推定装置的制作方法

本国际申请要求基于2016年2月17日向日本专利厅申请的日本专利申请第2016－28242号的优先权，并通过在本国际申请中参照并引用日本专利申请第2016－28242号的全部内容。

技术领域

本公开涉及根据测程信息来推定车辆的转弯半径的技术。

背景技术：

已知一种不使用GPS装置、相机等外界观测用的传感器而使用车速、横摆角、转向角等本车辆的测程信息来推定相对于行驶道路的本车位置、行驶轨迹的技术。

并且，作为行驶轨迹的推定所需的信息之一，有车辆的转弯半径。转弯半径能够根据横摆率传感器、转向角传感器中的检测结果来求出。其中，横摆率传感器虽然精度较好，但响应性差，而且低速时的输出不稳定。而转向角传感器虽然响应性优异，但由于轮胎的打滑等，转向角和实际的行进方向没有准确一致，得到包含误差的检测结果。

与此相对，在专利文献1中提出了根据车速，在高速时切换成横摆率传感器的输出来使用，在低速时切换成转向角传感器的输出来使用的技术。

专利文献1：日本特表2007－516906号公报

然而，发明人经仔细研究后发现存在如下问题，即，利用根据横摆率传感器的输出所求出的转弯半径，例如进行行驶轨迹的推定时，若进行方向盘操作等使得横摆率急剧变化，则行驶轨迹的推定值相对于实际的轨迹具有误差。此外，该误差是因为传感器输出的变化相对于方向盘操作延迟而产生的。另外，横摆率的急剧变化并不限于方向盘操作，即使前进，在紧急制动时或在凸凹路面行驶时等也会发生。

技术实现要素：

本公开提供不取决于状况而根据测程信息获得精度良好的行驶轨迹的推定结果的技术。

根据本公开的一个方式的推定装置具备测程获取部、推定值运算部、变化率运算部和贡献率调整部。测程获取部被构成为获取包括施加于本车辆的横摆率以及本车辆的转向角的测程信息。推定值运算部被构成为基于由测程获取部获取的转向角以及横摆率来求出转弯半径的推定值。变化率运算部被构成为求出横摆变化率，该横摆变化率表示由测程获取部获取的横摆率变化的程度。贡献率调整部被构成为进行如下调整，即，横摆变化率越大，则越减少推定值运算部的推定值运算中的横摆率的贡献率且越增加转向角的贡献率。

根据这样的结构，在横摆变化率较小的情况下重视检测精度优异的横摆率，在横摆变化率较大的情况下重视响应性优异的转向角，从而求出转弯半径的推定值。因此，在横摆变化率小的前进道路等中能够抑制转向角所包含的误差的累积，另外，在横摆变化率较大的转弯道路等中能够抑制由于横摆率的恶劣的响应性产生误差。结果，不取决于横摆变化率而在任何状况下都能够获得精度良好的转弯半径的推定值，还能够根据该转弯半径的推定值来求出精度良好的行驶轨迹。

附图说明

图1是表示实施方式的车载系统1的结构的框图。

图2是车道监视处理的流程图。

图3是半径推定处理的流程图。

图4是表示调整系数映射的内容的说明图。

图5是表示修正系数映射的内容的说明图。

图6是与动作例有关的说明图。

图7是表示动作例中的横摆变化率的变化的图表。

图8是与车道概率映射的生成方法有关的说明图。

图9是车道概率映射的概念视图。

图10是表示根据横摆半径以及转向角半径求出的行驶路径的精度的图表。

图11是表示实施方式的方法以及使用横摆半径的比较方法下的根据推定半径求出的行驶路径的精度的图表。

具体实施方式

下面，参照附图对用于实施发明的方式进行说明。

[1.结构]

图1所示的本实施方式的车载系统1具备驾驶辅助ECU2、雷达系统3、警报装置4和其它控制系统5。在本实施方式中，该车载系统1搭载在车辆上，其中，该车辆是4轮汽车。此外，下文中也将搭载了车载系统1的车辆称为本车辆。

雷达系统3具备多个雷达装置21、22…。在本实施方式中，作为多个雷达装置，至少具备设置在车辆的后部右侧面的右后侧雷达装置21和设置在车辆的后部左侧面的左后侧雷达装置22。右后侧雷达装置21获取与存在于车辆的右侧以及右后侧的物体有关的信息。左后侧雷达装置22获取与存在于车辆的左侧以及左后侧的物体有关的信息。此外，在使用多个雷达装置中的一个雷达装置能够获取包括上述的右后侧以及左后侧的规定区域在内的车辆的后方整体的物标信息的情况下，可以使用该一个雷达装置来代替上述两个雷达装置21、22。

构成雷达系统3的多个雷达装置21、22…每个都具有基本相同的结构及功能。因此，在以下的说明中，作为代表，以右后侧雷达装置21为对象进行说明。

右后侧雷达装置21发射雷达波，并接收其反射波。右后侧雷达装置21基于接收信号来运算与反射雷达波的物体即物标有关的物标信息。右后侧雷达装置21将物标信息输入至驾驶辅助ECU2。作为右后侧雷达装置21运算的物标信息，有从本车辆到物标的距离D、物标相对于本车辆的相对速度Vr以及以本车辆为基准的物标的方位角θ。换句话说，以本车辆为基准来表现物标信息。

此外，对于在雷达装置中采用的物标的探测方式，例如已知FMCW方式、双频CW方式等各种探测方式。作为一个例子，本实施方式的右后侧雷达装置21被构成为FMCW方式的所谓的“毫米波雷达”。这里，由于FMCW方式的毫米波雷达中的物标的探测方法是众所周知的，所以此处省略有关其详细内容的说明。

其它控制系统5搭载于车辆，包含驾驶辅助ECU2以外的其它多个车载装置(例如，ECU、传感器等)。

驾驶辅助ECU2经由网络6与其它控制系统5以能够进行数据通信的方式连接。在本实施方式中，网络6作为车载网络，是公知的CAN。

从其它控制系统5定期地对网络6发出各种测程信息。驾驶辅助ECU2经由网络6获取测程信息。获取的测程信息包括车辆的速度(下称车速)Vs、车辆的横摆率ω、车辆的转向角α、车辆的转弯半径Rs等。

这些测程信息被定期地发到网络6。具体而言，其它控制系统5基于来自未图示的车速传感器、横摆率传感器、转向角传感器的检测信号来运算车速Vs、横摆率ω、转向角α。其它控制系统5还利用基于转向角α的规定运算方法来运算转弯半径Rs，并将这些运算结果发出去。下面将像这样根据转向角α计算出的转弯半径Rs称为“转向角半径”。转向角半径Rs的运算方法可以考虑多种。例如可以考虑对转向角α和转弯半径R的对应关系进行表格化并使用该表格来运算的方法、代入到规定的公式来运算的方法等。此外，驾驶辅助ECU2可以基于经由网络6获取到的转向角α在驾驶辅助ECU2内部进行运算来代替经由网络6获取转向角半径Rs。

驾驶辅助ECU2具备控制单元10、输入单元16和网络接口(下称网络I/F)17。输入单元16向控制单元10输出从构成雷达系统3的各雷达装置21、22…输入的物标信息。网络I/F17是为了供控制单元10经由网络6与其它控制系统5进行数据通信而准备的通信I/F。

控制单元10进行基于从构成雷达系统3的各雷达装置21、22…分别经由输入单元16输入的每个雷达装置21、22…的物标信息D、Vr、θ的各种处理。

另外，控制单元10具备车辆检测功能以及车道监视功能。车辆检测功能是指基于来自雷达系统3的物标信息对存在于规定的监视区域内的其它车辆进行检测的公知功能。车道监视功能是指判断其它车辆是否行驶在与本车辆的行驶车道相邻的相邻车道，并在其它车辆在行驶且其行驶状态满足特定的条件的情况下使警报装置4工作而输出警报的功能。在实现该车道监视功能时也使用从其它控制系统5经由网络6获取的测程信息、从雷达系统3获取的物标信息等。物标信息主要使用从右后侧雷达装置21以及左后侧雷达装置22获取的信息。

控制单元10以具有CPU11、RAM、ROM、闪存等半导体存储器(下称存储器12)的公知的微型计算机为中心而构成。在存储器12中，除了用于实现各种功能的程序之外，还至少存储有后述的调整系数M的设定所使用的调整系数映射以及修正系数N的设定所使用的修正系数映射。

控制单元10的各种功能通过CPU11执行非暂时性有形记录介质中储存的程序来实现。在该例子中，存储器12相当于储存有程序的非暂时性有形记录介质。另外，通过执行该程序来执行与程序对应的方法。此外，构成控制单元10的微型计算机的数量可以是一个，也可以是多个。实现控制单元10的功能的方法并不限于软件，也可以使用组合了逻辑电路、模拟电路等的硬件来实现其一部分或者全部要素。

[2.处理]

[2－1.车道监视处理]

接下来，对于控制单元10执行的车道监视处理，使用图2来说明其概要。此外，控制单元10实际上分别对本车辆的左右两侧监视相邻车道。此处为了简化说明，假定本车辆的右侧的相邻车道为监视对象来进行说明。因此，以下说明的以本车辆的右侧为对象的车道监视处理对于本车辆的左侧也同样进行。

控制单元10的CPU11在启动后从存储器12读入车道监视处理的程序，并以规定的控制周期T反复执行。控制单元10的CPU11若开始进行本处理，则在S110中，从右后侧雷达装置21经由输入单元16获取物标信息。此处获取的物标信息包括与作为目标的其它车辆有关的信息、与障碍物有关的信息。此外，障碍物是存在于本车辆的右侧的相当于障碍物的静止的物标。通过获取障碍物的物标信息，能够每隔控制周期T计算障碍物相对于本车辆的方向和距离W。

在S120中，从其它控制系统5经由网络6获取测程信息。此处获取的测程信息如上所述至少包括车速Vs、横摆率ω、转向角α、转向角半径Rs。

在S130中执行使用在S120中获取到的测程信息来求出本车辆的转弯半径的推定值即推定半径Re的半径推定处理。对于其详细内容，将在下文中描述。

在S140中，使用在S120中获取到的测程信息以及在S130中计算出的推定半径Re来推定本车的行驶轨迹即本车轨迹。具体而言，计算以本车辆的当前位置为基准的、从前一个周期到前N个周期为止的各控制定时下的本车位置的推定值即本车推定位置。然后，将以当前位置为起点将各周期的本车推定位置依次连结而成的线推定为本车轨迹。此外，由于像这样根据包括转弯半径的测程信息来推定本车轨迹的技术是公知的，所以省略有关其详细内容的说明。

而且在S140中，考虑到测程信息所包含的误差，还计算各周期的本车推定位置的推定存在范围。测程信息所包含的误差例如是各测程信息的检测所使用的传感器中的检测误差、由于叠加于检测结果的噪声产生的误差等。另外，推定存在范围能够表现为以本车推定位置为基准的误差方差。此处，使用正态分布(即高斯分布)对推定存在范围进行模拟。换句话说，利用正态分布中的概率最高的峰值表示本车推定位置的存在概率。在车道宽度方向上越远离本车推定位置，按照正态分布，存在概率就越减少。误差方差越处于在更早的控制定时所得到的推定存在范围内，则具有峰值崩塌的分布，即具有越宽的误差范围。

在S150中，基于S140中的计算结果来计算车道概率映射。具体而言，如图8所示，首先，将内侧划分位置41以及外侧划分位置42作为相邻车道的车道宽度方向的两端位置来求出。内侧划分位置41是从本车轨迹31上的本车推定位置40向右侧位移了规定距离(例如，车道宽度的一半)的位置。外侧部分位置42是从内侧划分位置41还向右侧位移了车道宽度量的位置。接下来，向内侧划分位置41以及外侧划分位置42的每个位置投影表示针对该本车推定位置40求出的推定存在范围的误差方差。以下，将投影到内侧划分位置41的误差方差称为内侧概率分布46。另外，将投影到外侧划分位置42的误差方差称为外侧概率分布47。由此，求出到前N个周期为止的各控制定时下的本车推定位置处的相邻车道的概率分布。其中，内侧概率分布46中有实际意义的分布区域是从峰值(即内侧划分位置41)起左侧的区域。外侧概率分布47中有实际意义的分布区域是从峰值(即外侧划分位置42)起右侧的区域。两个概率分布46、47的峰值之间，即内侧划分位置41与外侧划分位置42之间成为相邻车道范围。

而且，包括相邻车道范围，将在到相当于两个概率分布46、47的正态分布中的1σ的位置51、56为止的范围内存在相邻车道的概率设为P1。将在到相当于位置51、56的外侧的2σ的位置52、57为止的范围内存在相邻车道的概率设为P2。并且，将在到相当于位置52、57的外侧的3σ的位置53、58为止的范围内存在相邻车道的概率设为P3。这些概率的大小关系为P1＞P2＞P3。

而且，通过将上述各控制定时下的内侧概率分布46表示的概率相等的点彼此连结以及将上述各控制定时下的外侧概率分布47表示的概率相等的点彼此连结来求出车道概率映射。车道概率映射也可以说是如果在存在相邻车道的概率为Px的区域内存在目标，则表示该目标存在于相邻车道的概率为Px的映射。

图9是车道概率映射的概念视图，示出本车轨迹、相邻车道范围、存在概率为P1的范围。如图所示，越远离本车辆，则存在概率为P1的范围越扩大。

在S160中，计算障碍物历史记录。具体而言，基于在从当前到前N个周期为止的各控制定时下在S110中得到的障碍物的位置来计算障碍物存在的位置的轨迹即障碍物历史记录。

在S170中，计算相邻车道中的目标的存在概率。具体而言，在S150中计算出的车道概率映射中加入在S160中计算出的障碍物历史记录来计算目标的存在概率分布。即，基本上按照车道概率映射来计算目标的存在概率。其中，在存在障碍物的情况下，将车道概率映射中的、对于该障碍物的外侧的区域的相邻车道的存在概率一律设为0。由此将障碍物的外侧的区域中的目标的存在概率设为0。

在S180中，判定相邻车道中的目标的存在的有无。具体而言，基于在S170中计算出的目标存在概率和由雷达装置检测出的目标的位置信息来判定目标是否存在于相邻车道中。例如，在目标存在概率为70％以上的区域中存在目标的情况下，判定为该目标存在于相邻车道。反之，在目标存在区域小于70％的区域中存在目标的情况下，判定为该目标不存在于相邻车道。此外，作为判定的阈值使用的存在概率并不限于70％，只要被设定为确保利用判定结果的控制中所需的可信度即可。

在S190中，提取警报对象物。具体而言，在S170中判定为在相邻车道存在目标的情况下，如果该目标和本车辆的位置关系满足规定条件，则提取该目标作为警报对象物。作为规定条件，例如列举本车辆与目标的距离即相对距离为规定距离以下；或者相对距离的减少率为规定值的减少率阈值以上，也就是目标急速接近本车辆等。而且，也可以将相对距离为规定距离以下且相对距离的减少率为减少率阈值以上设为规定条件。

在S200中执行警报输出处理。具体而言，在S190中提取出警报对象物的情况下，从警报装置4输出表示该警报对象物的存在的警报。

[2－2.半径推定处理]

接下来，使用图3对先前的S130中执行的半径推定处理进行说明。

控制单元10的CPU11若启动本处理，则在S210中，基于在先前的S120获取到的测程信息中的横摆率ω和车速Vs，使用(1)式来计算本车辆的转弯半径即横摆半径Ry。

Ry＝Vs/ω (1)

在S220中，基于在S210中在本次的控制周期求出的横摆半径和在前次的控制周期求出的横摆半径，按照(2)式来计算横摆半径的变化率(下称横摆变化率)ΔY。其中，n为表示控制周期的周期数的正整数。Ry(n×T)是在本次的控制周期求出的横摆半径。Ry((n－1)×T)是在前次的控制周期求出的横摆半径。

ΔY＝Ry(n×T)-Ry((n-1)×T)/Ry((n-1)×T)×100 (2)

在S230中判断横摆变化率ΔY是否为预先设定的阈值TH以上。如果横摆变化率ΔY小于阈值TH(例如50％)，则移至S240。而在横摆变化率ΔY为阈值TH以上时，移至S250。

在S240中，将横摆半径Ry直接设定为推定半径Re，并结束本处理。

在S250中，基于横摆变化率ΔY和车速Vs，使用图4所示的内容的调整系数映射来设定调整系数M。调整系数M是在对横摆半径Ry和转向角半径Rs进行加权相加来求出推定半径Re时所使用的混合比，取0～1的值。在M＝1时，意味着使用100％的横摆半径Ry。在M＝0时，意味着使用100％的转向角半径Rs。此外，调整系数映射被设定为横摆变化率ΔY越大且车速Vs越小，则调整系数M为越小的值。调整系数映射使用基于实验结果等预先创建的映射。

在S260中，基于S120中获取到的测程信息中的转向角半径Rs，使用图5所示的内容的修正系数映射来设定修正系数N。修正系数N用于转向角半径Rs的修正，取0～1的值。在N＝1时，意味着直接使用转向角半径Rs。利用修正系数N将转向角半径Rs修正为比计算值小的值。此外，修正系数映射被设定为在转向角半径Rs为恒定值(例如3000m)以上时，N＝1，在其以下时，转向角半径Rs越小，则修正系数N为越小的值。修正系数映射与调整系数映射同样使用基于实验结果等预先创建的映射。

在S270中，基于横摆半径Ry、转向角半径Rs、在S250中设定的调整系数M以及在S260中设定的修正系数N，使用(3)式来计算推定半径Re，结束本处理。

Re＝M×Ry+N×(1-M)×Rs (3)

[3.动作例]

图6从前进的状态操作方向盘将行进方向变更为向左后，恢复到前进的状态，然后再从该状态操作方向盘将行进方向变更为向右后，恢复到前进的状态的样子。该情况下，如图7所示，对于横摆变化率ΔY，在相当于前进时的区间(下称举动稳定区间)中，检测出比阈值小的值。另外，对于横摆变化率ΔY，在为了变更行进方向而操作方向盘的区间(下称举动变化区间)中，检测出阈值TH以上的较大的值。

因此，在举动稳定期间，直接使用横摆半径Ry作为推定半径Re。结果，通过横摆率ω来推定本车轨迹。换句话说，在举动稳定期间，由横摆率检测值的低响应性产生的误差的累积较少，所以通过重视精度优异的横摆率，能够进行精度良好的推定。另一方面，在举动变化期间，使用将横摆半径Ry和转向角半径Rs进行加权相加所得的值作为推定半径Re。结果，通过利用转向角θ修正的横摆率ω来推定本车轨迹。换句话说，举动变化期间由于不能够忽略由横摆率检测值的低响应性产生的误差的累积，所以通过使用利用响应性优异的转向角修正的横摆率，能够抑制误差的影响。

[4.实验]

图10表示针对在作为举动稳定区间的一个例子的曲率半径恒定的道路行驶(下称恒定R行驶)的情况和在作为举动变化区间的一个例子的S字路行驶(下称R变化行驶)的情况，求出本车轨迹的结果。通过对横摆半径Ry和转向角半径Rs进行实际测量并累计该实际测量结果来求出本车轨迹。如图所示，可知在恒定R行驶时，基于横摆半径Ry的本车轨迹几乎没有误差，基于转向角半径Rs的本车轨迹的误差随着时间的推移增大。另外，可知在R变化行驶时，与基于横摆半径Ry的本车轨迹相比，基于转向角半径Rs的本车轨迹的误差较小。

图11是表示利用仅使用横摆半径Ry的比较方法求出本车轨迹的结果和利用应用于上述的车载系统1的、根据状况来组合使用横摆半径Ry和转向角半径Rs的公开方法来求出本车轨迹的结果的图。基于R变化行驶时的横摆半径Ry和转向角半径Rs的实际测量值来求出本车轨迹。如图所示，可知对比本车轨迹，与比较方法相比，公开方法大幅度减少误差。此外，在图10以及图11中，实线所示的轨迹是计算出的本车轨迹，点划线所示的轨迹是通过GPS求出的实际的轨迹，虚线所示的轨迹表示基于本车轨迹设定的识别区域的边界。其中，这里将对本车道和位于本车道的右侧的相邻车道进行合并的范围作为识别区域。

[5.效果]

根据以上详述的实施方式，得到以下的效果。

(1)在车载系统1中，使用横摆变化率ΔY来判定是举动稳定区间还是举动变动区间。而且，在举动稳定区间，作为推定半径Re直接使用横摆半径Ry。而在举动变化区间，作为推定半径Re而使用通过与状况对应的加权值将横摆半径Ry和转向角半径Rs加权相加所得的值。换句话说，在举动稳定区间，由于重视精度优异的横摆率传感器的输出，所以能够获得精度良好的推定半径Re、本车轨迹。而在举动变化区间，由于通过响应性优异的转向角传感器的输出来修正横摆率传感器的输出，所以能够抑制推定半径Re、本车轨迹所包含的、由横摆率传感器的恶劣的响应性产生的误差。

(2)在车载系统1中，根据本车轨迹求出存在相邻车道的概率，并且本车轨迹的精度得到提高，从而能够缩小相邻车道的概率分布。结果能够提高远离本车辆的位置处的相邻车道中的目标的存在判定的判定精度、基于该判定结果的各种控制的精度。换句话说，能够抑制基于误判定的控制的误工作，例如，基于后方车辆行驶的车道的误判定的误警报、误制动的产生等。

(3)在车载系统1中，使用横摆变化率ΔY来判定是举动稳定区间还是举动变动区间。因此，在尽管不伴随转向操作(即，在前进)但也检测出较大的横摆率的状况(例如，紧急制动时或在凸凹路面行驶时)，也能够抑制推定半径Re、本车轨迹的精度劣化。

[6.其它实施方式]

以上，对用于实施本发明的方式进行了说明，但本发明并不限于上述的实施方式，能够进行各种变形来实施。

(A)在上述实施方式中，作为横摆变化率ΔY而使用横摆半径Ry的变化率，但并不限于此。例如，可以使用横摆率ω的变化率来代替横摆半径Ry的变化率。

(B)在上述实施方式中，对将使用推定半径Re计算出的本车轨迹应用于检测出在相邻车道行驶的相邻车辆并产生警报的控制的例子进行了说明，但并不限于此。例如，可以应用于车道偏离警报系统、车道维持系统等用于提高行驶的安全性的各种系统、自动驾驶控制系统等。

(C)在上述实施方式中，被构成为雷达系统3仅实施物标识别，将全部物标信息输出至驾驶辅助ECU2，由驾驶辅助ECU2实施警报判定，但并不限于此。例如，也可以被构成为雷达系统3也实施警报判定，即S120～S190的处理，仅将该判定结果以及驾驶ECU2执行的各种应用中所需的一部分的物标信息输出至驾驶辅助ECU2。

(D)可以通过多个构成要素来实现上述实施方式中的一个构成要素具有的多个功能，或通过多个构成要素来实现一个构成要素具有的一个功能。另外，也可以通过一个构成要素来实现多个构成要素具有的多个功能，或通过一个构成要素来实现由多个构成要素实现的一个功能。另外，可以省略上述实施方式的构成的一部分。另外，也可以对其它上述实施方式的构成附加或者替换上述实施方式的构成的至少一部分。此外，仅由权利要求书所记载的术语确定的技术构思包含的所有方式均为本公开的实施方式。

(E)除了上述的车载系统之外，也能够以转弯半径推定装置、行驶轨迹推定装置、进而以这些装置为构成要素的系统、用于使计算机作为转弯半径推定装置、行驶轨迹推定装置发挥功能的程序、记录该程序的半导体存储器等非暂时性有形记录介质、转弯半径推定方法、行驶轨迹推定方法等各种方式实现本公开。