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JP2019197399A - Route determination device of vehicle - Google Patents

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JP2019197399A
JP2019197399A JP2018091323A JP2018091323A JP2019197399A JP 2019197399 A JP2019197399 A JP 2019197399A JP 2018091323 A JP2018091323 A JP 2018091323A JP 2018091323 A JP2018091323 A JP 2018091323A JP 2019197399 A JP2019197399 A JP 2019197399A
Authority
JP
Japan
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vehicle
lane
obstacle
route
preceding vehicle
Prior art date
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Pending
Application number
JP2018091323A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
岳史 関谷
Takeshi Sekiya
岳史 関谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2018091323A priority Critical patent/JP2019197399A/en
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Abstract

To provide a route determination device for a vehicle that selects and avoids a travelable area, even when the travelable area is not correctly recognized, regardless there is the travelable area that avoids an obstacle ahead of the vehicle.SOLUTION: The present invention relates to a route determination device that determines a travel route of a vehicle, and includes an obstacle detection portion, a travelable area detection portion, a preceding vehicle lane deviation detection portion, and a route generation portion. The obstacle detection portion detects an obstacle ahead of an own lane. The travelable area detection portion detects a travelable area outside the own lane. The preceding vehicle lane deviation detection portion detects that the preceding vehicle in front of the vehicle has traveled to an area outside the own lane. When the obstacle detection portion avoids the obstacle detected by the obstacle detection portion, the route generation portion generates a travel plan in which the vehicle travels in the travelable area when the travelable area is detected and travels on a travel route following the preceding vehicle when the travelable area is not detected and it is detected that the preceding vehicle travels in the area outside the own lane of the vehicle.SELECTED DRAWING: Figure 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。   The present invention relates to a route determination device that is mounted on a vehicle capable of automatically performing part or all of the driving of the vehicle and determines a travel route of the vehicle.

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。   For example, Patent Literature 1 describes a driving support device that supports driving of a vehicle. According to Patent Document 1, this driving support device detects an obstacle around the host vehicle and determines that there is a possibility of colliding with the obstacle. Is configured to select an obstacle-free route and correct the traveling direction of the host vehicle to the obstacle-free route. Further, when there is no unobstructed route, the route of the direction of the low-impact obstacle with the least seriousness of the accident at the time of collision is selected, and the traveling direction of the own vehicle is corrected to the selected route. ing.

特開2017−117191号公報JP 2017-117191 A

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。   By the way, an obstacle in front of the host vehicle, a free space where the vehicle can travel, and the like are recognized based on, for example, analysis of an image acquired by a camera mounted on the vehicle and output of a sensor or the like. However, particularly when free space is detected by a sensor or the like, sufficient detection accuracy may not be ensured. And when detection accuracy is low and the free space which can drive | work is not detected correctly, even if an obstacle can be detected, the optimal avoidance operation | movement cannot be taken.

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。   In this regard, Patent Document 1 also detects an obstacle or a no-failure route only by analyzing a camera image, and the no-failure route may not be detected correctly. In this case, the selected avoidance operation is not necessarily optimal. Therefore, it is desired to develop an apparatus configured to be able to take a more appropriate avoidance operation even when the free space is not correctly detected.

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。   In order to solve the above problems, the present invention does not have a region that can be traveled from image analysis or the like even though there is a region that can travel to avoid an obstacle ahead of the host vehicle. In such a case, an improved vehicle route determination device is provided so that avoidance traveling can be performed more appropriately.

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。   The present invention is a route determination device that determines a travel route of a vehicle, and is mounted on a vehicle capable of automatically performing all or part of the driving of the vehicle. The route determination device includes an obstacle detection unit, a travelable region detection unit, a preceding lane departure detection unit, and a route generation unit.

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。   The obstacle detection unit detects an obstacle in front of the own lane which is a traveling lane on which the vehicle travels. The travelable area detection unit detects a travelable area outside the own lane. This travelable area includes, for example, lanes other than the own lane, road shoulders, and the like. The preceding lane departure detection unit detects that the preceding vehicle in front of the vehicle traveling in the own lane has traveled to an area outside the own lane.

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。   The route generation unit generates a travel route that avoids the obstacle when the obstacle detection unit detects the obstacle. Here, the route generation unit is configured to generate a travel route for traveling in the detected travelable region when the travelable region is detected by the travelable region detection unit. Further, the route generation unit is a case where the travelable region detection unit does not detect a travelable region, and the preceding lane departure detection unit detects that the preceding vehicle travels to a region outside the own lane. Is configured to generate a travel route that follows the preceding vehicle.

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。   According to the present invention, even when an obstacle is detected in front of the vehicle and it is determined that there is no travelable area outside the own lane in which the vehicle travels, the preceding vehicle moves to the area outside the own lane. When traveling, a travel route is generated based on the behavior of the preceding vehicle. Therefore, when there is a travelable area that cannot be acquired from camera images, sensors, etc., by following the preceding vehicle, the travelable area can be traveled, and obstacles can be avoided by an appropriate route. Can do.

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。It is a block diagram which shows the structure of the automatic driving device to which the route determination apparatus of Embodiment 1 of this invention was applied. 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。It is the figure which represented the production | generation routine of the obstacle avoidance path | route by the path | route production | generation part of Embodiment 1 of this invention with the flowchart. 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。It is a block diagram which shows the structure of the automatic driving device to which the route determination apparatus of Embodiment 2 of this invention was applied. 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。It is the figure which represented the production | generation routine of the obstacle avoidance path | route by the path | route production | generation part of Embodiment 2 of this invention with the flowchart.

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。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is simplified or omitted.

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。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an automatic driving device to which the route determination device of the present embodiment is applied. The automatic driving device is mounted on a host vehicle such as a passenger car. The automatic driving device executes automatic driving of the host vehicle. The automatic driving means that driving operations such as acceleration, deceleration, and steering of the host vehicle are executed without depending on the driving operation of the driver of the host vehicle. In the automatic driving apparatus according to the present embodiment, a plurality of automatic driving modes having different parameter settings related to driving operation during automatic driving are defined. The automatic driving device according to the present embodiment performs automatic driving of the host vehicle in a mode selected from a plurality of automatic driving modes, and changes the automatic driving being performed to manual driving according to the traveling conditions of the host vehicle. Switch.

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。   In this embodiment, the case where the route determination device is applied to an automatic driving device will be described. However, the route determination device is applied to other driving support devices that can automatically perform part of the driving of the vehicle. can do. For example, the driving support device is configured to automatically perform only the obstacle avoidance operation when the obstacle described below is detected, regardless of the driver's intention, according to the plan generated by the route determination device. It may be what was done.

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。   As shown in FIG. 1, the automatic driving apparatus includes an external sensor 2, a GPS (Global Positioning System) receiving unit 4, an internal sensor 6, a map database 8, and an ECU 10. Although not shown, the navigation system, the actuator, the HMI (Human Machine Interface), and auxiliary equipment are provided.

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。   The external sensor 2 is a detection device that detects an external situation that is surrounding information of the host vehicle. The external sensor 2 includes at least one of a camera, a radar (Radar), and a rider (LIDER: Laser Imaging Detection and Ranging).

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。   The camera is an imaging device that captures an external situation of the host vehicle V, and outputs imaging information regarding the external situation of the host vehicle to the ECU 10. The radar detects obstacles outside the host vehicle using radio waves. The rider uses light to detect an obstacle outside the host vehicle. For example, the radar and the rider can output the distance or direction to the obstacle to the ECU 10 as obstacle information regarding the obstacle. The cameras, riders, and radars do not necessarily have to be provided in duplicate.

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。   The GPS receiving unit 4 receives signals from three or more GPS satellites, acquires position information indicating the position of the host vehicle V, and outputs the position information to the ECU 10. The internal sensor 6 is a detector that detects information according to the traveling state of the host vehicle, the steering operation amount of the steering operation by the driver of the host vehicle, and information regarding the state of the driver of the host vehicle V. The map database 8 is a database provided with map information. The map database 8 is formed, for example, in an HDD (Hard disk drive) mounted on the host vehicle V. The map information includes, for example, information on the type of road such as an expressway or a general road, road position information, road shape information, and intersection and branch point position information. The road shape information includes, for example, a curve, a straight line type, a curve curvature, and the like. The map database 8 may be stored in a computer of a facility such as an information processing center that can communicate with the host vehicle V.

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。   The ECU 10 is connected to a plurality of actuators that execute traveling control of the host vehicle. The actuator includes, for example, a throttle actuator, a brake actuator, and a steering actuator. The ECU 10 controls the driving force of the host vehicle by a control signal to the throttle actuator. In the case where the host vehicle V is a hybrid vehicle or an electric vehicle, a control signal from the ECU 10 is input to a motor as a power source and the driving force is controlled without including a throttle actuator. Moreover, ECU10 controls the braking force given to the wheel of the own vehicle V by the control signal to a brake actuator. Further, the ECU 10 controls the steering torque of the host vehicle V by a control signal to the steering actuator.

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。   The ECU 10 controls the driving of the host vehicle. The ECU 10 is an electronic control unit having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. However, the ECU 10 may be composed of a plurality of electronic control units. In the ECU 10, various functions are realized by loading a program stored in the ROM into the RAM and executing it by the CPU. The functions realized by the ECU 10 include a function as a route determination device according to the present invention.

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。   In the present embodiment, when the ECU 10 functions as a route determination device, the ECU 10 detects the object detection unit 12, the white line detection unit 14, the free space detection unit 16, the preceding vehicle tracking unit 18, the obstacle detection unit 20, and the preceding lane. A departure detection unit 22 and a route generation unit 24 are included. However, these do not exist as individual hardware, but are virtually realized when a program stored in the memory is executed.

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。   The object detection unit 12 is configured to detect a vehicle, a motorcycle, and a vehicle in front of the own lane that is the travel route of the own vehicle from image information analyzed based on a rule base or a deep learning base or information from sensors such as a radar and a rider. Detect obstacles such as cardboard.

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。   The white line detection unit 14 detects a white line from image information analyzed on a rule basis or a deep learning basis.

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。   The free space detection unit 16 receives input image information or information from a sensor such as a radar or a rider from image information analyzed based on a rule base or a deep learning base, or from information from a sensor such as a radar or a rider. A free space that is an area in which the host vehicle can travel by changing the course is detected. The free space includes lanes and shoulders outside the own lane. The free space detection unit 16 corresponds to the “runnable region detection unit” in the present invention.

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。   When the object detection unit 12 detects a preceding vehicle that is a vehicle immediately preceding the host vehicle traveling in the own lane, information on the preceding vehicle is input to the preceding vehicle tracking unit 18. The preceding vehicle tracking unit 18 tracks the preceding vehicle for each image frame based on the image information of the preceding vehicle and the map database, and detects the travel route on the map of the preceding vehicle.

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。   The obstacle detection unit 20 receives information on the obstacle detected by the object detection unit 12, information on the white line detected by the white line detection unit 14, and information on the free space detected by the free space detection unit. Is done. Based on these pieces of information, the obstacle detection unit 20 detects an obstacle present in the own lane, the adjacent lane, or the free space where the host vehicle travels.

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。   The preceding vehicle lane departure detection unit 22 receives the travel route of the preceding vehicle detected by the preceding vehicle tracking unit 18 and the white line information detected by the white line detection unit 14. Based on this input information, the preceding lane departure detecting unit 22 detects the lane departure of the preceding vehicle, that is, that the preceding vehicle has traveled to an area outside the own lane.

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。   The route generation unit 24 includes information on the white line detected by the white line detection unit 14, information on the free space detected by the free space detection unit 16, information on the travel route of the preceding vehicle detected by the preceding vehicle tracking unit 18, Information on the obstacle detected by the obstacle detection unit 20 and information on the lane departure of the preceding vehicle detected by the preceding lane departure detection unit 22 are input. The route generation unit 24 generates a route for avoiding the obstacle based on the input information.

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。   FIG. 2 is a flowchart representing a routine for generating an obstacle avoidance route by the route generation unit 24. In step S102 of FIG. 2, it is determined whether there is an obstacle ahead of the own lane. This determination is performed based on the information on the obstacle detected by the obstacle detection unit 20.

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。   If it is determined in step S102 that there is no obstacle, the process proceeds to step S104, and a lane keeping plan, which is a travel route for traveling while maintaining the current lane during traveling, is generated.

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。   On the other hand, if it is determined in step S102 that there is an obstacle, the process proceeds to step S106, where a lane change (hereinafter also referred to as “LC”. “LC” is an abbreviation for lane change) is possible. It is determined whether or not there is. In the determination in step S106, it is determined whether there is an obstacle in the adjacent lane based on the information from the obstacle detection unit 20, and it is determined that there is no obstacle and that LC is possible. In this case, it is determined that LC is possible.

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。   If it is determined in step S106 that LC is possible, the process proceeds to step S108, and an LC plan that is a travel route for changing the lane to an adjacent lane where the vehicle can travel is generated.

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。   On the other hand, if it is determined in step S106 that LC is not possible, the process proceeds to step S110, and it is determined whether there is a free space (FS) outside the roadway. That is, it is determined whether or not there is an area where the vehicle can travel on the road shoulder. This determination is performed based on information from the free space detection unit 16 and information from the obstacle detection unit 20.

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。   If it is determined in step S110 that there is a free space, the process proceeds to step S112, and a road shoulder FS travel plan, which is a travel route for traveling in the free space on the road shoulder, is generated.

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。   On the other hand, if it is determined in step S110 that there is no free space on the road shoulder, the process proceeds to step S114, where it is determined whether the preceding vehicle has deviated from the own lane. This determination is made based on information from the preceding lane departure detection unit 22.

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。   If it is determined in step S114 that the preceding vehicle has not deviated from the lane, the process proceeds to step S116, and a stop plan on the lane that stops on the own lane before colliding with an obstacle is generated. .

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。   On the other hand, if it is determined in step S114 that the preceding vehicle has deviated from the lane, the process proceeds to step S118, and a preceding vehicle following plan is generated. The preceding vehicle following plan is a traveling route that follows the preceding vehicle, and is generated based on the traveling route information of the preceding vehicle from the preceding vehicle tracking unit 18. Thereafter, the current process ends.

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。   The ECU 10 automatically controls the travel of the host vehicle according to the travel plan determined by the above route determination device. The ECU 10 outputs a control signal corresponding to the travel plan to each actuator. Thereby, ECU10 controls driving | running | working of the own vehicle so that the automatic driving | operation of the own vehicle is performed according to a runway and speed plan.

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。   As described above, according to the present embodiment, even when it is determined that there is an obstacle in front of the own lane, and avoidance traveling to free space cannot be performed from the image or sensor output, When the preceding vehicle is traveling out of the lane, a travel plan that follows the preceding vehicle is formed. Therefore, even if there is a travel route that can avoid an obstacle, an appropriate avoidance travel route is not selected due to low accuracy of image recognition or the like, and a situation where the vehicle stops in its own lane is prevented. Can do.

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。
Embodiment 2. FIG.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of an automatic driving device to which the route determination device of the present embodiment is applied. In the automatic driving device of FIG. 3, the route determination device, which is one function of the ECU 10, further includes a preceding vehicle tracking unit 30 and a preceding lane departure detection unit 32, and an obstacle avoidance route in the route generation unit 34. The configuration is the same as that of the automatic driving apparatus of FIG.

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。   The preceding vehicle tracking unit 30 detects the traveling route of the preceding vehicle by the same method as the preceding vehicle tracking unit 18. That is, when the object detection unit 12 detects a preceding vehicle ahead of a preceding vehicle traveling in front of the host vehicle in the own lane, information on the preceding vehicle is input to the preceding vehicle tracking unit 30. The predecessor vehicle tracking unit 30 tracks the predecessor vehicle for each image frame based on the input image information of the predecessor vehicle and the map database, and detects a travel route on the map of the predecessor vehicle.

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。   Similarly to the preceding lane departure detection unit 22, the preceding lane departure detection unit 32 detects the lane departure of the preceding vehicle lane departure. In other words, the preceding vehicle lane departure detection unit 32 receives the preceding vehicle travel route generated by the preceding vehicle tracking unit 30 and the white line information detected by the white line detection unit 14. Based on this input information, the preceding lane departure detecting unit 32 detects the deviation of the traveling lane on the preceding vehicle traveling route.

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。   The route generation unit 34 includes information on the white line detected by the white line detection unit 14, information on the free space detected by the free space detection unit 16, information on the travel route of the preceding vehicle detected by the preceding vehicle tracking unit 18, In addition to the information of the obstacle detected by the obstacle detection unit 20 and the information of the lane departure of the preceding vehicle detected by the preceding lane departure detecting unit 22, the preceding vehicle detected by the preceding vehicle tracking unit 30 is further added. And the information on the lane departure of the preceding vehicle detected by the preceding lane departure detecting unit 32 are input. The route generation unit 34 generates a travel route for obstacle avoidance based on the input information.

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。   FIG. 4 is a flowchart representing a routine for generating an obstacle avoidance route by the route generation unit 34. The routine in FIG. 4 is the same as the routine in FIG. 2 except that the processing in steps S202 and S204 is performed after step S102.

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。   Specifically, in the routine of FIG. 4, when it is determined in step S102 that there is no obstacle, the process proceeds to step S202, where it is determined whether or not the preceding vehicle has deviated from the lane. This determination is made based on information from the preceding lane departure detection unit 22.

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。   If it is determined in step S202 that the preceding vehicle has deviated, the process proceeds to step S204, and it is determined whether or not the preceding vehicle has deviated from the lane. This determination is made based on information from the lane departure detection unit 32 in advance.

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。   If it is determined in step S202 that the preceding vehicle has deviated from the lane, the process proceeds to step S118, and a preceding vehicle following plan is generated. That is, in the control of the present embodiment, even if it is determined that there is no obstacle, if the preceding vehicle and the preceding vehicle are both deviating from the lane, the preceding vehicle following plan is generated.

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。   On the other hand, if it is determined in step S202 that the preceding vehicle has not deviated from the lane, or if it is determined in step S204 that the preceding vehicle has not deviated from the lane, the process proceeds to step S104, and a lane keep plan is generated. The That is, even when it is determined that there is no obstacle, the maintenance of the own lane is permitted only when the preceding vehicle or the preceding vehicle has not deviated from the lane.

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。   There are almost unlimited obstacles on the lane, and even if object detection using deep learning or free space detection is performed, there are cases where the obstacle cannot be detected. In the present embodiment, even when no obstacle is detected, the travel route is set so as to follow the preceding vehicle if the preceding vehicle and the preceding vehicle deviate from the lane. Thereby, even when an obstacle cannot be detected, the obstacle can be avoided and collision with the obstacle can be avoided more reliably.

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。   In the above embodiment, when the number of each element, number, quantity, range, etc. is mentioned, it is mentioned unless otherwise specified or clearly specified in principle. The invention is not limited to the numbers. Further, the structure and the like described in this embodiment are not necessarily essential to the present invention unless otherwise specified or clearly specified in principle.

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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 2 External sensor 4 GPS receiving part 6 Internal sensor 8 Map database 12 Object detection part 14 White line detection part 16 Free space detection part 18 Leading vehicle tracking part 20 Obstacle detection part 22 Leading lane deviation detection part 24 Route generation part 30 Predecessor vehicle Tracking unit 32 Predecessor lane departure detection unit 34 Route generation unit

Claims (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。
A route determination device that is mounted on a vehicle capable of automatic driving and determines a travel route of the vehicle,
An obstacle detection unit for detecting an obstacle in front of the own lane which is a traveling lane on which the vehicle travels;
A travelable area detection unit for detecting a travelable area outside the own lane;
A preceding lane departure detecting unit for detecting that a preceding vehicle in front of the vehicle traveling in the own lane has traveled to an area outside the own lane;
A route generation unit that generates a travel route to avoid the obstacle when an obstacle is detected by the obstacle detection unit;
With
The route generation unit
When a travelable region is detected by the travelable region detection unit, a travel route that travels in the travelable region is generated,
When the travelable area detection unit does not detect a travelable area and the preceding lane departure detection unit detects that the preceding vehicle travels to an area outside the own lane, Generating a travel route that follows the preceding vehicle;
A vehicle route determination device configured as described above.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE112021007740T5 (en) 2021-05-31 2024-04-11 Mitsubishi Electric Corporation Driving area determination device and driving area determination method
WO2024186028A1 (en) * 2023-03-03 2024-09-12 엘지전자 주식회사 Method of determining travel route by device in wireless communication system and device therefor

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