(57)【要約】【課題】自動車の自動運転において、センサに写らないリスクを予測し経路探索を行う技術を提供する。【解決手段】車両周辺の画像を取得するセンサ（１０２）と、センサを制御するセンサ制御部（１０３）と、センサからの情報を基にマップデータを作成するマップ制御部（１０６）と、作成されたマップデータを基に経路探索を制御する経路探索制御部（１０８）とを、有する経路探索装置であって、マップデータの情報を基に予測マップデータを作成してリスクマップデータを生成する予測マップ制御部（１０７）を具備することを特徴とする経路探索装置。【選択図】  図１
2020086556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺の画像を取得するセンサと、
前記センサを制御するセンサ制御部と、
前記センサからの情報を基にマップデータを作成するマップ制御部と、
前記作成されたマップデータを基に経路探索を行う経路探索制御部とを、有する経路探索装置であって、
前記マップデータの情報を基に予測マップデータを作成してリスクマップデータを生成する予測マップ制御部を具備することを特徴とする経路探索装置。
【請求項２】
請求項１における経路探索装置であって、
前記経路探索制御部は、マップ制御部で作成された最新のマップデータと、前記予測マップ制御部で生成されたリスクマップデータを基に経路探索を行うことを特徴とする経路探索装置。
【請求項３】
請求項１における経路探索装置であって、
前記マップデータを管理するマップＤＢと、
リスクパターンを登録して管理するリスクＤＢとを具備することを特徴とする経路探索装置。
【請求項４】
車両周辺の画像を取得するセンサと、
前記センサを制御するセンサ制御部と、
前記センサからの情報を基にマップデータを作成するマップ制御部と、
前記作成されたマップデータを基に経路探索を制御する経路探索制御部と、
一定時間前の前記マップデータの情報を基に検出される物体の移動を予測する予測マップデータを作成してリスクパターンを生成する予測マップ制御部とを有する経路探索装置における経路探索方法であって、
前記リスクパターンを合成したリスクマップを使用して経路検索に使用するマップデータを作成することを特徴とする経路探索方法。
【請求項５】
請求項４における経路探索方法において、
マップＤＢを用いてマップデータを管理し、連続した一定時間のマップデータを取得することを特徴とした経路探索方法。
【請求項６】
請求項４における経路探索方法において、
リスクＤＢを用いてリスクパターンを管理し、
前記リスクパターンを合成したリスクマップデータと最新のマップデータを比較して、マップデータ上の物体の位置が一定以上離れているリスクパターンを削除することを特徴とした経路探索方法。
【請求項７】
請求項４における経路探索方法において、
リスクＤＢを用いてリスクパターンを管理し、
対象となる物体との距離に応じて危険度を計算し、
マップデータにおける危険度が最も高い移動物の行動パターンをリスクパターンとして登録することを特徴とした経路検索方法。
【請求項８】
請求項４における経路探索方法において、
リスクＤＢを用いてリスクパターンを管理し、
対象となる物体の種類と距離に応じて危険度を計算して、
マップデータにおける危険度が最も高い移動物の行動パターンをリスクパターンとして登録することを特徴とした経路検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自動運転における経路探索装置及び経路検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の自動運転を実施する時の運転経路の探索では、例えば特開２０１０−２５０５０１号公報（特許文献１）に記載の技術がある。この公報には、「レーダ等の測距センサとカメラ等の画像センサからの情報に基づいて測距センサの検知物が歩行者であるか否かを判定する車両用外界認識装置及びそれを用いた車両システムに関する。」との記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２５０５０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の技術では、センサの死角に人物がいた場合についは記載がされていない。そのため、センサに人物が現れた時には回避行動といった対応が間に合わない場合もある。
【０００５】
そこで、本発明では、センサに移動物が写っていない場合でも、危険を予測して回避する経路探索を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、代表的な本発明の経路探索装置及び経路検索方法の一つは過去のセンサから取得した情報を基に、そこにある人や他車両といった物体や、柱の角や曲がり角といった死角等に対して、そこに起こりうるリスクを登録したデータベースからリスクパターンを取得し、リスクパターンを用いて物体の移動予測を行う。その予測結果と最新のセンサから取得した情報を基に経路探索を行うものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、センサに写らない場所にある物体に対して危険を予測し、回避することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】システム構成を示すハードウェア構成図。
【図２】ハードウェア構成図上の機能の処理の流れを示す論理構成図。
【図３】車載ＥＣＵに適用した場合のマップ制御部の処理手順を示すフローチャート。
【図４】車載ＥＣＵに適用した場合の予測マップ制御部の処理手順を示すフローチャート。
【図５】車載ＥＣＵに適用した場合の経路探索制御部の処理手順を示すフローチャート。
【図６】図４におけるリスクマップデータを作成する処理を示す概略図。
【図７】図６の場合における予測マップ制御部の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１０】
図１は、自動運転ＥＣＵ（Electronic Control Unit、電子制御装置）に適用した場合の経路探索装置のシステム構成を示すハードウェア構成図である。また、図２は、図１のハードウェア構成図上の機能の処理の流れを示す論理構成図である。
【００１１】
まず構成部品の名称と包含関係を記載し、次に各構成部品の機能を記載する。図１および図２の構成図における各処理の流れを図３、図４、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、以降の説明では、制御部を主語として説明することもあるが、実行主体はあくまでＣＰＵ１０１である。
【００１２】
図１および図２のセンサ１０２は、周期的にセンサ情報をセンサ制御部１０３に送信する。更に、センサ制御部１０３はセンサ１０２を制御する。ここで、センサ１０２から得られたセンサ情報より最新のマップデータを作成（３０１）する。センサ制御部１０３は、マップ制御部１０６からの要求に応じてセンサ１０２のセンサ情報をマップ制御部１０６に送信（３０２）する。マップ制御部１０６はセンサ制御部１０３から送られてきたセンサ情報を基にマップデータを作成（３０３）して、マップＤＢ１０４に登録（３０４）を行う。
【００１３】
マップ制御部１０６は作成したマップデータに対して物体の検出（３０５）を行い、物体の位置と自車両との距離を算出（３０６）して、物体との距離を基に危険度を計算（３０７）し、経路探索制御部１０８に送信（３０８）する。次に、現状のマップデータの画像を基にリスクマップデータを作成（４０１）する。
【００１４】
予測マップ制御部１０７は、マップＤＢ１０４に登録された現在時間より１００ｍｓｅｃ前までのマップデータを取得（４０２）して、マップデータにある移動する恐れがある物体を検出して移動予測（４０３）を行い、予測マップデータを作成（４０４）する。作成した予測マップデータに対して移動する恐れがある物体や曲がり角等の移動物が隠れているかもしれない物体を検出して、検出した物体の情報を基にリスクＤＢ１０５からリスクパターンを取得（４０５）する。なお、リスクＤＢには初期値として移動物、曲がり角についてのリスクパターンが登録されているものとする。取得したリスクパターンを予測マップデータに合成してリスクマップデータを作成（４０６）し、物体との距離を基に危険度を計算（４０７）する。
【００１５】
ここで、作成したリスクマップデータとマップ制御部１０６が作成した最新のマップデータを取得（４０８）して比較を行い、最新マップデータと物体の位置が２ｍ以上離れているリスクマップデータは削除（４０９）し、経路探索制御部１０８に送信（４１０）する。なお、ここでマップデータの取得時間である１００ｍｓｅｃ、物体の位置である２ｍの値は、一例であり、その時の状況や条件により一意に変更することも可能である。
【００１６】
次に、得られた最新マップデータとリスクマップデータを基に経路探索（５０１）を行う。経路探索制御部１０８はマップ制御部１０６と予測マップ制御部１０７が作成したリスクマップデータと危険度を取得（５０２）して、その中で危険度を比較（５０３）しての危険度の一番高いリスクマップデータを自動運転の経路探索に使用するマップデータに決定（５０４）し、経路探索を実施（５０５）する。経路探索制御部１０８で得られた経路探索結果は自動運転制御部１０９に送信（５０６）する。
【００１７】
ここで、最新マップデータで検出した物体の危険度が一番高いマップデータに対して、リスクＤＢ１０５に登録されているリスクパターンかを判定（５０７）する。リスクパターンに登録されていないリスクがある場合、リスクＤＢ１０５に新規に登録（５０８）をする。更に、自動運転制御部１０９は経路探索制御部１０８から送信された経路情報を基に自動運転を実施する。
【００１８】
このように、最新マップデータとリスクマップデータから経路探索を行うことで、最新マップデータに映らない潜在的リスクを防ぐことができる。また、新たなリスクをリスクDBに更新していくことでリスク回避の精度を向上することが可能となる。
【実施例２】
【００１９】
本実施例は、危険度を物体との距離で計算する代わりに、リスクＤＢ１０５にリスクパターンと一緒に危険度の重みを管理し、危険度を計算するものである。
【００２０】
構成図、最新マップデータの作成方法、経路探索方法や処理の流れについては、実施例１と同一であり、差異のあるリスクマップデータの作成方法のみを図７のフローチャートを用いて説明する。
【００２１】
リスクマップデータの作成（４０１）において、予測マップ制御部１０７は、マップＤＢ１０４に登録された現在時間より１００ｍｓｅｃ前までのマップデータを取得（４０２）して、マップデータにある移動する恐れがある物体を検出する。ここで検出物の例として、図６の概略図に見られる人物６０４、対向車両６０５、大型車両６０３などが挙げられ、その検出物に対して移動予測（７０１）を行い、予測マップデータを作成（４０４）する。
【００２２】
作成した予測マップデータに対して移動する恐れのある人物６０４と対向車両６０５を検出して、検出した物体の情報を基にリスクＤＢ１０５からリスクパターンを取得（７０２）する。（ここでは大型車両６０３の動きについては省略する。）次に、取得したリスクパターンを予測マップデータに合成してリスクマップデータを作成し、危険度を計算するが、本実施例においては、人物６０９と対向車両６１０を分けて判定を行う。人物６０９に対しては、例えば、リスクパターン６１１の“人物が道路の横断を始めた”パターンを合成してリスクマップデータ６１７を作成（７０３）し、予測マップ制御部１０７は、人物６０９との距離にリスクパターン６１１の危険度１．０の重みも付けて危険度を計算（７０５）する。また、対向車両６１０に対しては、例えば、リスクパターン６１２の“対向車両が右折を始めた”パターンを合成してリスクマップデータ６２２を作成（７０４）し、予測マップ制御部１０７は、対向車両６１０との距離にリスクパターン６１２の危険度０．５の重みも付けて危険度を計算（７０６）する。
【００２３】
ここで、危険度の重みの値に関しては、一例であり、リスクの種類や重大さなどを考慮して、一意に定める。次に、それぞれ作成したリスクマップデータとマップ制御部１０６が作成した最新マップデータ６１３を取得（４０８）して比較を行い、リスクマップデータのフィルタリング（４０９）を実施した後、経路探索制御部１０８に送信（４１０）する。次に、実施例１と同様に、経路探索制御部１０８で得られた経路探索結果を基に、自動運転を実施する。
【００２４】
このように、物体毎に危険度の重み付けをすることで、人物のように優先して回避すべきリスクパターンにも対応することができる。また、マップ制御部１０６がセンサ情報から最新マップデータ６１３を作成している間に、予測マップ制御部１０６がマップＤＢ１０４に登録されているマップデータを基に予測マップデータを作成してリスクマップデータを作成することで処理時間が増加するのを防ぐことが図れる。
【００２５】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。上記の各構成、機能、処理部、処理手順などは、それらの一部または全部を例えば１つまたは複数のハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能などはプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、データベースの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【符号の説明】
【００２６】
１０１：ＣＰＵ、１０２：センサ、１０３：センサ制御部、１０４：マップＤＢ、１０５：リスクＤＢ、１０６：マップ制御部、１０７：予測マップ制御部、１０８：経路探索制御部、１０９：自動運転制御部
【図１】
2020086556.tif 000003
【図２】
2020086556.tif 000004
【図３】
2020086556.tif 000005
【図４】
2020086556.tif 000006
【図５】
2020086556.tif 000007
【図６】
2020086556.tif 000008
【図７】
2020086556.tif 000009