本车位置可信度运算装置的制作方法

文档序号:17044368发布日期:2019-03-05 19:28阅读:189来源:国知局
本车位置可信度运算装置的制作方法

本发明涉及本车位置可信度运算装置。



背景技术:

以往,作为与车辆的本车位置推断相关的技术文献,公知有日本特开2017-72423号公报。该公报示出一种根据地图上的物标(对象物:杆等)的位置信息与利用光学雷达等获得以车辆为基准的至物标为止的距离以及角度来推断本车位置的装置。

专利文献1:日本特开2017-72423号公报

然而,这样的本车位置的推断难以总是确保一定的精度,本车位置推断的可信度(可靠度)因各种重要因素而变化。本车位置推断的可信度对各种车辆控制、驾驶员的路径引导造成影响,因而优选能够适当地把握。



技术实现要素:

因此,在本技术领域中,希望提供一种能够适当地求出本车位置推断的可信度的本车位置可信度运算装置。

为了解决上述课题,本发明的1个形态所涉及的本车位置可信度运算装置具备:物标数据库,其对利用于本车辆的本车位置推断的物标的地图上的位置信息进行存储;基准可信度运算部,其根据物标的地图上的位置信息对预先设定的本车辆的通过候补位置处的本车位置推断的基准可信度进行运算;遮挡物信息取得部,其根据本车辆的车载传感器的检测结果取得与本车辆的周围的遮挡物相关的遮挡物信息;遮挡影响度运算部,其根据遮挡物信息对通过候补位置处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算;以及可信度运算部,其根据基准可信度与遮挡影响度对通过候补位置处的本车位置推断的可信度进行运算。

在本发明的1个形态所涉及的本车位置可信度运算装置中,根据物标的地图上的位置信息对通过候补位置处的基准可信度进行运算,并且根据遮挡物信息对通过候补位置处的遮挡影响度进行运算。因此,根据上述本车位置可信度运算装置,能够根据考虑了通过候补位置处的物标的配置等的基准可信度与考虑了本车辆的周围的遮挡物的遮挡影响度来适当地求出本车位置推断的可信度。

在本发明的1个形态所涉及的本车位置可信度运算装置的基础上,可以构成为在本车辆处于按照预先设定的控制内容的车辆控制中的情况下,遮挡影响度运算部根据控制内容与遮挡物信息云端遮挡影响度。

根据上述本车位置可信度运算装置,即便在当前时刻不存在妨碍基于本车辆的车载传感器的物标的检测的遮挡物,也假定根据车辆控制的控制内容不同而本车辆而在通过候补位置被其他车辆围起的等状况,因而通过根据车辆控制的控制内容与遮挡物信息运算遮挡影响度,能够更适当地求出通过候补位置处的遮挡影响度。

在本发明的1个形态所涉及的本车位置可信度运算装置的基础上,可以构成为还具备:道路环境信息取得部,其取得通过候补位置处的道路环境信息;和道路环境影响度运算部,其根据道路环境信息对通过候补位置处的本车位置推断的道路环境影响度进行运算,可信度运算部根据基准可信度、遮挡影响度以及道路环境影响度对通过候补位置处的本车位置推断的可信度进行运算。

根据上述本车位置可信度运算装置,除了根据基准可信度以及遮挡影响度,还根据考虑了妨碍物标的检测的堵塞等道路环境信息的道路环境影响度对本车位置推断的可信度进行运算,从而能够更适当地求出通过候补位置处的本车位置推断的可信度。

本发明的其他形态所涉及的本车位置可信度运算装置具备:物标数据库,其对使用于本车辆的本车位置推断的物标的地图上的位置信息进行存储;基准可信度运算部,其根据物标的地图上的位置信息对预先设定的本车辆的通过候补位置处的本车位置推断的基准可信度进行运算;道路环境信息取得部,其取得通过候补位置处的道路环境信息;道路环境影响度运算部,其根据道路环境信息对通过候补位置处的本车位置推断的道路环境影响度进行运算;可信度运算部,其根据基准可信度与道路环境影响度对通过候补位置处的本车位置推断的可信度进行运算。

本发明的其他形态所涉及的本车位置可信度运算装置中,根据物标的地图上的位置信息对通过候补位置处的基准可信度进行运算,并且根据道路环境信息对道路环境影响度进行运算。因此,根据上述本车位置可信度运算装置,能够根据考虑了通过候补位置处的物标的配置等的基准可信度与考虑了妨碍物标的检测的堵塞等道路环境信息的道路环境影响度适当地求出本车位置推断的可信度。

在本发明的1个形态或其他形态所涉及的本车位置可信度运算装置的基础上,可以构成为还具备:通过候补位置设定部,其根据预先设定的本车辆的目标路线在目标路线上设定通过候补位置。

在上述本车位置可信度运算装置中,能够适当地求出本车辆的目标路线上的通过候补位置的本车位置推断的可信度。

如上所述,根据本发明的1个形态或其他形态,能够适当地求出本车位置推断的可信度。

附图说明

图1是表示第一实施方式的本车位置可信度运算装置的框图。

图2是用于对基准可信度的运算进行说明的图。

图3是用于对遮挡影响度的运算进行说明的图。

图4是用于对考虑了自动驾驶的行驶计划的遮挡影响度的运算进行说明的图。

图5是表示第一实施方式中的可信度运算处理的一例的流程图。

图6是表示第一实施方式中的可信度运算处理的其他例子的流程图。

图7是表示第二实施方式的本车位置可信度运算装置的框图。

图8中的(a)是表示沿着本车辆的目标路线的物标的配置状况的图。图8中的(b)是表示沿着目标路线的基准可信度的运算结果的图。图8中的(c)是表示沿着目标路线的道路环境的图。图8中的(d)是表示沿着目标路线的可信度的运算结果的图。

图9是表示第二实施方式中的可信度运算处理的一例的流程图。

附图标记说明:

1…gps接收部;2…外部传感器;3…内部传感器;4…地图数据库;5…物标数据库;6…通信部;7…hmi;10、20…可信度运算ecu;50…自动驾驶ecu;11…测定位置取得部;12…通过候补位置设定部;13…基准可信度运算部;14…遮挡物信息取得部;15…遮挡影响度运算部;16…可信度运算部;21…道路环境信息取得部;22…道路环境影响度运算部;23…可信度运算部;100、200…本车位置可信度运算装置。

具体实施方式

以下,参照附图对本发明的实施方式进行说明。

[第一实施方式]

图1是表示第一实施方式的本车位置可信度运算装置的框图。如图1所示,第一实施方式的本车位置可信度运算装置100对乘用车等本车辆的本车位置推断(定位)的可信度进行运算。本车辆的本车位置推断是指利用地图上的物标的位置信息对本车辆的地图上的本车位置进行推断。本车位置推断能够采用公知的方法。稍后对物标详细地进行叙述。

本车位置可信度运算装置100进行本车位置推断的可信度的运算,而不进行本车位置推断。此外,本车位置可信度运算装置100可以构成执行本车位置推断的本车位置推断装置的一部分。

〈第一实施方式的本车位置可信度运算装置的结构〉

如图1所示,本车位置可信度运算装置100具备统一地管理系统的可信度运算ecu[electroniccontrolunit:电子控制单元]10。可信度运算ecu10是具有cpu[centralprocessingunit:中央处理器]、rom[readonlymemory:只读存储器]、ram[randomaccessmemory:随机存取存储器],can[controllerareanetwork:控制器局域网]通信电路等的电子控制单元。在可信度运算ecu10中,例如将存储于rom的程序加载至ram,利用cpu执行加载至ram的程序,由此实现各种功能。可信度运算ecu10可以由多个电子单元构成。

可信度运算ecu10与gps接收部1、外部传感器2、内部传感器3、地图数据库4、物标数据库5、通信部6、hmi[humanmachineinterface:人机界面]7以及自动驾驶ecu50连接。

gps接收部1是通过从三个以上的gps卫星接收信号来测定本车辆的地图上的位置(例如车辆的纬度以及经度)的测定部。gps接收部1将测定出的本车辆的位置信息向可信度运算ecu10发送。

外部传感器2是检测本车辆的周边的状况的检测设备。外部传感器2包括照相机以及雷达传感器中的至少1个。

照相机是拍摄本车辆的外部状况的拍摄设备。照相机设置于本车辆的前风挡玻璃的里侧。照相机将与本车辆的外部状况相关的拍摄信息向可信度运算ecu10发送。照相机可以是单眼照相机,也可以是立体照相机。立体照相机具有配置为重现两眼视差的两个拍摄部。立体照相机的拍摄信息还包括景深方向的信息。

雷达传感器是利用电波(例如毫米波)或光来检测本车辆的周边的障碍物的检测设备。雷达传感器例如包括毫米波雷达或光学雷达[lidar:lightdetectionandranging:光检测和测距]。雷达传感器通过将电波或光向本车辆的周边发射并对被障碍物反射后的电波或光进行接收来检测障碍物。雷达传感器将检测出的障碍物信息向可信度运算ecu10发送。障碍物除了包括护栏、建筑物等固定障碍物之外,还包括行人、自行车、其他车辆等移动障碍物。

内部传感器3是检测本车辆的行驶状态的检测设备。内部传感器3包括车速传感器、加速度传感器以及横摆率传感器。车速传感器是检测本车辆的速度的检测器。作为车速传感器,例如使用相对于本车辆的车轮或与车轮一体旋转的驱动轴等而设置并检测车轮的旋转速度的车轮速传感器。车速传感器将检测出的车速信息(车轮速信息)向可信度运算ecu10发送。

加速度传感器是检测本车辆的加速度的检测器。加速度传感器例如包括检测本车辆的前后方向的加速度的前后加速度传感器与检测本车辆的横加速度的横加速度传感器。加速度传感器例如将本车辆的加速度信息发送至可信度运算ecu10。横摆率传感器是检测绕本车辆的重心的铅垂轴的横摆率(旋转角速度)的检测器。作为横摆率传感器,例如能够使用陀螺传感器。横摆率传感器将检测出的本车辆的横摆率信息向可信度运算ecu10发送。内部传感器3的检测结果(车速信息、横摆率信息等)可以利用于本车辆的地图上的位置的测定。在该情况下,内部传感器3作为本车辆的地图上的位置的测定部发挥功能。

地图数据库4是存储地图信息的数据库。地图数据库4例如形成在搭载于车辆的hdd[harddiskdrive:硬盘驱动器]内。地图信息包括道路的位置信息、道路形状的信息(道路的曲率信息等)、十字路口以及分岔口的位置信息等。地图信息可以包括建筑物等构造物的位置信息。此外,地图数据库4可以形成于能够与本车辆通信的服务器。

物标数据库5是存储地图上的物标的位置信息的数据库。物标是地图上的位置确定并作为本车位置推断的基准被利用的标识。物标包括设置于道路上或道路周边的构造物与显示于路面的道路标识中的至少一者。物标可以包括构造物的一部分或道路标识的一部分。物标也可以包括所谓的陆上标志。

构造物包括杆、道路标识、护栏、轮廓标(delineator)、墙壁、信号灯、隧道的出口部以及入口部、etc口、建筑物中的至少1个。道路标识包括限制标识与指示标识中的至少一者。限制标识包括转弯禁止标志、最高速度标志等。指示标识包括白线(公路中央线、公路外侧线、车道边界线等)、标识前方有人行横道的菱形标志、表示前方有优先道路的三角标志、行进方向标志、人行横道标识、暂时停止线等。

在表示为白线连续的虚线的情况下,可以将各虚线分别作为物标对待。另外,将各虚线的道路延伸方向上的端部(前端、后端)分别作为物标对待。另外,作为物标,能够采用本车位置推断的技术领域中公知的标识。

另外,物标数据库5按照每个物标存储用于进行外部传感器2的检测结果与物标的比较的比较用信息(物标的形状、物标的大小等信息)。比较用信息能够采用公知的信息。物标数据库5可以形成于能够与本车辆通信的服务器。物标数据库5可以是与地图数据库4一体的数据库。

通信部6是用于通过无线网络(例如网络、vics[vehicleinformationandcommunicationsystem:车辆信息与通信系统](注册商标)等)进行通信的设备。通信部6通过无线网络取得各种信息。通信部6可以具有在本车辆与其他车辆之间进行车车间通信的功能。此外,可信度运算ecu10不需要必须与通信部6连接。

hmi7是用于在本车位置可信度运算装置100与乘员(包括驾驶员)之间进行信息的输入输出的接口。hmi7例如具备显示器、扬声器等。hmi7根据来自可信度运算ecu10的控制信号进行显示器的图像输出以及从扬声器的声音输出。显示器可以是抬头显示器。hmi7具备用于接收来自乘员的输入的输入设备(例如按钮、触摸面板、声音输入器)。此外,可信度运算ecu10不需要必须与hmi7连接。

自动驾驶ecu50是搭载于本车辆、用于执行本车辆的自动驾驶的电子控制单元。自动驾驶是自动使本车辆行驶而驾驶员不进行驾驶操作的车辆控制。自动驾驶ecu50的功能的一部分可以是在能够与本车辆进行通信的服务器上执行的形态。

自动驾驶ecu50根据gps接收部1测定出的本车辆的位置信息、地图数据库4的地图信息、从外部传感器2的检测结果识别出的本车辆的周边环境(其他车辆的位置等)以及从内部传感器3的检测结果识别出的车辆状态(车速、横摆率等),生成沿着预先设定的目标路线的行驶计划。目标路线由本车辆的乘员或公知的导航系统设定。导航系统可以与自动驾驶ecu50一体。

自动驾驶ecu50沿着行驶计划执行自动驾驶。自动驾驶ecu50通过向本车辆的促动器(发动机促动器、操舵促动器、制动器促动器等)发送控制信号来执行自动驾驶。自动驾驶ecu50能够通过公知的手法进行行驶计划的生成以及自动驾驶的执行。此外,可信度运算ecu10不需要必须与自动驾驶ecu50连接。

接下来,对可信度运算ecu10的功能性结构进行说明。可信度运算ecu10具有测定位置取得部11、通过候补位置设定部12、基准可信度运算部13、遮挡物信息取得部14、遮挡影响度运算部15以及可信度运算部16。此外,以下说明的可信度运算ecu10的功能的一部分可以是在能够与本车辆通信的服务器上执行的形态。

测定位置取得部11根据gps接收部1测定的本车辆的位置信息取得作为本车辆的地图上的位置的测定位置。测定位置取得部11可以根据内部传感器3的检测结果从本车辆的车速的履历(或车轮的转速的履历)以及本车辆的横摆率的履历等取得本车辆的测定位置。换言之,测定位置取得部11可以使用公知的方法,通过所谓的测程法取得本车辆的测定位置。

本车辆的测定位置作为利用物标的本车位置推断的前提被利用。本车辆的测定位置通过本车辆的测定部(gps接收部1、内部传感器3等)测定。

通过候补位置设定部12根据测定位置取得部11取得的本车辆的测定位置与地图数据库4的地图信息来设定通过候补位置。通过候补位置是指成为本车位置推断的可信度的运算对象的地图上的位置。

作为通过候补位置的一例,能够设定为在本车辆行驶的行驶车道上距本车辆的测定位置向前一定距离的位置。一定距离例如能够为1m、5m、10m。

在设定有本车辆行驶的目标路线的情况下,通过候补位置设定部12可以在本车辆的目标路线上设定通过候补位置。通过候补位置设定部12能够设定多个通过候补位置。通过候补位置设定部12例如可以在本车辆的行驶车道上以一定距离为单位设定多个通过候补位置。另外,通过候补位置不需要必须是本车辆通过的位置。通过候补位置可以设定于从行驶车道分支的多个车道各自上。

基准可信度运算部13根据物标数据库5存储的物标的地图上的位置信息,运算在通过候补位置设定部12设定好的通过候补位置处的本车位置推断的基准可信度。基准可信度运算部13使用在基准可信度的运算之前预先设定的通过候补位置进行基准可信度的运算。基准可信度是表示利用物标的本车位置推断的可靠度的指标,是不考虑后述的遮挡物从物标的地图上的位置信息运算出的指标。

作为一例,基准可信度运算部13从本车辆到达通过候补位置时本车辆的外部传感器2能够检测到的物标的个数来对通过候补位置处的基准可信度进行运算。这里,图2是用于对基准可信度的运算进行说明的图。图2中示出本车辆m、通过候补位置d、到达通过候补位置d时的本车辆md、本车辆md的位置处的外部传感器2的传感器检测范围e。这里,将传感器检测范围e例示为以本车辆md为中心的具有一定距离的圆形范围。传感器检测范围e为预先设定的范围。

此外,传感器检测范围e并不局限于圆形范围。传感器检测范围e可以为扇型的范围。传感器检测范围e可以是与照相机的拍摄范围对应的广角的扇型的检测范围,也可以是与雷达传感器对应的窄角的扇型的范围。传感器检测范围e能够包括多个雷达传感器的检测范围和/或多个照相机的检测范围。另外,传感器检测范围e不需要与实际的外部传感器2的检测范围一致,可以是假想地设定的范围。

图2中示出传感器检测范围e中包括的杆pl1~pl3、传感器检测范围e中不包括的杆pl4、传感器检测范围e中包括一部分的白线l1~l4。杆pl1~pl4以及白线l1~l4是在物标数据库5存储有位置信息的物标。

在图2所示的状况中,基准可信度运算部13根据物标的地图上的位置信息,识别为通过候补位置d处的传感器检测范围e中包括的物标的个数为7个(杆pl1~pl3以及白线l1~l4)。杆pl4未包括在传感器检测范围e内。基准可信度运算部13根据传感器检测范围e中包括的物标的个数来运算通过候补位置d处的本车位置推断的基准可信度。

作为一例,在物标的个数为个数阈值以上的情况下,与物标的个数低于个数阈值的情况相比,基准可信度运算部13将基准可信度运算为较大的值。个数阈值是预先设定的值。在个数阈值为3个的情况下,如图2所示,当传感器检测范围e中包括的物标的个数为7个时,与传感器检测范围e中的物标的个数为1个的情况相比,基准可信度运算部13能够将基准可信度运算为较大的值。此外,基准可信度运算部13可以通过将个数阈值设置为多个来分段地变更基准可信度的值。

另外,基准可信度运算部13可以随着物标的个数增多而连续地将基准可信度运算为较大的值。基准可信度运算部13也可以在通过候补位置d处的传感器检测范围e中不包括1个物标的情况下,将基准可信度运算为零。

对于基准可信度运算部13而言,也可以代替物标的个数,使用到传感器检测范围e内最接近通过候补位置d的物标为止的距离来运算基准可信度。根据物标的地图上的位置信息,基准可信度运算部13对至传感器检测范围e内最接近通过候补位置d的物标为止的距离(直线距离)进行运算。

在至最近的物标为止的距离低于距离阈值的情况下,与该距离为距离阈值以上的情况相比,基准可信度运算部13将基准可信度运算为较大的值。距离阈值是预先设定的值。此外,基准可信度运算部13可以设置多个距离阈值,分段地变更基准可信度的值。另外,基准可信度运算部13也可以随着到最近的物标为止的距离变小而连续地将基准可信度运算为较大的值。

对于基准可信度运算部13而言,在传感器检测范围e内存在多个物标的情况下,可以代替至传感器检测范围e内最接近通过候补位置d的物标为止的距离,使用以通过候补位置d为基准的至多个物标为止的距离的平均值或中央值来运算基准可信度。

基准可信度运算部13可以组合物标的个数与物标的距离来运算基准可信度。具体地说,对于基准可信度运算部13而言,在传感器检测范围e内的物标的个数相同的情况下,与至最近的物标位置的距离为距离阈值以上时相比,能够将至最近的物标为止的距离低于距离阈值时的基准可信度运算为较大的值。同样,对于基准可信度运算部13而言,在至最近的物标为止的距离相同的情况下,与传感器检测范围e内的物标的个数低于个数阈值时相比,能够将传感器检测范围e内的物标的个数为个数阈值以上时的基准可信度运算为较大的值。

遮挡物信息取得部14根据外部传感器2的检测结果,取得与本车辆m的周围的遮挡物相关的遮挡物信息。遮挡物信息是与成为外部传感器2的检测的妨碍的其他车辆等遮挡物相关的信息。遮挡物包括其他车辆、自行车、行人等移动遮挡物。遮挡物可以包括树、中央分离带、护栏、电柱、墙壁、建筑物等静止遮挡物。

遮挡物信息取得部14可以构成为不仅根据外部传感器2的检测结果,还根据与预先准备的静止遮挡物相关的地图数据与本车辆的测定位置,取得与静止遮挡物相关的信息。与静止遮挡物相关的地图数据包括静止遮挡物的地图上的位置的信息。此外,在地图数据中,不需要逐个区别静止遮挡物,在树枝与护栏接触的情况下,可以视作一个连续的静止遮挡物。另外,遮挡物信息取得部14可以通过经由通信部6与其他车辆进行车车间通信取得与其他车辆相关的遮挡物信息。

遮挡影响度运算部15根据遮挡物信息取得部14取得的遮挡物信息来对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。遮挡影响度是指本车位置推断处的遮挡物的影响的程度。

图3是用于对遮挡影响度的运算进行说明的图。在图3中,示出本车辆m的尾行车n1、本车辆m的并行车n2。另外,将本车辆m到达通过候补位置d时的尾行车n1表示为尾行车n1d,将本车辆m到达通过候补位置d时的并行车n2表示为并行车n2d。在图3所示的状况中,本车辆m的左侧的物标(杆pl1与白线l2)的检测被并行车n2妨碍。因此,对于本车辆m而言,与不存在并行车n2的情况相比,因并行车n2的存在而导致能够利用于本车位置推断的物标较少。这样,因成为遮挡物的并行车n2的存在导致对本车位置推断的可信度(可靠度)产生影响。因此,遮挡影响度运算部15根据遮挡物信息对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。

对于遮挡影响度运算部15而言,作为一例,在根据遮挡物信息识别为存在并行车的情况下,与不存在并行车的情况相比,将遮挡影响度运算为较大的值。同样,对于遮挡影响度运算部15而言,在识别为存在前行车的情况下,与不存在前行车的情况相比,可以将遮挡影响度运算为较大的值。对于遮挡影响度运算部15而言,在识别为存在尾行车的情况下,与不存在尾行车的情况下相比,可以将遮挡影响度运算为较大的值。

对于遮挡影响度运算部15而言,在本车辆m执行基于自动驾驶ecu50的自动驾驶的情况下,可以根据自动驾驶的行驶计划(预先设定的控制内容)与遮挡物信息,对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。遮挡影响度运算部15根据自动驾驶的行驶计划与遮挡物信息,对通过候补位置d处的其他车辆等遮挡物的状况(相对于本车辆m的位置等)进行预测,从而能够对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。其他车辆等遮挡物的状况的预测能够利用公知的其他车辆等举动预测的技术。

这里,图4是用于对考虑了自动驾驶的行驶计划的遮挡影响度的运算进行说明的图。图4中示出本车辆m的前行车n3、左前方行驶车n4、右侧并行车n5、右后方行驶车n6以及左后方行驶车n7。另外,图4中将本车辆m到达通过候补位置d时的前行车n3表示为前行车n3d,同样地示出了本车辆m到达通过候补位置d时的右侧并行车n5d、右后方行驶车n6d以及左后方行驶车n7d。另外,将本车辆m与前行车n3的车间距离表示为l,将通过候补位置d处的本车辆md与前行车n3d的车间距离表示ld。

在图4所示的状况下,在自动驾驶ecu50生成的行驶计划中,利用公知的方法检测出或预测前方的信号灯的红灯,由此当前车速为60km/h的本车辆m在通过候补位置d处减速至20km/h。另外,本车辆m与前行车n3的车间距离l减小至通过候补位置d处的本车辆md与前行车n3d的车间距离ld。车间距离l例如为60m,车间距离ld例如为30m。

在图4所示的状况下,遮挡影响度运算部15根据自动驾驶的行驶计划与遮挡物信息,对周围的其他车辆n3~n7也因信号灯的红灯的影响而减速导致在通过候补位置d处成为本车辆md被其他车辆n3d~n7d围起的状况进行预测。遮挡影响度运算部15根据通过候补位置d处的遮挡物的状况的预测对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。

可信度运算部16根据基准可信度运算部13运算出的通过候补位置d处的基准可信度与遮挡影响度运算部15运算出的通过候补位置d处的遮挡影响度,对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。本车位置推断的可信度是指利用物标的本车位置推断的可靠度。

可信度运算部16可以使用预先设定的运算式对从基准可信度以及遮挡影响度运算本车位置推断的可信度。可信度运算部16可以使用预先对基准可信度以及遮挡影响度与本车位置推断的可信度建立了关联的表格数据,从基准可信度以及遮挡影响度运算本车位置推断的可信度。

作为一例,可信度运算部16可以将从基准可信度减去遮挡影响度得出的差值运算为本车位置推断的可信度。可信度运算部16也可以将基准可信度与遮挡影响度(或与遮挡影响度对应的加权系数)相乘所得的值运算为本车位置推断的可信度。

对于可信度运算部16而言,在遮挡影响度相同的情况下,在基准可信度为基准阈值以上时,与基准可信度低于基准阈值时相比,可以使本车位置推断的可信度为较大的值。基准阈值为预先设定好的值。可信度运算部16可以设置多个基准阈值来分段地变更本车位置推断的可信度。

对于可信度运算部16而言,在基准可信度相同的情况下,在遮挡影响度为遮挡阈值以上时,与遮挡影响度低于遮挡阈值时相比,可以使本车位置推断的可信度为较小的值。遮挡阈值为预先设定的值。可信度运算部16可以设置多个遮挡阈值来阶段地变更本车位置推断的可信度。

在遮挡影响度相同的情况下,可信度运算部16可以随着基准可信度增大而连续地将本车位置推断的可信度设为较大的值。在基准可信度相同的情况下,可信度运算部16可以随着遮挡影响度增大而连续地将本车位置推断的可信度设为较小的值。

此外,可信度运算部16可以将通过候补位置d处的本车位置推断的可信度运算为高可信度或低可信度。例如在基准可信度为基准阈值以上的情况下,可信度运算部16将本车位置推断的可信度运算为高可信度。另一方面,在基准可信度低于基准阈值的情况下,可信度运算部16对从基准可信度减去遮挡影响度所得的差值是否为差值阈值以上进行判定。差值阈值为预先设定的值。对于可信度运算部16而言,在判定为从基准可信度减去遮挡影响度所得的差值为差值阈值以上的情况下,将本车位置推断的可信度运算为高可信度。对于可信度运算部16而言,在不判定为从基准可信度减去遮挡影响度的差值的值为差值阈值以上的情况下,将本车位置推断的可信度运算为低可信度。

可信度运算部16可以根据驾驶员的要求,经由hmi7将通过候补位置d处的本车位置推断的可信度通知或显示给驾驶员。可信度运算部16可以将通过候补位置d处的本车位置推断的可信度发送给自动驾驶ecu50。在该情况下,自动驾驶ecu50能够根据通过候补位置d处的本车位置推断的可信度来进行行驶计划的生成或修正。自动驾驶ecu50可以进行通过候补位置d处的本车位置推断的可信度来进行目标路线的变更。

另外,自动驾驶ecu50可以进行本车辆m的自动驾驶,以便通过候补位置d处的本车位置推断的可信度上升。在通过候补位置d处的本车位置推断的可信度低于可信度阈值的情况下,自动驾驶ecu50可以根据当前的行驶计划与遮挡物信息来控制本车辆m的车速,以便不妨碍通过候补位置d处的物标的检测。

具体地说,在因并行车导致位于本车辆m的左侧的物标的检测被妨碍的情况下,自动驾驶ecu50可以进行本车辆m的减速,以便在到达通过候补位置d之前使并行车比本车辆m先行。在该情况下,自动驾驶ecu50可以假定为并行车的车速不变化(维持当前车速)并进行本车辆m的车速的控制。自动驾驶ecu50可以通过公知的技术从并行车的举动预测并行车的车速变化,并根据预测结果来控制本车辆m的车速。

〈第一实施方式的本车位置可信度运算装置的可信度运算处理的一例〉

接下来,对本车位置可信度运算装置100的可信度运算处理的一例进行说明。图5是表示第一实施方式的可信度运算处理的一例的流程图。图5所示的流程图的处理在本车辆m的行驶中执行。

如图5所示,作为s10,本车位置可信度运算装置100的可信度运算ecu10通过测定位置取得部11进行本车辆m的测定位置的取得。测定位置取得部11根据gps接收部1测定出的本车辆的位置信息取得本车辆的地图上的位置亦即测定位置。测定位置取得部11可以根据内部传感器3的检测结果从车轮的转速的履历以及本车辆的横摆率的履历等取得本车辆m的测定位置。另外,在s10中,可信度运算ecu10通过遮挡物信息取得部14取得遮挡物信息。遮挡物信息取得部14根据外部传感器2的检测结果取得与本车辆m的周围的遮挡物相关的遮挡物信息。

在s12中,可信度运算ecu10利用通过候补位置设定部12来设定通过候补位置d。通过候补位置设定部12根据测定位置取得部11取得的本车辆的测定位置与地图数据库4的地图信息来设定通过候补位置。

在s14中,可信度运算ecu10利用基准可信度运算部13对通过候补位置d处的本车位置推断的基准可信度进行运算。基准可信度运算部13根据物标数据库5存储的物标的地图上的位置信息来对通过候补位置d处的本车位置推断的基准可信度进行运算。作为一例,基准可信度运算部13根据本车辆m到达通过候补位置d时的传感器检测范围e中包括的物标的个数对通过候补位置d处的本车位置推断的基准可信度进行运算。

在s16中,可信度运算ecu10利用遮挡影响度运算部15对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。遮挡影响度运算部15根据遮挡物信息取得部14取得的遮挡物信息对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。此外,s14与s16可以更换顺序,也可以并列执行。

在s18中,可信度运算ecu10利用可信度运算部16对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。可信度运算部16根据通过候补位置d处的基准可信度与通过候补位置d处的遮挡影响度来对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。作为一例,可信度运算部16能够将从基准可信度减去遮挡影响度所得出的差值运算为本车位置推断的可信度。

〈第一实施方式的本车位置可信度运算装置的可信度运算处理的其他例子〉

接着,对本车位置可信度运算装置100的可信度运算处理的其他例子进行说明。图6是表示第一实施方式中的可信度运算处理的其他例子的流程图。图6所示的流程图的处理在本车辆m的自动驾驶中执行。

图6所示的s20~s24的处理是与图5所示的s10~s14的处理同样的处理,因而省略说明。

如图6所示,在s26中,本车位置可信度运算装置100的可信度运算ecu10对基准可信度运算部13运算出的基准可信度是否为基准阈值以上进行判定。在判定为基准可信度为基准阈值以上的情况下(s26:是),可信度运算ecu10移至s28。在判定为基准可信度低于基准阈值的情况下(s26:否),可信度运算ecu10移至s34。

在s28中,可信度运算ecu10利用遮挡影响度运算部15对通过候补位置d处的遮挡影响度进行运算。遮挡影响度运算部15根据自动驾驶的行驶计划(控制内容)与遮挡物信息对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。遮挡影响度运算部15根据自动驾驶的行驶计划与遮挡物信息对通过候补位置d处的其他车辆等遮挡物的状况(相对于本车辆m的位置等)进行预测,从而能够对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。

在s30中,可信度运算ecu10对利用可信度运算部16将基准可信度减去遮挡影响度所得的差值是否为差值阈值以上进行判定。在判定为将基准可信度减去遮挡影响度所得的差值为差值阈值以上的情况下(s30:是),可信度运算ecu10移至s32。在未判定出将基准可信度减去遮挡影响度所得的差值为差值阈值以上的情况下(s30:否),可信度运算ecu10移至s34。

在s32中,可信度运算ecu10利用可信度运算部16将通过候补位置d处的本车位置推断的可信度运算为高可信度。另一方面,在s34中,可信度运算ecu10利用可信度运算部16将通过候补位置d处的本车位置推断的可信度运算为低可信度。

此外,图6所示的流程图的处理在本车辆m未执行自动驾驶的情况下也可以执行。此时,在s28中,遮挡影响度运算部15不使用自动驾驶的行驶计划,而根据遮挡物信息运算通过候补位置d的遮挡影响度。另一方面,在图5的s28中,在本车辆m执行自动驾驶的情况下,遮挡影响度运算部15可以根据自动驾驶的行驶计划与遮挡物信息来对通过候补位置d的遮挡影响度进行运算。

〈第一实施方式的本车位置可信度运算装置的作用效果〉

在以上说明过的第一实施方式的本车位置可信度运算装置100中,根据物标的地图上的位置信息对通过候补位置处的基准可信度进行运算,并且根据遮挡物信息对通过候补位置处的遮挡影响度进行运算。因此,根据本车位置可信度运算装置100,能够根据考虑了通过候补位置处的物标的配置等的基准可信度与考虑了本车辆的周围的遮挡物的遮挡影响度适当地求出本车位置推断的可信度。

另外,在本车位置可信度运算装置100中,在本车辆m执行自动驾驶的情况下,根据自动驾驶的行驶计划(预先设定的控制内容)与遮挡物信息对通过候补位置d处的遮挡影响度进行运算。这样,在本车位置可信度运算装置100中,由于设想存在尽管在当前时刻不存在妨碍基于本车辆的车载传感器的物标的检测的遮挡物,但根据车辆控制的控制内容本车辆在通过候补位置会被其他车辆围起等的状况,因而通过根据车辆控制的控制内容与遮挡物信息运算遮挡影响度,能够更适当地求出通过候补位置处的遮挡影响度。

另外,在本车位置可信度运算装置100中,根据预先设定好的本车辆的目标路线,在目标路线上设定通过候补位置,从而能够适当地求出本车辆的目标路线上的通过候补位置的本车位置推断的可信度。

[第二实施方式]

以下,参照附图对第二实施方式的本车位置可信度运算装置进行说明。图7是表示第二实施方式的本车位置可信度运算装置的框图。图7所示的本车位置可信度运算装置200与第一实施方式的不同之处在于,代替遮挡影响度而使用道路环境影响度。

〈第二实施方式的本车位置可信度运算装置的结构〉

如图7所示,第二实施方式的本车位置可信度运算装置200的可信度运算ecu20具有道路环境信息取得部21以及道路环境影响度运算部22。另外,可信度运算部23与第一实施方式的可信度运算部16的功能不同。

道路环境信息取得部21经由通信部6从无线网络取得通过候补位置d处的道路环境信息。道路环境信息是指与堵塞信息等道路的行驶环境相关的信息。道路环境信息包括堵塞信息。堵塞信息是指关于与道路的区间或道路上的位置建立关联的车辆的密度的信息。堵塞信息不特别限定,能够利用与堵塞相关的公知的信息。

道路环境信息可以包括道路工程信息。道路工程信息是指关于与跟道路的区间或道路上的位置建立关联的道路工程的信息。道路工程信息可以包括与进行道路工程的时间段或期间相关的信息。道路环境信息可以包括与地域、道路的区间或道路上的位置建立关联的天气信息。此外,道路环境信息取得部21可以通过车车间通信从在通过候补位置d行驶的其他车辆取得道路环境信息。道路环境信息取得部21在通过车车间通信从前行车取得白线的刮擦等物标恶化的信息的情况下,道路环境信息可以包括物标恶化的信息。

道路环境影响度运算部22根据道路环境信息取得部21取得的通过候补位置d的道路环境信息,对本车位置推断的道路环境影响度进行运算。道路环境影响度是指本车位置推断中的道路环境的影响程度。即,在通过候补位置d产生堵塞等的情况下,假定物标的检测被其他车辆等妨碍,对本车位置推断的可信度造成影响。

对于道路环境影响度运算部22而言,作为一例,在根据通过候补位置d的道路环境信息识别为通过候补位置d的道路环境处于堵塞状态的情况下,与未识别出通过候补位置d的道路环境处于堵塞状态的情况相比,将通过候补位置d处的道路环境影响度运算为较大的值。道路环境是否处于堵塞状态的信息可以预先作为堵塞信息包括在道路环境信息中。在通过候补位置d处的道路上的车辆的密度为堵塞阈值以上的情况下,道路环境影响度运算部22可以识别为通过候补位置d处于堵塞状态。堵塞阈值为预先设定的值。车辆的密度例如为一定距离的区间内的车辆的台数。

对于道路环境影响度运算部22而言,在识别为通过候补位置d的道路环境处于拥挤的状态的情况下,与识别为通过候补位置d的道路环境处于空闲的状态的情况相比,将通过候补位置d处的道路环境影响度运算为较大的值。道路环境影响度运算部22可以在通过候补位置d处的道路上的车辆的密度为拥挤阈值以上且低于堵塞阈值的情况下,识别为通过候补位置d的道路环境处于拥挤状态。拥挤阈值为预先设定的值,是小于堵塞阈值的值。道路环境影响度运算部22也可以在通过候补位置d处的道路上的车辆的密度低于拥挤阈值的情况下,识别为通过候补位置d的道路环境处于空闲的状态。

对于道路环境影响度运算部22而言,在根据通过候补位置d的道路环境信息识别为在通过候补位置d进行道路工程的情况下,与在通过候补位置d未进行道路工程的情况相比,可以将通过候补位置d处的道路环境影响度运算为较大的值。对于道路环境影响度运算部22而言,在根据通过候补位置d的道路环境信息识别为通过候补位置d的天气为雨天的情况下,与识别为通过候补位置d的天气为晴天的情况相比,可以将通过候补位置d处的道路环境影响度运算为较大的值。

可信度运算部23根据基准可信度运算部13运算出的通过候补位置d处的基准可信度与道路环境影响度运算部22运算出的通过候补位置d处的道路环境影响度对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。

对于可信度运算部23而言,作为一例,能够将从基准可信度减去道路环境影响度的差值运算为本车位置推断的可信度。可信度运算部23可以将基准可信度乘以道路环境影响度(或与道路环境影响度对应的加权系数)的值运算为本车位置推断的可信度。另外,可信度运算部23通过第一实施方式中将遮挡影响度置换为道路环境影响度的同样的手法来对本车位置推断的可信度进行运算。在该情况下,第一实施方式中的遮挡阈值成为预先设定的道路环境阈值。

这里,使用图8中的(a)~图8中的(d)对第二实施方式中的本车位置推断的可信度的运算进行说明。图8中的(a)是表示沿着本车辆m的目标路线的物标的状况的图。图8中的(a)中示出目标路线k、物标pl。在图8中的(a)所示的目标路线k例如按照一定间隔设定有通过候补位置d。通过候补位置设定部12根据预先设定的目标路线k在目标路线k上设定多个通过候补位置d。图8中的(a)中,示出在从目标路线k的起点(当前位置)至终点(目的地)为止之间分散存在有物标pl的状况。

图8中的(b)是表示沿着目标路线k的基准可信度的运算结果的图。图8中的(b)中将由基准可信度运算部13运算出的基准可信度表示为数值。物标的个数越多,基准可信度运算部13根据物标数据库5存储的物标的地图上的位置信息将基准可信度运算为越大的值。

图8中的(c)是表示沿着目标路线k的道路环境的图。图8中的(c)中示出将目标路线k分割了的区间c1~c5。区间c1、区间c2以及区间c5是道路环境处于空闲的状态的区间。区间c3是道路环境处于堵塞状态的区间。区间c4是道路环境处于拥挤状态的区间。

与道路环境处于拥挤状态的区间c4中包括的通过候补位置d的道路环境影响度相比,道路环境影响度运算部22将道路环境处于空闲状态的区间c1、c2、c5中包括的通过候补位置d的道路环境影响度运算为较小的值。与道路环境处于堵塞状态的区间c3中包括的通过候补位置d的道路环境影响度相比,道路环境影响度运算部22将道路环境处于拥挤状态的区间c4中包括的通过候补位置d的道路环境影响度运算为较小的值。

图8中的(d)是表示沿着目标路线k的可信度的运算结果的图。图8中的(d)中将可信度运算部23运算出的每个通过候补位置d的本车位置推断的可信度表示为数值。这里,可信度运算部23以基准可信度乘以道路环境影响度得出的值的方式对本车位置推断的可信度进行运算。这样,在第二实施方式的本车位置可信度运算装置200中,考虑从物标的位置信息运算的基准可信度与道路环境影响度来对每个通过候补位置d的本车位置推断的可信度进行运算。此外,可信度运算部23可以按照驾驶员的要求,经由hmi7将沿着图8中的(d)所示的目标路线k的可信度的运算结果显示给驾驶员。

〈第二实施方式的本车位置可信度运算装置的可信度运算处理〉

接着,参照图9对第二实施方式的本车位置可信度运算装置200的可信度运算处理进行说明。图9是表示第二实施方式中的可信度运算处理的一例的流程图。图9所示的流程图的处理在本车辆m的发动机启动能够行驶时执行。

图9所示的s40~s44的处理与图5所示的s10~s14的处理为同样的处理,因而省略说明。

如图9所示,在s46中,本车位置可信度运算装置200的可信度运算ecu20通过道路环境信息取得部21取得道路环境信息。道路环境信息取得部21经由通信部6从无线网络取得通过候补位置d处的道路环境信息。

在s48中,可信度运算ecu20利用道路环境影响度运算部22对通过候补位置d处的道路环境影响度进行运算。道路环境影响度运算部22根据道路环境信息取得部21取得的通过候补位置d的道路环境信息来对本车位置推断的道路环境影响度进行运算。

在s50中,可信度运算ecu20利用可信度运算部23对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。可信度运算部23是根据基准可信度运算部13运算出的通过候补位置d处的基准可信度与道路环境影响度运算部22运算出的通过候补位置d处的道路环境影响度来对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。作为一例,可信度运算部23将从基准可信度减去道路环境影响度的差值运算为本车位置推断的可信度。

〈第二实施方式的本车位置可信度运算装置的作用效果〉

在以上说明过的第二实施方式的本车位置可信度运算装置200中,根据物标的地图上的位置信息对通过候补位置处的基准可信度进行运算,并且根据道路环境信息对道路环境影响度进行运算。因此,根据本车位置可信度运算装置200,能够根据考虑了通过候补位置处的物标的配置等的基准可信度与考虑了妨碍物标的检测的堵塞等道路环境信息的道路环境影响度来适当地求出本车位置推断的可信度。

以上,对本发明的优选实施方式进行了说明,但本发明并不限定于上述实施方式。本发明能够按照以上述实施方式为基础并根据本领域技术人员的知识实施了各种变更、改进的各种方式来实施。

例如,在第一实施方式的本车位置可信度运算装置100中,可以考虑第二实施方式中的道路环境影响度。在该情况下,本车位置可信度运算装置100的可信度运算ecu10具有第二实施方式中的道路环境信息取得部21与道路环境影响度运算部22。可信度运算ecu10的可信度运算部16根据基准可信度、遮挡影响度以及道路环境影响度来对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。

可信度运算部16可以使用预先设定的运算式来从基准可信度、遮挡影响度以及道路环境影响度对本车位置推断的可信度进行运算。可信度运算部16使用将基准可信度、遮挡影响度以及道路环境影响度与本车位置推断的可信度预先建立关联的表格数据对本车位置推断的可信度进行运算。

作为一例,可信度运算部16能够将从基准可信度减去遮挡影响度以及道路环境影响度得出的差值运算为本车位置推断的可信度。可信度运算部16将基准可信度乘以遮挡影响度以及道路环境影响度(或与遮挡影响度以及道路环境影响度对应的加权系数)的值运算为本车位置推断的可信度。

在遮挡影响度以及道路环境影响度相同的情况下,当基准可信度为基准阈值以上时,与基准可信度低于基准阈值时相比,可信度运算部16可以使本车位置推断的可信度成为较大的值。可信度运算部16可以设置多个基准阈值,分段地变更本车位置推断的可信度。

在基准可信度以及道路环境影响度相同的情况下,当遮挡影响度为遮挡阈值以上时,与遮挡影响度低于遮挡阈值时相比,可信度运算部16可以使本车位置推断的可信度为较小的值。遮挡阈值是预先设定的值。可信度运算部16可以设置多个遮挡阈值来分段地变更本车位置推断的可信度。

在基准可信度以及遮挡影响度相同的情况下,当道路环境影响度为道路环境阈值以上时,与道路环境影响度低于道路环境阈值时相比,可信度运算部16可以使本车位置推断的可信度为较小的值。道路环境阈值为预先设定的值。遮挡阈值为预先设定的值。可信度运算部16可以设置多个道路环境阈值来分段地变更本车位置推断的可信度。

在遮挡影响度以及道路环境影响度相同的情况下,可信度运算部16可以随着基准可信度增大而连续地将本车位置推断的可信度设为较大的值。在基准可信度以及道路环境影响度相同的情况下,可信度运算部16可以可以随着遮挡影响度增大而连续地将本车位置推断的可信度设为较小的值。在基准可信度以及遮挡影响度相同的情况下,可信度运算部16可以随着道路环境影响度增大而连续地将本车位置推断的可信度设为较小的值。

此外,本车辆m的测定位置与通过候补位置d的距离越长,认为当前的本车辆m的周围的遮挡物造成的遮挡影响度的影响越轻,因而遮挡影响度运算部15可以根据本车辆m的测定位置与通过候补位置d的距离来运算遮挡影响度。在本车辆m的测定位置与通过候补位置d的距离为影响判定阈值以上的情况下,与本车辆m的测定位置与通过候补位置d的距离低于影响判定阈值的情况相比,遮挡影响度运算部15可以将遮挡影响度运算为较小的值。遮挡影响度运算部15可以随着本车辆m的测定位置与通过候补位置d的距离增长而连续地将遮挡影响度设为较小的值。

根据该情况下的本车位置可信度运算装置100,除了根据基准可信度以及遮挡影响度之外,还根据考虑了妨碍物标的检测的堵塞等道路环境信息的道路环境影响度来对本车位置推断的可信度进行运算,从而能够更适当地求出通过候补位置处的本车位置推断的可信度。

另外,对于本车位置可信度运算装置100、200而言,可以不必搭载于车辆,也可以设置于信息管理中心等的服务器内。在该情况下,本车位置可信度运算装置100、200例如接收来自本车辆m的可信度运算的要求以及本车辆m的各种信息(外部传感器的检测结果、目标路线等),从而能够对通过候补位置d处的本车位置推断的可信度进行运算。

通过候补位置d可以是本车辆m的行驶车道上从本车辆的测定位置起行驶一定时间后的位置。在该情况下,通过候补位置设定部12根据本车辆m的测定位置、地图信息以及内部传感器3的车速信息来设定通过候补位置。

另外,本车位置可信度运算装置100不必设定通过候补位置,通过候补位置的设定可以利用其他装置等预先设定。此时,本车位置可信度运算装置100可以不具备测定位置取得部11和/或通过候补位置设定部12。此时,图5的s10以及s12、图6的s20以及s22、图9的s40以及s42的处理能够省略。

本车辆m不必具备自动驾驶ecu50。在本车辆m执行按照预先设定的控制内容的车辆控制的情况下,遮挡影响度运算部15能够根据该控制内容与遮挡物信息对通过候补位置d处的本车位置推断的遮挡影响度进行运算。不具备自动驾驶ecu50的情况下的按照预先设定的控制内容的车辆控制包括acc[adaptivecruisecontrol:自适应巡航控制]等驾驶辅助控制。acc例如是在车辆的前方不存在前行车的情况下进行使车辆以预先设定的设定速度定速行驶的定速控制、在车辆的前方存在前行车的情况下进行根据与前行车的车间距离来调整车辆的车速的尾随控制的控制。

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