WO2024069781A1 - 車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置 - Google Patents

車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置 Download PDF

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vehicle
road surface
driving
ahead
driving route
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PCT/JP2022/036076
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友哉 市村
敏行 明珍
利勝 印南
拓真 林
淳弘 森
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日産自動車株式会社
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
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    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle driving assistance method and a vehicle driving assistance device.
  • Patent Document 1 discloses a technology that reads information such as altitude from map data, calculates an evaluation value of the driving route based on the difference in altitude between the current location and the next point, and the difference in angle between the goal and the vehicle, and calculates the driving route.
  • the map data does not represent the actual topography, such as the road surface conditions, in detail, so there is a risk that the information is insufficient to determine whether the vehicle can travel.
  • the map data is not updated in real time, so there is a risk that the road surface ahead of the vehicle may differ from the actual topography. In other words, there is room for further improvement in calculating an easy-to-travel route for the host vehicle.
  • the vehicle driving assistance of the present invention uses a sensor to measure the road surface conditions ahead of the vehicle, and sets a driving route ahead of the vehicle that will make driving easier based on the road surface conditions ahead of the vehicle measured by the sensor.
  • a driving route ahead of the vehicle that makes it easy for the vehicle to travel is set according to the actual (latest) road conditions, making it possible to provide an accurate driving route that is easy for the vehicle to travel.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic overview of a system configuration of a driving support device according to the present invention
  • 3A and 3B are explanatory diagrams showing the process contents in the driving support device of the present invention and the related driver's actions.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing the interference between a vehicle and a road surface, where (a) is an explanatory diagram showing the distance between the underside of the vehicle body and the road surface as viewed from the side of the vehicle, and (b) is an explanatory diagram showing the distance between the side of the vehicle body and the terrain as viewed from the rear of the vehicle.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the magnitude of a pitch angle of a vehicle.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the magnitude of a roll angle of a vehicle.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing a schematic diagram of the ground contact of a wheel of a vehicle;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the flatness of a road surface.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic diagram of the distance to a destination.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a steering amount of a vehicle.
  • FIG. 4 is a characteristic diagram used when calculating a weighting coefficient.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a concept for setting a vehicle travel route.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a display of a travel route.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing a comparison between a driving route based on a current steering angle and a set driving route;
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic overview of the system configuration of a driving support device 1 of the present invention.
  • the driving assistance device 1 has a control unit 2 that sets a driving route ahead of the vehicle, a first terrain information acquisition unit 3 that can acquire (measure) information about the three-dimensional terrain shape around the vehicle, a second terrain information acquisition unit 4 that can acquire (measure) information about the three-dimensional terrain shape around the vehicle using a method different from that used by the first terrain information acquisition unit 3, a wheel speed information acquisition unit 5 that can acquire information about the wheel speed of the vehicle, a steering angle information acquisition unit 6 that can acquire information about the steering angle of the steering wheel of the vehicle, a GPS information acquisition unit 7, and a display unit 8 that serves as a display device that can visually display the driving route set by the control unit 2.
  • the control unit 2 is, for example, a well-known digital computer equipped with a CPU, ROM, RAM and an input/output interface, and is installed in the vehicle.
  • the control unit 2 sets the vehicle's driving route based on information from the first terrain information acquisition unit 3, the second terrain information acquisition unit 4, the wheel speed information acquisition unit 5, and the steering angle information acquisition unit 6.
  • control unit 2 acquires the three-dimensional terrain shape (3D terrain shape) of the surroundings of the vehicle (including at least the front information among the front, side, and rear) as road surface conditions while traveling based on information from the first terrain information acquisition unit 3 and the second terrain information acquisition unit 4.
  • the control unit 2 also acquires (estimates) the current position based on information from the first terrain information acquisition unit 3 or the second terrain information acquisition unit 4.
  • Specific methods for acquiring the current position include a method called SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) that compares 3D terrain shapes for each control cycle and estimates the amount of movement, a method that improves accuracy by providing GPS, wheel speed sensor, or IMU measurement values as additional information to SLAM, a GPS-based method, or a method that uses GPS, wheel speed sensor, and IMU measurement values.
  • the IMU measurement values are measurements of a so-called inertial measurement unit.
  • the control unit 2 corresponds to a vehicle current position estimation unit.
  • the control unit 2 sets a future driving route ahead of the vehicle that will make driving easier starting from the current position, based on the current position of the vehicle and the road surface conditions ahead of the vehicle measured by the first topographical information acquisition unit 3 and the second topographical information acquisition unit 4.
  • the control unit 2 corresponds to a driving route setting unit.
  • the first topographical information acquisition unit 3 is a sensor that measures the road surface conditions ahead of the vehicle, and is composed of, for example, a single LIDAR (short for Light Detection and Ranging).
  • the LIDAR measures the scattered light in response to a pulsed laser irradiation, and measures the distance to an object, its position, and the object's shape in three dimensions.
  • the first topographical information acquisition unit 3 corresponds to a road surface condition measurement unit.
  • the second topographical information acquisition unit 4 is a sensor that measures the road surface conditions ahead of the vehicle, and is composed of multiple cameras that can capture images ahead of the vehicle.
  • the cameras are, for example, digital cameras.
  • the second topographical information acquisition unit 4 corresponds to a road surface condition measurement unit.
  • the wheel speed information acquisition unit 5 is a wheel speed sensor that detects the wheel speed of the vehicle.
  • the wheel speed information acquisition unit 5 may be configured, for example, by a wheel speed sensor provided on each wheel of the vehicle.
  • the GPS information acquisition unit 7 can acquire information on the absolute position (e.g., latitude and longitude) of the vehicle on the ground, for example, by receiving radio waves from an artificial satellite.
  • the GPS information acquisition unit 7 utilizes what is known as GPS.
  • the steering angle information acquisition unit 6 detects the steering angle of the steering wheel of the vehicle, and is, for example, a steering angle sensor that detects the rotation angle of the steering shaft of the vehicle.
  • the display unit 8 is, for example, a display that displays navigation information from an in-vehicle navigation system, an in-vehicle head-up display, an in-vehicle meter panel, a smartphone, etc., and is a device that can visually display information.
  • the display unit 8 is capable of displaying a three-dimensional topographical map and camera images of the area ahead of the vehicle acquired by the control unit 2, and the vehicle driving route set by the control unit 2.
  • the display unit 8 is also capable of displaying a driving route based on the current steering angle of the steering wheel that is detected.
  • the display unit 8 may be configured with a function that allows the driver to input information, such as a touch panel, and may be capable of inputting settings such as a destination into the control unit 2. If settings such as a destination cannot be input from the display unit 8, a separate input setting unit may be provided that allows settings such as a destination to be input into the control unit 2.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram that shows a schematic diagram of the processing contents in the driving support device 1 of the present invention and the associated driver actions.
  • Steps S1 and S2 to the left of the dashed line in FIG. 2 show the driver's actions, and steps S3 to S6 to the right of the dashed line in FIG. 2 show the processing contents in the driving assistance device 1.
  • Step S1 is the driver's task of inputting the vehicle's destination.
  • Step S2 is the driving operation of the vehicle, which is driven so as to follow the driving route displayed in step S6 described below. If the vehicle is not capable of automatic driving, in step S2, the driver drives the vehicle himself so as to follow the driving route displayed in step S6. Note that, if the vehicle is capable of automatic driving, in step S2, the vehicle may be automatically driven so as to follow the driving route displayed in step S6.
  • step S3 the 3D terrain shape around the vehicle is obtained based on information obtained from the lidar and camera.
  • step S4 the current position of the vehicle (host vehicle position) is estimated based on information from the first terrain information acquisition unit 3 or the second terrain information acquisition unit 4.
  • a driving route is set (calculated) as the optimal route to the vehicle's destination based on the 3D terrain shape obtained in steps S3 and S4 and information related to the vehicle's current position.
  • a driving route is set when the road surface conditions ahead of the vehicle are bad.
  • a bad road here means, for example, an unpaved road, a paved road with unevenness due to snow accumulation, a paved road with parts of the pavement peeled off, a paved road with ruts on the road surface, etc.
  • Whether the road surface conditions ahead of the vehicle are bad or not is determined, for example, from a camera image using AI or the like. Note that whether the road surface conditions ahead of the vehicle are bad or not may also be determined based on external information obtained, for example, from a database related to map information, weather information, etc. provided on a cloud server.
  • the vehicle's driving route set in step S5 is set according to the measured road surface conditions ahead of the vehicle.
  • the road surface conditions ahead of the vehicle that are taken into consideration when setting the driving route are, specifically, the interference between the vehicle and the road surface, the magnitude of the vehicle's pitch angle, the magnitude of the vehicle's roll angle, the contact of the vehicle's wheels with the ground, the flatness of the road surface, the distance to the destination, the friction coefficient of the road surface, the running resistance of the road surface, and the amount of steering of the vehicle.
  • the driving difficulty which is an index of the ease of driving the vehicle at the road surface condition measurement point ahead of the vehicle, is calculated.
  • the driving difficulty level is calculated as a function f(x) with variables a through i, as shown in the following formula (1), using a predetermined weighting coefficient for each road condition item.
  • Driving difficulty f(a, b, c, d, e, f, g, h, i) ...
  • a is a weighting coefficient relating to the interference between the vehicle and the road surface.
  • b is a weighting coefficient relating to the magnitude of the pitch angle of the vehicle.
  • c is a weighting coefficient relating to the magnitude of the roll angle of the vehicle.
  • d is a weighting coefficient relating to the ground contact of the vehicle's wheels.
  • e is a weighting coefficient relating to the flatness of the road surface.
  • f is a weighting coefficient relating to the distance to the destination.
  • g is a weighting coefficient relating to the steering amount of the vehicle.
  • h is a weighting coefficient relating to the friction coefficient of the road surface.
  • i is a weighting coefficient relating to the running resistance of the road surface. The smaller the value of each of these weighting coefficients, the easier it is to drive.
  • Figure 3 is an explanatory diagram that shows the interference between the vehicle and the road surface.
  • Figure 3(a) is an explanatory diagram that shows the vertical distance (spacing) between the bottom of the vehicle body and the road surface when viewed from the side of the vehicle at a road surface condition measurement point in front of the vehicle.
  • Figure 3(b) is an explanatory diagram that shows the horizontal distance (spacing) between the side of the vehicle body (tires) and the terrain when viewed from the rear of the vehicle at a road surface condition measurement point in front of the vehicle.
  • weighting coefficient a1 which is set to a larger value as the vertical distance between the vehicle and the road surface is closer (narrower)
  • weighting coefficient a2 which is set to a larger value as the horizontal distance between the vehicle and the terrain is closer (narrower)
  • the vertical distance between the vehicle and the road surface may be, for example, an average value or the distance between a specified part of the vehicle and the road surface.
  • the horizontal distance between the vehicle and the terrain may be, for example, an average value or the distance between a specified part of the vehicle and the terrain.
  • the driving difficulty expressed as a function with weighting coefficient a as a variable becomes larger as the distance to the terrain is closer. Weighting coefficient a is based on the distance between the vehicle and the terrain.
  • the weighting coefficient a may be set to infinity, making the driving difficulty infinite.
  • Figure 4 is an explanatory diagram that shows the magnitude of the vehicle's pitch angle.
  • the weighting coefficient b for the road surface condition item related to the vehicle pitch angle is set to a larger value as the vehicle pitch angle increases.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient b as a variable increases as the vehicle pitch angle increases.
  • the weighting coefficient b is based on the vehicle pitch angle.
  • the weighting coefficient b may be set to infinity, making the driving difficulty level infinite.
  • Figure 5 is an explanatory diagram that shows the magnitude of the vehicle's roll angle.
  • the weighting coefficient c for the road surface condition item related to the roll angle of the vehicle is set to a larger value as the roll angle of the vehicle increases.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient c as a variable increases as the roll angle of the vehicle increases.
  • the weighting coefficient c is based on the roll angle of the vehicle.
  • the weighting coefficient c may be set to infinity, making the driving difficulty level infinite.
  • Figure 6 is an explanatory diagram that shows the contact of the wheels of a vehicle.
  • the weighting coefficient d for the road condition item related to the road contact of the vehicle's wheels is set to a larger value as the road contact of the vehicle's wheels deteriorates.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient d as a variable increases as the road contact of the vehicle's wheels deteriorates.
  • the weighting coefficient d is based on the road contact of the vehicle's wheels.
  • the weighting coefficient d may be set to infinity, making the driving difficulty infinite.
  • Figure 7 is an explanatory diagram that shows the flatness of the road surface.
  • the flatness of the road surface in front of the vehicle the more difficult it becomes for the vehicle to travel.
  • the flatness of the road surface decreases as the difference in height of the road surface from a specified reference level increases.
  • the weighting coefficient e for the road condition item related to the flatness of the road surface is set to a larger value as the flatness of the road surface decreases.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient e as a variable increases as the flatness of the road surface decreases.
  • the weighting coefficient e is based on the flatness of the road surface.
  • Figure 8 is an explanatory diagram that shows a schematic of the distance to the destination.
  • the weighting coefficient f of the road surface condition item related to the distance to the destination is set to a larger value as the distance of the driving route to the destination of the vehicle becomes longer when setting the driving route of the vehicle.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient f as a variable becomes a larger value as the distance to the destination becomes longer when setting the driving route of the vehicle.
  • the weighting coefficient f is based on the distance to the destination.
  • Figure 9 is an explanatory diagram that shows a schematic diagram of the steering amount of a vehicle.
  • the weighting coefficient g of the road surface condition item related to the steering amount of the vehicle is set to a larger value as the steering amount of the vehicle to the destination increases.
  • the driving difficulty level expressed as a function with the weighting coefficient g as a variable increases as the steering amount of the vehicle to the destination increases.
  • the weighting coefficient g is based on the steering amount of the vehicle.
  • the weighting coefficient h for the road condition item related to the friction coefficient of the road surface is set to a larger value as the friction coefficient of the road surface decreases.
  • the friction coefficient of the road surface is calculated, for example, from a camera image using AI or the like. Note that the friction coefficient of the road surface may also be estimated, for example, from the driving force of the vehicle when it slips.
  • the weighting coefficient h is based on the friction coefficient of the road surface.
  • the weighting coefficient i for the road condition item related to the running resistance of the road surface is set to a larger value as the running resistance of the road surface decreases.
  • the running resistance of the road surface is calculated, for example, from a camera image using AI or the like.
  • the running resistance of the road surface may also be estimated from the driving force required when the vehicle accelerates.
  • the weighting coefficient i is based on the running resistance of the road surface.
  • weighting coefficients described above are calculated, for example, from a characteristic diagram such as that shown in FIG. 10.
  • FIG. 10 is an example of a characteristic diagram used to calculate the weighting coefficient, which is stored in advance in the control unit 2.
  • the weighting coefficient is set to a value according to a variable value (for example, the vertical distance between the bottom of the vehicle body and the road surface, etc.).
  • the weighting coefficient value may be set to infinity. In this case, a difficult driving route will not be set, and the set driving route can be driven with greater peace of mind.
  • the vehicle driving route set in step S5 is set by calculating the driving difficulty at multiple points on the road surface ahead of the vehicle using the above-mentioned formula (1), and sequentially connecting the points with low driving difficulty in the direction of travel of the vehicle.
  • Hybrid A * is a type of route planning algorithm that efficiently searches for the optimal driving route by combining the driving difficulty of known nodes (points) and the estimated driving difficulty of unknown nodes (points).
  • the vehicle driving route set in step S5 is set by dividing the road surface in front of the vehicle into a grid shape using a plurality of first straight lines L1 along the vehicle longitudinal direction and a plurality of second straight lines L2 perpendicular to the first straight lines L1, calculating the driving difficulty of the points where the lines constituting the grid (the first straight lines L1 and the second straight lines L2) intersect, and sequentially connecting the points with low driving difficulty in the vehicle travel direction to the destination, as shown in FIG. 11.
  • the first straight lines L1 are set to be equidistant and parallel to each other.
  • the second straight lines L2 are set to be equidistant and parallel to each other.
  • circles drawn with thick lines represent points with low driving difficulty.
  • circles drawn with thin lines represent points with high driving difficulty.
  • circles drawn with thin lines represent points with high driving difficulty.
  • thick lines connecting the thick circles represent the vehicle driving route.
  • a threshold value corresponding to the weighting coefficient of each road surface condition item may be set individually, and when at least one of the calculated coefficients of the road surface condition items becomes larger than the corresponding threshold value, a driving route may be set so that the vehicle does not travel through a point where the coefficient of the road surface condition item becomes larger than the corresponding threshold value.
  • step S6 the driving route set in step S5 is displayed on the display unit 8.
  • the driving route is displayed on the display unit 8, for example, as shown in FIG. 12.
  • the dashed lines in FIG. 12 indicate the driving route set according to the road conditions ahead of the vehicle, with the dashed line on the right side indicating the driving route for the right wheels of the vehicle, and the dashed line on the left side indicating the driving route for the left wheels of the vehicle.
  • the steering angle is controlled so that the vehicle follows the driving route set according to the road surface conditions.
  • the white dashed line in FIG. 13 indicates the driving route if the current steering angle is continued, and the dashed line in FIG. 13 indicates the driving route set according to the road surface conditions.
  • Steps S3 to S5 are processes carried out within the control unit 2.
  • Step S6 is a process carried out by the display unit 8.
  • the driving assistance device 1 of the above-described embodiment sets a driving route ahead of the vehicle that makes it easy for the vehicle to travel according to the actual (latest) road surface conditions, so that it is possible to provide an accurate driving route that makes it easy for the vehicle to travel even if the road surface ahead of the vehicle is bad.
  • the driving support device 1 of the above-mentioned embodiment outputs the set driving route to the display unit 8 which can be seen by the driver, so that the driver can easily drive along the driving route.
  • the driving support device 1 of the above-mentioned embodiment allows the driver to easily drive off-road by himself/herself, even if the driver is not accustomed to rough roads such as off-road driving.
  • the driving route may not be displayed on the display unit 8.
  • the driving assistance device 1 of the above-mentioned embodiment takes into consideration the interference between the vehicle and the road surface, the magnitude of the vehicle's pitch angle, the magnitude of the vehicle's roll angle, the contact of the vehicle's wheels with the ground, the flatness of the road surface, the distance to the destination, the friction coefficient of the road surface, the running resistance of the road surface, and the steering amount of the vehicle when setting a driving route, making it possible to set a driving route suitable for rough roads.
  • the 3D terrain shape may be obtained only from information obtained from multiple camera images.
  • the 3D terrain shape may be obtained only from information obtained from a single or multiple lidars.
  • the 3D terrain shape may be obtained from multiple camera images and information obtained from multiple lidars.
  • displaying the driving route on the display unit 8 can be omitted if the vehicle is capable of autonomous driving.
  • the driving assistance device 1 may take into consideration at least one of the following road surface conditions ahead of the vehicle: interference between the vehicle and the road surface, magnitude of the vehicle's pitch angle, magnitude of the vehicle's roll angle, contact with the ground of the vehicle's wheels, flatness of the road surface, distance to the destination, friction coefficient of the road surface, running resistance of the road surface, and steering amount of the vehicle.
  • the driving assistance device 1 may read from a cloud server information on road surface conditions ahead of the vehicle measured by another vehicle from the opposite direction to the vehicle's traveling direction, and set a driving route taking into account the information on road surface conditions ahead of the vehicle measured by the other vehicle.
  • the driving assistance device 1 can more accurately grasp the road surface conditions ahead of the vehicle by considering information on the road surface conditions ahead of the vehicle as seen from different viewpoints, making it possible to set an easy driving route with even greater accuracy.
  • the driving assistance device 1 may set a driving route ahead of the vehicle according to the road conditions ahead of the vehicle even if the road conditions ahead of the vehicle are not bad.
  • the above-mentioned embodiments relate to a vehicle driving assistance method and a vehicle driving assistance device.

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Abstract

車両の走行支援装置は、車両前方に走行ルートを設定するコントロールユニット（２）と、車両周囲の３次元地形形状に関する情報を取得可能な第１地形情報取得部（３）と、第１地形情報取得部（３）とは異なる方法で車両周囲の３次元地形形状に関する情報を取得可能な第２地形情報取得部（４）と、を有している。コントロールユニット（２）は、第１地形情報取得部（３）及び第２地形情報取得部（４）からの情報に基づいて、走行中に車両前方の３次元地形形状を路面状況として取得する。コントロールユニット（２）は、現在位置を起点として走行が容易となる車両前方の将来の走行ルートを取得した車両前方の路面状況に応じて設定する。

Description

車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置
　本発明は、車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置に関する。
　例えば、特許文献１には、地図データから標高等の情報を読み取り、現在地と次のポイントの標高差、ゴールと車両の角度差に基づき走行経路の評価値を算出し走行経路演算する技術が開示されている。
　しかしながら、特許文献１においては、地図データは実際の地形、例えば路面状況を詳細に表すものではないため、車両の走行可否を判断するには情報が不足する虞がある。また、地図データはリアルタイムに更新されるものではないので、車両前方の走行路面が実際の地形と異なる虞がある。
つまり、自車両が走行しやすい走行ルートを算出するにあたっては、更なる改善の余地がある。
特開２００１－１２４５７６号公報
　本発明の車両の走行支援は、車両前方の路面状況をセンサで計測し、走行が容易となる車両前方の走行ルートを上記センサで計測した車両前方の路面状況に応じて設定する。
　本発明によれば、自車両の走行が容易となる車両前方の走行ルートが実際（最新）の路面状況に応じて設定されるため、自車両が走行しやすい走行ルートを精度良く提供することが可能となる。
本発明に係る走行支援装置のシステム構成の概略を模式的に示した説明図。 本発明の走行支援装置における処理内容と関連する運転者の動作を模式的に示した説明図。 車両と路面の干渉を模式的に示した説明図であって、（ａ）は車両側面視で車体下部と路面との距離を模式的にした説明図であり、（ｂ）は車両後方視で車体側面と地形との距離を模式的にした説明図である。 車両のピッチ角の大きさを模式的に示した説明図。 車両のロール角の大きさを模式的に示した説明図。 車両の車輪の接地性を模式的に示した説明図。 路面の平面度を模式的に示した説明図。 目的地までの距離を模式的に示した説明図。 車両の操舵量を模式的に示した説明図。 重み係数を算出する際に用いる特性図。 車両の走行ルートを設定する際の考え方を模式的に示した説明図。 走行ルートの表示例を示す説明図。 現在の操舵角による走行ルートと設定された走行ルートとを対比して示した説明図。
　以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明の走行支援装置１のシステム構成の概略を模式的に示した説明図である。
　走行支援装置１は、車両前方に走行ルートを設定するコントロールユニット２と、車両周囲の３次元地形形状に関する情報を取得（計測）可能な第１地形情報取得部３と、第１地形情報取得部３とは異なる方法で車両周囲の３次元地形形状に関する情報を取得（計測）可能な第２地形情報取得部４と、車両の車輪速に関する情報を取得可能な車輪速情報取得部５と、車両のステアリングホイールの操舵角に関する情報を取得可能な操舵角情報取得部６と、ＧＰＳ情報取得部７と、コントロールユニット２で設定された走行ルートを視覚的に表示可能な表示器としての表示部８と、を有している。
　コントロールユニット２は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力インターフェースを備えた周知のデジタルコンピュータであり、車両に搭載されたものである。
　コントロールユニット２は、第１地形情報取得部３、第２地形情報取得部４、車輪速情報取得部５及び操舵角情報取得部６からの情報に基づいて、車両の走行ルートを設定する。
　詳述すると、コントロールユニット２は、第１地形情報取得部３及び第２地形情報取得部４からの情報に基づいて、走行中に車両周囲（前方、側方、後方のうち少なくとも前方の情報を含む）の３次元地形形状（３Ｄ地形形状）を路面状況として取得する。またコントロールユニット２は、第１地形情報取得部３、または第２地形情報取得部４からの情報に基づいて、現在位置を取得（推定）する。なお、現在位置を取得する具体的な手法としては、３Ｄ地形形状を制御周期ごとに比較し移動量を推定するＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）という手法、ＳＬＡＭに追加情報としてＧＰＳや車輪速センサやＩＭＵ測定値を与え精度向上する手法、ＧＰＳをベースにする手法、ＧＰＳと車輪速センサやＩＭＵ測定値を使用する手法等を用いればよい。なお、ＩＭＵ測定値は、いわゆる感性計測装置（inertial measurement unit)の測定値である。つまり、コントロールユニット２は、車両現在位置推定部に相当する。
　コントロールユニット２は、車両の現在位置と第１地形情報取得部３及び第２地形情報取得部４で計測した車両前方の路面状況とに応じて、現在位置を起点として走行が容易となる車両前方の将来の走行ルートを設定する。つまり、コントロールユニット２は、走行ルート設定部に相当する。
　第１地形情報取得部３は、車両前方の路面状況を計測するセンサであり、例えば、単一のライダー（「Lidar」:Light Detection and Rangingの略）によって構成されている。ライダーは、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、対象までの距離や位置、対象の形状を３次元で測定する。第１地形情報取得部３は、路面状況計測部に相当する。
　第２地形情報取得部４は、車両前方の路面状況を計測するセンサであり、車両前方を撮影可能な複数のカメラによって構成される。カメラは、例えばデジタルカメラである。第２地形情報取得部４は、路面状況計測部に相当する。
　車輪速情報取得部５は、車両の車輪速度を検出する車輪速度センサである。車輪速情報取得部５は、例えば車両の各車輪に設けられた車輪速度センサによって構成してもよい。
　ＧＰＳ情報取得部７は、例えば、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の絶対位置（例えば、緯度や経度）の情報を取得可能なものである。ＧＰＳ情報取得部７は、いわゆるＧＰＳを利用したものである。
　操舵角情報取得部６は、車両のステアリングホイールの操舵角を検出するものであり、例えば車両のステアリングシャフトの回転角度を検出する操舵角センサである。
　表示部８は、例えば、車載のカーナビゲーションシステムのナビ情報を表示するディスプレイ、車載のヘッドアップディスプレイ、車載のメータパネル、スマートフォン等であり、情報を視覚的に表示可能な機器である。
　表示部８は、コントロールユニット２で取得した車両前方の３次元地形図やカメラ画像、コントロールユニット２で設定した車両の走行ルートを表示可能になっている。また、表示部８は、検出されたステアリングホイールの現在の操舵角による走行ルートを表示可能となっている。なお、表示部８は、タッチパネル等の運転者による情報入力が可能な機能を有するもので構成されていてもよく、コントロールユニット２に対して目的地の設定等を入力できるものでもよい。表示部８から目的地の設定等を入力できない場合は、コントロールユニット２に対して目的地の設定等を入力可能な入力設定部を別途設ければよい。
　図２は、本発明の走行支援装置１における処理内容と関連する運転者の動作を模式的に示した説明図である。
　図２中の破線よりも左側のステップＳ１及びステップＳ２が運転者の動作を示し、図２中の破線よりも右側のステップＳ３～ステップＳ６が走行支援装置１における処理内容を示している。
　ステップＳ１は、運転者による車両の目的地の入力作業である。
　ステップＳ２は、後述するステップＳ６で表示された走行ルートに沿うように運転される車両の運転動作である。車両が自動運転を行えない車両の場合は、ステップＳ２では、ステップＳ６で表示された走行ルートに沿うように運転者が自ら車両を運転する。なお、車両が自動運転可能な車両の場合、ステップＳ２では、ステップＳ６で表示された走行ルートに沿うように自動運転してもよい。
　ステップＳ３では、ライダーやカメラから取得した情報をもとに車両周囲の３Ｄ地形形状を取得する。
　ステップＳ４では、第１地形情報取得部３、または第２地形情報取得部４からの情報に基づいて車両の現在位置（自車位置）を推定する。
　ステップＳ５は、ステップＳ３やステップＳ４で得られた３Ｄ地形形状及び車両の現在位置に関する情報に基づいて車両の目的地までの最適経路である走行ルートを設定（演算）する。ステップＳ５では、車両前方の路面状況が悪路の場合に走行ルートを設定する。ここで悪路とは、例えば、未舗装路、積雪等により路面に凸凹が生じている舗装路、一部舗装が剥がれた舗装路、路面に轍が生じた舗装路等である。車両前方の路面状況が悪路か否かの判定は、例えばカメラの画像からＡＩ等を用いて判定する。なお、車両前方の路面状況が悪路か否かの判定は、例えばクラウドサーバー上に設けられた地図情報や天候情報等に関するデータベースから取得した外部情報に基づいて判定してもよい。
　ステップＳ５で設定される車両の走行ルートは、計測された車両前方の路面状況に応じて設定される。走行ルートを設定する際に考慮される車両前方の路面状況の項目は、具体的には、車両と路面の干渉、車両のピッチ角の大きさ、車両のロール角の大きさ、車両の車輪の接地性、路面の平面度、目的地までの距離、路面の摩擦係数、路面の走行抵抗及び車両の操舵量等である。ステップＳ５では、これら路面状況項目を考慮して、車両前方の路面状況計測地点における車両の走行のし易さの指標である走行難易度を算出する。
　走行難易度は、各路面状況項目の所定の重み係数を用いて、次式（１）のようにａ～ｉを変数とする関数ｆ（ｘ）として算出される。
　走行難易度＝ｆ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉ）　・・・（１）
　ここで、ａは、車両と路面の干渉に関する重み係数である。ｂは、車両のピッチ角の大きさに関する重み係数である。ｃは、車両のロール角の大きさに関する重み係数である。ｄは、車両の車輪の接地性に関する重み係数である。ｅは、路面の平面度に関する重み係数である。ｆは、目的地までの距離に関する重み係数である。ｇは、車両の操舵量に関する重み係数である。ｈは、路面の摩擦係数に関する重み係数である。ｉは、路面の走行抵抗に関する重み係数である。これらの重み係数は、それぞれその値が小さいほど、運転がし易いことを表している。
　図３は、車両と路面の干渉を模式的に示した説明図である。図３（ａ）は車両前方の路面状況計測地点における車両を側面視して車体下部と路面の上下方向の距離（間隔）を模式的に示した説明図である。図３（ｂ）は車両前方の路面状況計測地点における車両を後方視して車体側面（タイヤ）と地形の水平方向の距離（間隔）を模式的に示した説明図である。
　車両の前方の路面において、車両と路面との上下方向の距離や車両と地形の水平方向の距離が近く（狭く）なるほど、車両は走行しにくくなる。つまり、車両と地形との距離が近くなるほど、車両は走行しにくくなる。
　そこで、車両と路面との上下方向の距離が近く（狭く）なるほど大きい値に設定される重み係数ａ１と、車両と地形の水平方向の距離が近く（狭く）なるほど大きい値に設定される重み係数ａ２と、を足し合わせて車両と路面の干渉に関する路面状況項目の重み係数ａとしている。車両と路面との上下方向の距離は、例えば平均値や車両の所定部分と路面との距離を利用すればよい。車両と地形の水平方向の距離は、例えば平均値や車両の所定部分と地形との距離を利用すればよい。重み係数ａを変数にもつ関数として表される走行難易度は、地形との距離が近くなるほど、大きい値となる。重み係数ａは、車両と地形との距離に基づくものである。
　なお、車両と路面との上下方向の距離が所定の上下方向距離閾値以下の場合や、車両と地形の水平方向の距離が所定の水平方向閾値以下の場合は、車両と地形が干渉して走行不可になる虞があると判定し、重み係数ａを無限大に設定し、走行難易度を無限大してもよい。
　図４は、車両のピッチ角の大きさを模式的に示した説明図である。
　車両の前方の路面において、車両のピッチ角が大きくなるほど、車両は走行しにくくなる。
　そこで、車両のピッチ角に関する路面状況項目の重み係数ｂは、車両のピッチ角が大きくなるほど大きい値に設定される。重み係数ｂを変数にもつ関数として表される走行難易度は、車両のピッチ角が大きくなるほど、大きい値となる。重み係数ｂは、車両のピッチ角に基づくものである。
　なお、車両のピッチ角が所定のピッチ角閾値以上の場合は、車両が横転する虞があると判定し、重み係数ｂを無限大に設定し、走行難易度を無限大してもよい。
　図５は、車両のロール角の大きさを模式的に示した説明図である。
　車両の前方の路面において、車両のロール角が大きくなるほど、車両は転倒の可能性が高くなり走行しにくくなる。
　そこで、車両のロール角に関する路面状況項目の重み係数ｃは、車両のロール角が大きくなるほど大きい値に設定される。重み係数ｃを変数にもつ関数として表される走行難易度は、車両のロール角が大きくなるほど、大きい値となる。重み係数ｃは、車両のロール角に基づくものである。
　なお、車両のロール角が所定のロール角閾値以上の場合は、車両が転倒する虞があると判定し、重み係数ｃを無限大に設定し、走行難易度を無限大してもよい。
　図６は、車両の車輪の接地性を模式的に示した説明図である。
　車両の前方の路面において、車両の各車輪のホイールストロークが大きくなって車輪と路面との距離が大きくなるほど、車両は走行しにくくなる。つまり、車両の車輪の接地性が悪化するほど、車両は走行しにくくなる。
　そこで、車両の車輪の接地性に関する路面状況項目の重み係数ｄは、車両の車輪の接地性が悪化するほど大きい値に設定される。重み係数ｄを変数にもつ関数として表される走行難易度は、車両の車輪の接地性が悪化するほど、大きい値となる。重み係数ｄは、車両の車輪の接地性に基づくものである。
　なお、車両の各車輪の路面との距離が所定の車輪路面間距離閾値以上の場合は、走行困難の虞があると判定し、重み係数ｄを無限大に設定し、走行難易度を無限大してもよい。
　図７は、路面の平面度を模式的に示した説明図である。
　車両の前方の路面において、路面の平面度が低くなるほど、車両は走行しにくくなる。ここで、路面の平面度は、所定の基準面に対する路面の高さの差が大きくなるほど低くなる。
　そこで、路面の平面度に関する路面状況項目の重み係数ｅは、路面の平面度が低くなるほど大きい値に設定される。重み係数ｅを変数にもつ関数として表される走行難易度は、路面の平面度が低くなるほど、大きい値となる。重み係数ｅは、路面の平面度に基づくものである。
　図８は、目的地までの距離を模式的に示した説明図である。
　目的地までの距離に関する路面状況項目の重み係数ｆは、車両の走行ルートを設定するにあたって車両の目的地までの走行ルートの距離が長くなるほど、大きい値に設定される。重み係数ｆを変数にもつ関数として表される走行難易度は、車両の走行ルートを設定するにあたって目的地までの距離が長くなるほど、大きい値となる。重み係数ｆは、目的地までの距離に基づくものである。
　図９は、車両の操舵量を模式的に示した説明図である。
　車両の操舵量に関する路面状況項目の重み係数ｇは、車両の目的地までの操舵量が大きくなるほど、大きい値に設定される。重み係数ｇを変数にもつ関数として表される走行難易度は、車両の目的地までの操舵量が大きくなるほど、大きい値となる。重み係数ｇは、車両の操舵量に基づくものである。
　路面の摩擦係数に関する路面状況項目の重み係数ｈは、路面の摩擦係数が低くなるほど大きい値に設定される。路面の摩擦係数は、例えばカメラの画像からＡＩ等を用いて算出する。なお、路面の摩擦係数は、例えば、スリップしたときの車両の駆動力から推定してもよい。重み係数ｈは、路面の摩擦係数に基づくものである。
　路面の走行抵抗に関する路面状況項目の重み係数ｉは、路面の走行抵抗が低くなるほど大きい値に設定される。路面の走行抵抗は、例えば、カメラの画像からＡＩ等を用いて算出する。なお、路面の走行抵抗は、車両が加速した際に要する駆動力から推定してもよい。重み係数ｉは、路面の走行抵抗に基づくものである。
　なお、上述した各重み係数は、例えば図１０に示すような特性図から算出される。
　図１０は、重み係数を算出する際に用いる特性図の一例であり、予めコントロールユニット２に記憶させておくものである。重み係数は、変数値（例えば車体下部と路面の上下方向の距離等）に応じた値に設定される。
　車両と路面の干渉、車両のピッチ角、車両のロール角及び車両の接地性に関しては、上述したように、変数値が所定の閾値以上の場合に、重み係数の値が無限大となるように設定してもよい。この場合には、走行が困難な走行ルートが設定されることがなく、設定された走行ルートをより安心して走行することができる。
　ステップＳ５で設定される車両の走行ルートは、車両前方の路面の複数の地点において走行難易度を上述した式（１）に用いて算出し、車両進行方向に走行難易度が低い地点を順次繋げていくことよって設定される。
　詳述すると、車両の走行ルートは、探索アルゴリズム(例えばHybrid A＊)を用い、走行難易度が低い地点を最適な走行経路として設定する。Hybrid A＊は、経路計画アルゴリズムの一種であり、既知のノード（地点）の走行難易度と、未知のノード（地点）の推定される走行難易度と、の組み合わせにより最適な走行ルートを効率的に探索するアルゴリズムである。
　換言すると、ステップＳ５で設定される車両の走行ルートは、図１１に示すように、車両前方の路面を車両前後方向に沿った複数の第１直線Ｌ１とこれら第１直線Ｌ１に対して直交する複数の第２直線Ｌ２とによって格子状に分割し、格子を構成する線同士（第１直線Ｌ１と第２直線Ｌ２）の交点となる地点の走行難易度を算出し、車両進行方向に走行難易度が低い地点を目的地まで順次繋げていくことによって設定される。なお、複数の第１直線Ｌ１は、互いに等間隔かつ平行となるように設定される。複数の第２直線Ｌ２は、互いに等間隔かつ平行となるように設定される。図１１において、太線で描かれた円は、走行難易度が低い地点を表している。図１１において、細線で描かれた円は、走行難易度が高い地点を表している。図１１において、細線で描かれた円は、走行難易度が高い地点を表している。図１１において、太線で描かれた円と太線で描かれた円とを繋ぐ太線が車両の走行ルートを示している。
　ステップＳ５においては、各路面状況項目の重み係数に個別に対応する閾値を設定しておき、算出された路面状況項目の係数の少なくとも一つが対応する閾値よりも大きくなった場合に、路面状況項目の係数が対応する閾値よりも大きくなる地点を車両が走行しないように走行ルートを設定するようにしてもよい。
　ステップＳ６は、ステップＳ５で設定された走行ルートを表示部８に表示する。走行ルートは、例えば図１２に示すように、表示部８に表示される。図１２おける破線は、車両前方の路面状況に応じて設定された走行ルートを示しており、右側の破線が車両の右側車輪の走行ルート、左側の破線が車両の左側車輪の走行ルートを示している。
　車両は、図１３に示すように現在の操舵角による走行ルートが設定された走行ルートと異なる場合には、車両が路面状況に応じて設定された走行ルートに沿った走行となるように、操舵角が制御される。図１３における白抜き破線は、現在の操舵角を継続した場合の走行ルートを示し、図１３における破線は、路面状況に応じて設定された走行ルートを示している。
　ステップＳ３～ステップＳ５は、コントロールユニット２内の行われる処理である。ステップＳ６は、表示部８で行われる処理である。
　上述した実施例の走行支援装置１は、自車両の走行が容易となる車両前方の走行ルートが実際（最新）の路面状況に応じて設定されるため、車両前方の路面が悪路であっても、自車両が走行しやすい走行ルートを精度良く提供することが可能となる。
　上述した実施例の走行支援装置１は、設定された走行ルートを運転者が目視可能な表示部８に出力しているので、運転者による走行ルートに沿った運転を容易に実現することが可能となる。つまり、上述した実施例の走行支援装置１は、運転者がオフロード走行等の悪路に不慣れな場合であっても、運転者自身の運転によるオフロード走行を容易に行うことができる。
　なお、車両が自動運転可能な場合、車両前方に設定された走行ルートを自動運転で走行可能な場合は、表示部８に走行ルートを表示しないようにしてもよい。
　上述した実施例の走行支援装置１は、走行ルートを設定する際に、車両と路面の干渉、車両のピッチ角の大きさ、車両のロール角の大きさ、車両の車輪の接地性、路面の平面度、目的地までの距離、路面の摩擦係数、路面の走行抵抗及び車両の操舵量を考慮しているので、悪路に適した走行ルートを設定することが可能となる。
　以上、本発明の具体的な実施例を説明してきたが、本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
　例えば、３Ｄ地形形状は、複数台のカメラ画像からの情報のみで取得するようにしてもよい。３Ｄ地形形状は、単一または複数のライダーからの情報のみで取得するようにしてもよい。３Ｄ地形形状は、複数台のカメラ画像と複数のライダーからの情報で取得するようにしてもよい。
　例えば、表示部８への走行ルートの表示は、車両が自動運転可能な場合、省略可能である。
　例えば、走行支援装置１は、車両前方の路面状況として、車両と路面の干渉、車両のピッチ角の大きさ、車両のロール角の大きさ、車両の車輪の接地性、路面の平面度、目的地までの距離、路面の摩擦係数、路面の走行抵抗及び車両の操舵量、といった路面状況項目の少なくとも一つを考慮したものであってもよい。
　例えば、走行支援装置１は、自車両の進行方向とは逆方向から他車両が計測した車両前方の路面状況の情報をクラウドサーバーから読み出し、他車両が計測した車両前方の路面状況の情報を加味して走行ルートを設定するようにしてもよい。この場合、走行支援装置１は、異なる視点から見た車両前方の路面状況の情報を考慮することで車両前方の路面状況をより正確に把握することができ、走行が容易な走行ルートを一層精度良く設定することが可能となる。
　例えば、走行支援装置１は、車両前方の路面状況が悪路でない場合にも車両前方の路面状況に応じて車両前方の走行ルートを設定してもよい。
　上述した実施例は、車両の走行支援方法及び車両の走行支援装置に関するものである。

Claims (11)

  1. 　車両前方の路面状況をセンサで計測し、
    　走行が容易となる車両前方の走行ルートを上記センサで計測した車両前方の路面状況に応じて設定する車両の走行支援方法。
  2. 　設定された走行ルートを運転者が目視可能な所定の表示器に出力する請求項１に記載の車両の走行支援方法。
  3. 　設定された走行ルートに沿うように当該車両を自動運転で走行させる請求項１または２に記載の車両の走行支援方法。
  4. 　車両前方の路面状況が悪路の場合に走行ルートを算出する請求項１に記載の車両の走行支援方法。
  5. 　上記路面状況は、車両と路面の干渉、車両のピッチ角の大きさ、車両のロール角の大きさ、車両の車輪の接地性、路面の平面度、目的地までの距離、路面の摩擦係数、路面の走行抵抗及び車両の操舵量、といった路面状況項目の少なくとも一つを考慮したものである請求項１に記載の車両の走行支援方法。
  6. 　車両前方の路面の複数の地点において車両の走行し易さの指標である走行難易度を上記路面状況に基づいて算出し、車両進行方向に走行難易度が低い地点を順次繋げていくことによって上記走行ルートを設定する請求項５に記載の車両の走行支援方法。
  7. 　車両前方の路面を格子状に分割し、格子を構成する線同士の交点となる地点で車両の走行し易さの指標である走行難易度を上記路面状況に基づいて算出し、車両進行方向に走行難易度が低い地点を順次繋げていくことによって上記走行ルートを設定する請求項５に記載の車両の走行支援方法。
  8. 　上記走行難易度は、上記路面状況項目毎に算出された係数を用いて算出され、
    　上記路面状況項目毎に所定の閾値を設定し、算出された上記路面状況項目の係数の少なくとも一つが対応する閾値よりも大きくなった場合は、上記路面状況項目の係数が対応する閾値よりも大きくなる地点を車両が走行しないように上記走行ルートを設定する請求項６または７に記載の走行支援方法。
  9. 　車両前方の路面状況を計測する上記センサは、ライダーもしくはカメラである請求項１に記載の車両の走行支援方法。
  10. 　他車両が計測した車両前方の路面状況をクラウドサーバーから読み出し、上記他車両が計測した車両前方の路面状況を加味して上記走行ルートを設定する請求項１に記載の車両の走行支援方法。
  11. 　車両前方の路面状況をセンサで計測する路面状況計測部と、
    　走行が容易となる車両前方の走行ルートを上記センサで計測した車両前方の路面状況に応じて設定する走行ルート設定部と、を有する車両の走行支援装置。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2018061294A1 (ja) * 2016-09-30 2018-04-05 アイシン精機株式会社 周辺監視装置
WO2022091305A1 (ja) * 2020-10-29 2022-05-05 日本電気株式会社 挙動推定装置、挙動推定方法、経路生成装置、経路生成方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

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