehicle control device that can secure a control margin necessary for avoidance control and perform collision avoidance control.
- a vehicle control device includes: an external world recognition section that acquires external world information at least in front of the own vehicle; a control section that controls the own vehicle based on the external world information acquired by the external world recognition section; a storage unit that stores detection information of the moving body acquired by the external world recognition unit when the vehicle overtakes the mobile body, and the external world recognition unit is configured to: The past detection information of the moving body stored in the storage unit is read, the possibility of a collision between the own vehicle and the moving body is determined, and based on the collision possibility, the own vehicle is stopped when changing the course of the own vehicle.
- a moving object that is likely to collide with a vehicle is set as predictive recognition information
- detection information of a moving object detected by the external world recognition unit when the host vehicle changes course is set as predictive recognition information of the mobile object that is included in the predictive recognition information. It is characterized by determining whether or not it is the same as past detection information.
- FIG. 2 is a schematic diagram of the problem used to explain the problem to be solved by the present invention.
- 1 is a schematic diagram of an embodiment of the invention.
- 1 is a schematic block diagram of a vehicle control device in an embodiment of the present invention.
- 1 is an overall flowchart in an embodiment of the present invention.
- 5 is a flowchart regarding collision possibility determination in an embodiment of the present invention.
- 5 is a flowchart regarding prediction area setting in an embodiment of the present invention.
- 5 is a flowchart regarding shortening of tracking processing using predictive recognition information in an embodiment of the present invention.
- 1 is a flowchart regarding right/left turn determination in an embodiment of the present invention.
- FIG. 1 shows a situation in which a vehicle makes a left turn at an intersection, in which a host vehicle 50 with an avoidance control function runs on a general road 55 having an intersection, a sensor detection area 51 used for the avoidance control function, and a sensor detection area 51 that performs avoidance control.
- avoidance control is performed for both a bicycle 52 coming from across the intersection and a bicycle 53 coming from behind.
- the avoidance control function prevents a collision by actually performing avoidance control after an obstacle is detected in the sensor detection area 51 and identified as an object to be avoided.
- the avoidance control is actually started after the bicycle 52 enters the sensor detection area 51 and is specified as an avoidance target after a period 54, but the avoidance control is actually started at the position where the avoidance control is started. Since it is far from the own vehicle 50, it is possible to secure control margin time for avoidance.
- avoidance control is actually started after the bicycle 53 enters the sensor detection area 51 and is identified as an avoidance target after a period 54; Since the location where the vehicle is located is close to the host vehicle 50, it is not possible to secure sufficient control time for avoidance. In reality, since the own vehicle 50 side also moves, it is more difficult to secure control margin time for avoidance control for obstacles coming from behind.
- Patent Document 1 the period 54 to be specified as an object to be avoided is not specified, so it cannot be handled in cases such as a bicycle 53 coming from behind. is difficult.
- avoidance control should simply be started at the stage of entering the sensor detection area 51 is difficult from the perspective of preventing malfunctions, and it is difficult to simply shorten the period 54 during which a detected object is specified as an object to be avoided. It's not realistic.
- the own vehicle when passing a moving object such as a bicycle while driving before an intersection, by storing recognition information of the moving object, the own vehicle can make a left turn at the intersection; (2) As a result of determining the possibility of collision, it is determined that there is a high possibility of a collision by reading recognition information stored in the past at the time of prediction and determining the possibility of a collision between the own vehicle and a moving object stored in the past. Using the information about the moving object, the detection timing and detection area in which the moving object is predicted to be detected within the sensor detection range of the own vehicle when the own vehicle makes a left turn are calculated as predictive recognition information.
- the vehicle control device 100 (FIG. 3) of this embodiment is mounted on the own vehicle 3, and performs collision avoidance control to avoid a collision between the own vehicle and an object in front of the own vehicle.
- This embodiment assumes that the collision avoidance control is performed on a general road 1 including a traffic light 2 and an intersection.
- FIG. 2 is a conceptual diagram when the own vehicle 3 performs collision avoidance control for a two-wheeled vehicle 6 traveling from behind when turning left at an intersection, and shows the operation flow of this embodiment in Step. 1. Step. 2. Step. The operation will be explained in three parts.
- Step. 1 a vehicle 3 and a motorcycle 6 are traveling on a general road 1.
- the speed, relative position to the own vehicle, detection time, etc. are acquired as recognition information of the two-wheeled vehicle 6, and the two-wheeled vehicle 6 passes the two-wheeled vehicle 6.
- it is out of the sensor detection area 4 it is stored in the storage unit 5 as reusable information.
- Step. 2 the travel route of the own vehicle 3 is acquired from map information such as a navigation system, and it is determined whether there is a possibility that the own vehicle 3 will pass through an intersection.
- map information such as a navigation system
- the recognition information of the two-wheeled vehicle 6 stored in the storage unit 5 is read out, and from the read past recognition information, a collision between the two-wheeled vehicle 6 and the own vehicle 3 at the intersection when turning left is detected.
- the time required for the two-wheeled vehicle 6 to reach the intersection is calculated, assuming that the two-wheeled vehicle 6 moves in a straight line at a constant velocity from the time of detection.
- the calculated arrival times of the own vehicle 3 and the two-wheeled vehicle 6 at the intersection are compared, and the possibility that the two-wheeled vehicle 6 will come from behind at the timing when the own vehicle 3 turns left at the intersection is determined as a collision possibility. If it is determined that there is a high possibility of a collision, the recognition information (past recognition information) stored in the storage unit 5 as predictive recognition information is identified as an obstacle that is likely to be re-detected when turning left at the intersection.
- the recognition information of the moving object is stored, and when the vehicle is predicted to turn left at the intersection, the previously stored recognition information is read out and the vehicle is It becomes possible to judge the possibility of a collision between the vehicle and a moving object stored in the past.
- the remaining two actions are: (2) As a result of determining the possibility of collision, the information on the moving object identified as having a high collision probability is used to control the vehicle's own vehicle when making a left turn. A detection timing and a detection area where the moving body is predicted to be detected in the sensor detection range are calculated as predictive recognition information, and an area where the moving body is predicted to be detected in the sensor detection area at least in front of the host vehicle. (3) When the own vehicle turns left at an intersection, if an object is detected at the predicted detection timing or in the detection area, it is determined that the previously memorized moving object has been redetected, and avoidance control is performed. Regarding the operation of securing the control margin necessary for avoidance control by shortening the period for identifying the avoidance target to be executed, Step. This will be explained using 3.
- Step. 3 is a situation in which a two-wheeled vehicle 6 approaches from behind at the timing when the host vehicle 3 actually turns left at an intersection. It is determined that the own vehicle 3 will turn left at the intersection based on the control information of the direction indicator and the like. Step 1 is triggered by the vehicle 3 turning left at the intersection. It is determined whether the predicted recognition information calculated in step 2 exists. If predictive recognition information exists, the obstacle detection timing (also referred to as predicted detection timing) and the detection area (also referred to as predicted detection area) at the time of turning left at an intersection are predicted from the predictive recognition information, and the image 7 generated by the image processing unit is A prediction area 8 corresponding to the predicted detection area is set.
- the obstacle detection timing also referred to as predicted detection timing
- the detection area also referred to as predicted detection area
- the information on the moving object identified as having a high possibility of collision is used to determine the detection timing and detection when the moving object is predicted to be detected within the sensor detection range of the own vehicle when the own vehicle makes a left turn.
- the area can be calculated as predictive recognition information, and an area where the moving body is predicted to be detected can be set in the sensor detection area at least in front of the host vehicle.
- the time needed to detect an object, recognize the object for a certain period of time, and identify it as an object to avoid, which is difficult to simply shorten is achieved by using predictive recognition information. By adding it, it can be shortened. By shortening this time, the timing for starting avoidance control can be brought forward, so it is possible to secure control margin time for avoiding obstacles.
- FIG. 3 shows a configuration diagram of a vehicle control device in an embodiment of the present invention.
- the vehicle control device 100 of this embodiment includes an external world recognition unit 101 that performs obstacle recognition and traffic light recognition, a control unit 102 that actually instructs avoidance control, and a storage unit 106 that stores (saves) recognition information by the external world recognition unit 101.
- This is a vehicle control device that implements collision avoidance control.
- the external world recognition unit 101 acquires external world information in front of the own vehicle, and includes an image processing unit 103 for generating images used in recognition processing, detection of vehicles and lanes, and time-series tracking of detection targets. ), etc., and a recognition unit 104 that determines and predicts the possibility of a collision when the own vehicle turns left at an intersection based on past recognition information stored in a storage unit 106 that stores information recognized by the recognition unit 104. It has an obstacle prediction recognition unit 105 that generates recognition information.
- the obstacle prediction/recognition unit 105 uses an MPU or a positioning satellite that has high-precision map information such as data on road structures such as intersection width information, intersection stop line positions, and number of lanes, and information on three-dimensional objects on the road such as road signs and traffic light positions.
- the map information 129 is acquired from GNSS (GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM), etc., which acquires the position information of the own vehicle via the an intersection arrival time calculation unit 115 that calculates the intersection arrival time when the obstacle travels to the intersection in a uniform straight line motion and the intersection arrival time when the host vehicle reaches the intersection from the obstacle information (past recognition information) , a collision possibility determination unit 116 that calculates predictive recognition information by determining the possibility of collision from a comparison between the intersection arrival time of the vehicle and the obstacle calculated by the intersection arrival time calculation unit 115; Prediction reliability that adds reliability to the predictive recognition information calculated by , based on external factors that reduce detection accuracy such as the elapsed time since the obstacle was detected and the weather conditions when it was detected.
- GNSS GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM
- the reliability set by the prediction reliability setting unit 117 is based on an obstacle detected by the prediction area detection determination unit 112 (when the own vehicle turns left at an intersection), which will be described later, and is stored in the storage unit 106. It is used to determine the possibility of an obstacle detected in the past (determining the consistency or identity of obstacle detection information and past detection information).
- the recognition unit 104 includes a moving object detection unit 111 that identifies moving objects such as motorcycles traveling on general roads, a prediction area detection determination unit 112, and a tracking processing unit 113.
- the predicted area detection/judgment unit 112 receives the predictive recognition information from the obstacle predictive recognition unit 105 and selects an area (predicted area) in which the obstacle included in the predictive recognition information is predicted to be detected in the image captured by the imaging unit 126. is calculated, and the prediction area information is passed to the prediction area setting unit 110 of the image processing unit 103.
- the prediction area setting unit 110 sets a prediction area for the image captured by the imaging unit 126 (more specifically, for at least a part of the image) (see FIG. 2).
- the prediction area detection determination unit 112 determines whether or not it is detected in the predicted area.
- the predicted area detection determination unit 112 determines whether the detected obstacle has been detected in the past based on the conditions of whether or not a moving object is detected in the predicted area and the conditions of whether or not the time when the moving object was detected is the predicted time. The possibility that the object is an obstacle is determined, and the information is passed to the tracking processing unit 113.
- the predicted area detection/judgment unit 112 judges whether the detection information of the detected moving body is the same as the past detection information of the moving body based on the predicted detection timing and the predicted detection area, and performs the tracking process. Hand it over to Department 113.
- the tracking processing unit 113 normally performs vehicle and lane detection, time-series tracking of a detection target, etc., but in the case of collision avoidance control in this embodiment, in order to identify it as an avoidance target to be subjected to avoidance control. First, it is necessary to perform tracking processing for a certain period of time after detecting an obstacle for the first time, and to determine whether or not the obstacle is likely to collide with the obstacle.
- the tracking processing unit 113 of this embodiment is configured to perform processing when predictive recognition information indicating that the detected obstacle is likely to be an obstacle detected in the past is passed (in other words, when the detected obstacle is (If it is determined that the detection information of the moving object and the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information are the same), the detection This makes it possible to shorten the tracking processing time for specifying obstacles as objects to be avoided. This makes it possible to shorten the period for identifying an object to be avoided for which collision avoidance control is to be performed.
- the control unit 102 controls the own vehicle based on the external world information acquired by the external world recognition unit 101, and includes a right/left turn determination unit 120, a collision risk calculation unit 121, a route planning unit 122, and a control instruction unit 123.
- the left/right turn determination unit 120 determines whether the own vehicle is in a right/left turn state based on information from the yaw rate sensor 125, steering angle sensor 127, and direction indicator 130.
- the collision risk calculation unit 121 calculates the time to collision (TTC) for the obstacle that has a high possibility of collision as determined by the external world recognition unit 101 (in other words, is identified as an object to be avoided in avoidance control). Determines the risk of collision and determines whether or not to execute avoidance control.
- the route planning unit 122 calculates a travel route for collision avoidance.
- the control instruction unit 123 calculates a control value for collision avoidance control and instructs the braking force/driving force control ECU 124.
- the braking force/driving force control ECU 124 issues appropriate control instructions to each actuator of the vehicle according to the control instruction value from the control instruction section 123.
- the warning instruction unit 128 uses the information from the collision risk calculation unit 121 to issue a warning to the driver that the danger of a collision is approaching, or to display to the driver that avoidance control is in progress during collision avoidance control. It plays the role of giving notice by sound blowing. Further, the above configurations are connected to each other by a communication network 131.
- the external world recognition unit 101 is an imaging unit (camera sensor) that is mounted in front of the vehicle and captures an image of at least the area in front of the own vehicle as a means for acquiring external world information at least in front of the own vehicle.
- imaging unit camera sensor
- radar sensor a combination of other sensors.
- the external world recognition unit 101 and the control unit 102 operate independently in this embodiment, a configuration in which the external world recognition unit 101 and the control unit 102 are integrated is also applicable.
- the obstacle prediction recognition unit 105 acquires detection information from the storage unit 106 when determining the possibility of collision, but in order to reduce the data calculation load, it acquires detection information from the width information of the detected obstacle included in the detection information.
- the data to be acquired may be limited by filtering whether the vehicle is a two-wheeled vehicle or not.
- the storage unit 106 may be shared with the normal storage unit used in the external world recognition unit 101, or may be independently arranged as a storage unit dedicated to this embodiment.
- the number of prediction regions set by the prediction region setting unit 110 is not limited to one, but may be set in multiple numbers. At this time, the method for setting the prediction area may be changed depending on the reliability included in the prediction recognition information.
- the prediction area set by the prediction area setting unit 110 is configured to delete the setting information from the storage unit 106 if the setting information is not detected even after the predicted detection time based on the detection timing included in the prediction recognition information. I can do it. In other words, if the moving object included in the predictive recognition information is not detected even after the detection timing predicted in the prediction area set by the prediction area setting unit 110, the predictive recognition information is deleted from the storage unit 106. I can do it.
- the collision possibility determining unit 116 determines the possibility of a collision
- a method of simply determining the collision possibility by comparing the arrival times of the own vehicle 3 and the two-wheeled vehicle 6 at the intersection is explained.
- methods for improving the accuracy of determining the possibility of collision such as predicting the future route of the two-wheeled vehicle 6 and determining the possibility of collision, are not limited to this embodiment.
- the time it takes for the own vehicle 3 to reach the intersection varies depending on the driver's control, from when the collision possibility determination unit 116 determines the possibility of collision until the vehicle 3 reaches the intersection. It may be performed at any time (cycle time) until the intersection is reached.
- the left/right turn determining unit 120 may determine whether to turn right or left by acquiring the steering angle control value.
- the intersection distance calculation unit 114 calculates the intersection distance from the information in the map information 129, but it may also be calculated from the recognition result of a sensor (such as a camera sensor) attached to the own vehicle. , may be calculated based on road-to-vehicle communication information received from a roadside communication device. In other words, as a trigger for calculating the intersection distance and reading out the obstacle information (past detection information) from the storage unit 106, the vehicle's travel route is calculated from the map information 129, and it is determined that there is a high possibility of turning left or right at the intersection.
- the past detection information may be read out by the external world recognition unit 101, or the past detection information may be read out by determining that there is a high possibility of turning left or right at the intersection based on the intersection recognition result by the external world recognition unit 101.
- the past detection information may be read by determining that there is a high possibility of turning left or right at the intersection using the intersection information obtained.
- Figure 4 When passing a moving object such as a bicycle while driving before an intersection, the own vehicle makes a left turn at the intersection by storing the recognition information of the moving object.
- Figure 5 shows the operation of reading previously stored recognition information when a collision is predicted and determining the possibility of a collision between the own vehicle and a previously stored moving object.
- a collision is Using information on moving objects that have been identified as having a high possibility of being detected, predicts and recognizes the detection timing and detection area in which the moving object is predicted to be detected within the sensor detection range of the own vehicle when making a left turn.
- Step. From Step 1. 3 is Step.3 in FIG. From Step 1. It corresponds to 3.
- the external world recognition unit 101 attached to the own vehicle acquires external world information in front of the own vehicle (S300). It is determined whether a two-wheeled vehicle is included in the acquired external world information (S301), and if No, the process returns to S300, and if Yes, the process proceeds to S302.
- the detection information and detection time of the two-wheeled vehicle recognized by the recognition unit 104 are stored in the storage unit 106 (S302).
- the obstacle prediction recognition unit 105 acquires travel plan information of the own vehicle from the map information 129, position information of the own vehicle, etc. (S303). The obstacle prediction recognition unit 105 determines the possibility of collision when the own vehicle turns right or left based on the moving object information among the obstacle information (past recognition information) stored in the storage unit 106, and determines whether the collision possibility is high. Obstacles determined as such are extracted (S304).
- the right/left turn determination unit 120 determines whether the own vehicle will turn left or right (S305), and if No, the process returns to S300, and if Yes, the process proceeds to S306. Identify moving objects that are likely to collide with your vehicle when turning left or right, and determine the predicted detection timing (predicted detection timing) and detection area (predicted detection area) when the vehicle is detected in the detection area of your vehicle when turning left or right. ) is acquired as predictive recognition information (S306). It is determined whether an obstacle is detected in the detection area of the own vehicle (S307). If No, the process returns to S306, and if Yes, the process proceeds to S308.
- the actual detection timing and detection area detected in S307 are compared with the predicted recognition information, and it is determined that the obstacle actually detected in S307 is the same as the obstacle specified by the predicted recognition information.
- the possibility that this is the case is determined (S308). In other words, when the own vehicle makes a right or left turn, it is determined whether the detection information of the moving object actually detected in S307 is the same as the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information. If it is determined that the possibility is high, the process advances to S309, and if it is determined that the possibility is low, the process advances to S310.
- the recognition information stored in the past can be used when the vehicle is predicted to turn left at the intersection.
- the operation of reading out previously stored recognition information and determining the possibility of a collision between the own vehicle and a previously stored moving object among the operations of reading out and determining the possibility of a collision between the own vehicle and a previously stored moving object. This will be explained using FIG. 5.
- the obstacle prediction recognition unit 105 acquires travel plan information of the own vehicle from the map information 129, position information of the own vehicle, etc. (S400). The obstacle prediction recognition unit 105 determines whether the own vehicle is scheduled to pass through an intersection based on the map information 129, the position information of the own vehicle, etc. (S401). If No, the process returns to S400, and if Yes, the process proceeds to S402. Mobile object information is read out of the past recognition information stored in the storage unit 106 (S402). The prediction reliability setting unit 117 calculates and adds reliability to the moving object information read from the storage unit 106 based on the time when the moving object was detected, the detection accuracy, etc. (S403).
- the intersection distance calculation unit 114 calculates the distance to the intersection from the current location of the host vehicle and the information in the map information 129 (S404).
- the intersection arrival time calculation unit 115 calculates the predicted intersection arrival time when the own vehicle reaches the intersection and turns left or right from the intersection distance information calculated in S404 (S405).
- the collision possibility determination unit 116 calculates the intersection turning time (intersection arrival time) for each of the moving object information read in S402, and calculates the collision possibility for each moving object information when the host vehicle turns left or right. A determination is made for each piece of body information (S406).
- the prediction reliability setting unit 117 evaluates and sets reliability for the determined collision possibility (S407).
- moving object information with a high possibility of colliding with the host vehicle when turning left or right at an intersection is identified, and is passed to the recognition unit 104 as predictive recognition information (S408 ).
- the moving object is detected within the sensor detection range of the own vehicle when the own vehicle makes a left turn, using information on the moving object identified as having a high possibility of collision.
- the operation of calculating the predicted detection timing and detection area as predicted recognition information and setting the area where the moving body is predicted to be detected in at least the sensor detection area in front of the host vehicle is described using FIG. explain.
- the right/left turn determination unit 120 detects that the own vehicle is making a right/left turn (S500). If No, the process returns to S500, and if Yes, the process proceeds to S501.
- the recognition unit 104 determines whether the predictive recognition information described in FIG. 5 (determined by the collision possibility determination unit 116) has been received from the obstacle predictive recognition unit 105 (S501). If No, the process ends, and if Yes, the process advances to S502.
- the recognition unit 104 calculates and predicts the timing at which the own vehicle will collide with a moving object that is included in the received predictive recognition information and is likely to collide with a moving object when the own vehicle turns right or left (S502).
- the recognition unit 104 calculates a sensor detection area where detection is predicted to occur when the vehicle makes a right or left turn from the relative position information of the moving body with respect to the vehicle included in the predicted recognition information (S503).
- the prediction area setting unit 110 of the image processing unit 103 sets a prediction area (see FIG. 2) in (at least a part of) the sensor detection area at least in front of the own vehicle based on the calculated collision timing and prediction recognition information including sensor detection area information. ) is set as the sensor detection area (S504).
- the right/left turn determination unit 120 determines whether the own vehicle is under right/left turn control (S600). If No, the process ends, and if Yes, the process advances to S601.
- the recognition unit 104 determines whether a moving object is detected at least in the sensor detection area in front of the host vehicle (S601). If No, the process returns to S600, and if Yes, the process proceeds to S602.
- the predicted area detection determination unit 112 of the recognition unit 104 compares the collision timing included in the predicted recognition information calculated in the operation of FIG. 6 for the moving object detected in S601 with the timing at which the moving object was actually detected ( S602). In other words, it is determined whether the moving object is detected at the predicted collision timing.
- the prediction area detection determination unit 112 determines whether the moving object detected in S601 is detected within the prediction area set in the operation of FIG. 6 (S603). In other words, it is determined whether a moving object is detected in the prediction area. If No, the process advances to S604; if Yes, the process advances to S606. That is, with respect to the detection information of the moving object detected in S601 when the own vehicle turns right or left, it is determined whether or not it is the same as the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information, based on the predicted detection timing and the predicted detection area. to decide.
- the prediction area detection determination unit 112 determines that there is a low possibility that the moving object detected in S601 is the same as a moving object that was recognized in the past and determined to have a high possibility of colliding, which is included in the predictive recognition information. The judgment is made and the setting of the prediction area set in FIG. 6 is canceled (S604). Then, tracking processing performed in normal collision avoidance control is performed (S605).
- the prediction area is detected if the moving object detected in S601 is likely to be the same as a moving object that was recognized in the past and determined to have a high possibility of collision, which is included in the predictive recognition information.
- the determining unit 112 makes a determination. That is, it is determined that the detection information of the moving object detected in S601 when the host vehicle turns left or right is the same as the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information. In that case, tracking processing is performed only on moving objects detected in the prediction area, and predictive recognition information is used to reduce the number of detections (tracking processing time) required for tracking processing to identify the avoidable object. This makes it possible to simplify the tracking processing method while maintaining detection accuracy.
- the control unit 102 performs collision avoidance control or a warning for the avoidance target identified by the recognition processing in S605 and S606 (S607).
- the left/right turn determination unit 120 acquires control information for the direction indicator 130 (S700).
- the right/left turn determination unit 120 acquires information on the own vehicle position from the information from the yaw rate sensor 125, the map information 129, etc. (S701). Based on the information acquired in S700, it is determined whether the turn signal is operated to turn left or right (S702). Based on the yaw rate sensor information acquired in S701, it is determined whether the own vehicle is changing in the same direction as the direction indicated by the turn signal (S703). If the determination results in S702 and S703 are Yes, the right/left turn determination unit 120 determines that the vehicle is in a left or right turn state (S704).
- the recognition information of the moving object is stored, so that when the own vehicle is predicted to turn left at the intersection, the past memorized information is stored.
- the vehicle control device 100 of the present embodiment includes an external world recognition unit 101 that acquires external world information at least in front of the own vehicle, and a and a storage unit 106 that stores detection information of the moving body acquired (detected) by the external world recognition unit 101 when the host vehicle overtakes the moving body.
- the external world recognition unit 101 reads past detection information of the mobile body stored in the storage unit 106 and determines the possibility of a collision between the host vehicle and the mobile body. Based on the collision possibility, a moving object (predicted detection timing and predicted detection area) that is likely to collide with the own vehicle when changing the course of the own vehicle is set as predictive recognition information (obstacle predictive recognition).
- section 105 determining whether detection information of a moving object detected by the external world recognition section when the host vehicle changes course is the same as past detection information of the moving object included in the predictive recognition information (recognition section 105). Section 104).
- the vehicle control device 100 determines that the detection information of the moving object detected by the external world recognition unit 101 when the host vehicle changes course and the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information are the same. If it is determined, the period during which collision avoidance control is specified as an object to be avoided is shortened, the moving object is specified as an object to be avoided, and the process moves to avoidance control or warning for the moving object (recognition unit 104).
- the predicted recognition information includes a predicted detection timing and a predicted detection area of the moving body
- the vehicle control device 100 includes at least part of the external world information of the host vehicle acquired by the external world recognition unit 101, A predicted detection area in which a body is predicted to be detected by the external world recognition unit 101 when the vehicle changes course (the detection area is predicted) is set; A predicted detection timing that is predicted to be detected by the unit 101 (predicted detection timing) is set, and the detection information of the moving object detected by the external world recognition unit 101 when the own vehicle changes course is set. It is determined whether the predicted detection timing and the predicted detection area are the same as the past detection information of the moving object (recognition unit 104).
- the vehicle control device 100 compares the intersection arrival time of the own vehicle and the intersection arrival time of the mobile body calculated from past detection information of the mobile body, and determines the collision possibility (an obstacle prediction recognition unit 105).
- the vehicle control device 100 determines that the detection information of the moving object detected by the external world recognition unit 101 when the host vehicle changes course and the past detection information of the moving object included in the predictive recognition information are the same. If it is determined, the tracking processing time for specifying the moving object as an avoidable object for collision avoidance control is shortened and the moving body is specified as an avoidable object (recognition unit 104).
- the vehicle control device 100 sets the predicted detection area in a part of the image captured by a camera sensor that captures at least an image in front of the host vehicle (recognition unit 104).
- the vehicle control device 100 sets reliability for the predictive recognition information based on the time when the moving object was detected and detection accuracy (weather conditions, etc.), and sets the reliability based on the detection information and the past detection information. Used to determine consistency (identity).
- the vehicle control device 100 includes a control unit 102 that performs collision avoidance control to avoid a collision between the own vehicle and an object in front of the own vehicle, and an external world recognition unit 101 that performs obstacle recognition. , a storage unit 106 that stores obstacle recognition information, and calculates the distance to the intersection and the intersection arrival time of the own vehicle, and calculates the possibility that the own vehicle will collide with each of the obstacle information stored in the storage unit 106 when turning left at the intersection. Obstacle prediction recognition unit 105 determines whether or not the object is likely to be detected and generates predictive recognition information, and determines from the predictive recognition information the obstacles that the vehicle is likely to collide with when turning left at an intersection.
- the vehicle control device 100 includes a prediction area setting unit that sets an area where the vehicle will turn left at an intersection, and when an obstacle is detected in the prediction area set by the prediction area setting unit when the own vehicle turns left at an intersection, the vehicle control device 100 By shortening the time it takes to determine that a moving object has been re-detected and identify it as an avoidance target for which avoidance control is to be performed, the control margin time necessary for avoidance control is secured.
- the vehicle control device 100 stores recognition information when passing a motorcycle, reads recognition information of motorcycles that have been recognized in the past when turning right or left at an intersection, and determines and predicts the possibility of collision with the own vehicle. By calculating the recognition information, when the vehicle actually detects an obstacle when making a left turn, it uses the predictive recognition information to immediately confirm that it is a re-detection of a previously recognized moving object, and provides means and devices for performing avoidance control. provide.
- the own vehicle when the own vehicle runs on the road before the intersection, (1) when passing a moving object such as a bicycle while driving before the intersection, the own vehicle makes a left turn at the intersection by storing recognition information of the moving object; (2) As a result of determining the possibility of a collision, the recognition information stored in the past is read out when a collision is predicted to occur, and the possibility of a collision between the own vehicle and the moving object stored in the past is determined.
- the detection timing and detection area in which the moving object is predicted to be detected within the sensor detection range of the own vehicle when the own vehicle makes a left turn are calculated as predictive recognition information.
- each of the above-mentioned configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be partially or entirely realized in hardware by designing, for example, 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, files, etc. that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
- Intersection arrival time calculation unit 116 Collision possible Prediction reliability setting unit 120
- Collision risk calculation unit 122 Route planning unit 123
- Control instruction unit 124 Braking force/drive force control ecu 125
- Yaw rate sensor 126 ...Imaging unit 127
- Steering angle sensor 128 ...Alarm instruction unit 129
- Map information 130 ...Direction indicator 131...Communication network
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Abstract
回避制御に必要な制御余裕時間を確保し、衝突回避制御を行うことができる車両制御装置を提供する。二輪車を追い越す際に二輪車の認識情報を記憶し、自車両が交差点を左折することを契機に過去認識した二輪車の認識情報を読み出して自車両との衝突可能性を判断して予測認識情報を算出し、実際に自車両左折時に障害物を検知した際、事前に算出した予測認識情報を利用することで検知した障害物が過去認識した移動体の再検知であると即時確定し、回避制御を行う手段及び装置を提供する。これにより、回避が難しい、左折時の自車両後方から来る障害物に対して衝突回避の制御余裕時間を確保することが可能となり、衝突防止可能になる。
Description
本発明は、車両制御装置に関する。
従来から、自車前方の物体と自車両との衝突を回避するための衝突回避制御を行う車両制御装置、車両制御方法が提案されている。
従来の車両制御装置としては、自車前方の物体の検出結果を用いて物体と自車両とが衝突する可能性を判定し、自車前方の物体と自車両とが衝突する可能性が高いと判定した場合、この物体との衝突を回避するための衝突回避制御を実施する車両制御装置が知られている。
また、自車両が交差点を右左折する際、自車両の向きの変化に伴って検出領域が変化し、死角に位置していた物体が検出領域内に入る場合、物体が検出された時点で、物体と自車両が近い位置にあるため、衝突回避制御の作動タイミングが遅れるという課題に対し、自車両が前記物体を追い越したと判定された後に自車両が右折又は左折すると判定された場合に、自車両が前記物体を追い越したと判定されない場合、及び自車両が前記物体を追い越したと判定された後に自車両が右折及び左折しないと判定された場合よりも、前記衝突回避制御の作動タイミングを早めるという技術が提案されている（特許文献１参照）。
ところで、通常、回避制御を実行するためには、車両に取り付けられたカメラセンサなどの外界認識センサにより物体を検知し、一定期間トラッキングを行い、物体が回避対象であるかを判断、特定する。そして、その回避対象に対して回避制御を行うフローをたどる。一般的に回避対象として特定するためには、誤認識防止のために一定期間のトラッキング処理時間が必要である。
また、自車両が交差点を右左折する際に横切り方向や後方から来る物体（自転車、二輪車等）に対して回避制御を行う場合を考える。横切り方向から来る物体に対する回避制御の場合は、回避制御を開始する位置が自車両から離れているため、回避のための制御余裕時間を確保しやすい。一方、後方から来る物体に対する回避制御の場合は、回避制御を開始する位置が自車両に近くなるため、回避のための制御余裕時間を確保することが難しい。実際には自車両側も動くため、後方からやってくる物体に対する回避制御は、制御余裕時間を確保することがさらに難しい。このように自車両に対して物体が来る方向の違いで、回避制御が間に合うか否かが変わる（図１参照）。
そのため、自転車のような速度の高い移動障害物が、車両に対して後方から来る場合、回避対象として確定するための時間が同様に必要になるが、回避対象として確定してから回避制御に移ったとしても回避が間に合わない可能性が高くなる。
特許文献１の手法で提案されている衝突回避制御は、回避対象として判断したのち、追加の条件によって作動タイミングを早めることで死角に位置していた物体に対して対応しようというものだが、回避対象として判断するまでの時間については考慮されていない。そのため、特許文献１を適用したとしても、自転車のような速度の速い移動体が後方から来る場合は回避対象として確定するための時間が同様に必要となるため、作動タイミングを早めたとしても衝突を回避できない可能性が高い。
本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、回避制御に必要な制御余裕時間を確保し、衝突回避制御を行うことができる車両制御装置を提供することを目的とする。
本発明に関わる車両制御装置は、自車両の少なくとも前方の外界情報を取得する外界認識部と、前記外界認識部により取得された前記外界情報に基づき前記自車両を制御する制御部と、前記自車両が移動体を追い越す際に、前記外界認識部により取得した前記移動体の検知情報を記憶する記憶部と、を備え、前記外界認識部は、前記自車両の進路変更が予測された際、前記記憶部に記憶された前記移動体の過去検知情報を読み出し、前記自車両と前記移動体との衝突可能性を判断し、前記衝突可能性に基づき、前記自車両の進路変更時に前記自車両と衝突する可能性が高い移動体を予測認識情報として設定し、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報が前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報と同一か否かを判断することを特徴とする。
本発明によれば、例えば交差点右左折時に自車両後方から来る障害物に対して回避制御の制御余裕時間を確保し、衝突回避制御を行うことが可能となる。
本発明により、例えば従来対応が難しかった交差点右左折時の二輪車の巻き込み事故防止を実現することが出来る。
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。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
本発明の実施例の説明に先立ち、本発明が解決する課題について図１を用いて説明する。図１は、車両が交差点を左折する状況を示しており、交差点を有する一般道路５５を走行する回避制御機能を有する自車両５０、回避制御機能に使用されるセンサ検知領域５１、回避制御を行う際に回避対象を特定するために必要な期間５４、自車両５０に対して後方からやってくる自転車５３、自車両５０に対して横切り方向からやってくる自転車５２から構成されている。
自車両５０が交差点を左折する際に横切り方向から来る自転車５２と後方から来る自転車５３それぞれに対して回避制御を行う場合を考える。回避制御機能は、センサ検知領域５１に障害物が検知され、回避対象として特定したのち、実際に回避制御を行うことで衝突を防止する。
まず横切り方向から来る自転車５２に対する回避制御の場合は、自転車５２がセンサ検知領域５１に進入してから回避対象として特定する期間５４を経て実際に回避制御を開始するが、回避制御を開始する位置が自車両５０から離れているため、回避のための制御余裕時間を確保することが出来る。
それに対して、後方から来る自転車５３に対する回避制御の場合は、自転車５３がセンサ検知領域５１に進入してから回避対象として特定する期間５４を経て実際に回避制御を開始するが、回避制御を開始する位置が自車両５０に近くなるため、回避のための制御余裕時間を確保することが出来ない。実際には自車両５０側も動くため、後方からやってくる障害物に対する回避制御は、制御余裕時間を確保することがさらに難しい。
このように自車両５０に対して自転車５２、５３が来る方向の違いで、回避制御が間に合うか否かが変わってくる。こういった課題に対し、上記従来技術（特許文献１）を適用した場合であっても、回避対象として特定する期間５４について明記されていないため、後方から来る自転車５３のような場合には対応が難しい。
また、単純にセンサ検知領域５１に進入した段階で回避制御を開始すればよいという考えは、誤動作防止の観点で難しく、検知された物体を回避対象として特定する期間５４を単純に短縮することは現実的ではない。
本発明では、横切り方向または前方から来る障害物だけでなく、後方から来る障害物に対し、誤動作を防止しつつ、回避制御を行うための回避対象として特定するための期間をどのように短縮するか、を課題とする。
本発明の実施例では、本課題に対して、（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する、（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する、（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する、上記３つの動作を有する手段及び装置を提供する。
まず、図２を用いて、本提案の基本的な概念について説明する。本実施例の車両制御装置１００（図３）は、自車両３に搭載されており、自車前方の物体と自車両との衝突を回避するための衝突回避制御を行う。本実施例は、信号機２や交差点を含む一般道路１上で前記衝突回避制御を実施することを想定している。
図２は、前記自車両３が交差点左折時に後方から走行してくる二輪車６に対して衝突回避制御を行う場合の概念図であり、本実施例の動作フローを示すＳｔｅｐ．１、Ｓｔｅｐ．２、Ｓｔｅｐ．３に分けて動作を説明する。
本発明の実施例の３つの動作のうち、（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する動作について、Ｓｔｅｐ．１とＳｔｅｐ．２を用いて説明する。
まず図２のＳｔｅｐ．１のように、一般道路１を自車両３と二輪車６が走行している。自車両３のセンサ検知領域４に二輪車６が検知されたときに、二輪車６の認識情報として速度や自車両に対する相対位置、検知時間等を取得し、自車両３が二輪車６を追い越し二輪車６がセンサ検知領域４から外れたときに、記憶部５に再利用可能な情報として記憶する。
次にＳｔｅｐ．２のように、自車両３の走行経路をナビゲーションシステム等の地図情報から取得し、自車両３が交差点を通過する可能性があるかを判断する。自車両３が交差点を通過すると判断されたとき、前記記憶部５に記憶された二輪車６の認識情報を読み出し、読み出した過去の認識情報から、二輪車６と自車両３との交差点左折時の衝突可能性を判断する。具体的には、自車両３の交差点までの距離を求め、交差点到達時間を算出する。次に、前記記憶部５から読み出した二輪車６の認識情報から、検知時点から等速直線運動をすると仮定し、二輪車６の交差点到達時間を算出する。算出した自車両３と二輪車６の交差点到達時間を比較し、自車両３が交差点を左折するタイミングで二輪車６が後方からやってくる可能性を衝突可能性として判断する。衝突可能性が高いと判断された場合は、予測認識情報として前記記憶部５に記憶した認識情報（過去認識情報）を交差点左折時に再検知される可能性が高い障害物として特定する。これにより、交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶し、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断することが可能となる。
続いて、残り２つの動作である、（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する、（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する動作について、Ｓｔｅｐ．３を用いて説明する。
Ｓｔｅｐ．３は、実際に自車両３が交差点を左折するタイミングで後方から二輪車６がやってくる状況である。自車両３が交差点を左折することを方向指示器の制御情報などから判断する。自車両３が交差点を左折することをトリガとして、Ｓｔｅｐ．２で算出した予測認識情報が存在するか否かを判断する。予測認識情報が存在する場合、予測認識情報から交差点左折時の障害物検知タイミング（予測検知タイミングとも呼ぶ）や検知領域（予測検知領域とも呼ぶ）を予測し、画像処理部が生成する画像７に対して予測した検知領域に対応する予測領域８を設定する。これにより、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定することが出来る。
自車両３が交差点を左折する際にセンサ検知領域４に物体が検知されたときに、前記予測認識情報と合わせて条件判断することで事前に予測した障害物であるか否かを即座に判断することが出来、通常の衝突回避制御で必要な回避対象と特定するために必要な期間を短縮して回避制御（または警報）に移ることが可能となる。具体的には、センサ検知領域４に物体が検知されたときに、検知したタイミングが予測したタイミングと一致しているか、また検知位置が前記予測領域８（予測した検知領域に対応）で検知されたか否かなどの条件から記憶した二輪車６であることを即座に特定し、衝突回避制御で回避対象と特定するために必要な時間を短縮する。
本提案によれば、単純に短縮することが難しい、衝突回避制御を実行するまでに必要となる、物体検知して一定時間物体認識し、回避対象として特定するまでの時間を、予測認識情報を付加することで短縮可能となる。この時間短縮により、回避制御を開始するタイミングを早めることが出来るため、障害物を回避するための制御余裕時間を確保することが可能になる。
本発明の実施例における車両制御装置の構成図を図３に示す。本実施例の車両制御装置１００は、障害物認識や信号機認識を行う外界認識部１０１、実際に回避制御を指示する制御部１０２、外界認識部１０１による認識情報を記憶（保存）する記憶部１０６を有し、衝突回避制御を実現する車両制御装置である。
前記外界認識部１０１は、自車両前方の外界情報を取得するもので、認識処理で使用する画像を生成するための画像処理部１０３、車両やレーンの検知や検知対象の時系列の追跡（トラッキング）等を行う認識部１０４、前記認識部１０４で認識した情報を記憶する記憶部１０６に記憶されている過去の認識情報から自車両が交差点を左折するときに衝突する可能性を判断して予測認識情報を生成する障害物予測認識部１０５を有する。
前記障害物予測認識部１０５は、交差点幅員情報や交差点停止線位置、車線数などの道路構造に関するデータや道路標識や信号機位置などの路上立体物情報などの高精度地図情報を有するＭＰＵや測位衛星を介して自車両の位置情報を取得するＧＮＳＳ（ＧＬＯＢＡＬ ＮＡＶＩＧＡＴＩＯＮ ＳＡＴＥＬＬＩＴＥ ＳＹＳＴＥＭ）などから地図情報１２９を取得し、自車両から交差点までの距離を算出する交差点距離算出部１１４と、記憶部１０６に記憶している障害物情報（過去認識情報）から障害物が等速直線運動で交差点まで走行した場合の交差点到達時間と、自車両が交差点に到達する交差点到達時間を算出する交差点到達時間算出部１１５と、前記交差点到達時間算出部１１５で算出した障害物と自車両の交差点到達時間の比較から衝突可能性を判断して予測認識情報を演算する衝突可能性判断部１１６と、衝突可能性判断部１１６で演算した予測認識情報に対し、障害物が検知されてからの経過時間や検知した際の天候状況などの検知精度を低下させる外的要因などから信頼度を予測認識情報に付加する予測信頼度設定部１１７を有する。なお、予測信頼度設定部１１７により設定される信頼度は、後述する予測領域検知判断部１１２により（自車両が交差点を左折するときに）検知された障害物が記憶部１０６に記憶している過去検知した障害物である可能性を判断するために（障害物の検知情報と過去検知情報の一致性もしくは同一性の判断）に利用される。
認識部１０４は、二輪車などの一般道路上を走行する移動体を識別する移動体検知部１１１と、予測領域検知判断部１１２と、トラッキング処理部１１３を有する。予測領域検知判断部１１２は、前記障害物予測認識部１０５から予測認識情報を受け取り、撮像部１２６で撮像された画像で予測認識情報に含まれる障害物の検知が予測される領域（予測領域）を算出し、予測領域情報を画像処理部１０３の予測領域設定部１１０に渡す。前記予測領域設定部１１０は、撮像部１２６で撮像された画像に対し（詳しくは、その画像の少なくとも一部に）、予測領域を設定する（図２参照）。移動体検知部１１１により実際に移動体が検知されたときに予測領域で検知されたのか否かの判断は、予測領域検知判断部１１２が行う。前記予測領域検知判断部１１２は、移動体が予測領域に検知されたか否かという条件と、移動体が検知された時間が予測した時間か否かという条件から、検知された障害物が過去検知した障害物である可能性を判断し、トラッキング処理部１１３に渡す。換言すると、前記予測領域検知判断部１１２は、検知された移動体の検知情報に対し、予測検知タイミングと予測検知領域を条件として移動体の過去検知情報と同一か否かを判断し、トラッキング処理部１１３に渡す。前記トラッキング処理部１１３は、通常、車両やレーンの検知や検知対象の時系列の追跡（トラッキング）等を行うが、本実施例の衝突回避制御の場合、回避制御を行う回避対象として特定するために、初めて障害物を検知してから一定期間トラッキング処理を行い、衝突する可能性のある障害物であるか否かを判断する必要がある。本実施例のトラッキング処理部１１３は、通常のトラッキング処理に加えて、検知した障害物が過去検知した障害物である可能性が高いという予測認識情報が渡された場合（換言すると、検知された移動体の検知情報と予測認識情報に含まれる移動体の過去検知情報とが同一であると判断された場合）、通常のトラッキング処理に比べて、事前に認識した情報を付加することで、検知した障害物を回避対象として特定するトラッキング処理時間を短縮することが可能となる。これにより、衝突回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することが出来る。
制御部１０２は、外界認識部１０１により取得された外界情報に基づき自車両を制御するもので、右左折判断部１２０、衝突リスク計算部１２１、経路計画部１２２、制御指示部１２３を有する。前記右左折判断部１２０は、ヨーレートセンサ１２５や操舵角センサ１２７、方向指示器１３０の情報から自車両が右左折状態か否かを判断する。衝突リスク計算部１２１は、前記外界認識部１０１で判断された衝突可能性が高い（言い換えると、回避制御の回避対象として特定された）障害物に対し、衝突余裕時間（ＴＴＣ）を算出して衝突リスクを判断し、回避制御実行の要否判断を行う。経路計画部１２２は、衝突回避を行うための走行経路を計算する。制御指示部１２３は、衝突回避制御の制御値を計算し、制動力／駆動力制御ＥＣＵ１２４に指示を行う。
制動力／駆動力制御ＥＣＵ１２４は、制御指示部１２３の制御指示値に応じて車両の各アクチュエータに対して適切な制御指示を行う。
警報指示部１２８は、衝突リスク計算部１２１の情報などから、衝突の危険が迫っていることをドライバーに対して警報を実施する、または衝突回避制御時に回避制御中であることをドライバーに表示や音吹鳴により知らせる役割を担う。また、上記構成は、通信網１３１によって互いに接続されている。
外界認識部１０１は、本実施例では自車両の少なくとも前方の外界情報を取得する手段として車両前方搭載の自車両の少なくとも前方を撮像する撮像部（カメラセンサ）を例としたが、カメラセンサ単体だけでなく、カメラセンサとレーダーセンサの組み合わせやその他のセンサの組み合わせでも適用可能である。
外界認識部１０１と制御部１０２は、本実施例では独立して動作しているが、外界認識部１０１と制御部１０２が一体となる構成でも適用可能である。
障害物予測認識部１０５は、衝突可能性判断を行う際に、記憶部１０６から検知情報を取得するが、データの演算負荷低減のために、検知情報に含まれる検知障害物の幅情報などから二輪車か否かをフィルタリングして、取得するデータを制限してもよい。
記憶部１０６は、外界認識部１０１で使用される通常の記憶部と共用してもよいし、本実施例専用の記憶部として独立配置してもよい。
予測領域設定部１１０が設定する予測領域は、１つに限らず複数設定してもよい。その際、予測認識情報に含まれる信頼度によって予測領域の設定方法を変更してもよい。
予測領域設定部１１０が設定した予測領域は、予測認識情報に含まれる検知タイミングから、予測される検知時間を過ぎても設定情報が検知されなかった場合、記憶部１０６から設定情報を削除することが出来る。換言すると、予測領域設定部１１０が設定した予測領域に予測される検知タイミングを過ぎても予測認識情報に含まれる移動体が検知されなかった場合、記憶部１０６から当該予測認識情報を削除することが出来る。
衝突可能性判断部１１６にて衝突可能性を判断する一例として、自車両３と二輪車６の交差点到達時間の比較から簡易的に求める手法を説明しているが、衝突可能性を判断する手法はこれだけによらず、例えば二輪車６の将来経路を予測して衝突可能性を判断するような、衝突可能性の判断精度を向上させる手法は本実施例に限らない。
衝突可能性判断部１１６による衝突可能性判断を判断してから、交差点に到達するまで、ドライバーの制御によって自車両３が交差点に到達する時間は変化するため、衝突可能性判断は自車両３が交差点に到達するまで随時（サイクル時間で）実施してもよい。
右左折判断部１２０は、操舵角制御値を取得して右左折を判断してもよい。
本実施例では、交差点距離算出部１１４による交差点距離算出は、地図情報１２９の情報から算出しているが、自車両に取り付けられたセンサ（カメラセンサなど）の認識結果から算出してもよいし、路側通信機から受信した路車間通信情報を基に算出してもよい。換言すると、交差点距離を算出して記憶部１０６から障害物情報（過去検知情報）を読み出すトリガとして、地図情報１２９から自車両の走行経路を算出し、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出してもよいし、外界認識部１０１による交差点認識結果から、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出してもよいし、路車間通信により取得した交差点情報を利用し、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出してもよい。
本実施例では、自車両が左折する際に後方からやってくる障害物に対して衝突回避制御を行う例を説明したが、左折の場合に限らず、右折等の進路変更全般にも適用可能である。
上記構成を踏まえ、本実施例の全体フローを図４、（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する動作について図５、（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する動作について図６、（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する動作について図７、右左折判断部１２０による自車両の左折判断の方法について図８のフローチャートを使用して説明する。
まず図４のフローチャートについて説明する。なお、図４のＳｔｅｐ．１からＳｔｅｐ．３は、図２のＳｔｅｐ．１からＳｔｅｐ．３に対応している。
まず、自車両に取り付けられた外界認識部１０１は、自車両前方の外界情報を取得する（Ｓ３００）。取得した外界情報の中に二輪車が含まれているかを判定し（Ｓ３０１）、Ｎｏの場合はＳ３００に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ３０２に進む。認識部１０４が認識した二輪車の検知情報や検知時間を記憶部１０６に記憶する（Ｓ３０２）。
障害物予測認識部１０５は、地図情報１２９や自車両の位置情報などから自車両の走行計画情報を取得する（Ｓ３０３）。障害物予測認識部１０５は、記憶部１０６にて記憶した障害物情報（過去認識情報）のうち、移動体情報に対し、自車両右左折時の衝突可能性を判断し、衝突可能性が高いと判断された障害物を抽出する（Ｓ３０４）。
その後、右左折判断部１２０により自車両が右左折することを判断し（Ｓ３０５）、Ｎｏの場合はＳ３００に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ３０６に進む。自車両が右左折する際に衝突する可能性が高い移動体を特定し、右左折時に自車両の検知領域に検知されると予測される検知タイミング（予測検知タイミング）や検知領域（予測検知領域）を予測認識情報として取得する（Ｓ３０６）。自車両の検知領域に障害物を検知したか否か判断する（Ｓ３０７）。Ｎｏの場合はＳ３０６に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ３０８に進む。Ｓ３０６で取得した予測認識情報を用いて、Ｓ３０７で実際に検知した検知タイミングや検知領域と予測認識情報を比較し、Ｓ３０７で実際に検知された障害物が予測認識情報で特定した障害物と同一である可能性を判断する（Ｓ３０８）。言い換えると、自車両が右左折する時にＳ３０７で実際に検知された移動体の検知情報が予測認識情報に含まれる移動体の過去検知情報と同一か否かを判断する。可能性が高いと判断された場合はＳ３０９、可能性が低いと判断された場合はＳ３１０に進む。Ｓ３０８で再検知された障害物が過去検知された予測認識情報と同一である可能性が高いと判断された場合は、通常の衝突回避制御に必要な回避対象として特定するための期間（検知回数）を削減して、予測認識情報の障害物が検知されたと即時確定する（Ｓ３０９）。Ｓ３０８で再検知された障害物が過去検知された予測認識情報と同一である可能性が低いと判断された場合は、通常の衝突回避制御時と同じく、回避対象として特定するために一定期間（すなわち、通常の検知回数で）トラッキング処理を行い、障害物を回避対象として特定する（Ｓ３１０）。前手順で特定された回避対象に対し、回避制御を実施するまたは警報を行う（Ｓ３１１）。
続いて（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する動作のうち、過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する動作について図５を用いて説明する。
障害物予測認識部１０５は、地図情報１２９や自車両の位置情報などから自車両の走行計画情報を取得する（Ｓ４００）。障害物予測認識部１０５は、地図情報１２９や自車両の位置情報などから自車両が交差点を通過する予定か否かを判断する（Ｓ４０１）。Ｎｏの場合はＳ４００に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ４０２に進む。記憶部１０６に記憶した過去認識情報のうち、移動体情報を読み出す（Ｓ４０２）。予測信頼度設定部１１７は、記憶部１０６から読み出した移動体情報に対して、移動体を検知した時間や検知精度などから信頼度を演算し、付加する（Ｓ４０３）。交差点距離算出部１１４は、自車両の現在地と地図情報１２９の情報から交差点までの距離を算出する（Ｓ４０４）。交差点到達時間算出部１１５は、Ｓ４０４で算出した交差点距離情報から自車両が交差点に到達して右左折すると予測される交差点到達時間を算出する（Ｓ４０５）。衝突可能性判断部１１６は、Ｓ４０２で読み出した移動体情報それぞれに対し、交差点右左折時間（交差点到達時間）を算出し、自車両が右左折する際に移動体情報それぞれに対する衝突可能性を移動体情報それぞれに対して判断する（Ｓ４０６）。予測信頼度設定部１１７は、判断された衝突可能性に対し、信頼度を評価して設定する（Ｓ４０７）。Ｓ４０６で評価した衝突可能性とＳ４０７で評価した信頼度から、自車両が交差点を右左折する際に衝突する可能性が高い移動体情報を特定し、予測認識情報として認識部１０４に渡す（Ｓ４０８）。
（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する動作について図６を用いて説明する。
まず右左折判断部１２０にて自車両が右左折することを検知する（Ｓ５００）。Ｎｏの場合はＳ５００に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ５０１に進む。認識部１０４は、図５で説明した（衝突可能性判断部１１６が判断した）予測認識情報を障害物予測認識部１０５から受け取っているかを判断する（Ｓ５０１）。Ｎｏの場合は処理を終了し、Ｙｅｓの場合はＳ５０２に進む。認識部１０４は、受け取った予測認識情報に含まれる自車両右左折時に衝突する可能性が高い移動体と自車両が衝突するタイミングを算出して予測する（Ｓ５０２）。また、認識部１０４は、予測認識情報に含まれる移動体の自車両に対する相対位置情報から自車両右左折時に検知が予測されるセンサ検知領域を算出する（Ｓ５０３）。画像処理部１０３の予測領域設定部１１０は、算出された衝突タイミングとセンサ検知領域情報を含む予測認識情報から自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域（の少なくとも一部）に予測領域（図２参照）としてセンサ検知領域を設定する（Ｓ５０４）。
（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する動作について図７を用いて説明する。
右左折判断部１２０により、自車両が右左折制御中であるか否かを判断する（Ｓ６００）。Ｎｏの場合は処理を終了し、Ｙｅｓの場合はＳ６０１に進む。認識部１０４は、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に移動体が検知されたか否かを判断する（Ｓ６０１）。Ｎｏの場合はＳ６００に戻り、Ｙｅｓの場合はＳ６０２に進む。認識部１０４の予測領域検知判断部１１２は、Ｓ６０１で検知された移動体について図６の動作で算出された予測認識情報に含まれる衝突タイミングと実際に移動体が検知されたタイミングを比較する（Ｓ６０２）。言い換えると、予測した衝突タイミングで移動体が検知されたか否かを判断する。Ｎｏの場合はＳ６０４に進み、Ｙｅｓの場合はＳ６０３に進む。また、予測領域検知判断部１１２は、Ｓ６０１で検知された移動体が図６の動作で設定された予測領域内で検知されたものかを判断する（Ｓ６０３）。言い換えると、予測領域で移動体が検知されたか否かを判断する。Ｎｏの場合はＳ６０４に進み、Ｙｅｓの場合はＳ６０６に進む。すなわち、自車両が右左折する時にＳ６０１で検知された移動体の検知情報に対し、予測検知タイミングと予測検知領域を条件として予測認識情報に含まれる移動体の過去検知情報と同一か否かを判断する。
Ｓ６０４では、Ｓ６０１で検知された移動体が予測認識情報に含まれる、過去認識されて衝突する可能性が高いと判断された移動体と同一である可能性が低いと予測領域検知判断部１１２は判断し、図６で設定した予測領域の設定を解除する（Ｓ６０４）。そして、通常の衝突回避制御で実施しているトラッキング処理を行う（Ｓ６０５）。
Ｓ６０３でＹｅｓの場合は、Ｓ６０１で検知された移動体が予測認識情報に含まれる、過去認識されて衝突する可能性が高いと判断された移動体と同一である可能性が高いと予測領域検知判断部１１２は判断する。すなわち、自車両が右左折する時にＳ６０１で検知された移動体の検知情報と予測認識情報に含まれる移動体の過去検知情報とが同一であると判断する。その場合、前記予測領域で検知された移動体に限定してトラッキング処理を実施し、予測認識情報を用いてトラッキング処理に必要な検知回数（トラッキング処理時間）を削減して回避対象を特定することが可能となり、検知精度を維持したまま、トラッキング処理方法の簡易化を行うことが可能となる。その結果、通常の衝突回避制御のために必要な回避対象として特定する期間を短縮することが出来る（Ｓ６０６）。制御部１０２は、Ｓ６０５やＳ６０６による認識処理により特定された回避対象に対し、衝突回避制御または警報を実施する（Ｓ６０７）。
最後に制御部１０２の右左折判断部１２０がどのように自車両の右左折を判断するかについて図８を用いて説明する。
右左折判断部１２０は、方向指示器１３０の制御情報を取得する（Ｓ７００）。右左折判断部１２０は、ヨーレートセンサ１２５の情報と地図情報１２９等から自車両位置の情報を取得する（Ｓ７０１）。Ｓ７００で取得した情報から左折または右折の方向指示器操作をしているかを判断する（Ｓ７０２）。Ｓ７０１で取得したヨーレートセンサ情報から自車両が指示している方向指示器方向と同じ方向に変化しているかを判断する（Ｓ７０３）。右左折判断部１２０は、上記Ｓ７０２とＳ７０３の判断結果がＹｅｓの場合は、左折または右折状態であると判断する（Ｓ７０４）。
本実施例では、（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する、（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する、（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する、以上３つの方法により、単純に短縮することが難しい、衝突回避制御を実行するまでに必要となる、物体検知して一定時間物体認識し、回避対象として特定するまでの期間を、予測認識情報を付加することで短縮可能となる。この期間短縮により、障害物を初めて検知してから回避制御を開始するまでのタイミングを早めることが出来るため、障害物を回避するための制御余裕時間を確保することが可能になる。
本稿冒頭で課題として定義した、交差点右左折時に自車両後方からやってくる障害物に対する回避制御の制御余裕時間の確保に対して、予測認識情報を用いた回避対象として特定する期間の短縮により、後方からやってくる障害物に対して回避制御の制御余裕時間を確保し、衝突回避制御を行うことが可能となる。
以上述べたように、本実施例の車両制御装置１００は、自車両の少なくとも前方の外界情報を取得する外界認識部１０１と、前記外界認識部１０１により取得された前記外界情報に基づき前記自車両を制御する制御部１０２と、前記自車両が移動体を追い越す際に、前記外界認識部１０１により取得した（検知された）前記移動体の検知情報を記憶する記憶部１０６と、を備え、前記外界認識部１０１は、前記自車両の進路変更が予測された際、前記記憶部１０６に記憶された前記移動体の過去検知情報を読み出し、前記自車両と前記移動体との衝突可能性を判断し、前記衝突可能性に基づき、前記自車両の進路変更時に前記自車両と衝突する可能性が高い移動体（の予測検知タイミングと予測検知領域）を予測認識情報として設定し（障害物予測認識部１０５）、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報が前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報と同一か否かを判断する（認識部１０４）。
前記車両制御装置１００は、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部１０１により検知された移動体の検知情報と前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報とが同一であると判断された場合、衝突回避制御の回避対象として特定する期間を短縮して前記移動体を回避対象として特定し、前記移動体に対する回避制御または警報に移行する（認識部１０４）。
前記予測認識情報は、前記移動体の予測検知タイミングと予測検知領域を含み、前記車両制御装置１００は、前記外界認識部１０１により取得する前記自車両の前記外界情報の少なくとも一部に、前記移動体が前記自車両の進路変更時に前記外界認識部１０１により検知されると予測される（検知領域を予測した）予測検知領域を設定し、前記移動体が前記自車両の進路変更時に前記外界認識部１０１により検知されると予測される（検知タイミングを予測した）予測検知タイミングを設定し、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部１０１により検知された移動体の検知情報に対し、前記予測検知タイミングと前記予測検知領域を条件として前記移動体の過去検知情報と同一か否かを判断する（認識部１０４）。
前記車両制御装置１００は、前記自車両の交差点到達時間と前記移動体の過去検知情報から算出する前記移動体の交差点到達時間とを比較し、前記衝突可能性を判断する（障害物予測認識部１０５）。
前記車両制御装置１００は、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部１０１により検知された移動体の検知情報と前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報とが同一であると判断された場合、衝突回避制御の回避対象として特定するためのトラッキング処理時間を短縮して前記移動体を回避対象として特定する（認識部１０４）。
前記車両制御装置１００は、前記自車両の少なくとも前方を撮像するカメラセンサで撮像された画像の一部に前記予測検知領域を設定する（認識部１０４）。
前記車両制御装置１００は、前記予測認識情報に対し、前記移動体が検知された時間と検知精度（天候状況など）から信頼度を設定し、前記信頼度を前記検知情報と前記過去検知情報の一致性（同一性）判断に利用する。
換言すると、本実施例に関わる車両制御装置１００は、自車前方の物体と自車両との衝突を回避するための衝突回避制御を行う制御部１０２と、障害物認識を行う外界認識部１０１と、障害物認識情報を記憶する記憶部１０６と、自車両の交差点までの距離や交差点到達時間を演算し、記憶部１０６に記憶した障害物情報それぞれに対し、自車両が交差点左折時に衝突する可能性について判断し、予測認識情報を生成する障害物予測認識部１０５と、自車両が交差点を左折する際に衝突する可能性が高い障害物を予測認識情報から特定し、検知されると予測される領域を設定する予測領域設定部を備え、前記車両制御装置１００は、前記自車両が交差点を左折する際に前記予測領域設定部が設定した予測領域に障害物が検知されたとき、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための時間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する。
すなわち、本実施例に関わる車両制御装置１００は、二輪車を追い越す際に認識情報を記憶し、交差点右左折時に過去認識した二輪車の認識情報を読み出して自車両との衝突可能性を判断して予測認識情報を算出し、実際に自車両左折時に障害物を検知した際、予測認識情報を利用することで過去認識した移動体の再検知であると即時確定し、回避制御を行う手段及び装置を提供する。
本発明によれば、自車両が交差点手前道路を走行時に、（１）交差点手前走行時に自転車等の移動体を追い越す際に、移動体の認識情報を記憶することで、自車両が交差点を左折することが予測されたときに過去記憶した認識情報を読み出して、自車両と過去記憶した移動体との衝突可能性を判断する、（２）前記衝突可能性を判断した結果、衝突可能性が高いと特定された移動体の情報を用いて、自車両が左折をする際に自車両のセンサ検知範囲に前記移動体が検知されると予測される検知タイミングや検知領域を予測認識情報として演算し、自車両の少なくとも前方のセンサ検知領域に前記移動体が検知されると予測される領域を設定する、（３）自車両が交差点を左折するときに、前記予測される検知タイミングや検知領域に物体が検知された場合に、過去記憶した移動体が再検知されたと判断し、回避制御を実施する回避対象と特定するための期間を短縮することで、回避制御に必要な制御余裕時間を確保する動作の計３つの動作によって、今回の課題である、例えば交差点右左折時に自車両後方から来る障害物に対する回避制御の余裕時間の確保に対して、予測認識情報を用いた衝突回避対象を特定する期間の短縮により、後方から来る障害物に対して回避制御の制御余裕時間を確保し、衝突回避制御を行うことが可能となる。
本実施例により、例えば従来対応が難しかった交差点右左折時の二輪車の巻き込み事故防止を実現することが出来る。
なお、以上説明した実施形態はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものでは無い。また、上記では種々の実施形態を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものでは無い。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
また、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形形態が含まれる。例えば、上記した実施形態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、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、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
１・・・交差点を含む一般道路
２・・・信号機
３・・・自車両
４・・・センサ検知領域
５・・・記憶部
６・・・二輪車
７・・・画像処理部が生成する画像
８・・・予測領域
５０・・・自車両
５１・・・センサ検知領域
５２・・・自転車
５３・・・自転車
５４・・・回避対象として特定する期間
５５・・・交差点を有する一般道路
１００・・・車両制御装置
１０１・・・外界認識部
１０２・・・制御部
１０３・・・画像処理部
１０４・・・認識部
１０５・・・障害物予測認識部
１０６・・・記憶部
１１０・・・予測領域設定部
１１１・・・移動体検知部
１１２・・・予測領域検知判断部
１１３・・・トラッキング処理部
１１４・・・交差点距離算出部
１１５・・・交差点到達時間算出部
１１６・・・衝突可能性判断部
１１７・・・予測信頼度設定部
１２０・・・右左折判断部
１２１・・・衝突リスク計算部
１２２・・・経路計画部
１２３・・・制御指示部
１２４・・・制動力／駆動力制御ＥＣＵ
１２５・・・ヨーレートセンサ
１２６・・・撮像部
１２７・・・操舵角センサ
１２８・・・警報指示部
１２９・・・地図情報
１３０・・・方向指示器
１３１・・・通信網
２・・・信号機
３・・・自車両
４・・・センサ検知領域
５・・・記憶部
６・・・二輪車
７・・・画像処理部が生成する画像
８・・・予測領域
５０・・・自車両
５１・・・センサ検知領域
５２・・・自転車
５３・・・自転車
５４・・・回避対象として特定する期間
５５・・・交差点を有する一般道路
１００・・・車両制御装置
１０１・・・外界認識部
１０２・・・制御部
１０３・・・画像処理部
１０４・・・認識部
１０５・・・障害物予測認識部
１０６・・・記憶部
１１０・・・予測領域設定部
１１１・・・移動体検知部
１１２・・・予測領域検知判断部
１１３・・・トラッキング処理部
１１４・・・交差点距離算出部
１１５・・・交差点到達時間算出部
１１６・・・衝突可能性判断部
１１７・・・予測信頼度設定部
１２０・・・右左折判断部
１２１・・・衝突リスク計算部
１２２・・・経路計画部
１２３・・・制御指示部
１２４・・・制動力／駆動力制御ＥＣＵ
１２５・・・ヨーレートセンサ
１２６・・・撮像部
１２７・・・操舵角センサ
１２８・・・警報指示部
１２９・・・地図情報
１３０・・・方向指示器
１３１・・・通信網
Claims (13)
- 自車両の少なくとも前方の外界情報を取得する外界認識部と、
前記外界認識部により取得された前記外界情報に基づき前記自車両を制御する制御部と、
前記自車両が移動体を追い越す際に、前記外界認識部により取得した前記移動体の検知情報を記憶する記憶部と、を備え、
前記外界認識部は、前記自車両の進路変更が予測された際、前記記憶部に記憶された前記移動体の過去検知情報を読み出し、前記自車両と前記移動体との衝突可能性を判断し、前記衝突可能性に基づき、前記自車両の進路変更時に前記自車両と衝突する可能性が高い移動体を予測認識情報として設定し、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報が前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報と同一か否かを判断することを特徴とする車両制御装置。 - 前記車両制御装置は、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報と前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報とが同一であると判断された場合、衝突回避制御の回避対象として特定する期間を短縮して前記移動体を回避対象として特定し、前記移動体に対する回避制御または警報に移行することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記予測認識情報は、前記移動体の予測検知タイミングと予測検知領域を含み、
前記車両制御装置は、前記外界認識部により取得する前記自車両の前記外界情報の少なくとも一部に、前記移動体が前記自車両の進路変更時に前記外界認識部により検知されると予測される予測検知領域を設定し、前記移動体が前記自車両の進路変更時に前記外界認識部により検知されると予測される予測検知タイミングを設定し、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報に対し、前記予測検知タイミングと前記予測検知領域を条件として前記移動体の過去検知情報と同一か否かを判断することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。 - 前記車両制御装置は、前記自車両の交差点到達時間と前記移動体の過去検知情報から算出する前記移動体の交差点到達時間とを比較し、前記衝突可能性を判断することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報と前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報とが同一であると判断された場合、衝突回避制御の回避対象として特定するためのトラッキング処理時間を短縮して前記移動体を回避対象として特定することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記自車両の少なくとも前方を撮像するカメラセンサで撮像された画像の一部に前記予測検知領域を設定することを特徴とする、請求項３に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記衝突可能性判断を前記自車両が交差点に到達するまで随時実施することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記予測検知領域に前記予測検知タイミングを過ぎても前記予測認識情報に含まれる前記移動体が検知されなかった場合、前記記憶部から前記予測認識情報を削除することを特徴とする、請求項３に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記予測認識情報に対し、前記移動体が検知された時間と検知精度から信頼度を設定し、前記信頼度を前記検知情報と前記過去検知情報の一致性判断に利用することを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記過去検知情報の読み出しトリガとして、地図情報から前記自車両の走行経路を算出し、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出すことを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記過去検知情報の読み出しトリガとして、前記外界認識部による交差点認識結果から、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出すことを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記過去検知情報の読み出しトリガとして、路車間通信により取得した交差点情報を利用し、交差点右左折可能性が高いと判断することで前記過去検知情報を読み出すことを特徴とする、請求項１に記載の車両制御装置。
- 前記車両制御装置は、前記自車両が進路変更する時に前記外界認識部により検知された移動体の検知情報と前記予測認識情報に含まれる前記移動体の過去検知情報とが同一でないと判断された場合、前記予測検知領域の設定を解除することを特徴とする、請求項３に記載の車両制御装置。
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20250236294A1 (en) * | 2024-01-23 | 2025-07-24 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traveling control device, traveling control method, and non-transitory recording medium |
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| JP6617696B2 (ja) * | 2016-12-14 | 2019-12-11 | 株式会社デンソー | 車両制御装置、車両制御方法 |
-
2023
- 2023-03-08 WO PCT/JP2023/008872 patent/WO2024018682A1/ja not_active Ceased
- 2023-03-08 CN CN202380052588.2A patent/CN119522449A/zh active Pending
- 2023-03-08 JP JP2024534921A patent/JP7804770B2/ja active Active
- 2023-03-08 DE DE112023002379.4T patent/DE112023002379T5/de active Pending
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