JP7721040B2 - Driving assistance devices - Google Patents
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Description
本願は、運転支援装置に関する。 This application relates to a driving assistance device.
自動車の安全走行を向上させる技術としてＶ２Ｘ（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）と呼ばれる技術がある。Ｖ２Ｘとは、車両と車両に影響を与える可能性のある機器との間で相互通信を行う技術である。とくに通信機器を搭載した車両同士で情報交換を行い、車両走行時の安全性を高める運転支援装置が開発されている。 Vehicle to Everything (V2X) is a technology that aims to improve the safety of automobile driving. V2X is a technology that enables mutual communication between vehicles and devices that may affect the vehicle. In particular, driving assistance devices are being developed that enable information exchange between vehicles equipped with communication devices, thereby improving safety while driving.
従来の運転支援装置として、他車両の位置情報を受信し、この情報と地図情報とに基づいて他車両の現在位置をマップマッチングし、マップマッチングされた他車両の現在位置と自車両の現在位置とに基づいて衝突の可能性を判断する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。なお、マップマッチングとは、受信した位置情報には誤差が含まれているため、地図情報を用いて最適と思われる位置に位置情報を補正して現在位置を特定することを意味する。 A conventional driving assistance device has been disclosed that receives position information from other vehicles, map-matches the current position of the other vehicles based on this information and map information, and determines the possibility of a collision based on the map-matched current position of the other vehicles and the current position of the vehicle itself (see, for example, Patent Document 1). Note that map matching means that, since the received position information contains errors, the position information is corrected to a position that is thought to be optimal and the current position is determined.
従来の運転支援装置においては、他車両の現在位置を道路単位で特定するマップマッチングしか行うことができず、他車両が走行する車線を特定するマップマッチングを行うことができないという問題がある。 Conventional driving assistance devices have the problem that they can only perform map matching to identify the current location of other vehicles on a road-by-road basis, and are unable to perform map matching to identify the lane in which other vehicles are traveling.
本願は、上述の課題を解決するためになされたもので、他車両が走行する車線を特定するマップマッチングを行うことができる運転支援装置を提供することを目的とする。 This application has been made to solve the above-mentioned problems and aims to provide a driving assistance device that can perform map matching to identify the lanes in which other vehicles are traveling.
本願の運転支援装置は、自車両と通信可能な範囲を走行する他車両の他車時系列情報を車両間通信装置を介して入手して記憶する他車情報記憶部と、他車情報記憶部に記憶された他車時系列情報に基づいて他車両の運動状態を推定する運動状態推定部と、運動状態推定部で推定された他車両の運動状態から他車両の走行軌跡をシミュレートし、シミュレートした他車両の走行軌跡を出力する運動状態補正部とを備えている。そして、運動状態は、時系列の他車両の水平面内の方位情報、速度情報、加速度情報および車両方位の角速度情報を含み、運動状態補正部は、他車両の運動状態に含まれる各情報の補正候補を生成して運動状態を補正し、この補正した運動状態からシミュレートした他車両の走行軌跡と車線情報を含む地図情報との一致度評価値を算出し、算出した一致度評価値に基づいて地図情報との一致度が最も高い走行軌跡を出力する。The driving assistance device of the present application includes an other vehicle information storage unit that acquires and stores other vehicle time-series information of other vehicles traveling within a communication range with the host vehicle via a vehicle-to-vehicle communication device; a motion state estimation unit that estimates the motion state of the other vehicle based on the other vehicle time-series information stored in the other vehicle information storage unit; and a motion state correction unit that simulates the traveling trajectory of the other vehicle from the motion state of the other vehicle estimated by the motion state estimation unit and outputs the simulated traveling trajectory of the other vehicle. The motion state includes time-series orientation information, speed information, acceleration information, and angular velocity information of the vehicle's orientation in the horizontal plane of the other vehicle. The motion state correction unit generates correction candidates for each piece of information included in the motion state of the other vehicle to correct the motion state, calculates a match evaluation value between the simulated traveling trajectory of the other vehicle from the corrected motion state and map information including lane information, and outputs the traveling trajectory that most closely matches the map information based on the calculated match evaluation value.
本願の運転支援装置においては、運動状態補正部が他車両の運動状態に含まれる各情報の補正候補を生成して運動状態を補正し、この補正した運動状態からシミュレートした他車両の走行軌跡と車線情報を含む地図情報との一致度評価値を算出し、算出した一致度評価値に基づいて地図情報との一致度が最も高い走行軌跡を出力するので、他車両が走行する車線を特定するマップマッチングを行うことができる。 In the driving assistance device of the present application, the motion state correction unit generates correction candidates for each piece of information included in the motion state of the other vehicle to correct the motion state, calculates a matching evaluation value between the simulated driving trajectory of the other vehicle from this corrected motion state and map information including lane information, and outputs the driving trajectory that has the highest matching degree with the map information based on the calculated matching evaluation value, thereby enabling map matching to be performed to identify the lane in which the other vehicle is driving.
以下、本願を実施するための実施の形態に係る運転支援装置について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一符号は同一もしくは相当部分を示している。 The following describes in detail a driving assistance device according to an embodiment of the present invention with reference to the drawings. Note that the same reference numerals in each drawing indicate the same or equivalent parts.
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る運転支援装置を搭載した自車両の構成図である。図１に示すように、自車両１０には、測位装置１と、車両間通信装置２と、運転支援装置３と、警報装置４と、走行制御装置５とが搭載されている。
Embodiment 1.
Fig. 1 is a configuration diagram of a host vehicle equipped with a driving assistance device according to embodiment 1. As shown in Fig. 1, a host vehicle 10 is equipped with a positioning device 1, an inter-vehicle communication device 2, a driving assistance device 3, an alarm device 4, and a cruise control device 5.
測位装置１は、自車両１０に搭載されたＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、各種センサなどを用いて自車両１０の位置、進行方向などの測位を行う。測位装置１は、測位を行った自車両１０の位置、進行方向などの自車情報を車両間通信装置２および運転支援装置３に出力する。測位装置１は、必要に応じて地図情報を参照して測位結果の補正を行う。 The positioning device 1 measures the position, heading, etc. of the vehicle 10 using a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver and various sensors mounted on the vehicle 10. The positioning device 1 outputs vehicle information, such as the position and heading, of the vehicle 10 that has been positioned, to the inter-vehicle communication device 2 and the driving assistance device 3. The positioning device 1 corrects the positioning results by referring to map information as necessary.
車両間通信装置２は、測位装置１から入力された自車両１０の自車情報に自車両１０の車両識別情報を付加して複数の他車両１１に送信する。また、車両間通信装置２は、複数の他車両１１から車両識別情報を含む他車両１１の位置、速度、進行方向などの他車情報をそれぞれ受信する。そして、受信した車両識別情報および他車情報を運転支援装置３に出力する。なお、ここで言う他車両とは、車両間通信装置２で自車両と通信可能な範囲に存在する複数の車両である。 The inter-vehicle communication device 2 adds the vehicle identification information of the subject vehicle 10 to the subject vehicle information of the subject vehicle 10 input from the positioning device 1 and transmits the information to multiple other vehicles 11. The inter-vehicle communication device 2 also receives other vehicle information such as the position, speed, and direction of travel of the other vehicle 11, including the vehicle identification information, from each of the multiple other vehicles 11. The inter-vehicle communication device 2 then outputs the received vehicle identification information and other vehicle information to the driving assistance device 3. Note that the other vehicles referred to here are multiple vehicles that are within a range in which the inter-vehicle communication device 2 can communicate with the subject vehicle.
なお、自車情報および他車情報には、その車両の位置、速度、進行方向などの情報に加えて、それらの情報の信頼性を数値で表した信頼度情報も含まれている。 In addition to information such as the vehicle's position, speed, and direction of travel, the vehicle information and other vehicle information also includes reliability information that numerically expresses the reliability of that information.
運転支援装置３は、測位装置１から入力された自車情報と車両間通信装置２から入力された他車情報とに基づいて、後述する判断ステップに沿って自車両と他車両との衝突の可能性を判断する。運転支援装置３は、自車両と他車両との衝突の可能性に基づいて、衝突回避行動が必要な場合は警報装置４および走行制御装置５に警報指令を出力する。なお、運転支援装置３は、必ずしも自車両と他車両との衝突の可能性を判断する必要はない。運転支援装置３は、後述するように、車両間通信装置２から入力された他車情報に基づいて他車両の走行軌跡をシミュレートし、車線情報を含む地図情報との一致度評価値に基づいて他車両が走行する車線を特定するマップマッチングを行うだけでもよい。 The driving assistance device 3 determines the possibility of a collision between the subject vehicle and another vehicle based on the subject vehicle information input from the positioning device 1 and the other vehicle information input from the vehicle-to-vehicle communication device 2, following the determination steps described below. If collision avoidance action is required based on the possibility of a collision between the subject vehicle and another vehicle, the driving assistance device 3 outputs an alarm command to the warning device 4 and the cruise control device 5. Note that the driving assistance device 3 does not necessarily need to determine the possibility of a collision between the subject vehicle and another vehicle. As described below, the driving assistance device 3 may simply simulate the driving trajectory of the other vehicle based on the other vehicle information input from the vehicle-to-vehicle communication device 2, and perform map matching to identify the lane in which the other vehicle is traveling based on a match evaluation value with map information including lane information.
警報装置４は、運転支援装置３から警報指令が入力された場合は、自車両１０の運転者に警告を行う。走行制御装置５は、運転支援装置３から警報指令が入力された場合は、自車両１０に対して衝突回避行動を行わせる。なお、自車両１０には、警報装置４および走行制御装置５の少なくとも一方が搭載されていればよい。 When an alarm command is input from the driving assistance device 3, the warning device 4 issues a warning to the driver of the host vehicle 10. When an alarm command is input from the driving assistance device 3, the cruise control device 5 causes the host vehicle 10 to take action to avoid a collision. Note that it is sufficient for the host vehicle 10 to be equipped with at least one of the warning device 4 and the cruise control device 5.
図２は、本実施の形態に係る運転支援装置の構成図である。本実施の形態の運転支援装置３は、他車識別部３１と、他車情報記憶部３２と、補正対象区間検知部３３と、運動状態推定部３４と、運動状態補正部３５と、警報指示判定部３６とを備えている。また、運転支援装置３は、地図情報３７を保持している。なお、地図情報３７は、必ずしも運転支援装置３の内部に保持されていてなくてもよい。地図情報３７は、測位装置１に保持されていてもよく、他の装置例えばナビゲーション装置に保持されていてもよい。 Figure 2 is a configuration diagram of a driving assistance device according to this embodiment. The driving assistance device 3 according to this embodiment includes an other vehicle identification unit 31, an other vehicle information storage unit 32, a correction target section detection unit 33, a motion state estimation unit 34, a motion state correction unit 35, and an alarm instruction determination unit 36. The driving assistance device 3 also stores map information 37. Note that the map information 37 does not necessarily have to be stored within the driving assistance device 3. The map information 37 may be stored in the positioning device 1, or may be stored in another device, such as a navigation device.
他車識別部３１は、入力された他車情報に含まれる車両識別情報に基づいて、複数の他車両を識別する。さらに、他車識別部３１は、識別した他車両毎の位置情報、速度、進行方向などの他車情報を他車情報記憶部３２に出力する。The other vehicle identification unit 31 identifies multiple other vehicles based on the vehicle identification information included in the input other vehicle information. Furthermore, the other vehicle identification unit 31 outputs other vehicle information such as the position information, speed, and direction of travel for each identified other vehicle to the other vehicle information storage unit 32.
他車情報記憶部３２は、他車識別部３１から入力された他車両毎の他車情報を取得した時刻情報と共に他車時系列情報として記憶する。そして、他車情報記憶部３２は、記憶した他車両毎の他車時系列情報を補正対象区間検知部３３および運動状態推定部３４に出力する。The other vehicle information storage unit 32 stores the other vehicle information for each other vehicle input from the other vehicle identification unit 31 together with the time information at which it was acquired as other vehicle time series information. The other vehicle information storage unit 32 then outputs the stored other vehicle time series information for each other vehicle to the correction target section detection unit 33 and the motion state estimation unit 34.
補正対象区間検知部３３は、入力された他車両毎の他車時系列情報に含まれる位置情報に関する信頼度情報が予め設定された閾値よりも小さく、かつその状態が予め設定された時間よりも長く継続している場合は、位置情報に補正が必要と判断する。そして、補正対象区間検知部３３は、信頼度情報が予め設定された閾値よりも小さい状態が継続している区間を補正対象区間として運動状態推定部３４に出力する。 The correction target section detection unit 33 determines that correction of the position information is necessary if the reliability information related to the position information included in the input other vehicle time series information for each other vehicle is smaller than a predetermined threshold and this state continues for longer than a predetermined time.The correction target section detection unit 33 then outputs the section in which the reliability information continues to be smaller than the predetermined threshold as a correction target section to the motion state estimation unit 34.
また、補正対象区間検知部３３は、入力された他車両毎の他車時系列情報に含まれる位置情報と地図情報３７とを照合し、位置情報の補正が必要な区間か否かを検知することができる。例えば他車両がトンネルを走行している場合、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）で得られる位置情報の信頼性は低下する。補正対象区間検知部３３は、地図情報３７に基づいて、例えばトンネルを走行している区間を補正対象区間として運動状態推定部３４に出力する。 The correction target section detection unit 33 can also compare the location information contained in the input other vehicle time series information for each other vehicle with the map information 37 to detect whether or not the section requires correction of the location information. For example, when another vehicle is traveling through a tunnel, the reliability of the location information obtained by the GPS (Global Positioning System) decreases. Based on the map information 37, the correction target section detection unit 33 outputs, for example, a section traveling through a tunnel as a correction target section to the motion state estimation unit 34.
運動状態推定部３４は、補正対象区間検知部３３から補正対象区間が入力されたときに、他車情報記憶部３２から入力された他車両毎の他車時系列情報に基づいて他車両毎の他車時系列情報から他車両毎に時系列の運動状態の推定を行う。ここで運動状態とは、例えばある時刻毎の車両の走行を表す水平面内の車両方位、車両前後方向の速度、車両前後方向の加速度、車両横方向の加速度および車両方位の角速度からなる。また、運動状態は、一定の時間間隔でｎ個の時系列の情報であるとする。運動状態の推定は、他車時系列情報に含まれる緯度経度の系列をスプライン曲線などで補間し、当該曲線から時系列の運動状態を推定することができる。この演算方法は、従来から知られている自立航法の手法で使用する演算の逆演算の方法である。 When the correction target section is input from the correction target section detection unit 33, the motion state estimation unit 34 estimates the time-series motion state of each other vehicle based on the other vehicle time-series information for each other vehicle input from the other vehicle information storage unit 32. Here, the motion state includes, for example, the vehicle direction in the horizontal plane representing the vehicle's travel at each time point, the vehicle's longitudinal speed, the vehicle's longitudinal acceleration, the vehicle's lateral acceleration, and the angular velocity of the vehicle's direction. The motion state is also assumed to be n pieces of time-series information at regular time intervals. The motion state can be estimated by interpolating the latitude and longitude series included in the other vehicle time-series information using a spline curve or the like, and estimating the time-series motion state from the curve. This calculation method is the inverse of the calculation used in the conventionally known autonomous navigation method.
運動状態補正部３５は、運動状態推定部３４で推定された時系列の運動状態に対して誤差要因となるパラメータで補正する。誤差要因となるパラメータとしては、例えば車両方位の角度センサのオフセット、加速度センサのオフセット、速度センサのゲインなどがある。運動状態補正部３５は、補正した時系列の運動状態で他車両の走行軌跡をシミュレートし、シミュレートした他車両の走行軌跡と地図情報３７とを照合することで一致度評価値を算出する。そして、一致度評価値が最も小さいときの他車両の走行軌跡を警報指示判定部３６に出力する。 The motion state correction unit 35 corrects the time-series motion state estimated by the motion state estimation unit 34 using parameters that are error factors. Parameters that are error factors include, for example, the offset of the vehicle direction angle sensor, the offset of the acceleration sensor, and the gain of the speed sensor. The motion state correction unit 35 simulates the driving trajectory of the other vehicle using the corrected time-series motion state, and calculates a matching evaluation value by comparing the simulated driving trajectory of the other vehicle with map information 37. The motion state correction unit 35 then outputs the driving trajectory of the other vehicle with the smallest matching evaluation value to the warning instruction determination unit 36.
図３は、運動状態補正部における他車両の走行軌跡を出力する方法を示すフローチャートである。運動状態補正部３５は、ステップＳ０１において、補正候補を生成する。以下は、補正対象として車両方位の角度を検知するジャイロセンサのオフセットを想定して、運動状態に含まれる角速度を補正する場合を説明する。 Figure 3 is a flowchart showing a method for outputting the driving trajectory of another vehicle in the motion state correction unit. In step S01, the motion state correction unit 35 generates correction candidates. Below, we will explain the case where the angular velocity included in the motion state is corrected, assuming the offset of the gyro sensor that detects the angle of the vehicle's heading as the correction target.
運動状態補正部３５は、ステップＳ０１において、補正候補を生成する。例えば、補正を行うための定数の組を（ａｉ、ｂｊ）とし、これを補正候補の集合とする。ｍおよびｌは３以上の任意の整数とし、ｉは０以上ｍ－１以下の整数、ｊは０以上ｌ－１以下の整数とする。ａｉは予め設定された最小値と最大値との間をｍ－１等分して変化させたもの、ｂｊは予め設定された最小値と最大値との間をｌ－１等分して変化させたものとする。 In step S01, the motion state correction unit 35 generates correction candidates. For example, a set of constants for correction is defined as (a i , b j ), which is a set of correction candidates. m and l are any integers equal to or greater than 3, i is an integer equal to or greater than 0 and m-1, and j is an integer equal to or greater than 0 and l-1. a i is varied by dividing a range between a preset minimum value and a preset maximum value into m-1 equal parts, and b j is varied by dividing a range between a preset minimum value and a preset maximum value into l-1 equal parts.
運動状態補正部３５は、ステップＳ０２において、補正候補の中から未評価の補正候補を１つ選択する。そして、運動状態補正部３５は、ステップＳ０３において、選択した補正候補（ａｉ、ｂｊ）に対して運動状態の補正を次のように実施する。運動状態に含まれる角速度が時間軸方向に一定時間毎にｎ個あるとする。角速度ωｋ（０≦ｋ＜ｎ）に対して補正を行う場合に補正後の角速度Ωｋとすると、例えばΩｋ＝ωｋ＋ａｉ×ｋ＋ｂｊのように補正を行う。補正前の運動状態のうちωをΩに置きかえたものを補正後の運動状態とする。このようにして、運動状態補正部３５は、ステップＳ０３において、運動状態を補正する。その後、運動状態補正部３５は、ステップＳ０４に進む。 In step S02, the motion state correction unit 35 selects one unevaluated correction candidate from the correction candidates. Then, in step S03, the motion state correction unit 35 corrects the motion state for the selected correction candidate ( ai , bj ) as follows. Assume that there are n angular velocities included in the motion state at regular intervals along the time axis. When correcting angular velocity ωk (0≦k<n), if the corrected angular velocity is Ωk , the correction is performed, for example, as Ωk = ωk + ai × k + bj . The motion state before correction is obtained by replacing ω with Ω, and this is taken as the corrected motion state. In this way, the motion state correction unit 35 corrects the motion state in step S03. Thereafter, the motion state correction unit 35 proceeds to step S04.
運動状態補正部３５は、ステップＳ０４において、補正した運動状態に基づいて他車両の走行軌跡をシミュレートする。運動状態から車両の走行軌跡をシミュレートする方法としては、例えば自立航法の手法を用いることができる。そして、運動状態補正部３５は、ステップＳ０５において、シミュレートされた他車両の走行軌跡と地図情報との一致度評価値を算出する。ステップＳ０５における他車両の走行軌跡と地図情報との一致度評価値の算出は、次のような方法で行うことができる。 In step S04, the motion state correction unit 35 simulates the driving trajectory of the other vehicle based on the corrected motion state. A method for simulating the vehicle's driving trajectory from the motion state can be, for example, a self-contained navigation technique. Then, in step S05, the motion state correction unit 35 calculates a matching evaluation value between the simulated driving trajectory of the other vehicle and the map information. Calculation of the matching evaluation value between the driving trajectory of the other vehicle and the map information in step S05 can be performed using the following method.
一定の時間間隔でｎ個の時系列の運動状態がある。そして時系列の運動状態に基づく他車両の走行軌跡をＰｋ（ｘｋ、ｙｋ）とする。ここで、ｋは０以上ｎ－１以下の整数であり、ｘｋ、ｙｋはそれぞれ経度、緯度である。 There are n time-series motion states at regular time intervals. The travel trajectory of another vehicle based on the time-series motion states is denoted as Pk ( xk , yk ), where k is an integer between 0 and n-1, and xk and yk are longitude and latitude, respectively.
他車両は、片側二車線の道路を走行していると仮定する。そして、道路上には３本の区切線で二車線が構成されており、両側には壁が設置されていると仮定する。図４は、運動状態補正部３５における一致度評価値を算出するための評価関数を示す図である。図４は二車線の道路の車線と直交する方向の断面に対応する。図４において、Ｌは区切線の位置を示し、Ｗは両側の壁に接触する位置を示している。Ｘｋは車線と直交する方向の位置、Ｙｋは車線に沿った方向の位置を表すとする。 Assume that the other vehicle is traveling on a road with two lanes in each direction. Assume that the two lanes are defined by three dividing lines on the road, with walls on both sides. FIG. 4 is a diagram showing an evaluation function for calculating a matching evaluation value in the motion state correction unit 35. FIG. 4 corresponds to a cross section of a two-lane road in a direction perpendicular to the lanes. In FIG. 4, L indicates the position of the dividing line, and W indicates the position where the vehicle contacts the walls on both sides. Xk indicates the position perpendicular to the lanes, and Yk indicates the position along the lanes.
運動状態補正部３５は、地図情報３７を用いて、Ｐｋ（ｘｋ、ｙｋ）を道路における位置を表すＱｋ（Ｘｋ、Ｙｋ）に変換する。運動状態補正部３５は、図４に示すように、道路上の位置Ｙｋにおける評価関数ｆｋを設定する。この評価関数は、車線の中心部分では０であり、区切線Ｌを跨ぐ方向では０よりも徐々に大きな値となり、壁に接触する位置Ｗでは急激に大きな値となるように設定されている。すなわち、この評価関数は、他車両が走行する道路の構造に基づいて設定される。運動状態補正部３５は、この評価関数を用いて次の（１）式に示す一致度評価値Ｖを算出する。ここで、Ｘｋは、Ｐｋ（ｘｋ、ｙｋ）からＱｋ（Ｘｋ、Ｙｋ）に変換して得られる車線と直交する方向の他車両の位置である。 The motion state correction unit 35 uses map information 37 to convert Pk ( xk , yk ) into Qk ( Xk , Yk ), which represents a position on the road. As shown in FIG. 4 , the motion state correction unit 35 sets an evaluation function fk at a position Yk on the road. This evaluation function is set to be 0 at the center of the lane, gradually increase in value from 0 in the direction crossing the dividing line L, and suddenly increase in value at a position W where the vehicle contacts the wall. In other words, this evaluation function is set based on the structure of the road on which the other vehicle is traveling. The motion state correction unit 35 uses this evaluation function to calculate a matching evaluation value V shown in the following equation (1). Here, Xk is the position of the other vehicle in a direction perpendicular to the lane, obtained by converting Pk ( xk , yk ) into Qk ( Xk , Yk ).
運動状態補正部３５は、ステップＳ０２で選択した補正候補に関連付けて算出した一致度評価値を記憶しておく。
次に、運動状態補正部３５は、ステップＳ０６において、全ての補正候補を選択したか否かを判定する。ステップＳ０６において全ての補正候補を選択していない場合（ＮＯ）、運動状態補正部３５はステップＳ０２に戻る。ステップＳ０６において全ての補正候補を選択している場合（ＹＥＳ）、運動状態補正部３５はステップＳ０７に進む。
The motion state corrector 35 stores the calculated coincidence evaluation value in association with the correction candidate selected in step S02.
Next, in step S06, the motion state correction unit 35 determines whether or not all correction candidates have been selected. If not all correction candidates have been selected in step S06 (NO), the motion state correction unit 35 returns to step S02. If all correction candidates have been selected in step S06 (YES), the motion state correction unit 35 proceeds to step S07.
なお、本実施の形態においては、他車両の走行軌跡と地図情報との一致度評価値の算出に用いる評価関数として、図４に示すような二車線の道路を例として説明した。この評価関数は、車線の本数、車線の幅などに応じて適宜設定することができる。In this embodiment, the evaluation function used to calculate the degree of match evaluation value between the travel trajectory of another vehicle and map information has been described using a two-lane road as shown in Figure 4 as an example. This evaluation function can be set appropriately depending on the number of lanes, lane width, etc.
運動状態補正部３５は、ステップＳ０７において、記憶していた一致度評価値が最も小さい走行軌跡を一致度が最も高い他車両の走行軌跡として警報指示判定部３６に出力する。なお、本実施の形態の運転支援装置においては、一致度評価値が最も小さい走行軌跡が一致度が最も高い他車両の走行軌跡としている。一致度評価値を算出する手法によっては、必ずしも一致度評価値が最も小さい走行軌跡が一致度が最も高いとは限らない。 In step S07, the motion state correction unit 35 outputs the stored driving trajectory with the smallest matching evaluation value to the warning instruction determination unit 36 as the driving trajectory of the other vehicle with the highest degree of matching. Note that in the driving assistance device of this embodiment, the driving trajectory with the smallest matching evaluation value is determined to be the driving trajectory of the other vehicle with the highest degree of matching. Depending on the method used to calculate the matching evaluation value, the driving trajectory with the smallest matching evaluation value is not necessarily the one with the highest degree of matching.
警報指示判定部３６は、運動状態補正部３５から入力された他車両の走行軌跡と自車情報とを照合し、自車両と他車両との衝突の可能性を判定する。警報指示判定部３６における衝突の可能性の判定は、例えば衝突余裕時間（Ｔｉｍｅ－Ｔｏ－Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ：以下ＴＴＣと記す）を用いて判定することができる。ＴＴＣとは、自車両と他車両との車間距離を自車両と他車両との相対速度で除算した値（単位は時間）である。警報指示判定部３６は、ＴＴＣが予め設定された時間よりも短い場合に衝突回避行動が必要と判断し、警報装置４および走行制御装置５に警報指令を出力する。なお、衝突の可能性の判定は、ＴＴＣを用いる方法以外の方法でも、ＴＴＣを用いる方法と他の方法とを組み合わせたものでもよい。 The warning instruction determination unit 36 compares the driving trajectory of the other vehicle input from the motion state correction unit 35 with the vehicle information and determines the possibility of a collision between the vehicle and the other vehicle. The warning instruction determination unit 36 can determine the possibility of a collision, for example, using the time-to-collision (TTC). The TTC is the value (in hours) obtained by dividing the inter-vehicle distance between the vehicle and the other vehicle by the relative speed between the vehicle and the other vehicle. If the TTC is shorter than a preset time, the warning instruction determination unit 36 determines that collision avoidance action is necessary and outputs a warning command to the warning device 4 and the driving control device 5. Note that the possibility of a collision may be determined using methods other than the TTC, or by combining the TTC method with other methods.
このように構成された運転支援装置３は、他車両の走行軌跡と地図情報との一致度評価値を算出するときに、車線の情報を含めた評価関数を設定して行っているので、他車両が走行する車線を特定するマップマッチングを行うことができる。 When calculating the degree of match evaluation value between the driving trajectory of another vehicle and map information, the driving assistance device 3 configured in this manner sets an evaluation function that includes lane information, thereby enabling map matching to be performed to identify the lane in which the other vehicle is driving.
なお、警報指示判定部３６は、必ずしも運転支援装置３に含まれていなくてもよい。運転支援装置は、他車両の走行軌跡を出力するだけでもよい。例えば、運転支援装置が他車両の走行軌跡を走行制御装置に出力する。走行制御装置は、運転支援装置から入力された他車両の走行軌跡と自車情報とに基づいて衝突の可能性の判定し、その判定結果に基づいて自車両に対して衝突回避行動を行わせてもよい。 The warning instruction determination unit 36 does not necessarily have to be included in the driving assistance device 3. The driving assistance device may simply output the driving trajectory of the other vehicle. For example, the driving assistance device outputs the driving trajectory of the other vehicle to a driving control device. The driving control device may determine the possibility of a collision based on the driving trajectory of the other vehicle input from the driving assistance device and the vehicle information, and may cause the vehicle to take collision avoidance action based on the determination result.
運転支援装置３は、ハードウエアの一例を図５に示すように、プロセッサ４０と記憶装置５０から構成される。記憶装置５０は、図示していないが、ランダムアクセスメモリなどの揮発性記憶装置と、フラッシュメモリなどの不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ４０は、記憶装置５０から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ４０にプログラムが入力される。また、プロセッサ４０は、演算結果などのデータを記憶装置５０の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。 The driving assistance device 3 is composed of a processor 40 and a storage device 50, as shown in Figure 5, which is an example of hardware. Although not shown, the storage device 50 includes a volatile storage device such as random access memory and a non-volatile auxiliary storage device such as flash memory. It may also include a hard disk auxiliary storage device instead of flash memory. The processor 40 executes a program input from the storage device 50. In this case, the program is input to the processor 40 from the auxiliary storage device via the volatile storage device. The processor 40 may also output data such as calculation results to the volatile storage device of the storage device 50, or may store the data in the auxiliary storage device via the volatile storage device.
本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様および機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独でまたは様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
したがって、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
Although the present application describes exemplary embodiments, the various features, aspects, and functions described in the embodiments are not limited to application to a particular embodiment, but may be applied to the embodiments alone or in various combinations.
Therefore, countless variations not illustrated are contemplated within the scope of the technology disclosed in the present specification, including, for example, modifying, adding, or omitting at least one component.
１ 測位装置、２ 車両間通信装置、３ 運転支援装置、４ 警報装置、５ 走行制御装置、１０ 自車両、１１ 他車両、３１ 他車識別部、３２ 他車情報記憶部、３３ 補正対象区間検知部、３４ 運動状態推定部、３５ 運動状態補正部、３６ 警報指示判定部、３７ 地図情報、４０ プロセッサ、５０ 記憶装置。1 Positioning device, 2 Vehicle-to-vehicle communication device, 3 Driving assistance device, 4 Warning device, 5 Cruise control device, 10 Host vehicle, 11 Other vehicle, 31 Other vehicle identification unit, 32 Other vehicle information storage unit, 33 Correction target section detection unit, 34 Motion state estimation unit, 35 Motion state correction unit, 36 Warning instruction determination unit, 37 Map information, 40 Processor, 50 Storage device.
Claims (3)
前記他車情報記憶部に記憶された前記他車時系列情報に基づいて前記他車両の運動状態を推定する運動状態推定部と、
前記他車情報記憶部に記憶された前記他車時系列情報に含まれる信頼度情報が予め設定された閾値よりも小さく、かつその状態が予め設定された時間よりも長く継続している場合は、前記信頼度情報が予め設定された閾値よりも小さい状態が継続している区間を補正対象区間として検知して前記運動状態推定部に出力する補正対象区間検知部と、
前記運動状態推定部で推定された前記他車両の運動状態から前記他車両の走行軌跡をシミュレートし、シミュレートした前記他車両の前記走行軌跡を出力する運動状態補正部とを備えた運転支援装置であって、
前記運動状態は、時系列の前記他車両の水平面内の方位情報、速度情報、加速度情報および車両方位の角速度情報を含み、
前記運動状態推定部は、前記補正対象区間検知部から入力された前記補正対象区間を走行している前記他車両の運動状態を推定し、
前記運動状態補正部は、前記他車両の運動状態に含まれる各情報の補正候補を生成して前記運動状態を補正し、この補正した前記運動状態からシミュレートした前記他車両の前記走行軌跡と車線情報を含む地図情報との一致度評価値を算出し、算出した前記一致度評価値に基づいて前記地図情報との一致度が最も高い前記走行軌跡を出力することを特徴とする運転支援装置。 an other vehicle information storage unit that acquires and stores other vehicle time series information of other vehicles traveling within a range where communication with the own vehicle is possible via an inter-vehicle communication device;
a motion state estimation unit that estimates a motion state of the other vehicle based on the other vehicle time-series information stored in the other vehicle information storage unit;
a correction target section detection unit that, when reliability information included in the other vehicle time-series information stored in the other vehicle information storage unit is smaller than a predetermined threshold and this state continues for longer than a predetermined time, detects the section in which the reliability information is smaller than the predetermined threshold as a correction target section and outputs the correction target section to the motion state estimation unit;
a motion state correction unit that simulates a travel trajectory of the other vehicle from the motion state of the other vehicle estimated by the motion state estimation unit, and outputs the simulated travel trajectory of the other vehicle,
the motion state includes time-series direction information, speed information, acceleration information, and angular velocity information of the vehicle direction of the other vehicle in a horizontal plane;
the motion state estimation unit estimates the motion state of the other vehicle traveling in the correction target section input from the correction target section detection unit;
the motion state correction unit generates correction candidates for each piece of information included in the motion state of the other vehicle to correct the motion state, calculates a coincidence evaluation value between the travel trajectory of the other vehicle simulated from the corrected motion state and map information including lane information, and outputs the travel trajectory that has the highest coincidence with the map information based on the calculated coincidence evaluation value.
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