JP2019139400A - 運転支援装置、プログラム、運転支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自車の位置推定を利用した運転支援を適切に実施すること。【解決手段】Ｓ１００で、オドメトリによって自己位置推定を実行する。ランドマークを検出中である場合、Ｓ２００でＹＥＳと判定し、Ｓ３００で自己位置の補正および環境地図作成を実行する。次にＳ４００で、Ｓ３００における補正精度を推定する。補正精度が高い場合、Ｓ５００で高と判定し、Ｓ８００で第１作動態様を選択する。補正精度が低い場合、Ｓ５００で低と判定し、オドメトリの精度も低い場合は、Ｓ７００で低と判定して、Ｓ８５０で第２作動態様を選択する。第２作動態様は、第１作動態様に比べ、運転支援の程度が弱い態様である。【選択図】図４

Description

本開示は、運転の支援に関する。

特許文献１は、自車および他車の走行軌道を推定して衝突判定を行う手法について開示している。この手法は、自車の走行軌道を、車速、操舵角及びヨーレートセンサに基づき推定する。さらに、この手法は、他車の走行軌道を、他車の過去の位置情報の変化に基づき推定し、さらに、推定した走行軌道を、推定された過去の走行軌道の変化に基づき補正する。

特開２００７−３１７０１８号公報

上記先行技術の場合、自車の走行軌道は、内界センサを用いたオドメトリのみによって推定されており、補正されない。このため、走行軌道の推定精度が低い場合があり得る。走行軌道の精度が低ければ、衝突判定の精度も低くなり得る。このような課題は、自車の位置推定を利用した運転支援全般に共通である。本開示は、上記を踏まえ、自車の位置推定を利用した運転支援を適切に実施することを解決課題とする。

本開示の一形態は、自車周辺のランドマークの位置に関する情報である取得情報を取得する取得装置類（２０）と；自車の走行状態に関わる状態量を検出する内界センサ類（５０）と；運転を支援するためのアクチュエータ類（８０）と；を備える車両（１０）に搭載される運転支援装置（９０）であって；自車の自己位置を、前記取得情報と、前記内界センサ類による検出結果とを用いて推定する第１推定部（Ｓ１００，Ｓ３００）と；前記第１推定部による推定精度を、前記第１推定部に用いられた前記取得情報を用いて推定する第２推定部（Ｓ４００）と；前記アクチュエータ類を用いた運転支援の作動態様を、前記第２推定部によって推定された推定精度を用いて選択する選択部（Ｓ５００，Ｓ７００，Ｓ８００，Ｓ８５０）と；前記選択された作動態様による運転支援のための処理を実行する支援部（Ｓ９００，Ｓ９５０，Ｓ１０１０，Ｓ１０２０，Ｓ１０３０）と；を備える運転支援装置である。

この形態によれば、内界センサ類による検出結果と、自車周辺のランドマークの位置情報とを用いて自己位置を推定し、さらに、自己位置推定の精度に応じて運転支援の作動態様を選択するので、運転支援を適切に実行できる。

自動車の内部構造を示すブロック構成図。 外界センサ類のセンシング範囲を示す図。 運転支援処理を示すフローチャート。 作動態様選択処理を示すフローチャート。 自己位置、進行方向、進行速度および角速度が算出される様子を示す図。 自車および自車周辺のランドマークを含む環境地図を示す図。 補正精度推定処理を示すフローチャート。 オドメトリ精度推定処理を示すフローチャート。 実施形態２の運転支援処理を示すフローチャート。

実施形態１を説明する。図１に示すように、車両１０は、取得装置類２０と、経路案内装置４５と、内界センサ類５０と、アクチュエータ類８０と、ＥＣＵ９０と、を備える。車両１０は、四輪自動車である。

取得装置類２０は、外界センサ類３０と、通信装置４０とを備える。取得装置類２０によって取得される情報をまとめて、取得情報とも呼ぶ。通信装置４０は、路車間通信を実行する。

外界センサ類３０は、本実施形態では、前方レーダ３１と、２つの前側方レーダ３２と、２つの後側方レーダ３３と、前方カメラ３４と、後方カメラ３５とから構成される。前方レーダ３１は、周波数が７７ＧＨｚのミリ波レーダである。前側方レーダ３２及び後側方レーダ３３は何れも、周波数が２４ＧＨｚの準ミリ波レーダである。前方カメラ３４及び後方カメラ３５は何れも、単眼カメラである。なお、外界センサ類３０は、これらセンサに限定されるものではない。

図２に示すように、前方レーダ３１は、車両１０の前方を中心とした範囲（例えば、±４５度の範囲）をセンシングしている。前側方レーダ３２は、車両１０の前側方を中心とした範囲（例えば、±４５度の範囲）をセンシングしている。車両１０の前側方とは、車両１０の右斜め前４５度を中心とした範囲と、左斜め前４５度を中心とした範囲とである。後側方レーダ３３は、車両１０の後側方を中心とした範囲（例えば、±４５度の範囲）をセンシングしているである。車両１０の後側方とは、車両１０の右斜め後ろ４５度を中心とした範囲と、左斜め後ろ４５度を中心とした範囲とである。前方カメラ３４の撮像範囲は、車両１０の前方を中心とした範囲である。後方カメラ３５の撮像範囲は、車両１０の後方を中心とした範囲である。なお、レーダのセンシング範囲やカメラの撮像範囲は、上記に限定されない。

経路案内装置４５は、ドライバに向けて経路案内を実施する。経路案内装置４５は、道路に関する情報と、天候に関する情報とを、通信によって外部から取得してＥＣＵ９０に入力する。これらの情報については、図８に示すオドメトリ精度推定処理と共に後述する。

内界センサ類５０は、自車の走行状態に関わる状態量を検出するセンサ類から構成される。内界センサ類５０は、車両１０の操舵角を検出する操舵角センサ５１と、車両１０のヨーレートを検出するヨーレートセンサ５２と、車輪の回転速度を取得する車輪速センサ５３とを備える。

アクチュエータ類８０は、制動装置８１と、警告装置８２と、動力機構８３と、操舵機構８４とを備える。制動装置８１は、フットブレーキと、ブレーキＥＣＵとを含む。フットブレーキは、ブレーキペダルの踏み込み量に応じて制動するためのブレーキ機構である。ブレーキＥＣＵは、ブレーキペダルが踏み込まれていなくても、ＥＣＵ９０から指示された場合にはフットブレーキを作動させる。このようにフットブレーキが作動することを自動ブレーキという。

警告装置８２は、ドライバに衝突の可能性について警告をする。警告装置８２による警告は、警告音の出力と、シートベルトによる締め付けと、ヘッドアップディスプレイによる表示との少なくとも１つを含む。

動力機構８３は、エンジンと、アクセルペダルと、少なくとも１つのＥＣＵとを含む。ここでいうエンジンとは、内燃機関と電動モータとの少なくとも何れかを含む包括的な意味で用いられている。動力機構８３に含まれるＥＣＵは、アクセルペダルの踏み込み量や、ＥＣＵ９０からの指示に応じて、エンジンを作動させる。

操舵機構８４は、ステアリングホイールと、電動パワーステアリング用のモータと、ステアリングＥＣＵとを含む。ステアリングＥＣＵは、ステアリングホイールの回転量や、ＥＣＵ９０からの指示に応じてモータを駆動する。

ＥＣＵ９０は、プロセッサ９１と、記憶媒体９２とを含む。記憶媒体９２は、例えば、半導体メモリ等の非遷移的実体的記憶媒体である。記憶媒体９２は、後述する運転支援処理を実現するためのプログラムを記憶する。プロセッサ９１が記憶媒体９２に記憶されたプログラムを実行することによって、ＥＣＵ９０は、運転支援方法を実現するための処理を実行する。

図３に示された運転支援処理は、車両１０の走行中、ＥＣＵ９０によって繰り返し実行される。本実施形態における運転支援処理は、具体的には、衝突回避支援処理である。

まず、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０として、作動態様選択処理を実行する。図４に示すように、ＥＣＵ９０は、作動態様選択処理を開始すると、Ｓ１００に進み、オドメトリによって自己位置推定を実行する。具体的には、内界センサ類５０による取得値と、前回の推定値とを用いて、図５に示すように、自車の自己位置、進行方向、進行速度および角速度を算出する。図５に示された車両１０の前方の矢印は、速度ベクトルによって、進行方向および進行速度を表している。図５に示された車両１０の円弧の矢印は、角速度を表している。図５に示された車両１０のＸ印は、自己位置を表している。

本実施形態においては、内界センサ類５０による取得値として、操舵角センサ５１、ヨーレートセンサ５２及び車輪速センサ５３の取得値の全てを用いる。なお、他の実施形態では、操舵角センサ５１、ヨーレートセンサ５２及び車輪速センサ５３の取得値の一部のみを用いてもよい。例えば、ヨーレートセンサ５２と車輪速センサ５３との取得値のみを用いてもよい。

なお、自己位置は、緯度・経度で表されてもよいし、ＸＹ座標系で表されてもよい。このＸＹ座標系は、世界座標系である。ＸＹ座標系の原点は、例えば、車両１０のプッシュスタートスイッチが押された位置である。プッシュスタートスイッチは、駐車状態と走行可能状態とを切り替えるためのユーザインタフェースである。プッシュスタートスイッチは、パワースイッチともいう。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ２００に進み、少なくとも１つのランドマークを検出中であるかを判定する。ここでいうランドマークとは、ＳＬＡＭに用いられ得る物体のことである。ＳＬＡＭは、Simultaneous Localization And Mappingの頭字語であり、自己位置推定と環境地図作成とを同時に行う手法のことである。本実施形態における環境地図は、図６に示すように、水平方向の位置を示す２次元で表現される。ＥＣＵ９０は、作成した環境地図を記憶媒体９２に記憶する。

本実施形態におけるＳＬＡＭは、ＥＫＦ−ＳＬＡＭである。ＥＫＦは、Extended Kalman filterの頭字語であり、拡張カルマンフィルタのことである。本実施形態におけるＥＣＵ９０は、前方レーダ３１、前側方レーダ３２及び後側方レーダ３３によって取得された情報を用いてランドマークを検出する。なお、他の実施形態においては、前方レーダ３１、前側方レーダ３２及び後側方レーダ３３に加え、或いは、これらレーダに代えて、前方カメラ３４や後方カメラ３５による取得情報、ライダによる取得情報、地図情報、車車間通信による取得情報、路車間通信による取得情報等でランドマークを検出してもよいし、これらの組み合わせでランドマークを検出してもよい。ライダとは、ＬＩＤＡＲとも表記され、Light Detection And Rangingの略語である。ライダは、レーダの一種である。

図６に示すように、ランドマークＬ１〜Ｌ１４の内、車両１０に搭載されたＥＣＵ９０によって検出中であるものには、推定位置を示す＋印と、誤差範囲を示す楕円とが示されている。この誤差範囲は、カルマンフィルタによって計算される誤差共分散行列に基づき決定される。

誤差範囲には、Ｅと数字との組み合わせが、符号として付されている。誤差範囲に付された符号に含まれる数字は、ランドマークを示す符号に含まれる数字と一致している。なお、車両１０に付されたＸ印は、Ｓ１００によって推定された自己位置、つまり補正前の自己位置である。

ランドマークが１つも検出されていない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ２００でＮＯと判定して、後述するＳ６００に進む。なお、過去に検出したランドマークは、後述するように、適宜、削除されたり保持されたりする。ランドマークの削除については後述する。ランドマークが１つも検出されていない場合でも、過去に検出したランドマークを少なくとも１つ保持しているときは、環境地図は保持される。

一方、少なくとも１つのランドマークを検出中である場合、Ｓ２００でＹＥＳと判定してＳ３００に進む。ＥＣＵ９０は、Ｓ３００において、ＳＬＡＭを用いて、Ｓ１００において推定した自己位置を補正すると共に、環境地図を更新する。

ここでいう環境地図の更新とは、自己位置に対するランドマークの位置を修正することに加え、適宜、ランドマークの位置情報を追加および削除することを意味している。ＳＬＡＭでは、自車の前方に位置し且つ比較的、自車の近くに位置するランドマークの情報があれば、自己位置推定精度を向上させることが可能である。従って、自車が通過したランドマークや、検知から一定時間経過したランドマークを対象に、環境地図から情報を削除する。例えば、本実施形態においては、交差点付近に位置するランドマークの情報は、自車が交差点を退出したら削除される。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４００に進み、補正精度推定処理を実行する。図７に示すように、補正精度推定処理を開始すると、ＥＣＵ９０は、Ｓ４１０に進み、未着目のランドマークの内の何れか１つに着目する。

ランドマークＬ１，Ｌ２は、高層ビルである。車両１０の前方または前側方に位置する高層ビルを外界センサ類３０によって観測する場合、車両１０から見て反対側に位置して隠れている部位は観測できない。このため、通常、高層ビルとして観測される部位は、車両１０に最も近い角を挟む２つの面である。本実施形態においては、この角の位置を、高層ビルであるランドマークＬ１，Ｌ２の位置として取り扱う。なお、他の実施形態においては、ビルの角以外の部位を、ランドマークとしてのビルの位置として取り扱ってもよい。

ランドマークＬ３は、先行する自動車である。本実施形態においては、移動し得るランドマークと、移動しないランドマークとを区別する。自動車は、移動し得るランドマークである。本実施形態においては、自動車のみを移動し得るランドマークとして取り扱う。観測されたランドマークが自動車であるか否かは、自動車に特徴的な形状が検出されるか否かに基づき判定される。自動車に特徴的な形状とは、例えば、サイドミラーである。ランドマークとしての自動車の位置は、自動車が先行車両の場合、図６に示すように、自動車の後面の中心を、ランドマークの位置として取り扱う。

なお、他の実施形態においては、自動車であるか否かの判定を、サイドミラーの検出以外の方法を用いてもよい。例えば、レーダを用いて検出する場合は、反射電力の大きさが、自動車相当なのかを判定基準にしてもよい。前方カメラ３４を用いて検出する場合は、パターンマッチングを用いて、自動車か否かを判定してもよい。ライダを用いて検出する場合は、反射点の形状が自動車の形状とマッチングするか否か、或いは、自動車の後面に左右対称に配置されている反射板からの反射が確認できるか否かを判定基準にしてもよい。

また、さらに他の実施形態においては、自動車以外を、移動し得るランドマークに含めてもよい。この実施形態の場合、例えば、自車に対するランドマークの相対速度と、自車速度とに基づき、ランドマークの移動速度を測定する。自車に対するランドマークの相対速度は、前方レーダ３１を用いることによって測定する。このように求めた移動速度に基づき、検出したランドマークが移動し得るかを判定できる。具体的な判定基準としては、上記の移動速度が所定値以上となったことがあるか否かに基づき判定する。なお、相対速度を検出するための装置は、前方レーダ３１に限られず、前方カメラ３４やライダ等を用いてもよい。前方カメラ３４やライダ等を用いる場合、自車とランドマークとの距離を時間で微分することによっても相対速度を測定できる。

ランドマークＬ４は、信号機である。この信号機には、路側機９９が設置されている。路側機９９は、通信装置４０と通信する。路側機９９は、自身が位置する緯度・経度を示す情報を送信する。路側機９９から送信される情報は、Ｓ３００に用いられる。なお、他の実施形態においては、信号機の検出を、路側機９９との通信に加え、又は路側機９９との通信の代わりに、前方カメラ３４や後方カメラ３５を用いて実施してもよい。また、他の実施形態においては、地図情報を参照してもよい。

ランドマークＬ５〜Ｌ１４は、ガードレールである。ランドマークＬ１３，Ｌ１４は、外界センサ類３０による検出範囲外に位置しているため、検出中のランドマークではない。Ｓ４１０では、検出中のランドマークから、何れか１つが任意で選択される。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４２０に進み、着目しているランドマーク（以下、着目ランドマーク）から反射される電力値を取得する。次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４２５に進み、自己位置から着目ランドマークまでの距離を取得する。ここでいう距離は、ユークリッド距離である。つまり、自車位置を原点とする極座標系を考える場合、ランドマークの位置が（ｒ，θ）として表されるとき、上記の距離はｒに相当する。なお、着目ランドマークまでの距離だけでなく、方位も取得してもよい。方位は、上記のθとして表される。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４３０に進み、着目ランドマークが移動し得るかを判定する。具体的には、先述したように、自動車であるかが判定される。他の実施形態として、自動車以外も移動し得るランドマークに含まれる場合、Ｓ４３０の判定基準を、ランドマークの移動速度にしてもよい。次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４４０に進み、着目ランドマークの検出継続時間を取得する。次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４５０に進み、誤差共分散行列の固有値を取得する。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４５５に進み、着目ランドマークに近くに同種類のランドマークが存在するかを判定する。例えば、着目ランドマークがランドマークＬ８としてのガードレールである場合、ランドマークＬ７，９が同種類のランドマークに該当する。

なお、他の実施形態においては、ランドマークの種類が明確でない場合であっても、ランドマークとして登録してもよい。具体的には、レーダ又はライダを用いる検出の場合、下記２条件を満たす検出物体をランドマークとして登録してもよい。（１）反射電力が所定値以上であること。（２）物体の移動速度が所定値以内であること。なお、移動速度は、先述した相対速度を用いた手法によって求めることができる。

また、ランドマークの種類が明確な場合であっても、先述したビル、自動車、信号機、ガードレール等に限定されない。例えば、樹木、横断歩道、白線、縁石、カーブミラー、街灯、看板、歩道橋、踏み切り、線路であってもよいし、その他のものであってもよい。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４６０に進み、着目ランドマークの精度係数を求める。精度係数とは、自己位置推定の補正に際し、どの程度の精度で利用できるかを示す値である。精度係数が大きければ大きいほど、補正の精度が良くなる。

精度係数は、Ｓ４２０〜Ｓ４５５の値を用いて決定される。反射電力値および検出継続時間は、値が大きければ大きいほど、精度係数が大きくなる。自動車は移動し得るので、自動車以外の場合よりも、精度係数が小さくなる。自己位置とのユークリッド距離、及び誤差共分散行列の固有値は、値が小さければ小さいほど、精度係数が大きくなる。同種類のランドマークが存在する場合は、そうでない場合に比べ、精度係数が小さくなる。同種類のランドマークが近くに存在すると、ランドマークの混同が生じやすいからである。ＥＣＵ９０は、予め記憶しているマップにこれらの値を入力することによって、各ランドマークの精度係数を決定する。

なお、Ｓ４２０〜Ｓ４５５等で算出した値と、精度係数の関係は、線形であってもよいし非線形であってもよい。例えば、指数関数を用いて精度係数を算出してもよいし、精度係数に下限値や上限値を設定してもよい。例えば上限値を設定する場合、距離が所定値以下になれば、更に距離が短くなっても、精度係数を増加させないようにしてもよい。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４７０に進み、未着目のランドマークが有るかを判定する。未着目のランドマークが有る場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ４７０でＹＥＳと判定し、Ｓ４１０に戻る。未着目のランドマークが無い場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ４７０でＮＯと判定してＳ４８０に進み、検出中のランドマークの数を合計する。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ４９０に進み、補正精度を推定する。補正精度の推定には、これまで取得した各ランドマークの精度係数と、検出中のランドマークの数とを用いる。本実施形態においては、例えば、ＥＣＵ９０は、精度係数の平均値と、検出中のランドマークの数とを、予め記憶しているマップに入力することによって、補正精度を表す値を得る。基本的な傾向としては、検出中のランドマークの数が多ければ多いほど、補正精度は良好になる。なお、他の実施形態においては、精度係数の平均値以外の統計値を用いてもよい。例えば、中央値、最小値、最大値を利用してもよい。或いは、平均値ではなく、積算値でもよい。積算値の場合、ランドマークの数が多ければ多いほど、補正精度が高く算出されやすくなるので合理的である。

次に、ＥＣＵ９０は、Ｓ５００に進み、Ｓ３００による補正精度を判定する。具体的には、Ｓ４９０で取得した値が基準値未満であれば補正精度が低いと判定し、基準値以上であれば補正精度が高いと判定する。ＥＣＵ９０は、補正精度が高い場合、Ｓ５００で高と判定してＳ８００に進み、衝突支援回避の作動態様を第１態様に設定する。第１態様は、初期設定の作動態様である。

一方、補正精度が低い場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ５００で低と判定してＳ６００に進み、オドメトリ精度推定処理を実行する。図８に示すように、ＥＣＵ９０は、オドメトリ精度推定処理を開始すると、Ｓ６１０に進み、操舵角が所定値以上であるかを判定する。Ｓ６１０には、操舵角センサ５１による検出値が用いられる。操舵角が所定値以上である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６１０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進み、オドメトリの精度は低いと推定する。このように推定されるのは、車両１０が真っ直ぐ走行している場合に比べ、車両１０が旋回している場合は、ヨーレートセンサ５２による検出値に誤差が生じやすいからである。

操舵角が所定値未満である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６１０でＮＯと判定してＳ６２０に進み、ヨーレートが所定値以上であるかを判定する。Ｓ６２０には、ヨーレートセンサ５２による検出が用いられる。ヨーレートが所定値以上である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６２０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進む。Ｓ６２０は、Ｓ６１０と同様な意義の判定ステップである。

ヨーレートが所定値未満である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６２０でＮＯと判定してＳ６３０に進み、悪路を走行中であるかを判定する。悪路とは、例えば、石畳、砂利道、傾いた道、砂漠などである。ＥＣＵ９０は、悪路であるか否かを、経路案内装置４５から取得した情報を用いて判定してもよいし、前方カメラ３４による撮像画像を解析することで判定してもよい。なお、後述するＳ６４０及びＳ６５０における判定手法は、上記したＳ６３０の判定手法と同様である。

悪路を走行中である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６３０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進む。このように推定するのは、悪路ではタイヤのスリップが生じやすいからである。タイヤのスリップが生じれば、車輪速センサ５３による測定値が、実際の走行距離から乖離する。

走行中の道が悪路でない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６３０でＮＯと判定してＳ６４０に進み、積雪した道を走行中であるかを判定する。積雪した道を走行中である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６４０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進む。このように推定するのは、悪路の場合と同様である。

走行中の道に雪が積もっていない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６４０でＮＯと判定してＳ６５０に進み、現在地の天気が荒天かを判定する。荒天とは、例えば、大雪、大雨、暴風などが発生している状況である。現在地の天気が荒天である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６５０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進む。このように推定するのは、悪路の場合と同様である。

現在地の天気が荒天ではない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６５０でＮＯと判定してＳ６６０に進み、急加速中であるかを判定する。ＥＣＵ９０は、車輪速センサ５３による測定値が急激に上昇した場合、急加速中であると判定する。急加速中である場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６６０でＹＥＳと判定してＳ６８０に進む。このように推定するのは、急加速中である場合はタイヤがスリップしやすいからである。見方を変えれば、スリップが発生すると、車輪速センサ５３による測定値が急激に上昇するので、上記の手法で判定は、スリップを検出しているとも捉えることができる。

急加速中ではない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ６６０でＮＯと判定してＳ６７０に進み、オドメトリの精度は高いと推定する。

Ｓ６７０及びＳ６８０何れかの後、ＥＣＵ９０は、Ｓ７００に進み、Ｓ６００での推定結果を判定する。オドメトリの精度が高いと推定した場合には、Ｓ７００からＳ８００に進む。一方、オドメトリの精度が低いと推定した場合には、Ｓ７００からＳ８５０に進み、衝突回避支援の作動態様として、第２態様を選択する。

第２態様は、第１態様に比べ、支援の程度が弱い作動態様である。第１態様の場合、第２態様では作動しない程度の可能性でも自動ブレーキが作動し得、且つ、第２態様の場合よりも警告装置８２による警告が早いタイミングで実施される。

Ｓ８００及びＳ８５０何れかの後、ＥＣＵ９０は、作動態様選択処理を終え、図３に示すＳ９００に進み、衝突の可能性を検知したかを判定する。衝突の可能性を検知していない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ９００でＮＯと判定して、Ｓ１０から運転支援処理を繰り返す。衝突の可能性を検知した場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ９００でＹＥＳと判定してＳ９５０に進み、衝突回避を支援する。その後、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０から運転支援処理を繰り返す。

以上に説明した本実施形態によれば、自己位置推定の精度に応じて、衝突回避支援の作動態様を選択できるので、適切な衝突回避支援が実現できる。自己位置推定の精度の判定は、オドメトリとＳＬＡＭとのそれぞれについて実施するので、適切な判定結果が得られる。さらに、オドメトリの精度推定には、道路の状況や天候等を加味するので、適切な判定結果を得ることができる。

実施形態２を説明する。実施形態２の説明は、実施形態１と異なる点を主な対象とする。ハードウエア構成など、特に説明しない点については、実施形態１と同じである。

実施形態２においては、運転支援として、クルーズコントロールと、車線逸脱防止支援とが実行される。図９に示すように、実施形態２においても作動態様選択処理が実行される。作動態様選択処理の流れは、実施形態１と殆ど同じである。但し、支援の内容が異なることによって、後述するように、選択される作動態様の内容が実施形態１とは異なる。

図９に示すように、作動態様選択処理の後、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０００に進み、先行車両を検出したかを判定する。ＥＣＵ９０は、前方レーダ３１による検出結果を用いて先行車両を検出する。他の実施形態においては、先行車両を検出する方法として、前方レーダ３１に加え又は前方レーダ３１の代わりに、前方カメラ３４、ライダ、ソナー、車車間通信、路車間通信等の少なくとも何れか１つを利用してもよい。

先行車両を検出してない場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０００でＮＯと判定してＳ１０１０に進み、定速走行制御を動力機構８３に指示する。この指示のために、ＥＣＵ９０は、ドライバによって設定された速度を、制動装置８１及び動力機構８３に入力する。制動装置８１及び動力機構８３は、入力された速度を維持する。

先行車両を検出した場合、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０００でＹＥＳと判定してＳ１０２０に進み、追従制御を実行する。具体的には、先行車両との車間距離を所定範囲内に収めることを、制動装置８１と動力機構８３とに指示する。Ｓ１０１０及びＳ１０２０の制御を総称してクルーズコントロールと呼ぶ。

Ｓ１０１０及びＳ１０２０何れかの後、ＥＣＵ９０は、Ｓ１０３０に進み、車線逸脱防止支援を実行する。具体的には、ＥＣＵ９０は、ウインカが点滅していないにも関わらず車線を逸脱しそうになったことを検知した場合、警告装置８２によって警告を実施する。ＥＣＵ９０は、車線を逸脱しそうになっているか否かを、前方カメラ３４による撮像画像を解析して判定する。他の実施形態においては、車線を逸脱しそうになっているか否かを検知する方法は、前方カメラ３４に加え、ミリ波レーダ、ライダ、地図情報、ＧＮＳＳ情報の少なくとも何れか１つを用いてもよいし、これらの手法の組み合わせでもよい。

さらに、ＥＣＵ９０は、車線を逸脱しそうになったとことを検知した場合、車線逸脱防止支援として、操舵機構８４を用いて操舵力を加えることで、車線の中央付近を走行しやすいようにステアリング操作を支援する。その後、ＥＣＵ９０は、作動態様選択処理に戻る。

クルーズコントロールと車線逸脱防止支援とにおける作動態様について説明する。第１態様が選択された場合、クルーズコントロール及び車線逸脱防止支援の何れについても、初期設定の態様で作動する。第２態様が選択された場合、定速走行制御については、設定できる最高速度を第１態様に比べて遅くする。第２態様が選択された場合、追従制御については、車間距離を第１態様に比べて長くする。

第２態様が選択された場合、車線逸脱防止支援については、警告および操舵力の付与が実施され難くなるように、「車線を逸脱しそうであるか否か」の基準を変更する。このため、第１態様では「逸脱しそうである」と判定される状況でも、第２態様では「逸脱しそうではない」と判定され得る。

以上に説明した本実施形態によれば、作動態様を適切に選択することによって、クルーズコントロールと車線逸脱防止支援とを適切に実行できる。

実施形態と請求項との関係を説明する。ＥＣＵ９０は運転支援装置に対応する。ＥＣＵ９０によって実行されるＳ１００及びＳ３００が第１推定部に、ＥＣＵ９０によって実行されるＳ４００が第２推定部に、ＥＣＵ９０によって実行されるＳ６００が第３推定部に、ＥＣＵ９０によって実行されるＳＳ５００，Ｓ７００，Ｓ８００及びＳ８５０が選択部に、ＥＣＵ９０によって実行されるＳ９００，Ｓ９５０，Ｓ１０１０，Ｓ１０２０及びＳ１０３０が支援部に対応する。Ｓ５００における判定結果としての高は第１度合いに、Ｓ５００における判定結果としての低は第２度合いに、Ｓ７００における判定結果としての高は第３度合いに、Ｓ７００における判定結果としての低は第４度合いに対応する。外界センサ類３０による検出結果、及び通信装置４０によって取得された情報は、取得情報に対応する。

本開示は、本明細書の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現できる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、先述の課題の一部又は全部を解決するために、或いは、先述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせができる。その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除できる。例えば、以下の実施形態が例示される。

外界センサ類３０は、少なくとも１つのセンサを含めばよい。外界センサ類３０に含まれるセンサは、実施形態として例示したものに限らない。例えば、レーダの周波数帯は、どのような範囲でもよい。前方レーダ３１と前側方レーダ３２と後側方レーダ３３との少なくとも何れかは、ライダでもよい。前方カメラ３４及び後方カメラ３５の少なくとも何れかは、ステレオカメラでもよい。

ＳＬＡＭによる推定は、自車の緯度・経度、進行方向、進行速度および角速度の少なくとも何れか１つを対象にしてもよい。

ＳＬＡＭは、例えば、アンセンテッドカルマンフィルタを利用したＵＫＦ−ＳＬＡＭでもよいし、パーティクルフィルタを利用したＳＬＡＭでもよいし、各種フィルタを組み合わせたＦＡＳＴ−ＳＬＡＭでもよい。

オドメトリ精度推定処理に用いるパラメータは、図８と共に説明したものの内の少なくとも何れか１つでもよい。

作動態様をより弱くする場合、自動ブレーキや警告の作動タイミングを遅くすることに加え、作動の強さを弱くしてもよいし、作動時間を短くしてもよい。例えば、自動ブレーキによる制動力を弱くしたり、警告音の音量を小さくし且つより短い時間、警告音を発したりしてもよい。

自動ブレーキ及び警告の作動態様の変更は、連動させる必要はなく、独立に変更してもよい。例えば、警告のみ作動態様を変えてもよい。

実施形態２における運転支援として、クルーズコントロール及び車線逸脱防止支援に加え、或いは、クルーズコントロール及び車線逸脱防止支援の代わりに、別の運転支援を実施してもよい。具体的には、自動車線変更、自動駐車、自動運転の少なくとも何れか１つを実施してもよい。

自動車線変更は、操舵角および加減速を自動制御することで、自動で車線を変更する機能である。自動車線変更を実施するために、車線変更可能な車線が有ること、及び車線変更先に自車と衝突し得る物体が存在しないことを検出する。車線変更可能な車線が有ることは、前方カメラ３４や地図情報を用いて検出する。車線変更先に自車と衝突し得る物体が存在しないことは、ミリ波レーダ、前方カメラ３４、後方カメラ３５、ライダ、ソナー等の外界センサを用いて検出する。

自動車線変更について作動態様を変更する場合、車線変更の可否の基準を変更してもよい。例えば、作動態様をより強くする場合、作動態様が弱い場合に比べ、車線変更先の先行車両や後続車両との車間距離条件を短くしてもよいし、車線変更のための操舵量を大きくしてもよい。操舵量が大きいと、車線変更が機敏になる。

自動駐車は、操舵角および加減速を自動制御することで、自動で駐車を実施する機能である。自動駐車を実施するために、自車が駐車可能な領域があること、及び、駐車先に自車と衝突し得る物体が存在しないことを検出する。自車が駐車可能な領域があることは、前方カメラ３４、後方カメラ３５、地図情報等を用いて検出する。駐車先に自車と衝突し得る物体が存在しないことは、レーダ、前方カメラ３４、後方カメラ３５、ライダ、ソナー等の外界センサを用いて検出する。

自動駐車について作動態様を変更する場合、駐車可能か否かの判定基準を変更してもよい。例えば、作動態様が弱である場合、車体と駐車可能領域とのクリアランスが前後左右３０ｃｍ以上の空間が確保できない場合には、自動駐車を実行しないという基準が採用される。この形態の場合に、作動態様が強であるときは、上記クリアランスの基準を前後左右１０ｃｍに変更してもよい。

自動運転は、上記した自動ブレーキ、クルーズコントロール、車線逸脱防止支援、自動車線変更、自動駐車等の機能を組み合わせた制御のことである。作動態様を変更する場合には、各々の機能について先述したような変更を実施する。

Ｓ６００としてのオドメトリ精度推定処理を省略してもよい。この形態の場合、Ｓ７００の判定ステップも省略される。この形態の場合、Ｓ５００で補正精度が低と判定されたら、Ｓ８５０に進んで第２態様を選択してもよい。

ＳＬＡＭの推定精度、及びオドメトリの推定精度の少なくとも何れかについて、３段階以上で判定してもよい。この形態の場合、作動態様についても、３段階以上の態様を用意しておき、推定精度に応じて選択してもよい。

オドメトリ精度を推定する際に、精度が低くなる場合として、坂道を走行中である場合や、急減速した場合を含めてもよい。

運転支援装置は、ＥＣＵ９０でなくてもよい。例えば、複数のＥＣＵが連携することによって、衝突回避支援装置を構成してもよい。或いは、衝突回避支援装置は、外界センサ類３０の構成要素の何れかに組み込まれたコンピュータでもよい。例えば、前方レーダ３１に組み込まれたコンピュータでもよい。

１０ 車両、２０ 取得装置類、５０ 内界センサ類、９０ ＥＣＵ

Claims (11)

1. 自車周辺のランドマークの位置に関する情報である取得情報を取得する取得装置類（２０）と、
   自車の走行状態に関わる状態量を検出する内界センサ類（５０）と、
   運転を支援するためのアクチュエータ類（８０）と、
   を備える車両（１０）に搭載される運転支援装置（９０）であって、
   自車の自己位置を、前記取得情報と、前記内界センサ類による検出結果とを用いて推定する第１推定部（Ｓ１００，Ｓ３００）と、
   前記第１推定部による推定精度を、前記第１推定部に用いられた前記取得情報を用いて推定する第２推定部（Ｓ４００）と、
   前記アクチュエータ類を用いた運転支援の作動態様を、前記第２推定部によって推定された推定精度を用いて選択する選択部（Ｓ５００，Ｓ７００，Ｓ８００，Ｓ８５０）と、
   前記選択された作動態様による運転支援のための処理を実行する支援部（Ｓ９００，Ｓ９５０，Ｓ１０１０，Ｓ１０２０，Ｓ１０３０）と、
   を備える運転支援装置。
2. 前記運転支援は、衝突回避支援であり、
   前記アクチュエータ類は、制動装置（８１）と警告装置（８２）との少なくとも何れかを含む
   請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記取得装置類は、ミリ波レーダ（３１，３２，３３）と、単眼カメラ（３４，３５）と、ライダ（３１，３２，３３）との少なくとも何れかを含む
   請求項１から請求項２までの何れか一項に記載の運転支援装置。
4. 前記第２推定部は、第１度合いと、前記第１度合いよりも低い第２度合いの少なくとも２段階で前記推定精度を推定し、
   前記選択部は、前記第１度合いと推定された場合には第１態様を選択し、前記第２度合いと推定された場合には前記第１態様よりも支援の程度が弱い第２態様を選択する
   請求項１から請求項３までの何れか一項に記載の運転支援装置。
5. さらに、前記第１推定部による推定精度を、第３度合いと、前記第３度合いよりも低い第４度合いの少なくとも２段階で推定する第３推定部（Ｓ６００）を備え、
   前記選択部（Ｓ７００）は、前記第２度合いと推定された場合であっても、前記第３度合いと推定されたときには、前記第１態様を選択する
   請求項４に記載の運転支援装置。
6. 前記第３推定部は、自車が走行中の道に雪が積もっている場合、前記第４度合いと推定し、
   前記選択部（Ｓ７００）は、前記第２度合いと推定された場合に、前記第４度合いと推定されたときには、前記第２態様を選択する
   請求項５に記載の運転支援装置。
7. 前記第１推定部は、前記取得情報によって示されるランドマークの数が第１の数の場合は前記第１度合いと推定し、前記ランドマークの数が前記第１の数よりも少ない第２の数の場合は前記第２度合いと推定する
   請求項４から請求項６までの何れか一項に記載の運転支援装置。
8. 前記第１推定部は、カルマンフィルタを用いて、前記自己位置を推定すると共に前記取得情報を用いて環境地図を作成する
   請求項１から請求項７までの何れか一項に記載の運転支援装置。
9. 前記第１推定部は、さらに、自車の進行方向と、自車の速度と、自車の角速度との少なくとも何れか１つを推定する
   請求項１から請求項８までの何れか一項に記載の運転支援装置。
10. 自車周辺のランドマークの位置に関する情報である取得情報を取得する取得装置類と、
    自車の走行状態に関わる状態量を検出する内界センサ類と、
    運転を支援するためのアクチュエータ類と、
    を備える車両に搭載されるプロセッサ（９１）に、
    前記車両の位置と進行方向とを含む自己位置を、前記取得情報と、前記内界センサ類による検出結果とを用いて推定する第１推定を実行し、
    前記第１推定による推定精度を、前記第１推定に用いられた前記取得情報を用いて推定する第２推定を実行し、
    前記アクチュエータ類を用いた運転支援の作動態様を、前記第２推定によって推定された推定精度を用いて選択し、
    前記選択された作動態様による運転支援のための処理を実行する
    ことを実行させるためのプログラム。
11. 自車周辺のランドマークの位置に関する情報である取得情報を取得する取得装置類と、
    自車の走行状態に関わる状態量を検出する内界センサ類と、
    運転を支援するためのアクチュエータ類と、
    を備える車両に搭載される運転支援装置が、
    前記車両の位置と進行方向とを含む自己位置を、前記取得情報と、前記内界センサ類による検出結果とを用いて推定する第１推定を実行し、
    前記第１推定による推定精度を、前記第１推定に用いられた前記取得情報を用いて推定する第２推定を実行し、
    前記アクチュエータ類を用いた運転支援の作動態様を、前記第２推定によって推定された推定精度を用いて選択し、
    前記選択された作動態様による運転支援のための処理を実行する
    運転支援方法。

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