(57)【要約】  【課題】運転者の所望する走行軌跡に沿った目標進行路を比較的簡単に構築することができるようにする。  【解決手段】基準局４を駐車スペースの近くに設置し、基準局４の通信可能エリア内で自車両１を走行させることで駐車スペースまでの走行データを取得し(S2)、取得した走行データに基づいて生成したノード列βと前回の生成したノード列αとのノード数αｎ，βｎを比較し、少ないノード数αｎ（或いはβｎ）のノード列α（或いはβ）を基本ノード列κとして設定し(S5)、基本ノード列κのノード点を基準に他方のノード列β（或いはα）の距離差が最小のノード点を選択し(S7)、この両ノード点の平均値で、基本ノード列κのノード点を学習し(S8)、学習ノード列γを生成する(S9)。そして、この学習ノード列γに基づいて駐車スペースまでの目標進行路を生成し自車両１を自動操縦制御させる。【選択図】図２
2006323527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設置位置が特定されていると共にＧＰＳ衛星からの情報に基づき補正情報を求める基準局と、
車両に搭載されていると共に上記ＧＰＳ衛星からの情報とに基づき車両位置を演算する移動局と、
上記基準局と上記移動局との通信が確立した際に、上記基準局の情報と上記車両位置とから該車両位置を補正演算する車両位置演算手段と、
を有し、
上記移動局が、
上記基準局の通信可能エリア内で上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡をノード列で記憶する記憶手段と、
上記ＧＰＳ衛星から一定時間毎に送信される位置情報と上記基準局から送信される情報とに基づき上記目的地までのノード点を設定すると共に、複数の該ノード点の集合から上記ノード列を生成する制御手段と
を備え、
上記制御手段は、同一経路内における複数の上記ノード列に基づき、１つの該ノード列を基本ノード列として設定し、該基本ノード列のノード点と他のノード列のノード点とを比較して距離差が最小のノード点を選択し、選択した該各ノード点に基づいて上記基本ノード列のノード点を学習する
ことを特徴とする車両の走行支援装置。
【請求項２】
上記制御手段は、上記ノード点の総数の少ないノード列を上記基本ノード列として設定する
ことを特徴とする請求項１記載の車両の走行支援装置。
【請求項３】
上記制御手段は、他のノード列で上記学習に供されなかったノード点を学習した上記ノード点の補間値として統合する
ことを特徴とする請求項２記載の車両の走行支援装置。
【請求項４】
上記制御手段は、上記基本ノード列と他のノード列のノード点の総数の差が設定値以上の場合には、これらのノード列に基づくノード点の学習を実施しないことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の車両の走行支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車の走行により生成した走行軌跡に基づいて、自車両の進行すべき目標進行路を学習する車両の走行支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工衛星から得られる位置データに基づいて車両の位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）が、車両用のナビゲーション装置において広く用いられており、このＧＰＳで検出した自車位置情報を基に走行制御する様々な技術が提案され、実用化されている。
【０００３】
例えば、特開２００１−２５５９３７号公報では、車載用ナビゲーションシステムで、運転者が目的地を設定し、このナビゲーションシステムにより生成される目的地までの走行軌跡を目標進行路として自動操舵や自動加減速により自車両を自動操縦制御する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００１−２５５９３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した文献に開示されている技術では、１回の走行によって得られた走行軌跡（複数のノード点で構成されたノード列）から、自車両の進行すべき走行路（目標進行路）が一義的に構築されてしまうため、運転者は最初に正確な走行データをナビゲーションシステムに入力する必要がある。
【０００５】
しかし、自車両の目標進行路が１回の走行によって構築されてしまうと、その後、一部の走行ポジションを、例えば車幅の中央から左側へ変更したい場合は、最初から全ての走行データを再入力して走行軌跡を生成しなければならなくなる。その結果、満足の得られる目標進行路が確保されるまでに、自車両を何回も繰り返し試走させなければならず、使い勝手が悪いという問題がある。
【０００６】
これに対処するに、同一の経路を複数回走行し、各走行毎に得られたノード点を比較し、学習することで、最適な走行ポジションを確保することも考えられる。
【０００７】
しかし、ＧＰＳから得られるサンプリング間隔時間は一定であるため、地図上に時系列で設定されるノード点は、そのときの車速によって異なる通過点を示すことになる。換言すれば、同じ道路を移動する場合であっても速度が変化すると、ノード点の距離間隔が走行毎に相異することになる。
【０００８】
その結果、各走行毎のノード点を時系列に従って単純に比較した場合、速度差が大きいと比較対象となる各ノード点の距離差が大きくなるため、学習により得られた走行軌跡（ノード列）に基づいて設定される目標進行路は、運転者の所望する走行軌跡を忠実に再現することができない。このため、設定された目標進行路に沿って自車両を自動操縦制御により走行させた場合、運転者に違和感を与えてしまう不都合がある。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、運転者の所望する走行軌跡に沿う目標進行路を比較的簡単に構築することができて、使い勝手のよい車両の走行支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため本発明による車両の走行支援装置は、設置位置が特定されていると共にＧＰＳ衛星からの情報に基づき補正情報を求める基準局と、車両に搭載されていると共に上記ＧＰＳ衛星からの情報とに基づき車両位置を演算する移動局と、上記基準局と上記移動局との通信が確立した際に、上記基準局の情報と上記車両位置とから該車両位置を補正演算する車両位置演算手段とを有し、上記移動局が、上記基準局の通信可能エリア内で上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡をノード列で記憶する記憶手段と、上記ＧＰＳ衛星から一定時間毎に送信される位置情報と上記基準局から送信される情報とに基づき上記目的地までのノード点を設定すると共に、複数の該ノード点の集合から上記ノード列を生成する制御手段とを備え、上記制御手段は、同一経路内における複数の上記ノード列に基づき、１つの該ノード列を基本ノード列として設定し、該基本ノード列のノード点と他のノード列のノード点とを比較して距離差が最小のノード点を選択し、選択した該各ノード点に基づいて上記基本ノード列のノード点を学習することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、同一の走行路を複数回走行することで１つのノード列を生成するようにしたので、所望の目標進行路が得られるまで何回も走行データを再入力する必要がなく、運転者の所望する走行軌跡に沿う目標進行路を比較的簡単に構築することができて、使い勝手が良い。
【００１２】
特に、距離間隔が異なって設定されるノード列に対してもノード点の学習を行うことができ、目標進行路を比較的簡単に構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の一形態を説明する。図１に車両の走行支援装置の全体構成図を示す。
【００１４】
同図の符号１は自動車等の車両（自車両）で、この自車両１には、ＲＴＫ（Real-Time Kinematic）−ＧＰＳを用いて制御を行う移動局としての走行制御装置２が搭載されている。本実施形態におけるＲＴＫ−ＧＰＳは、地球を周回する人工衛星（ＧＰＳ衛星）３からの情報（測位計算等に必要な衛星の軌道情報をはじめとするデータ等）は、基準局４と自車両１に設けた走行制御装置２との双方で受信される。
【００１５】
基準局４は、ＧＰＳアンテナ４ａ、ＧＰＳ受信機４ｂ、無線機４ｃ等を備えて、例えば自車両１の駐車スペースに隣接する位置に設置されている。この基準局４の設置位置は予め正確に特定されており、この設置位置を基準として、自己が観測したＧＰＳ衛星３からの電波の位相情報、疑似距離、基準局４の位置情報（自己位置情報）である位置座標、及び誤差補正量、疑似距離補正量、座標値等の補正情報を作成し、この情報を自車両１に搭載されている走行制御装置２に無線機４ｃを介して送信する。
【００１６】
無線機４ｃは、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ等の規格による無線ＬＡＮ（Local Area Network）に基づき送受信するアクセスポイントであり、通信のセキュリティを維持するためＳＳＩＤ（Service Set ID）、ＷＥＰ（Wired Equivalent Privacy）キー、MAC（Media Access Control）アドレス認証の設定が特有になされている。図３に示すように、本形態では、無線機４ｃを中心として、半径約５０〜１００ｍ以内が、通信可能エリアとして設定されている。
【００１７】
又、自車両１には、ＧＰＳアンテナ５ａ、ＧＰＳ受信機５ｂ、基準局４との通信を行う無線機５ｃが搭載されている。ＧＰＳ受信機５ｂは、自車両１が基準局４との通信可能エリアに入り、基準局４との通信が確立されると、基準局４から送信される誤差補正量、疑似距離補正量、座標値等のデータ（無線機５ｃで受信されるデータ）や、自車両１で受信したＧＰＳ衛星３からの情報を比較解析し、自車位置（座標値）を、例えば、１〜５cm程度の誤差で検出する。
【００１８】
走行制御装置２は制御装置８を備えており、この制御装置８に、上述したＧＰＳ受信機５ｂと障害物認識部７とが接続されている。障害物認識部７にはステレオカメラ６が接続され、このステレオカメラ６で撮像した画像を基に前方の道路環境を調べ、前方障害物が認識される。制御装置８に、ＧＰＳ受信機５ｂから自車位置情報が入力され、障害物認識部７から前方障害物の有無を示す情報が入力される。
【００１９】
ステレオカメラ６は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）カメラで構成され、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、その撮像データを障害物認識部７に入力する。
【００２０】
制御装置８には、ＧＰＳ受信機５ｂや障害物認識部７の他、車速Ｖを検出する車速センサ９、ハンドル角θHを検出するハンドル角センサ１０等のセンサ類、及び自動操縦制御用メインスイッチ１１、ブレーキペダルスイッチ１２、アクセルペダルスイッチ１３、イグニッションスイッチ（図示せず）等のスイッチ類が接続されている。
【００２１】
制御装置８には、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＣＤ、ＤＶＤ等の読み書き自在な記憶手段が設けられており、基準局４との通信が可能なエリアで生成された学習ノード列γ（後述する）等の地図情報が格納される。記憶手段から読込まれた地図情報は、例えばダッシュボード上に設けられた表示手段としての液晶ディスプレイ１４に適宜表示され、基準局４の位置と、自車両１の現在位置と、自動操縦により誘導される目標進行路、過去に生成した走行軌跡（ノード列）、或いは、現在生成している走行軌跡（ノード列）が表示される。
【００２２】
制御装置８には、自動操縦制御を実行するアクチュエータとして、電動スロットル弁制御装置１５、ブレーキ制御装置１６、及び、電動パワーステアリング制御装置１７が接続されている。制御装置８は、自車両１が通信可能エリアに進入して基準局４との通信が確立されると、自車両１の現在位置が過去に作成された地図データ上の走行軌跡と略一致している場合、この一致している走行路を目標進行路として自動操縦制御を行う。
【００２３】
具体的には、電動スロットル弁制御装置１５からの駆動信号によりスロットル弁１８の開度を制御して目標車速を維持する車速制御を行い、又、目標車速が大きく減速された場合は、ブレーキ制御装置１６からの駆動信号によりブレーキを作動させて減速制御を行う。更に、電動パワーステアリング制御装置１７を駆動させて、自車両１が目標進行路に沿って走行するように操舵制御を行う。
【００２４】
この目標進行路は、運転者が同一路を複数回走行することで学習される学習ノード列γに基づいて生成される。この学習ノード列γは、具体的には、図２に示す学習ノード列生成ルーチンに従って生成される。
【００２５】
このルーチンは、図示しないイグニッションスイッチをＯＮした後、設定演算周期毎に実行され、先ず、ステップＳ１で、帰路にある自車両１が、図３に示す通信可能エリアに進入するまで待機する。そして、自車両１が通信可能エリアに進入し（図４のＡ地点）、制御装置８と基準局４との通信が無線機４ｃ，５ｃを介して確立されると、ステップＳ２へ進み、走行データを取得する。走行データは、ＧＰＳ衛星３から一定時間毎に送信される位置情報（緯度、経度）に従い、自車両１の現在地を地図上でのＸ−Ｙ座標軸形式に変換してノード点を設定し、このノード点に、当該位置情報を受信したときの車両情報（車速Ｖ、ハンドル角θH等）をリンクさせて記憶する。
【００２６】
次いで、ステップＳ３へ進み、イグニッションスイッチがＯＦＦされたか否かを調べ、ＯＮ状態のときはＯＦＦされるまで、自車両１の走行データを継続して取得する。
【００２７】
そして、イグニッションスイッチがＯＦＦされたときは、自車両１が目的地である駐車スペース（図３のＢ地点）に格納されたと判断し、ステップＳ４へ進み、前回生成したノード列αのノード数αｎと今回生成したノード列βのノード数βｎとを比較する。図４に示すように、ノード列α、βは、一定時間毎に設定して地図上のＸ−Ｙ座標軸形式で表示されるノード点の集合であり、各ノード列α，βにおけるノード点の総数がノード数αｎ，βｎとなる。尚、基準局４を駐車スペースの近くに設置した後の最初のルーチン実行時においては、前回のノード列αが存在しないため、ステップＳ４移行のルーチンは実行されず、今回設定したノード点に基づいてノード列αを生成した後、ルーチンを抜け、次回のルーチン実行に備える。
【００２８】
以下の説明では、便宜的に二回目のルーチンを実行している場合について説明する。従って、制御装置８には初回のルーチン実行時に設定したノード点に基づくノード列αのデータが既に格納されているものとする。
【００２９】
上述したように、ノード点は、ＧＰＳ衛星３から一定時間毎に送信される位置情報に従って設定される。従って、同一の経路（本形態ではＡ地点〜Ｂ地点）を走行した場合であっても、そのときの車速が速ければノード点の総数は少なくなり、車速が遅ければノード点の総数は多くなる。
【００３０】
ステップＳ４では、前回のノード列αのノード数αｎと今回のノード列βのノード数βｎとを比較し、その差の絶対値（｜αｎ−βｎ｜）が設定数Ｋｎ以下の場合（｜αｎ−βｎ｜≦Ｋｎ）、ステップＳ５へ進み、又、設定数Ｋｎを越えている場合（｜αｎ−βｎ｜＞Ｋｎ）、ルーチンを終了する。
【００３１】
すなわち、前回のノード列αのノード数αｎと今回のノード列βのノード数βｎとの差の絶対値（｜αｎ−βｎ｜）が設定数Ｋｎを越えている場合は、前回のノード列αを生成したときの車速Ｖと今回のノード列βを生成したときの車速Ｖとの差が大きく、両ノード列α，βのノード点をデータ系列（距離系列）で比較した場合、誤差が大きくなるので、そのままルーチンを抜ける。この場合、前回と今回の生成したノード列α，βの双方を破棄し、次回新たにノード列を生成するようにしても良い。或いはノード数αｎ，βｎの少ない方のノード列α，βを残し、多い方のノード列α，βを破棄するようにしても良い。
【００３２】
そして、｜αｎ−βｎ｜≦Ｋｎと判定されてステップＳ５へ進むと、ノード数αｎ，βｎの少ない方のノード列α，βを基本ノード列κとして設定する（κ←min(αｎ，βｎ)）。尚、以下の説明では便宜的に、ノード列αを基本ノード列κとして説明する。
【００３３】
次いで、ステップＳ６へ進み、各ノード列α，βのノード点をＸ軸座標と、時系列の速度情報を時間積分して得た距離系列データに変換してＸ−距離座標形式に表す（図５(a)参照）。
【００３４】
次いで、ステップＳ７へ進み、基本ノード列κのノード点を基準として、他方のノード列βのノード点を距離系列で比較し、ノード列βのノード点から、距離差が最小のノード点を、図５（ｂ）に示すように選択する。
【００３５】
すなわち、ノード列α，βの内、ノード数αｎ．βｎの少ない方を基本ノード列κ（本形態ではノード列α）とし、この基本ノード列κのノード点を基準として、ノード数の多いノード列のノード点を選択することで、制御装置８の演算負荷が軽減され、演算時間の短縮化を実現することが出来る。
【００３６】
その後、ステップＳ８で、基本ノード列κのノード点と、これに対応するノード列βのノード点との平均値を算出し、基本ノード列κのノード点を学習する。平均値の算出方法は、単純平均であっても良いが、所定に重み付けした加重平均であっても良い。
【００３７】
そして、ステップＳ９へ進み、学習した基本ノード列κのノード点と、この基本ノード列κに、ノード列βの、学習に用いなかったノード点を統合して、学習ノード列γを図６に示すように生成し、メモリに記憶した後、ルーチンを終了する。
【００３８】
このように、本形態では、二つのノード列α，βを距離系列に変換すると共に、ノード数αｎ，βｎの少ない方を基本ノード列κとし、この基本ノード列κのノード点を基準として、他方のノード列のノード点から、基本ノード列κのノード点との距離差が最も小さいノード点を選択し、この両ノード点を平均化処理して学習するようにしたので、速度差によって生じる走行軌跡（ノード列）のばらつきに影響されることのない学習ノード列γを設定することが出来る。
【００３９】
そして、自動操縦制御に際しては、自動操縦制御用メインスイッチ１１をＯＮした後、自車両１が通信可能エリアに進入して基準局４との通信が確立されると、自車両１の現在位置が地図データ上に生成された学習ノード列γ（走行軌跡）と略一致している場合、この学習ノード列γに基づいて目標進行路を生成し、この目標進行路に沿って自車両１を自動操縦制御する。
【００４０】
この場合、学習ノード列γには、ノード列（本形態ではβ）の学習に供されなかったノード点が学習データの補間値として統合されているので、学習により得られたノード点のみに基づいて生成するノード列に比し、自車両１の進行すべき目標進行路をより忠実に再現させることが出来る。
【００４１】
尚、本形態では、１回の学習で学習ノード列γを設定するようにしているが、２回上の学習で学習ノード列γを生成するようにしても良い。この場合、図２に示すルーチンでは、ノード列αを学習ノード列γと読み換え、又、３回目以降に生成したノード列をノード列βとして適用する。上述したように、本形態ではノード数の少ないノード列を基本ノード列κとして設定し、学習に供しないノード点が学習データの補間値として統合されるので、学習の回数を多くすれば、学習ノード列γのノード数は必然的に多くなり、この学習ノード列γに基づいて生成される目標進行路はより細密となり、運転者の所望する走行軌跡を忠実に再現することが可能となる。
【００４２】
又、本形態では、制御装置８により測位される自車位置に基づいて走行ルートを取得する構成について説明したが、これに限定されず、移動局による衛星からの情報に基づく車両位置を基準局４側に送信し、基準局４にて、基準局の情報と車両位置とに基づいて車両位置を演算する構成とすることができる。すなわち、基準局４側に車両位置演算手段を設けても良い。この場合には、目標進行路等の情報を基準局側にて蓄積することが可能となる。
【００４３】
尚、基準局４ではなく、基準局とは別局にて基準局及び移動局からの情報を受信して車両位置及び走行ルート等の情報を蓄積することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】走行支援装置の全体構成図
【図２】学習ノード列生成ルーチンを示すフローチャート
【図３】基準局を中心とする通信可能エリアを示す説明図
【図４】ノード列をＸ−Ｙ座標軸に表示した説明図
【図５】（ａ）はノード列をＸ−距離座標に変換した状態の説明図、（ｂ）はノード列αを基準としてノード列βのノード点を距離系列で比較する説明図
【図６】学習ノード列の生成を示す説明図
【符号の説明】
【００４５】
１ 自車両，
２ 走行制御装置，
３ ＧＰＳ衛星，
４ 基準局，
５ａ アンテナ，
８ 制御装置，
９ 車速センサ，
１０ ハンドル角センサ，
１５ 電動スロットル弁制御装置，
１６ ブレーキ制御装置，
α，β ノード列，
αｎ，βｎ ノード数，
γ 学習ノード列，
κ 基本ノード列，
Ｋｎ 設定数，
θH ハンドル角，
Ｖ 車速
【図１】
2006323527.tif 000003
【図２】
2006323527.tif 000004
【図３】
2006323527.tif 000005
【図４】
2006323527.tif 000006
【図５】
2006323527.tif 000007
【図６】
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