JP2019197399A - 車両の経路決定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の前方の障害物を回避する走行可能領域が存在するにもかかわらず走行可能領域が正しく認識されない場合にも、その走行可能な領域を選択して回避走行を行う。【解決手段】本発明は、車両の走行経路を決定する経路決定装置であって、障害物検出部と走行可能領域検出部と先行車車線逸脱検出部と経路生成部とを備える。障害物検出部は自車線前方の障害物を検出する。走行可能領域検出部は自車線外の走行可能領域を検出する。先行車車線逸脱検出部は、車両の前の先行車が自車線外の領域への走行を行ったことを検出する。経路生成部は、障害物検出部において検出された障害物を回避する場合、走行可能領域が検出された場合にはその走行可能領域を走行し、走行可能領域が検出されない場合であって、先行車の自車線外の領域への走行が検出された場合には、先行車を追従する走行経路を走行する走行プランを生成する。【選択図】図２

Description

本発明は車両の運転の一部又は全てを自動的に行うことができる車両に搭載され、車両の走行経路を決定する経路決定装置に関する。

例えば、特許文献１には、車両の運転を支援する運転支援装置が記載されている。特許文献１によれば、この運転支援装置は、自車両の周囲に障害物を検出し、その障害物に衝突する虞があると判別した場合、進行方向に沿って無障害進路がある場合には、無障害進路を選択して、自車両の進行方向を無障害進路に修正するように構成されている。また、無障害進路がない場合には、衝突した場合の事故の重大性が最も少ない低影響障害物方向の進路を選択して、選択した進路に自車両の進行方向を修正するように構成されている。

特開２０１７−１１７１９１号公報

ところで、自車両の前方の障害物や走行可能なフリースペース等は、例えば、車両に搭載されたカメラにより取得された画像の解析やセンサ等の出力に基づいて認識される。しかし特にセンサ等によりフリースペースを検出する場合、十分な検出精度が確保されない場合がある。そして、検出精度が低く、走行可能なフリースペースが正しく検出されない場合、障害物を検出できても、最適な回避動作をとることができない。

この点、特許文献１でも、障害物や無障害進路の検出をカメラ画像の解析のみによって行なっており、正しく無障害進路が検出されない場合がある。この場合には、選択された回避動作は必ずしも最適なものではない。従って、フリースペースが正しく検出されない場合であっても、より適切な回避動作をとることができるように構成された装置の開発が望まれる。

本発明は、上記課題を解決することを目的として、自車両の前方にある障害物を回避するために走行可能な領域が存在するにもかかわらず、画像解析等からは走行可能な領域がないと認識されるような場合に、より適切に回避走行を行うことが出来るよう改良された車両の経路決定装置を提供するものである。

本発明は、車両の走行経路を決定する経路決定装置であって、車両の運転の全部又は一部を自動で行うことが可能な車両に搭載される。この経路決定装置は、障害物検出部と、走行可能領域検出部と、先行車車線逸脱検出部と、経路生成部と、を備える。

障害物検出部は、車両が走行する走行車線である自車線の前方にある障害物を検出する。走行可能領域検出部は、自車線外の走行可能な領域を検出する。この走行可能な領域には、例えば、自車線以外の車線、路肩等が含まれる。先行車車線逸脱検出部は、自車線を走行する車両の前の先行車が、自車線外の領域への走行を行ったことを検出する。

経路生成部は、障害物検出部において障害物が検出された場合に、障害物を回避する走行経路を生成する。ここで、経路生成部は、走行可能領域検出部において走行可能な領域が検出された場合には、検出された走行可能な領域を走行する走行経路を生成するように構成されている。また、経路生成部は、走行可能領域検出部において、走行可能な領域が検出されない場合であって、先行車車線逸脱検出部において、先行車の自車線外の領域への走行が検出された場合には、先行車を追従する走行経路を生成するように構成されている。

本発明によれば、車両の前方に障害物が検出され、該車両が走行する自車線外に走行可能領域がないと判別された場合であっても、先行車が自車線外の領域への走行を行った場合には、先行車の挙動に基づいて走行経路が生成される。従って、カメラ画像やセンサ等から取得できない走行可能な領域がある場合に、先行車を追従することで、その走行可能な領域を走行させることができ、適切な経路により障害物の回避を行うことができる。

本発明の実施の形態１の経路決定装置が適用された自動運転装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１の経路生成部による障害物回避経路の生成ルーチンをフローチャートで表した図である。 本発明の実施の形態２の経路決定装置が適用された自動運転装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２の経路生成部による障害物回避経路の生成ルーチンをフローチャートで表した図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、各図において、同一または相当する部分には同一符号を付してその説明を簡略化ないし省略する。

実施の形態１．
図１は、本実施の形態の経路決定装置が適用された自動運転装置の構成を示すブロック図である。自動運転装置は、乗用車等の自車両に搭載される。自動運転装置は、自車両の自動運転を実行する。自動運転とは、自車両の加速、減速及び操舵等の運転操作が自車両のドライバの運転操作によらずに実行されることを意味する。本実施形態の自動運転装置には、自動運転時の運転操作に係るパラメータの設定が異なる複数の自動運転モードが定義されている。本実施形態の自動運転装置は、複数の自動運転モードの中から選択したモードにて自車両の自動運転を実行するとともに、自車両の走行条件に応じて、実行中の自動運転を手動運転に切り替える。

なお、本実施の形態では、経路決定装置が自動運転装置に適用される場合について説明するが、経路決定装置は、車両の運転の一部を自動で行うことができる他の運転支援装置に適用することができる。例えば、運転支援装置は、以下に説明する障害物が検出された場合の障害物回避の動作のみを、この経路決定装置が生成するプランに従って、運転者の意思に関わらず自動で行うように構成されたものであってもよい。

図１に示すように、自動運転装置は、外部センサ２、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部４、内部センサ６、地図データベース８、及びＥＣＵ１０を有する。また図示を省略するが、ナビゲーションシステム、アクチュエータ、ＨＭＩ（Human Machine Interface）、及び、補助機器等を備えている。

外部センサ２は、自車両の周辺情報である外部状況を検出する検出機器である。外部センサ２は、カメラ、レーダー（Radar）、及びライダー（LIDER：Laser Imaging Detection and Ranging）のうち少なくとも一つを含む。

カメラは、自車両Ｖの外部状況を撮像する撮像機器であり、自車両の外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ１０へ出力する。レーダーは、電波を利用して自車両の外部の障害物を検出する。ライダーは、光を利用して自車両の外部の障害物を検出する。レーダー及びライダーは、例えば、障害物までの距離又は方向を、障害物に関する障害物情報としてＥＣＵ１０に出力することができる。なお、カメラ、ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備える必要はない。

ＧＰＳ受信部４は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信して、自車両Ｖの位置を示す位置情報を取得してＥＣＵ１０へ出力する。内部センサ６は、自車両の走行状態に応じた情報、自車両のドライバによる操舵操作の操舵操作量、及び、自車両Ｖのドライバの状態に関する情報を検出する検出器である。地図データベース８は、地図情報を備えたデータベースである。地図データベース８は、例えば、自車両Ｖに搭載されたＨＤＤ（Hard disk drive）内に形成されている。地図情報には、例えば、高速道路か一般道路か等の道路の種別に関する情報、道路の位置情報、道路形状の情報、交差点及び分岐点の位置情報が含まれる。道路形状の情報には、例えば、カーブ、直線部の種別、カーブの曲率等が含まれる。なお、地図データベース８は、自車両Ｖと通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。

ＥＣＵ１０には、自車両の走行制御を実行する複数のアクチュエータが接続されている。アクチュエータは、例えば、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ及びステアリングアクチュエータを含む。ＥＣＵ１０は、スロットルアクチュエータへの制御信号により、自車両の駆動力を制御する。なお、自車両Ｖがハイブリッド車又は電気自動車である場合には、スロットルアクチュエータを含まず、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。また、ＥＣＵ１０は、ブレーキアクチュエータへの制御信号により、自車両Ｖの車輪へ付与する制動力を制御する。更に、ＥＣＵ１０は、ステアリングアクチュエータへの制御信号により、自車両Ｖの操舵トルクを制御する。

ＥＣＵ１０は、自車両の運転を制御する。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を有する電子制御ユニットである。ただし、ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、様々な機能が実現される。ＥＣＵ１０により実現される機能には、本発明に係る経路決定装置としての機能が含まれる。

本実施の形態において、ＥＣＵ１０が経路決定装置として機能する場合、ＥＣＵ１０は、オブジェクト検出部１２、白線検出部１４、フリースペース検出部１６、先行車トラッキング部１８、障害物検出部２０、先行車車線逸脱検出部２２、及び、経路生成部２４で構成される。但し、これらは、個別のハードウェアとして存在するものではなく、メモリに記憶されたプログラムが実行されたときに、仮想的に実現されるものである。

オブジェクト検出部１２は、ルールベースあるいはDeep Learning ベースで解析した画像情報から、又は、レーダーやライダー等のセンサからの情報から、自車両の走行経路である自車線の前方にある、自動車、バイク及びダンボール等といった障害物を検出する。

白線検出部１４は、ルールベースあるいはDeep Learning ベースで解析した画像情報から、白線を検出する。

フリースペース検出部１６は、入力された撮像情報又はレーダーやライダー等のセンサからの情報を、ルールベースあるいはDeep Learning ベースで解析した画像情報から、又は、レーダーやライダー等のセンサからの情報から、自車両が進路変更により走行できる領域であるフリースペースを検出する。なお、このフリースペースには、自車線外の車線や路肩等も含まれる。なお、フリースペース検出部１６は、本発明における「走行可能領域検出部」に相当する。

オブジェクト検出部１２において、自車線を走行する自車両のすぐ前の車両である先行車が検出された場合、先行車の情報が先行車トラッキング部１８に入力される。先行車トラッキング部１８では、先行車の画像情報と地図データベースとに基づいて、先行車を画像フレームごとにトラッキングして、先行車の地図上の走行経路を検出する。

障害物検出部２０には、オブジェクト検出部１２で検出された障害物の情報と、白線検出部１４で検出された白線の情報と、フリースペース検出部で検出されたフリースペースの情報とが入力される。障害物検出部２０は、これらの情報に基づいて、自車両が走行する自車線又は隣接車線又はフリースペースに存在する障害物を検出する。

先行車車線逸脱検出部２２には、先行車トラッキング部１８で検出された先行車の走行経路と、白線検出部１４で検出された白線情報とが入力される。この入力情報に基づいて、先行車車線逸脱検出部２２では、先行車の車線逸脱、即ち、先行車が自車線外の領域への走行を行ったことが検出される。

経路生成部２４には、白線検出部１４で検出された白線の情報、フリースペース検出部１６で検出されたフリースペースの情報、先行車トラッキング部１８で検出された先行車の走行経路の情報、障害物検出部２０で検出された障害物の情報、及び、先行車車線逸脱検出部２２で検出された先行車の車線逸脱の情報が入力される。経路生成部２４は、これらの入力情報に基づいて、障害物を回避するための経路を生成する。

図２は、経路生成部２４による障害物回避経路の生成のルーチンをフローチャートで表現した図である。図２のステップＳ１０２では、自車線前方に障害物があるか否かが判別される。この判別は、障害物検出部２０で検出された障害物の情報に基づいて行われる。

ステップＳ１０２において、障害物がないと判別された場合には、ステップＳ１０４に進み、現在走行中の自車線を維持して走行する走行経路であるレーンキーププランが生成される。

一方、ステップＳ１０２において、障害物があると判別された場合、次に、ステップＳ１０６に進み、車線変更（以下「ＬＣ」とも称する。「ＬＣ」はレーン・チェンジの略である。）が可能であるか否かが判別される。ステップＳ１０６の判別においては、障害物検出部２０からの情報に基づいて、隣接車線に障害物があるか否かが判別され、障害物がない場合であって、ＬＣ可能であると判断される場合に、ＬＣが可能と判別される。

ステップＳ１０６において、ＬＣ可能と判別された場合には、ステップＳ１０８に進み、走行可能な隣接車線への車線変更を行う走行経路であるＬＣプランが生成される。

一方、ステップＳ１０６において、ＬＣ可能ではないと判別された場合には、ステップＳ１１０に進み、車道外にフリースペース（ＦＳ）があるか否かが判別される。つまり、路肩に走行可能な領域があるか否かが判別される。この判別は、フリースペース検出部１６からの情報及び障害物検出部２０からの情報に基づいて行われる。

ステップＳ１１０において、フリースペースが有ると判別された場合には、ステップＳ１１２に進み、路肩のフリースペースを走行する走行経路である路肩ＦＳ走行プランが生成される。

一方、ステップＳ１１０において、路肩にフリースペースがないと判別された場合には、次に、ステップＳ１１４に進み、先行車が自車線を逸脱しているか否かが判別される。この判別は、先行車車線逸脱検出部２２からの情報に基づいて判別される。

ステップＳ１１４において、先行車が車線を逸脱していないと判別された場合には、次に、ステップＳ１１６に進み、障害物に衝突する前に自車線上で停止するレーン上停止プランが生成される。

一方、ステップＳ１１４において、先行車が車線を逸脱していると判別された場合には、次に、ステップＳ１１８に進み、先行車追従プランが生成される。先行車追従プランは、先行車を追従する走行経路であり、先行車トラッキング部１８からの先行車の走行経路の情報に基づいて生成される。その後、今回の処理は終了する。

ＥＣＵ１０は、以上の経路決定装置により決定された走行プランに従って、自車両の走行を自動で制御する。ＥＣＵ１０は、走行プランに計画に応じた制御信号を各アクチュエータに出力する。これにより、ＥＣＵ１０は、走路・速度計画に沿って自車両の自動運転が実行されるように、自車両の走行を制御する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、自車線の前方に障害物があり、かつ、画像やセンサ出力からはフリースペースへの回避走行ができないと判別された場合であっても、先行車が車線を逸脱して走行している場合には、先行車を追従する走行プランが形成される。従って、障害物を回避できる走行経路があるにも関わらず、画像認識等の精度が低い等の理由によって適切な回避走行経路が選択されず、自車線で停止してしまうような事態を防ぐことができる。

実施の形態２．
図３は、本実施の形態の経路決定装置が適用された自動運転装置の構成を示すブロック図である。図３の自動運転装置は、ＥＣＵ１０の１つの機能である経路決定装置が、先々行車トラッキング部３０と、先々行車車線逸脱検出部３２とを更に有する点、経路生成部３４における障害物回避経路の生成方法が一部において異なる点を除いて、図１の自動運転装置の構成と同一である。

先々行車トラッキング部３０は、先行車トラッキング部１８と同様の手法により、先々行車の走行経路を検出する。即ち、先々行車トラッキング部３０には、オブジェクト検出部１２において、自車線の自車両前を走行する先行車の更に前の先々行車が検出された場合に、先々行車の情報が入力される。先々行車トラッキング部３０では、入力された先々行車の画像情報と地図データベースとに基づいて、先々行車を画像フレームごとにトラッキングして、先々行車の地図上の走行経路を検出する。

先々行車車線逸脱検出部３２は、先行車車線逸脱検出部２２と同様に、先々行車の車線逸脱を検出する。即ち、先々行車車線逸脱検出部３２には、先々行車トラッキング部３０で生成された先々行車走行経路と、白線検出部１４で検出された白線情報とが入力される。この入力情報に基づいて、先々行車車線逸脱検出部３２では、先々行車走行経路の走行車線の逸脱が検出される。

経路生成部３４には、白線検出部１４で検出された白線の情報、フリースペース検出部１６で検出されたフリースペースの情報、先行車トラッキング部１８で検出された先行車の走行経路の情報、障害物検出部２０で検出された障害物の情報、及び、先行車車線逸脱検出部２２で検出された先行車の車線逸脱の情報に加え、更に、先々行車トラッキング部３０で検出された先々行車の走行経路の情報、及び、先々行車車線逸脱検出部３２で検出された先々行車の車線逸脱の情報が入力される。経路生成部３４は、これらの入力情報に基づいて、障害物回避のための走行経路を生成する。

図４は、経路生成部３４による障害物回避経路の生成のルーチンをフローチャートで表現した図である。図４のルーチンは、ステップＳ１０２の後に、ステップＳ２０２及びステップＳ２０４の処理を有する点を除き、図２のルーチンと同一である。

具体的に、図４のルーチンでは、ステップＳ１０２において障害物がないと判別された場合に、次に、ステップＳ２０２に進み、先行車が車線逸脱しているか否かが判別される。この判別は、先行車車線逸脱検出部２２からの情報に基づいて行われる。

ステップＳ２０２において、先行車が逸脱していると判別された場合、次に、ステップＳ２０４に進み、先々行車が車線逸脱しているか否かが判別される。この判別は先々行車車線逸脱検出部３２からの情報に基づいて行われる。

ステップＳ２０２において先々行車が車線逸脱していると判別された場合、ステップＳ１１８に進み、先行車追従プランが生成される。つまり、本実施の形態の制御では、障害物がないと判別された場合であっても、先行車及び先々行車が共に車線逸脱している場合であれば、先行車追従プランが生成される。

一方、ステップＳ２０２において先行車が車線逸脱していないと判別された場合、又はステップＳ２０４において先々行車が車線逸脱していないと判別された場合には、ステップＳ１０４に進み、レーンキーププランが生成される。つまり、障害物が無いと判別された場合でも、先行車又は先々行車が車線逸脱していない場合に限り、自車線の維持が認められる。

車線上の障害物のバリエーションは、ほぼ無限にあり、Deep Learningを用いたオブジェクト検出や、フリースペース検出を行ったとしても、障害物を検出できない場合もある。本実施の形態では、障害物が検出されなかった場合でも、先行車及び先々行車が車線を逸脱していれば、先行車に追従するように走行経路が設定される。これにより、障害物が検出できなかった場合でも、障害物を避けることができ、より確実に障害物への衝突を避けることができる。

なお、以上の実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、この実施の形態において説明する構造等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。

２ 外部センサ
４ ＧＰＳ受信部
６ 内部センサ
８ 地図データベース
１２ オブジェクト検出部
１４ 白線検出部
１６ フリースペース検出部
１８ 先行車トラッキング部
２０ 障害物検出部
２２ 先行車車線逸脱検出部
２４ 経路生成部
３０ 先々行車トラッキング部
３２ 先々行車車線逸脱検出部
３４ 経路生成部

Claims (1)

1. 自動運転が可能な車両に搭載され、前記車両の走行経路を決定する経路決定装置であって、
   前記車両が走行する走行車線である自車線の前方にある障害物を検出する障害物検出部と、
   前記自車線外の走行可能な領域を検出する走行可能領域検出部と、
   前記自車線を走行する前記車両の前の先行車が、前記自車線外の領域への走行を行ったことを検出する先行車車線逸脱検出部と、
   前記障害物検出部において障害物が検出された場合に、前記障害物を回避する走行経路を生成する経路生成部と、
   を備え、
   前記経路生成部は、
   前記走行可能領域検出部において走行可能な領域が検出された場合には、前記走行可能な領域を走行する走行経路を生成し、
   前記走行可能領域検出部において、走行可能な領域が検出されない場合であって、前記先行車車線逸脱検出部において、前記先行車の前記自車線外の領域への走行が検出された場合には、前記先行車を追従する走行経路を生成する、
   ように構成されたことを特徴とする車両の経路決定装置。

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