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図面 (20)

課題

移動不適領域をより正確に決定し、移動体進路をより正確に生成する。

解決手段

移動体の自動運転制御システムは、環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置6aと、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置6bと、電子制御ユニット10と、を備える。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、複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有しており、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いる。電子制御ユニットは、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出し、道路の状態量代表値及び状態量変化性と、当該道路の状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定し、移動不適領域に基づいて移動体の進路を生成する。

概要

背景

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)。

概要

移動不適領域をより正確に決定し、移動体進路をより正確に生成する。移動体の自動運転制御システムは、環境地情報を記憶している環境地記憶装置6aと、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置6bと、電子制御ユニット10と、を備える。環境地情報は、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有しており、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いる。電子制御ユニットは、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出し、道路の状態量代表値及び状態量変化性と、当該道路の状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定し、移動不適領域に基づいて移動体の進路を生成する。

目的

本発明の目的は、移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができことができる、移動体の自動運転制御システムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置と、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置と、電子制御ユニットと、を備えた、移動体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代表値であって、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代表値と、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、前記道路属性情報は、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、を有しており、前記電子制御ユニットは、前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、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、前記移動不適領域に基づいて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、を備える、移動体の自動運転制御システム。

技術分野

0001

本発明は移動体自動運転制御システムに関する。

背景技術

0002

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)。

先行技術

0003

特開2003−345438号公報

発明が解決しようとする課題

0004

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。

0005

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。

0006

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し、移動体の進路をより正確に生成することができことができる、移動体の自動運転制御システムを提供することにある。

課題を解決するための手段

0007

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、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置と、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代表値であって、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代表値と、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、前記道路属性情報は、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、を有しており、前記電子制御ユニットは、前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、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、前記移動不適領域に基づいて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、を備える、移動体の自動運転制御システムが提供される。

発明の効果

0008

移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができる。

図面の簡単な説明

0009

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である。
外部センサを説明する概略図である。
本発明による実施例の自動運転制御部のブロック図である。
進路を説明する線図である。
本発明による実施例の環境地図情報を示す概略図である。
状態量の時間に対する変化の一例を示す図である。
状態量の時間に対する変化の別の例を示す図である。
状態量の時間に対する変化の更に別の例を示す図である。
位置情報及び状態量の検出方法を説明する概略図である。
状態量変化性の算出例を説明するタイムチャートである。
状態量変化性の算出例を説明するタイムチャートである。
本発明による実施例の道路属性情報を示す概略図である。
道路の一例を示す概略図である。
状態量期待値及び変化性期待値を説明する、図10と同様の概略図である。
道路の別の例を示す概略図である。
道路の状態量代表値及び状態量変化性を説明するための概略図である。
本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図10と同様の概略図である。
本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図10と同様の概略図である。
本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図12と同様の概略図である。
進路Pの一例を説明するための、図10と同様の概略図である。
進路Pの別の例を説明するための、図10と同様の概略図である。
進路Pの更に別の例を説明するための、図10と同様の概略図である。
進路Pの更に別の例を説明するための、図12と同様の概略図である。
本発明による実施例の自動運転制御ルーチンを示すフローチャートである。

実施例

0010

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6a、道路属性記憶装置6b、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。

0011

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。

0012

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、4つのライダーSO1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、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。

0013

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。

0014

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。

0015

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。

0016

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。

0017

環境地図記憶装置6aには環境地図情報(後述する)が記憶されている。道路属性記憶装置6bには道路属性(後述する)が記憶されている。

0018

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。

0019

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タッチパネル、又は音声認識装置マイク)を備える。

0020

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。

0021

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。

0022

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、移動不適領域決定部13、及び期待値算出部14を備える。

0023

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。期待値算出部14は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。

0024

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。

0025

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。

0026

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。

0027

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。

0028

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。

0029

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。

0030

次に、本発明による実施例の環境地図情報を説明する。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。

0031

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。

0032

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、例えば、ゼロから1までの連続値の形で算出される。別の実施例(図示しない)では、状態量代表値は離散値の形で算出される。

0033

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。

0034

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。

0035

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。

0036

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。

0037

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。

0038

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。

0039

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。

0040

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。

0041

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。

0042

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。

0043

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。

0044

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。

0045

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6a内に記憶される。この場合、車両Vの外部センサ1、GPS受信部2、内部センサ3は、環境地図作成システムの環境検出装置を構成する。

0046

なお、本発明による実施例のように、環境地図情報Mが車両Vの外部において作成される場合、一例では、環境地図記憶装置6aに環境地図情報Mが記憶され、次いでこの環境地図記憶装置6aが車両Vに搭載される。別の例では、環境地図情報Mが環境地図作成システムから通信装置(図示しない)を介して、車両Vに搭載された環境地図記憶装置6aに送られ、記憶される。

0047

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。

0048

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。

0049

次に、本発明による実施例の道路属性情報を説明する。図9は本発明による実施例の道路属性情報Rを概略的に示している。本発明による実施例の道路属性情報Rは図9に示されるように、複数の道路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道路属性と、を有する。

0050

或る位置の道路の道路属性は、当該或る位置の道路の区画線情報(例えば、白線、黄色線破線ゼブラゾーンなど)、路面標示(例えば、横断歩道歩行帯など)、その他の属性情報(例えば、歩道路側帯などの通行区分駐車場などの土地利用情報など)を含む。

0051

上述したように、期待値算出部14は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。或る位置の道路の状態量期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量である。或る位置の道路の変化性期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量変化性である。

0052

図10は、2車線を有する直線状の道路の一例を示している。図10に示される例では、道路は、白線(実線)L1、破線L2、及び黄色線(実線)L3を有しており、白線L1及び破線L2により第1車線LN1が区画され、破線L2及び黄色線L3により第2車線LN2又は追い越し車線が区画されている。

0053

図10に示される道路では、車両は車線を維持しながら走行すると考えられる。すなわち、図11に示されるように、第1車線LN1内を走行する車両V1は、白線L1及び破線L2から離間しつつ、第1車線LN1のほぼ中心を進行し、第2車線LN2内を走行する車両V2は、破線L2及び黄色線L3から離間しつつ、第2車線LN2のほぼ中心を進行する。

0054

すなわち、白線L1周りの領域RL1(図10)には、物体が存在せず、物体が存在しない状態が継続する傾向にある。したがって、白線L1周りの領域RL1の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い、ということになる。同様に、破線L2周りの領域RL2(図10)の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。また、黄色線L3周りの領域RL3(図10)の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。一方、図10に示される例では、第1車線LN1及び第2車線LN2を、複数の車両が間隔をあけて走行する。したがって、第1車線LN1に対応する領域RLN1の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。また、第2車線LN2に対応する領域RLN2の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。

0055

一方、図12は、右折車線を有する道路の一例を示している。図12に示される道路では、右折車線LNRの入口にゼブラゾーンZZが設けられている。ゼブラゾーンZZ内への車両の進入控えられると考えられる。したがって、ゼブラゾーンZZに対応する領域RZの状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。

0056

このような道路属性と、状態量期待値及び変化性期待値との関係は、例えば記憶部11のROM内に記憶されている。

0057

さて、本発明による実施例では、移動不適領域決定部13は、道路の状態量代表値及び状態量変化性と、当該道路の状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、移動不適領域を決定する。

0058

道路の状態量代表値及び状態量変化性は例えば次のようにして算出される。すなわち、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かつ道路面からの高さzが互いに異なる複数の位置の状態量代表値及び状態量変化性を有している。図13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)でありかつ道路面からの高さ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。この場合、道路における位置(x1,y1)の状態量代表値は例えば、位置P1,…Pnの状態量代表値を単純平均又は加重平均することにより、算出される。同様に、道路における位置(x1,y1)の状態量変化性は例えば、位置P1,…Pnの状態量変化性を単純平均又は加重平均することにより、算出される。

0059

次いで、道路の状態量代表値と、当該道路の状態量期待値との差である状態量偏差が算出される。また、道路の状態量変化性と、当該道路の状態量変化性との差である変化性偏差が算出される。次いで、状態量偏差の絶対値があらかじめ定められた設定状態量偏差よりも大きいとき、又は、変化性偏差の絶対値があらかじめ定められた設定変化性偏差よりも大きいときに、当該道路が移動不適領域に決定される。言い換えると、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域、及び、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域が移動不適領域に決定される。逆に、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域は、移動不適領域に決定されず、すなわち移動体又は車両が移動するのに適した移動適合領域に決定される。

0060

状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域では、環境の変化が生じていると考えられ、このような領域は車両Vの移動に適していないと考えられる。そこで、本発明による実施例では、状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域を移動不適領域に決定している。言い換えると、状態量偏差の絶対値及び変化性偏差の絶対値の一方又は両方に基づいて、移動不適領域が決定される。このようにすると、移動不適領域をより正確に決定することができる。次に、図14から図16を参照して、本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を更に説明する。

0061

図14は、図10と同様の道路において、車線変更が頻繁に行われる場合を示している。この場合、第1車線LN1を走行する車両V1は破線L2を横切って第2車線LN2に移動し、第2車線LN2を走行する車両V2は破線L2を横切って第1車線LN1に移動する。その結果、破線L2に対応する領域RL2では、状態量代表値は大きく、状態量変化性は高い。一方、図10を参照して上述したように、破線L2に対応する領域RL2の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。その結果、破線L2に対応する領域RL2では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図14に示される例では、破線L2に対応する領域RL2が移動不適領域に決定される。

0062

図15は、図10と同様の道路において、白線L1上に車両VPが駐車されている場合を示している。この場合、第1車線LN1内を走行する車両V1は、駐車車両VPを避けて走行し、したがって破線L2上を走行する傾向にある。その結果、破線L2に対応する領域RL2では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。また、破線L1に対応する領域RL1では、状態量代表値は大きい。一方、図10を参照して上述したように、破線L1に対応する領域RL21状態量期待値は小さい。その結果、破線L1に対応する領域RL1では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなる。したがって、図15に示される例では、破線L1に対応する領域RL1及び破線L2に対応する領域RL2が移動不適領域に決定される。

0063

図16は、図12と同様の道路において、右折車線LNRに向かう車両VZがゼブラゾーンZZを通過する場合を示している。その結果、ゼブラゾーンZZに対応する領域RZでは、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図16に示される例では、ゼブラゾーンZZに対応する領域RZが移動不適領域に決定される。

0064

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の種々の例を説明する。

0065

図17に示される例では、車両Vが移動不適領域USRを避けて通るように進路Pが生成される。この場合、車両Vと移動不適領域USR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、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。なお、当然のことながら、進路Pは、周辺認識部12aにより認識された物体又は障害物を避けて通るように生成される。したがって、進路Pの第1の例では、移動不適領域USR及び障害物を避けて通るように進路Pが生成されるということになる。

0066

別の実施例(図示しない)では、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両Vの速度が低くなるように、進路Pが生成される。更に別の実施例(図示しない)では、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Pが生成される。更に別の実施例(図示しない)では、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Pが生成される。更に別の実施例(図示しない)では、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Vと移動不適領域USRとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Pが生成される。

0067

図18に示される例では、他車両Voが移動不適領域USR内にあるときには、他車両Voが移動不適領域USR外にあるときに比べて、自車両Vと他車両Voとの間の距離が大きくなるように、進路Pが生成される。このようにしているのは、他車両Voが移動不適領域USR内にあるときには、他車両Voが移動不適領域USR外にあるときに比べて、他車両Voの進路が変更される(例えば、車線変更など)おそれが高いからである。その結果、この例でも、車両Vのより安全でより確実な自動運転が確保される。

0068

図19に示される例では、移動不適領域USRを避けて、車線変更が行われるように、進路Pが生成される。具体的には、例えば、移動不適領域USRに到る前に、車線変更が行われる。

0069

図20に示される例では、車両Vが移動不適領域USR内を走行する場合には、車両Vが移動不適領域USR外を走行する場合に比べて、車両Vの速度が低下するように、進路Pが生成される。すなわち、車両Vが止むを得ず移動不適領域USR内を走行するときには、車両Vは低速走行される。

0070

別の実施例(図示しない)では、車両Vが移動不適領域USR内を走行する場合には、車両Vが移動不適領域USR外を走行する場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Pが生成される。更に別の実施例(図示しない)では、車両Vが移動不適領域USR内を走行する場合には、車両Vが移動不適領域USR外を走行する場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Pが生成される。更に別の実施例(図示しない)では、車両Vが移動不適領域USR内を走行する場合には、車両Vが移動不適領域USR外を走行する場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Pが生成される。

0071

図21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21を参照すると、ステップ101では環境地図情報Mが読み込まれる。続くステップ102では道路属性情報Rが読み込まれる。別の実施例(図示しない)では道路属性情報Rが読み込まれ、次いで環境地図情報Mが読み込まれる。続くステップ103では移動不適領域USRが決定される。続くステップ104では進路Pが生成される。続くステップ105では車両Vの移動制御が実行される。

0072

1外部センサ
2GPS受信部
6a環境地図記憶装置
6b道路属性記憶装置
10電子制御ユニット
12自動運転制御部
12c進路生成部
13 移動不適領域決定部
14期待値算出部
M環境地図情報
R 道路属性情報

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