JP2017194830A - Automatic operation control system for moving body - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は移動体の自動運転制御システムに関する。 The present invention relates to an automatic operation control system for a moving body.
部屋内を移動する移動ロボットであって、家具のような部屋内の障害物の位置及び大きさの情報を有する地図情報を有し、家具を避けつつ現在地から目標に到る移動経路を地図情報を用いて決定し、移動経路に沿って移動する、移動ロボットが公知である(特許文献1参照)。 A mobile robot that moves in the room, has map information that contains information on the position and size of obstacles in the room such as furniture, and maps the movement route from the current location to the target while avoiding furniture A mobile robot is known which is determined using and moves along a movement path (see Patent Document 1).
部屋内の障害物が例えばベッドのようにほとんど位置が変わらない静的障害物である場合には、地図情報が障害物の位置及び大きさの情報を有していれば、移動ロボットは障害物を避けて移動できるかもしれない。しかしながら、障害物が例えばイスやゴミ箱のように位置が比較的頻繁に変わる静的障害物の場合には、或る時刻において或る位置に静的障害物が存在していたとしても、別の時刻においては静的障害物は当該或る位置に存在している可能性は低く、当該或る位置とは別の位置に存在している可能性が高い。障害物が例えば人間やペットのような動的障害物の場合は、その位置が変わっている可能性は更に高い。 If the obstacle in the room is a static obstacle that hardly changes its position, such as a bed, the mobile robot will be able to use the obstacle if the map information includes information on the position and size of the obstacle. You might be able to move around. However, if the obstacle is a static obstacle whose position changes relatively frequently, such as a chair or a trash can, even if there is a static obstacle at a certain time, At time, the static obstacle is unlikely to be present at the certain position, and is likely to be present at a position different from the certain position. If the obstacle is a dynamic obstacle such as a human or a pet, the possibility that the position has changed is even higher.
特許文献1の地図は、地図情報が作成された時刻における障害物の位置及び大きさの情報を有しているに過ぎない。したがって、特許文献1では、時間によって変化する障害物の位置、すなわち部屋内の状況を正確に把握することができないおそれがある。言い換えると、地図情報の有する情報が障害物の位置及び大きさの情報だけであると、移動ロボットが移動する空間の状況を正確に把握するのは困難である。
The map of
空間のうち移動体が移動するのに不適な領域を移動不適領域と称すると、本発明の目的は、移動不適領域をより正確に決定すると共に、移動体の進路をより適切に生成することができる、移動体の自動運転制御システムを提供することにある。 If an area of the space that is inappropriate for moving the moving body is referred to as a movement unsuitable area, an object of the present invention is to determine the movement unsuitable area more accurately and to generate a path of the moving body more appropriately. An object of the present invention is to provide an automatic driving control system for a moving body.
本発明によれば、環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置と、電子制御ユニットと、を備えた、移動体の自動運転制御システムであって、前記環境地図情報は、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、前記電子制御ユニットは、前記環境地図情報の前記状態量変化性に基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部と、前記移動不適領域決定部により決定された前記移動不適領域と前記移動体との間の距離があらかじめ定められた設定距離よりも大きくなるように、前記移動体の進路を生成するように構成されている、進路生成部と、前記進路生成部により生成された前記進路に沿って移動するように前記移動体を制御するように構成されている移動制御部と、を備え、前記進路生成部は、前記移動不適領域の前記状態量変化性が低いときには、前記移動不適領域の前記状態量変化性が高いときに比べて、前記設定距離を小さく設定するように構成されている、移動体の自動運転制御システムが提供される。 According to the present invention, there is provided an automatic driving control system for a moving body comprising an environment map storage device storing environment map information and an electronic control unit, wherein the environment map information includes a plurality of information in space. Each of the plurality of positions, and the state quantity variability associated with the corresponding position information, and the state quantity The variability represents the ease of change of the state quantity of the corresponding position with respect to time, and the electronic control unit determines that the moving body moves based on the state quantity variability of the environmental map information. A movement improper area determination unit configured to determine an improper movement improper area, and a distance between the movement improper area determined by the movement improper area determination unit and the moving body is predetermined. A path generation unit configured to generate a path of the moving body so as to be larger than a constant distance, and the mobile body to move along the path generated by the path generation unit. A movement control unit configured to control, and when the state quantity variability of the movement inappropriate area is low, the path generation unit is high when the state quantity variability of the movement inappropriate area is high. In comparison, an automatic driving control system for a moving body configured to set the set distance small is provided.
移動不適領域をより正確に決定すると共に、移動体の進路をより適切に生成することができる。 It is possible to more accurately determine the movement inappropriate area and more appropriately generate the path of the moving body.
図1は本発明による実施例の移動体の自動運転制御システムのブロック図を示している。移動体は車両や移動ロボットなどを含む。以下では、移動体が車両である場合を例にとって説明する。図1を参照すると、車両の自動運転制御システムは外部センサ1、GPS受信部2、内部センサ3、地図データベース4、記憶装置5、環境地図記憶装置6、ナビゲーションシステム7、HMI(Human Machine Interface)8、種々のアクチュエータ9、及び電子制御ユニット(ECU,Electronic Computer Unit)10を備える。
FIG. 1 shows a block diagram of an automatic driving control system for a moving body according to an embodiment of the present invention. The moving body includes a vehicle and a mobile robot. Hereinafter, a case where the moving body is a vehicle will be described as an example. Referring to FIG. 1, an automatic driving control system for a vehicle includes an
外部センサ1は自車両の外部又は周囲の情報を検出するための検出機器である。外部センサ1はライダー(LIDAR:Laser Imaging Detection and Ranging)、レーダー(Radar)、及びカメラのうち少なくとも1つを備える。本発明による実施例では図2に示されるように、外部センサ1は、少なくとも1つのライダーSO1、少なくとも1つのレーダーSO2、及び少なくとも1つのカメラSO3を備える。
The
ライダーSO1はレーザー光を利用して自車両Vの外部の物体を検出する装置である。本発明による実施例では、物体は、移動不能な物体である静的物体(例えば、建物、道路など)、移動可能な物体である動的物体(例えば、他車両、歩行者など)、基本的には移動不能であるが容易に移動可能な物体である準静的物体(例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など)を含む。図2に示される例では、単一のライダーSO1が車両Vの屋根上に設置される。別の実施例(図示しない)では、例えば4つのライダーが車両Vの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。ライダーSO1は、自車両Vの全周囲に向けてレーザー光を順次照射し、その反射光から物体に関する情報を計測する。この物体情報はライダーSO1から物体までの距離及び向き、すなわちライダーSO1に対する物体の相対位置を含む。ライダーSO1により検出された物体情報は電子制御ユニット10へ送信される。一方、レーダーSO2は、電波を利用して自車両Vの外部の物体を検出する装置である。図2に示される例では、例えば4つのレーダーSO2が車両Vの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。レーダーSO2は、レーダーSO2から自車両Vの周囲に電波を発射し、その反射波から自車両Vの周囲の物体に関する情報を計測する。レーダーSO2により検出された物体情報は電子制御ユニット10へ送信される。カメラSO3は図2に示される例では、車両Vのフロントガラスの内側に設けられた単一のステレオカメラを備える。ステレオカメラSO3は自車両Vの前方をカラー又はモノクロ撮影し、ステレオカメラSO3によるカラー又はモノクロ撮影情報は電子制御ユニット10へ送信される。
The rider SO1 is a device that detects an object outside the host vehicle V using laser light. In an embodiment according to the present invention, the object may be a static object (eg, a building or a road) that is an immovable object, a dynamic object (eg, another vehicle, a pedestrian, etc.) that is a movable object, Includes quasi-static objects (eg, standing signs, trash cans, tree branches, etc.) that are non-movable but easily movable objects. In the example shown in FIG. 2, a single rider SO <b> 1 is installed on the roof of the vehicle V. In another embodiment (not shown), for example, four riders are respectively attached to the bumpers at the four corners of the vehicle V. The rider SO1 sequentially irradiates laser light toward the entire periphery of the host vehicle V, and measures information related to the object from the reflected light. This object information includes the distance and direction from the rider SO1 to the object, that is, the relative position of the object with respect to the rider SO1. Object information detected by the rider SO1 is transmitted to the
再び図1を参照すると、GPS受信部2は、3個以上のGPS衛星からの信号を受信し、それにより自車両又は外部センサ1の絶対位置(例えば自車両Vの緯度、経度及び高度)を表す情報を検出する。GPS受信部2により検出された自車両の絶対位置情報は電子制御ユニット10へ送信される。
Referring to FIG. 1 again, the
内部センサ3は、自車両Vの走行状態を検出するための検出機器である。自車両Vの走行状態は、自車両の速度、加速度、及び姿勢のうち少なくとも1つにより表される。内部センサ3は、車速センサ及びIMU(Inertial Measurement Unit)の一方又は両方を備える。本発明による実施例では内部センサ3は車速センサ及びIMUを備える。車速センサは、自車両Vの速度を検出する。IMUは例えば3軸のジャイロ及び3方向の加速度センサを備え、自車両Vの3次元の角速度及び加速度を検出し、それらに基づいて自車両Vの加速度及び姿勢を検出する。内部センサ3により検出された自車両Vの走行状態情報は電子制御ユニット10へ送信される。
The
地図データベース4は、地図情報に関するデータベースである。この地図データベース4は例えば車両に搭載されたHDD(Hard disk drive)内に記憶されている。地図情報には、例えば道路の位置情報、道路形状の情報(例えば、カーブと直線部の種別、カーブの曲率、交差点、合流点及び分岐点の位置など)などが含まれる。
The
記憶装置5には、ライダーSO1により検出された物体の三次元画像及びライダーSO1の検出結果に基づき作成された自動運転専用の道路地図が記憶されている。これら物体の三次元画像及び道路地図は常時又は定期的に更新される。
The
環境地図記憶装置6には環境地図情報(後述する)が記憶されている。
The environmental
ナビゲーションシステム7は、HMI8を介し自車両Vのドライバによって設定された目的地まで自車両Vを案内する装置である。このナビゲーションシステム7は、GPS受信部2により検出された自車両Vの現在の位置情報と地図データベース4の地図情報とに基づいて、目的地に至るまでの目標ルートを演算する。この自車両Vの目標ルートの情報は電子制御ユニット10へ送信される。
The navigation system 7 is a device that guides the host vehicle V to the destination set by the driver of the host vehicle V via the HMI 8. The navigation system 7 calculates a target route to the destination based on the current position information of the host vehicle V detected by the
HMI8は、自車両Vの乗員と車両の自動運転制御システムとの間で情報の出力及び入力を行うためのインターフェイスである。本発明による実施例ではHMI8は、文字又は画像情報を表示するディスプレイ、音を発生するスピーカ、及び乗員が入力操作を行うための操作ボタン又はタッチパネルを備える。 The HMI 8 is an interface for outputting and inputting information between the occupant of the host vehicle V and the automatic driving control system of the vehicle. In an embodiment according to the present invention, the HMI 8 includes a display that displays text or image information, a speaker that generates sound, and an operation button or a touch panel for an occupant to perform an input operation.
アクチュエータ9は、電子制御ユニット10からの制御信号に応じて自車両Vの走行操作を制御するための装置である。車両Vの走行操作には車両Vの駆動、制動及び操舵が含まれる。アクチュエータ9は、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ、及び操舵アクチュエータのうちの少なくとも1つを備える。駆動アクチュエータは、車両Vの駆動力を提供するエンジン又は電気モータの出力を制御し、それにより車両Vの駆動操作を制御する。制動アクチュエータは、車両Vの制動装置を操作し、それにより車両Vの制動操作を制御する。操舵アクチュエータは、車両Vの操舵装置を操作し、それにより車両Vの操舵操作を制御する。
The
自動運転が可能な状態において、HMI8において乗員により自動運転を開始すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット10に信号が送られて自動運転が開始される。すなわち、車両Vの走行操作である駆動、制動及び操舵がアクチュエータ9により制御される。一方、HMI8において乗員により自動運転を停止すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット10に信号が送られて自動運転が停止され、車両Vの走行操作の少なくとも1つがドライバにより行われるマニュアル運転が開始される。言い換えると、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。なお、自動運転時にドライバにより車両Vの走行操作が行なわれたとき、すなわちドライバがステアリングをあらかじめ定められたしきい量以上操作したとき、アクセルペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだとき、又は、ブレーキペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだときにも、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。更に、自動運転中に自動運転が困難と判断されたときには、HMI7を介してドライバに対しマニュアル運転が要求される。
In the state where automatic driving is possible, when an input operation for starting automatic driving is performed by the occupant in the HMI 8, a signal is sent to the
電子制御ユニット10は、双方向性バスによって相互に接続されたCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などを備えたコンピュータである。図1に示されるように、本発明による実施例の電子制御ユニット10は、ROM及びRAMを有する記憶部11、自動運転制御部12、及び移動不適領域決定部13を備える。
The
自動運転制御部12は、車両Vの自動運転を制御するように構成されている。一方、移動不適領域決定部13は、車両Vが移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている。
The automatic
本発明による実施例では、自動運転制御部12は図3に示されるように、周辺認識部12a、自己位置決定部12b、進路生成部12c、及び移動制御部12dを備える。
In the embodiment according to the present invention, as shown in FIG. 3, the automatic
周辺認識部12aは、外部センサ1を用いて、自車両Vの周辺の状況を認識するように構成されている。すなわち、周辺認識部12aは、外部センサ1の検出結果(例えば、ライダーSO1による物体の三次元画像情報、レーダーSO2による物体情報、カメラSO3による撮影情報など)に基づいて、自車両Vの周辺状況を認識する。この外部状況には、例えば、自車両Vに対する走行車線の白線の位置、車両Vに対する車線中心の位置、道路幅、道路の形状(例えば、走行車線の曲率、路面の勾配変化など)、車両Vの周辺の物体の状況(例えば、静的物体と動的物体を区別する情報、車両Vに対する物体の位置、車両Vに対する物体の移動方向、車両Vに対する物体の相対速度など)が含まれる。
The
自己位置決定部12bは、自車両Vの絶対位置を決定するように構成されている。すなわち、自己位置決定部12bは、GPS受信部2からの自車両Vのおおまかな位置と、周辺認識部12aにより認識された自車両Vの周辺状況と、記憶装置5内に記憶されている物体に関する情報及び自動運転専用の道路地図とに基づいて、自車両Vの正確な絶対位置を算出する。
The self-position determining unit 12b is configured to determine the absolute position of the host vehicle V. That is, the self-position determining unit 12b is configured to determine the approximate position of the host vehicle V from the
進路生成部12cは、車両Vの進路を生成するように構成されている。本発明による実施例では、進路は、時間tを表す情報と、当該時間tにおける車両の絶対位置(x(t),y(t))を表す情報と、当該時間tにおける車両の走行状態(例えば、速度v(t)及び進行方向θ(t))を表す情報との組合せ(t,x(t),y(t),v(t),θ(t))を含む。ここで、x(t)は例えば緯度により表され、y(t)は例えば経度により表される。例えば、まず、現在時刻(t=0)における組合せ(0,x(0),y(0),v(0),θ(0))を用いて、時間Δtが経過した後の組合せ(Δt,x(Δt),y(Δt),v(Δt),θ(Δt))が算出される。次いで、更に時間Δtが経過した後の組合せ(2Δt,x(2Δt),y(2Δt),v(2Δt),θ(2Δt))が算出される。次いで、更に時間nΔが経過した後の組合せ(nΔt,x(nΔt),y(nΔt),v(nΔt),θ(nΔt))が算出される。これらの組合せの一例が図4に示されている。すなわち図4は、時間t及び車両Vの絶対位置(x(t),y(t))により規定された三次元空間内に上述の組合せ(t,x(t),y(t),v(t),θ(t))の一例をプロットしたものである。図4に示されるように、複数の組合せ(t,x(t),y(t),v(t),θ(t))を順次結んで得られる曲線が進路Pとなる。
The
更に、本発明による実施例では、進路生成部12cは、移動不適領域決定部13により決定された移動不適領域に基づいて、進路Pを生成する。
Furthermore, in the embodiment according to the present invention, the
移動制御部12dは、車両Vの移動制御を行うように構成されている。具体的には、移動制御部12dは、進路生成部12cにより生成された進路Pに沿って移動するように車両Vを制御するように構成されている。すなわち、移動制御部12dは、進路Pが有する組合せ(t,x(t),y(t),v(t),θ(t))が実現されるようにアクチュエータ9を制御して、車両Vの駆動、制動及び操舵を制御する。
The
本発明による実施例では、移動不適領域決定部13は、環境地図記憶装置6内の環境地図情報に基づいて、移動不適領域を決定するように構成されている。次に、本発明による実施例の環境地図情報を説明する。
In the embodiment according to the present invention, the movement inappropriate
図5は本発明による実施例の環境地図情報Mを概略的に示している。本発明による実施例の環境地図情報Mは図5に示されるように、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量代表値と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有する。なお、本発明による実施例では、上述の空間は三次元空間である。別の実施例(図示しない)では、空間は二次元空間である。 FIG. 5 schematically shows environmental map information M according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the environmental map information M according to the embodiment of the present invention corresponds to position information representing a plurality of positions in the space, and state quantity representative values associated with the corresponding position information, respectively. State quantity variability associated with the position information. In the embodiment according to the present invention, the above-mentioned space is a three-dimensional space. In another embodiment (not shown), the space is a two-dimensional space.
或る位置の状態量代表値及び状態量変化性は、当該或る位置の状態量に基づいて算出されるものである。本発明による実施例では、或る位置の状態量は、当該或る位置に物体が存在する確率により表される。この場合、状態量は例えば、ゼロから1まで間の連続値の形で算出される。別の実施例(図示しない)では、状態量は離散値の形で算出される。 The state quantity representative value and the state quantity changeability at a certain position are calculated based on the state quantity at the certain position. In the embodiment according to the present invention, the state quantity at a certain position is represented by the probability that an object exists at the certain position. In this case, the state quantity is calculated, for example, in the form of a continuous value from zero to one. In another embodiment (not shown), the state quantity is calculated in the form of discrete values.
或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の状態を適切に表す数値である。本発明による実施例では、状態量代表値は、連続値の形で算出される。 The state quantity representative value at a certain position is a numerical value that appropriately represents the state at the certain position. In the embodiment according to the present invention, the state quantity representative value is calculated in the form of a continuous value.
一方、或る位置の状態量変化性は、当該或る位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表す数値である。本発明による実施例では、状態量変化性は、連続値の形で算出される。別の実施例(図示しない)では、状態量変化性は離散値の形で算出される。次に、図6A、図6B、及び図6Cを参照して、状態量変化性を更に説明する。なお、図6A、図6B、及び図6Cにおいて、検出された状態量がプロットされている。 On the other hand, the state quantity variability at a certain position is a numerical value representing the ease of change of the state quantity at a certain position with respect to time. In the embodiment according to the present invention, the state quantity variability is calculated in the form of continuous values. In another embodiment (not shown), the state quantity variability is calculated in the form of discrete values. Next, the state quantity variability will be further described with reference to FIGS. 6A, 6B, and 6C. In FIG. 6A, FIG. 6B, and FIG. 6C, the detected state quantities are plotted.
状態量変化性は、例えば、時間に対する状態量の変化の頻度や変化の程度などによって表される。すなわち、図6Bに示される例の状態量は、図6Aに示される例の状態量に比べて、変化の頻度が高く、時間に対し変化しやすい。したがって、図6Bに示される例の状態量変化性は、図6Aに示される例の状態量変化性よりも高い。一方、図6Cに示される例の状態量は、図6Aに示される例の状態量に比べて、変化の程度が大きく、時間に対し変化しやすい。したがって、図6Cに示される例の状態量変化性は、図6Aに示される例の状態量変化性よりも高い。 The state quantity variability is represented by, for example, the frequency of change of the state quantity with respect to time and the degree of change. That is, the state quantity in the example shown in FIG. 6B has a higher frequency of change than the state quantity in the example shown in FIG. 6A and is likely to change with time. Therefore, the state quantity variability in the example shown in FIG. 6B is higher than the state quantity variability in the example shown in FIG. 6A. On the other hand, the state quantity in the example shown in FIG. 6C has a greater degree of change and is likely to change with time as compared to the state quantity in the example shown in FIG. 6A. Therefore, the state quantity variability in the example shown in FIG. 6C is higher than the state quantity variability in the example shown in FIG. 6A.
次に、環境地図情報Mの作成例を説明する。この作成例では、空間内の位置を表す位置情報と位置の状態量とを検出する環境検出装置と、環境地図用の記憶装置と、環境地図作成用の電子制御ユニットと、を備え、環境地図作成用の電子制御ユニットは、空間内の複数の位置のそれぞれについて、前記位置を表す位置情報と、互いに異なる時刻における前記位置の状態量とを前記環境検出装置により検出するように構成されている環境検出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量代表値を算出する状態量算出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量変化性を算出するように構成されている変化性算出部と、前記状態量代表値及び前記状態量変化性をそれぞれ対応する前記位置情報と関連付けて環境地図用の記憶装置に記憶する記憶部と、を備えた環境地図作成システムを用いて、環境地図情報Mが作成される。環境地図作成システムは車両のような移動体に搭載される。環境検出装置は、例えば、環境地図作成システムの周囲の物体を検出する外部センサ(例えば、ライダー)と、内部センサと、環境地図作成システムの絶対位置を検出するGPS受信部と、を備える。 Next, an example of creating the environmental map information M will be described. This creation example includes an environment detection device that detects position information indicating a position in space and a state quantity of the position, a storage device for an environment map, and an electronic control unit for creating an environment map, The electronic control unit for creation is configured to detect position information representing the position and a state quantity of the position at different times by the environment detection device for each of a plurality of positions in the space. An environment detection unit; a state quantity calculation unit that calculates the state quantity representative value using the detected state quantity for each of the plurality of positions; and the state quantity detected for each of the plurality of positions. A change calculating unit configured to calculate the state quantity variability by using the state quantity representative value and the state quantity variability in association with the corresponding position information. A storage unit for storing in a storage device boundary map, using the environmental map creation systems with environmental map information M is created. The environmental mapping system is mounted on a moving body such as a vehicle. The environment detection device includes, for example, an external sensor (for example, a rider) that detects an object around the environment map creation system, an internal sensor, and a GPS receiver that detects the absolute position of the environment map creation system.
図7は、環境地図作成システムのライダーLから照射されたレーザー光が物体OBJで反射した場合を示している。この場合、図7に黒丸で示されるように、位置PXに反射点が形成される。ライダーLは、反射光から、反射点の位置PXの相対位置情報を計測する。この計測結果から、位置PXに物体OBJが存在するということがわかり、したがって位置PXの状態量、すなわち物体存在確率は1となる。また、ライダー1からの位置PXの相対位置情報と、環境地図作成システムのGPS受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置PXの絶対位置情報がわかる。更に、図7に白丸で示される反射点でない位置PYに物体が存在しないということがわかり、したがって位置PYの状態量すなわち物体存在確率はゼロとなる。また、ライダーLからの位置PXの相対位置情報と、環境地図作成システムのGPS受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置PYの絶対位置情報がわかる。このようにして、位置PX,PYの絶対位置情報及び状態量が算出される。
FIG. 7 shows a case where the laser beam emitted from the rider L of the environment mapping system is reflected by the object OBJ. In this case, as indicated by a black circle in FIG. 7, a reflection point is formed at the position PX. The rider L measures the relative position information of the reflection point position PX from the reflected light. From this measurement result, it can be seen that the object OBJ exists at the position PX. Therefore, the state quantity at the position PX, that is, the object existence probability is 1. Further, the absolute position information of the position PX is obtained from the relative position information of the position PX from the
環境地図情報Mの作成例では、環境地図作成システムのライダーLは物体情報を例えば数十msのインターバルで繰り返し検出する。言い換えると、環境地図作成システムのライダーLは、互いに異なる複数の時刻における物体情報を検出する。したがって、互いに異なる複数の時刻における物体情報から、互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。あるいは、環境地図作成システムを搭載した移動体が一定の場所を複数回移動した場合にも、互いに異なる複数の時刻における物体情報が検出され、したがって互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。図8A、図8B、及び図8Cには、互いに異なる複数の時刻における、或る位置の状態量の種々の例が示されている。 In the example of creating the environmental map information M, the rider L of the environmental map creating system repeatedly detects the object information at intervals of several tens of ms, for example. In other words, the rider L of the environmental map creation system detects object information at a plurality of different times. Therefore, state quantities at a plurality of different times are calculated from object information at a plurality of different times. Alternatively, even when a moving body equipped with the environment map creation system moves a certain place a plurality of times, object information at a plurality of different times is detected, and thus state quantities at a plurality of different times are calculated. 8A, 8B, and 8C show various examples of state quantities at a certain position at a plurality of different times.
環境地図情報Mの作成例では、状態量の単位時間当たりの変化量が算出され、状態量の単位時間当たりの変化量に基づいて状態量変化性が算出される。すなわち、図8Aに示される例では、同一の時間幅dtにおける状態量の変化量(絶対値)dSQ1,dSQ2,…が算出される。この場合の時間幅dtは、例えば、状態量の検出間隔に等しい。なお、図8Aに示される例では、連続した時間幅dtにおいて状態量の変化量dSQ1,dSQ2,…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅dtにおいて状態量の変化量がそれぞれ算出される。あるいは、図8Bに示される例では、互いに異なる複数の時間幅dt1,dt2,…における状態量の変化量(絶対値)dSQ1,dSQ2,…がそれぞれ算出される。異なる時間幅は例えば、秒、分、日、年といったオーダーである。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量dSQ1/dt1,dSQ2/dt2,…が順次算出される。なお、図8Bに示される例では、連続した時間幅dt1,dt2,…において状態量の変化量dSQ1,dSQ2,…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅において状態量の変化量がそれぞれ算出される。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量dSQ1/dt1,dSQ2/dt2,…を単純平均又は加重平均することにより、状態量変化性が算出される。加重平均が用いられる場合、一例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量dSQ/dtがより大きく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量dSQ/dtがより小さく重み付けされる。別の例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量dSQ/dtがより小さく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量dSQ/dtがより大きく重み付けされる。このような状態量変化性の算出が複数の位置についてそれぞれ行われる。 In the example of creating the environmental map information M, the amount of change of the state quantity per unit time is calculated, and the state quantity variability is calculated based on the amount of change of the state quantity per unit time. That is, in the example shown in FIG. 8A, the amount of change (absolute value) dSQ1, dSQ2,... Of the state quantity in the same time width dt is calculated. The time width dt in this case is equal to, for example, the state quantity detection interval. In the example shown in FIG. 8A, the state quantity change amounts dSQ1, dSQ2,... Are calculated in the continuous time width dt, but in another example, the state quantity change amount in the discontinuous time width dt. Are calculated respectively. Alternatively, in the example shown in FIG. 8B, the amount of change (absolute value) dSQ1, dSQ2,... Of state quantities in a plurality of mutually different time widths dt1, dt2,. The different time widths are, for example, orders such as seconds, minutes, days, years. Next, change amounts dSQ1 / dt1, dSQ2 / dt2,... Of the state quantity per unit time are sequentially calculated. In the example shown in FIG. 8B, the state quantity change amounts dSQ1, dSQ2,... Are calculated in the continuous time widths dt1, dt2,. Are calculated respectively. Next, the state quantity variability is calculated by performing a simple average or a weighted average of the amount of change dSQ1 / dt1, dSQ2 / dt2,. When the weighted average is used, in one example, the change amount dSQ / dt of the state quantity with a newer detection time is more heavily weighted, and the change amount dSQ / dt of the state quantity with an older detection time is weighted. Is weighted smaller. In another example, the amount of change dSQ / dt per unit time of a state quantity with a newer detection time is weighted smaller, and the amount of change dSQ / dt of a state quantity with an older detection time is weighted more. The Such calculation of state quantity variability is performed for each of a plurality of positions.
環境地図情報Mの別の作成例(図示しない)では、時間の関数としての複数の状態量がフーリエ変換され、その結果から状態量変化性が算出される。具体的には、一例では、あらかじめ定められたスペクトル(周波数)の強度が状態量変化性として算出される。別の例では、種々のスペクトルの強度を単純平均又は加重平均することにより状態量変化性が算出される。 In another example of creating the environmental map information M (not shown), a plurality of state quantities as a function of time are Fourier transformed, and state quantity variability is calculated from the result. Specifically, in one example, the intensity of a predetermined spectrum (frequency) is calculated as the state quantity variability. In another example, the state quantity variability is calculated by simple averaging or weighted averaging of the intensities of various spectra.
一方、環境地図情報Mの作成例では、状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻において検出された当該或る位置の状態量に基づいて算出される。一例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量のうち、最新のものに設定される。このようにすると、或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の最新の状態を表すことになる。別の例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量を単純平均又は加重平均することにより算出される。このようにすると、或る位置の状態量が一時的に変わったとしても、状態量代表値により、当該位置の状態を正確に表すことができる。 On the other hand, in the example of creating the environmental map information M, the state quantity representative value is calculated based on the state quantity of the certain position detected at a plurality of different times. In one example, the state quantity representative value at a certain position is set to the latest value among the state quantities at the certain position at a plurality of different times. In this way, the state quantity representative value at a certain position represents the latest state at the certain position. In another example, the state quantity representative value at a certain position is calculated by performing a simple average or a weighted average of the state quantities at a certain position at a plurality of different times. In this way, even if the state quantity at a certain position temporarily changes, the state at that position can be accurately represented by the state quantity representative value.
次いで、状態量代表値がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。また、状態量変化性がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。このようにして環境地図情報Mが作成される。 Next, the state quantity representative values are stored in the storage device for the environmental map in association with the corresponding position information. The state quantity variability is stored in the environmental map storage device in association with the corresponding position information. In this way, the environmental map information M is created.
このように状態量代表値及び状態量変化性が位置情報と関連付けられているので、位置情報を指定すると、環境地図情報Mから、対応する位置の状態量代表値及び状態量変化性がわかる。なお、本発明による実施例では、環境地図情報Mは、三次元空間内の位置の位置情報、状態量代表値、及び状態量変化性を有するので、三次元地図である。また、本発明による実施例では、位置情報は絶対位置情報である。別の実施例(図示しない)では、位置情報はあらかじめ定められた特定の位置に対する相対位置情報である。 Since the state quantity representative value and the state quantity variability are associated with the position information in this way, when the position information is designated, the state map representative value and the state quantity variability of the corresponding position can be known from the environment map information M. In the embodiment according to the present invention, the environment map information M is a three-dimensional map because it has position information of a position in the three-dimensional space, a state quantity representative value, and a state quantity variability. In the embodiment according to the present invention, the position information is absolute position information. In another embodiment (not shown), the position information is relative position information with respect to a predetermined specific position.
このようにして作成された環境地図情報Mから、次のことがわかる。すなわち、或る位置の、物体存在確率により表される状態量が大きく、状態量変化性が低い場合には、当該位置は、静的物体(例えば、建物、道路面など)、又は、静止している動的物体(例えば、他車両、歩行者など)もしくは準静的物体(例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など)により占有されている。あるいは、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されている占有状態と、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されていない非占有状態とが比較的低い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。一方、或る位置の状態量が小さく状態量変化性が低い場合には、当該位置には、何も存在していない。そのような位置の具体例は、池の上方空間などである。或る位置の状態量が大きく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的多い道路などである。或る位置の状態量が小さく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、非占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的少ない(ゼロではない)道路などである。 From the environmental map information M created in this way, the following can be understood. That is, when the state quantity represented by the object existence probability at a certain position is large and the state quantity changeability is low, the position is static object (for example, building, road surface, etc.) or stationary. Or a quasi-static object (eg, a standing signboard, a trash can, a tree branch, etc.). Alternatively, the occupied state in which the position is occupied by a dynamic object or a quasi-static object and the unoccupied state in which the position is not occupied by a dynamic object or a quasi-static object are switched at a relatively low frequency. At the same time, the occupied time is relatively long. On the other hand, when the state quantity at a certain position is small and the state quantity changeability is low, there is nothing at that position. A specific example of such a position is an upper space of a pond. When the state quantity at a certain position is large and the state quantity changeability is high, the occupied state and the unoccupied state are switched at a relatively high frequency at the position, and the occupied state time is relatively long. A specific example of such a position is a road having a relatively large traffic volume. When the state quantity at a certain position is small and the state quantity changeability is high, the occupied state and the unoccupied state are switched at a relatively high frequency at the position, and the time of the unoccupied state is relatively long. A specific example of such a position is a road with a relatively small traffic volume (not zero).
すなわち、本発明による実施例の環境地図情報Mには、或る位置における物体又は物体の存在の有無に関する情報だけでなく、当該位置がどのような状況にあるかの情報も含まれている。したがって、空間内の状況をより正確に表すことができる。 That is, the environmental map information M according to the embodiment of the present invention includes not only information on the presence or absence of an object at a certain position, but also information on the situation of the position. Therefore, the situation in the space can be expressed more accurately.
なお、本発明による実施例では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Vとは別の移動体である。別の実施例(図示しない)では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Vである。すなわち、車両Vにおいて環境地図情報Mが作成され、環境地図記憶装置6内に記憶される。この場合、車両Vの外部センサ1及びGPS受信部2は、環境地図作成システムの環境検出装置を構成する。
In the embodiment according to the present invention, the mobile body equipped with the environment map creation system is a mobile body different from the vehicle V. In another embodiment (not shown), the mobile body equipped with the environmental map creation system is a vehicle V. That is, the environmental map information M is created in the vehicle V and stored in the environmental
また、上述した本発明による実施例では、或る位置の状態量は当該或る位置に物体が存在する確率により表される。別の実施例(図示しない)では、或る位置の状態量は、或る位置に存在する物体の色又は輝度値により表される。この場合、例えば、信号機のランプのうちどのランプが点灯しているかを把握することができる。この別の実施例では、状態量が物体の色により表わされる場合には、物体の色は、外部センサ1のカメラSO3としてのカラーカメラにより検出される。一方、状態量が物体の輝度値により表わされる場合には、物体の輝度値は、外部センサ1のライダーSO1、レーダーSO2、又は、カラーもしくはモノクロカメラSO3により検出される。すなわち、ライダーSO1から発射されたレーザー光が物体に反射したときに得られる反射光の強度は当該物体の輝度値を表している。同様に、レーダーSO2の反射波強度は物体の輝度値を表している。したがって、反射光強度又は反射波強度を検出することにより、物体の輝度値が検出される。なお、状態量が物体の色により表される場合、状態量は、例えばRGBモデルを用いて数値化される。
In the above-described embodiment according to the present invention, the state quantity at a certain position is represented by the probability that an object exists at the certain position. In another embodiment (not shown), the state quantity at a certain position is represented by the color or luminance value of an object present at the certain position. In this case, for example, it is possible to grasp which lamp is lit among the lamps of the traffic light. In this alternative embodiment, when the state quantity is represented by the color of the object, the color of the object is detected by a color camera as the camera SO3 of the
一方、上述した本発明による実施例では、1つの位置情報に1つの状態量変化性が関連付けられる。別の実施例(図示しない)では、1つの位置情報に複数の状態量変化性が関連付けられ、したがって環境地図情報Mは複数の状態量変化性を有する。この場合、一例では、図8Bに示されるような、互いに異なる複数の時間幅における状態量の変化量に基づいて、複数の状態量変化性がそれぞれ算出される。別の例では、状態量をフーリエ変換することにより得られる複数のスペクトルの強度に基づいて、複数の状態量変化性が算出される。 On the other hand, in the embodiment according to the present invention described above, one state quantity change property is associated with one piece of position information. In another embodiment (not shown), a plurality of state quantity variability is associated with one piece of position information, and therefore the environment map information M has a plurality of state quantity variability. In this case, in one example, a plurality of state quantity variability are calculated based on the amount of change in the state quantity in a plurality of different time widths as shown in FIG. 8B. In another example, a plurality of state quantity variability are calculated based on the intensity of a plurality of spectra obtained by Fourier transforming the state quantity.
上述したように、移動不適領域決定部13は、環境地図情報Mに基づいて、移動不適領域を決定する。次に、図9から図13を参照して、本発明による実施例における移動不適領域の決定方法の種々の例を説明する。
As described above, the movement inappropriate
図9に示される例では、車両Vが走行しうる空間内のうち、状態量代表値SQがあらかじめ定められた第1の設定状態量代表値SQ1よりも大きくかつ状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第1の設定状態量変化性VRB1よりも低い領域が移動不適領域USRに決定される。また、状態量代表値SQが第1の設定状態量代表値SQ1よりも大きくかつ状態量変化性VRBが第1の設定状態量変化性VRB1と同じかこれよりも高い領域と、状態量変化性VRBに関わらず状態量代表値SQが第1の設定状態量代表値SQ1と同じかこれよりも小さい領域とが、車両が移動するのに適した移動適合領域SRに決定される。 In the example shown in FIG. 9, the state quantity representative value SQ is larger than the predetermined first set state quantity representative value SQ1 in the space in which the vehicle V can travel, and the state quantity variability VRB is predetermined. A region lower than the obtained first set state quantity variability VRB1 is determined as the movement inappropriate region USR. In addition, the state quantity representative value SQ is larger than the first set state quantity representative value SQ1 and the state quantity change VRB is equal to or higher than the first set state quantity change VRB1, and the state quantity change Regardless of VRB, the region where the state quantity representative value SQ is the same as or smaller than the first set state quantity representative value SQ1 is determined as the movement adaptation region SR suitable for the vehicle to move.
上述したように、状態量代表値SQが大きくかつ状態量変化性が低い領域には、静的物体が存在している。図9に示される例では、このような領域では車両Vの自動運転走行に適していないと判斷し、この領域を移動不適領域USRに決定している。一方、図9に示される例では、状態量代表値SQが大きくかつ状態量変化性が高い領域や状態量代表値SQが小さい領域では、車両Vの自動運転走行に適していると判斷し、これらの領域を移動適合領域SRに決定している。なお、本発明による実施例では、環境地図情報Mが存在していない領域、すなわち状態量代表値及び状態量変化性の一方又は両方が算出されていない領域も、移動不適領域USRに決定される。 As described above, there is a static object in the region where the state quantity representative value SQ is large and the state quantity variability is low. In the example shown in FIG. 9, it is determined that such a region is not suitable for the automatic driving traveling of the vehicle V, and this region is determined as the movement inappropriate region USR. On the other hand, in the example shown in FIG. 9, it is determined that the vehicle V is suitable for automatic driving in a region where the state quantity representative value SQ is large and the state quantity variability is high or a state quantity representative value SQ is small. These areas are determined as the movement adaptation area SR. In the embodiment according to the present invention, a region where the environmental map information M does not exist, that is, a region where one or both of the state quantity representative value and the state quantity changeability are not calculated is also determined as the movement inappropriate area USR. .
図10に示される例では、状態量代表値SQがあらかじめ定められた第2の設定状態量代表値SQ2よりも大きくかつ状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第2の設定状態量変化性VRB2よりも高い領域が移動不適領域USRに決定される。また、状態量代表値SQが第2の設定状態量代表値SQ2よりも大きくかつ状態量変化性VRBが第2の設定状態量変化性VRB1と同じかこれよりも低い領域と、状態量変化性VRBに関わらず状態量代表値SQが第2の設定状態量代表値SQ2と同じかこれよりも小さい領域とが、移動適合領域SRに決定される。 In the example shown in FIG. 10, the state quantity representative value SQ is larger than a predetermined second set state quantity representative value SQ2, and the state quantity variability VRB is predetermined. The higher area is determined as the movement inappropriate area USR. In addition, the state quantity representative value SQ is larger than the second set state quantity representative value SQ2 and the state quantity variability VRB is equal to or lower than the second set state quantity variability VRB1, and the state quantity variability Regardless of VRB, an area where the state quantity representative value SQ is the same as or smaller than the second set state quantity representative value SQ2 is determined as the movement adaptation area SR.
図11に示される例では、状態量代表値SQがあらかじめ定められた第3の設定状態量代表値SQ3よりも小さくかつ状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第3の設定状態量変化性VRB3よりも高い領域が移動不適領域USRに決定される。また、状態量代表値SQが第3の設定状態量代表値SQ3よりも小さくかつ状態量変化性VRBが第3の設定状態量変化性VRB3と同じかこれよりも低い領域と、状態量変化性VRBに関わらず状態量代表値SQが第3の設定状態量代表値SQ3と同じかこれよりも大きい領域とが、移動適合領域SRに決定される。 In the example shown in FIG. 11, the state quantity representative value SQ is smaller than a predetermined third set state quantity representative value SQ3 and the state quantity variability VRB has a predetermined third set state quantity variability VRB3. The higher area is determined as the movement inappropriate area USR. In addition, the state quantity representative value SQ is smaller than the third set state quantity representative value SQ3 and the state quantity variability VRB is equal to or lower than the third set state quantity variability VRB3, and the state quantity variability Regardless of VRB, a region in which the state quantity representative value SQ is the same as or larger than the third set state quantity representative value SQ3 is determined as the movement adaptation region SR.
図12に示される例では、状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第4の設定状態量変化性VRB4よりも低い領域が移動不適領域USRに決定される。また、状態量変化性VRBが第4の設定状態量変化性VRB4と同じかこれよりも高い領域が移動適合領域SRに決定される。 In the example shown in FIG. 12, an area where the state quantity variability VRB is lower than the predetermined fourth set state quantity variability VRB4 is determined as the movement inappropriate area USR. Further, an area where the state quantity change VRB is equal to or higher than the fourth set state quantity change VRB4 is determined as the movement adaptation area SR.
図13に示される例では、状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第5の設定状態量変化性VRB5よりも高い領域が移動不適領域USRに決定される。また、状態量変化性VRBが第5の設定状態量変化性VRB5と同じかこれよりも低い領域が移動適合領域SRに決定される。 In the example shown in FIG. 13, an area in which the state quantity variability VRB is higher than a predetermined fifth set state quantity variability VRB5 is determined as the movement inappropriate area USR. Further, an area where the state quantity change VRB is the same as or lower than the fifth set state quantity change VRB5 is determined as the movement adaptation area SR.
なお、図12及び図13に示される例では、状態量代表値SQに関わらず移動不適領域USRが決定されると考えることもできる。 In the example shown in FIGS. 12 and 13, it can be considered that the movement inappropriate region USR is determined regardless of the state quantity representative value SQ.
図14Aは、移動不適領域USR及び移動適合領域SRを二次元マップの形で表す一例である。図14Aに示される例では、xは緯度により表され、yは経度により表される。この二次元マップは、例えば次のようにして作成される。 FIG. 14A is an example in which the movement unsuitable region USR and the movement suitable region SR are represented in the form of a two-dimensional map. In the example shown in FIG. 14A, x is represented by latitude and y is represented by longitude. This two-dimensional map is created as follows, for example.
環境地図情報Mは、緯度x及び経度yが互いに同一であり高度zが互いに異なる複数の位置の状態量変化性VRB及び状態量代表値SQを有している。図14Bには、道路面から車両Vの高さに応じて定まる一定値Hまでの間において、緯度x及び経度yが(x1,y1)であり高度zが互いに異なる複数の位置P1,P2,…,Pnが示されている。なお、一定値Hは、例えば、車両Vの高さに一定値を足し合わせたものである。これら位置P1,P2,…,Pnが移動不適領域USRであるか否かがそれぞれ判別される。すなわち、図9に示される例では、位置P1,P2,…,Pnにおいて、状態量代表値SQが第1の設定状態量代表値SQ1よりも大きくかつ状態量変化性VRBが第1の設定状態量変化性VRB1よりも低いか否かがそれぞれ判別される。位置P1,P2,…,Pnのうち少なくとも1つの位置が移動不適領域USRであると判別されたときには、xy平面上の位置(x1,y1)が移動不適領域USRとされる。これに対し、位置P1,P2,…,Pnのすべてが移動適合領域SRであると判別されたときには、xy平面上の位置(x1,y1)が移動適合領域SRとされる。種々の緯度x及び経度yについて同じ処理が行われ、それにより移動不適領域USR及び移動適合領域SRが二次元マップの形で表される。 The environmental map information M includes state quantity variability VRB and state quantity representative values SQ at a plurality of positions where the latitude x and the longitude y are the same and the altitudes z are different from each other. FIG. 14B shows a plurality of positions P1, P2, where the latitude x and the longitude y are (x1, y1) and the altitudes z are different from each other between the road surface and a constant value H determined according to the height of the vehicle V. ..., Pn is shown. The constant value H is, for example, the sum of the constant value and the height of the vehicle V. It is determined whether or not these positions P1, P2,..., Pn are the movement inappropriate area USR. That is, in the example shown in FIG. 9, at the positions P1, P2,..., Pn, the state quantity representative value SQ is larger than the first set state quantity representative value SQ1, and the state quantity change VRB is the first set state. It is determined whether or not it is lower than the quantity change VRB1. When it is determined that at least one of the positions P1, P2,..., Pn is the movement inappropriate area USR, the position (x1, y1) on the xy plane is set as the movement inappropriate area USR. On the other hand, when it is determined that all of the positions P1, P2,..., Pn are the movement adaptation region SR, the position (x1, y1) on the xy plane is set as the movement adaptation region SR. The same processing is performed for various latitudes x and longitudes y, whereby the movement inappropriate area USR and the movement compatible area SR are represented in the form of a two-dimensional map.
さて、上述したように、本発明による実施例では、進路生成部12cは、移動不適領域決定部13により決定された移動不適領域に基づいて、進路Pを生成する。次に、移動不適領域に基づく進路Pの一例を説明する。
As described above, in the embodiment according to the present invention, the
本発明による実施例では、図15に示されるように、移動不適領域USRを避けて通るように進路Pが生成される。また、本発明による実施例では、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離SPがあらかじめ定められた設定距離SP1よりも大きくなるように、進路Pが決定される。このようにすると、車両Vの自動運転がより安全かつより確実に行われる。 In the embodiment according to the present invention, as shown in FIG. 15, the course P is generated so as to avoid the movement inappropriate area USR. In the embodiment according to the present invention, the course P is determined so that the distance SP between the vehicle V and the unsuitable movement area USR is larger than a predetermined set distance SP1. In this way, the automatic operation of the vehicle V is performed more safely and more reliably.
この場合、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが低いときには、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが高いときに比べて、設定距離SP1が小さく設定される。具体的には、図16に示される例では、状態量変化性VRBが低くなるにつれて設定距離SP1は小さくなる。図17に示される例では、設定距離SP1は、状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第1の状態量変化性しきい値VRBxよりも低いときには比較的小さな値SP1Sに設定され、状態量変化性VRBが第1の状態量変化性しきい値VRBxと同じかこれよりも高いときには比較的大きな値SP1Lに設定される。 In this case, when the state quantity variability VRB of the movement inappropriate area USR is low, the set distance SP1 is set smaller than when the state quantity variability VRB of the movement inappropriate area USR is high. Specifically, in the example shown in FIG. 16, the set distance SP1 decreases as the state quantity variability VRB decreases. In the example shown in FIG. 17, the set distance SP1 is set to a relatively small value SP1S when the state quantity variability VRB is lower than a predetermined first state quantity variability threshold VRBx, and the state quantity change When the characteristic VRB is equal to or higher than the first state quantity variability threshold value VRBx, it is set to a relatively large value SP1L.
また、本発明による実施例では、移動不適領域USRを通過するときの速度が、当該移動不適領域USRの状態量変化性VRBに基づいて設定される。 In the embodiment according to the present invention, the speed when passing through the movement inappropriate area USR is set based on the state quantity variability VRB of the movement inappropriate area USR.
この場合、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが低いときには、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが高いときに比べて、車両Vが当該移動不適領域USRを通過するときの速度VUSRが高く設定される。具体的には、図18に示される例では、状態量変化性VRBが低くなるにつれて速度VUSRは高くなる。図19に示される例では、速度VUSRは、状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第2の状態量変化性しきい値VRByよりも低いときには比較的高い速度VUSRLに設定され、状態量変化性VRBが第2の状態量変化性しきい値VRByと同じかこれよりも高いときには比較的低い速度VUSRSに設定される。 In this case, when the state quantity variability VRB of the movement unsuitable area USR is low, the speed VUSR when the vehicle V passes through the movement unsuitable area USR is higher than when the state quantity variability VRB of the movement unsuitable area USR is high. Set high. Specifically, in the example shown in FIG. 18, the speed VSSR increases as the state quantity variability VRB decreases. In the example shown in FIG. 19, the speed VUSR is set to a relatively high speed VUSRL when the state quantity variability VRB is lower than a predetermined second state quantity variability threshold value VRBy, and the state quantity variability is set. When VRB is equal to or higher than second state quantity variability threshold value VRBy, it is set to a relatively low speed VUSRS.
本発明による実施例がこのようにして進路Pを生成しているのは次の理由による。すなわち、或る領域の状態量変化性VRBが低いということは、当該或る領域にある物体が動きにくいということを意味している。したがって、当該或る領域にある物体は安定していると考えることができる。逆に、或る領域の状態量変化性VRBが高いということは、当該或る領域にある物体が動きやすいということを意味しており、したがって当該或る領域にある物体は不安定であると考えることができる。そうすると、状態量変化性VRBが低い領域の周りは、状態量変化性VRBが高い領域の周りと比べて、より安全であると考えることができる。 The embodiment according to the present invention generates the path P in this way for the following reason. That is, a state variable VRB in a certain region is low means that an object in the certain region is difficult to move. Therefore, it can be considered that the object in the certain area is stable. On the other hand, a state variable VRB in a certain region is high means that an object in the certain region is easy to move, and therefore an object in the certain region is unstable. Can think. Then, it can be considered that the area around the state variable VRB is safer than the area around the high state variable VRB.
そこで、本発明による実施例では、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが低いときには、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが高いときに比べて、設定距離SP1が小さくなるように、進路Pが生成される。また、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが低いときには、移動不適領域USRの状態量変化性VRBが高いときに比べて、車両Vが当該移動不適領域USRを通過するときの速度VUSRが高くなるように、進路Pが生成される。その結果、移動不適領域USRの状況に応じて、より適切な進路Pが確保され、したがって車両Vのより適切な自動運転が確保される。 Therefore, in the embodiment according to the present invention, when the state quantity variability VRB of the movement inappropriate area USR is low, the route is set so that the set distance SP1 is smaller than when the state quantity variability VRB of the movement inappropriate area USR is high. P is generated. Further, when the state quantity variability VRB of the movement unsuitable area USR is low, the speed VUSR when the vehicle V passes through the movement unsuitable area USR is higher than when the state quantity variability VRB of the movement unsuitable area USR is high. The path P is generated so that As a result, a more appropriate route P is ensured according to the situation of the unsuitable movement area USR, and thus a more appropriate automatic driving of the vehicle V is ensured.
図20は、本発明による実施例の自動運転制御を実行するためのルーチンを示している。このルーチンは自動運転制御を行うべきときに繰り返し行われる。図20を参照すると、ステップ101では移動不適領域USRが決定される。続くステップ102では進路Pが生成される。続くステップ103では車両Vの移動制御が実行される。
FIG. 20 shows a routine for executing the automatic operation control of the embodiment according to the present invention. This routine is repeated when automatic operation control is to be performed. Referring to FIG. 20, in
上述したように、状態量変化性VRBが低い領域の周りは、状態量変化性VRBが高い領域の周りと比べて、より安全であると考えられる。そこで本発明による別の実施例(図示しない)では、状態量変化性VRBがあらかじめ定められた第3の状態量変化性しきい値VRBzよりも高いときにはドライバに対する警報が発せられ、状態量変化性VRBが第3の状態量変化性しきい値VRBzと同じかこれよりも低いときにはドライバに対する警報が停止される。その結果、ドライバに対する注意喚起をより適切に行うことができる。なお、この警報は例えばHMI8により行われる。 As described above, it is considered that the area around the state variable VRB is safer than the area around the state variable VRB high. Therefore, in another embodiment (not shown) according to the present invention, when the state quantity variability VRB is higher than a predetermined third state quantity variability threshold value VRBz, an alarm is issued to the driver, and the state quantity variability is determined. When VRB is equal to or lower than the third state quantity variability threshold value VRBz, the alarm to the driver is stopped. As a result, the driver can be alerted more appropriately. This alarm is given by, for example, the HMI 8.
図21は、環境地図情報Mの別の例を示している。図21に示される例では、環境地図情報Mは、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有し、状態量代表値を有していない。この場合にも、状態量変化性により、複数の位置の状況を把握することができる。 FIG. 21 shows another example of the environment map information M. In the example shown in FIG. 21, the environmental map information M includes position information representing a plurality of positions in the space and state quantity variability associated with the corresponding position information, respectively, and the state quantity representative value Does not have. Also in this case, the situation of a plurality of positions can be grasped by the state quantity variability.
これまでの説明において、第1の設定状態量変化性VRB1から第5の設定状態量変化性VRB5は互いに異なっている。別の例では、第1の設定状態量変化性VRB1から第5の設定状態量変化性VRB5のうち少なくとも2つは互いに等しい。また、これまでの説明において、第1の設定状態量代表値SQ1から第3の状態量代表値SQ3は互いに異なっている。別の例では、第1の設定状態量代表値SQ1から第3の状態量代表値SQ3のうち少なくとも2つは互いに等しい。更に、これまでの説明において、第1の状態量変化性しきい値VRBxから第3の状態量変化性しきい値VRBzは互いに異なっている。別の例では、第1の状態量変化性しきい値VRBxから第3の状態量変化性しきい値VRBzのうち少なくとも2つは互いに等しい。 In the description so far, the first set state amount change VRB1 to the fifth set state amount change VRB5 are different from each other. In another example, at least two of the first set state quantity variability VRB1 to the fifth set state quantity variability VRB5 are equal to each other. In the above description, the first set state quantity representative value SQ1 to the third state quantity representative value SQ3 are different from each other. In another example, at least two of the first set state quantity representative value SQ1 to the third state quantity representative value SQ3 are equal to each other. Furthermore, in the above description, the first state quantity variability threshold value VRBx and the third state quantity variability threshold value VRBz are different from each other. In another example, at least two of the first state quantity variability threshold value VRBx to the third state quantity variability threshold value VRBz are equal to each other.
1 外部センサ
2 GPS受信部
6 環境地図記憶装置
10 電子制御ユニット
12 自動運転制御部
12a 周辺認識部
12b 自己位置決定部
12c 進路生成部
13 移動不適領域決定部
M 環境地図情報
DESCRIPTION OF
Claims (1)
前記環境地図情報は、
空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、
前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、
を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、
前記電子制御ユニットは、
前記環境地図情報の前記状態量変化性に基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部と、
前記移動不適領域決定部により決定された前記移動不適領域と前記移動体との間の距離があらかじめ定められた設定距離よりも大きくなるように、前記移動体の進路を生成するように構成されている、進路生成部と、
前記進路生成部により生成された前記進路に沿って移動するように前記移動体を制御するように構成されている移動制御部と、
を備え、
前記進路生成部は、前記移動不適領域の前記状態量変化性が低いときには、前記移動不適領域の前記状態量変化性が高いときに比べて、前記設定距離を小さく設定するように構成されている、
移動体の自動運転制御システム。 An automatic driving control system for a moving body comprising an environmental map storage device storing environmental map information and an electronic control unit,
The environmental map information is
Position information representing each of a plurality of positions in space;
State quantity variability of each of the plurality of positions, the state quantity variability associated with the corresponding position information, and
The state quantity variability represents the ease of change of the state quantity at the corresponding position with respect to time,
The electronic control unit is
Based on the state quantity variability of the environmental map information, a movement inappropriate area determination unit configured to determine a movement inappropriate area that is inappropriate for the moving body to move; and
It is configured to generate a course of the moving body so that a distance between the unsuitable movement area determined by the unsuitable movement area determination unit and the moving body is larger than a predetermined set distance. A course generator,
A movement control unit configured to control the moving body to move along the route generated by the route generation unit;
With
The course generation unit is configured to set the setting distance smaller when the state quantity variability of the movement inappropriate area is low than when the state quantity variability of the movement inappropriate area is high. ,
Automatic operation control system for moving objects.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019116913A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-20 | ソニー株式会社 | Moving device, information processing device, method, and program |
WO2019116912A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-20 | ソニー株式会社 | Moving device, information processing device, method, and program |
US10766485B2 (en) | 2017-10-11 | 2020-09-08 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle control device |
JP2021196560A (en) * | 2020-06-17 | 2021-12-27 | 日産自動車株式会社 | Environmental map generation method and environmental map generation device |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04153709A (en) * | 1990-10-17 | 1992-05-27 | Komatsu Ltd | Guidance controller for moving robot |
JPH06208405A (en) * | 1993-01-08 | 1994-07-26 | Takanori Ikegami | Information processing method and information processor for intelligent robot |
JP2005332204A (en) * | 2004-05-20 | 2005-12-02 | Univ Waseda | Movement control device, environment recognition device, and program for controlling moving object |
JP2017045447A (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America | Map generation method, own position estimation method, robot system and robot |
-
2016
- 2016-04-20 JP JP2016084562A patent/JP6705270B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04153709A (en) * | 1990-10-17 | 1992-05-27 | Komatsu Ltd | Guidance controller for moving robot |
JPH06208405A (en) * | 1993-01-08 | 1994-07-26 | Takanori Ikegami | Information processing method and information processor for intelligent robot |
JP2005332204A (en) * | 2004-05-20 | 2005-12-02 | Univ Waseda | Movement control device, environment recognition device, and program for controlling moving object |
JP2017045447A (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America | Map generation method, own position estimation method, robot system and robot |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10766485B2 (en) | 2017-10-11 | 2020-09-08 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle control device |
WO2019116913A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-20 | ソニー株式会社 | Moving device, information processing device, method, and program |
WO2019116912A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-20 | ソニー株式会社 | Moving device, information processing device, method, and program |
US11474527B2 (en) | 2017-12-13 | 2022-10-18 | Sony Corporation | Moving apparatus, information processing apparatus, and method |
US11720109B2 (en) | 2017-12-13 | 2023-08-08 | Sony Corporation | Moving apparatus, information processing apparatus, and method |
JP2021196560A (en) * | 2020-06-17 | 2021-12-27 | 日産自動車株式会社 | Environmental map generation method and environmental map generation device |
JP7402756B2 (en) | 2020-06-17 | 2023-12-21 | 日産自動車株式会社 | Environmental map generation method and environmental map generation device |
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Publication number | Publication date |
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