(57)【要約】【課題】道路データの修正情報の削除を適正に行う。【解決手段】道路データ記憶部１１ａが記憶した道路データに基づき自車両の進行方向に存在するカーブの形状を認識するカーブ認識部１５と、車両走行状態検出部１３により検出された自車両の前記カーブの通過状態に基づき前記カーブの実形状を推定する道路形状推定部１６と、道路形状推定部１６により推定された前記カーブの推定形状とカーブ認識部１５により認識された前記カーブの認識形状とが相違するとき、前記推定形状と前記認識形状とが同等となるようにして道路データを修正するカーブ形状差異判断部１８と、カーブ形状差異判断部１８により修正された道路データの修正情報を記憶する修正情報記憶部１１ｂと、自車両の前記カーブの走行頻度もしくは最終走行日時の少なくともいずれか一方に基づいて修正情報記憶部１１ｂに記憶されている修正情報を削除する記憶データ制御部１９と、を備える。【選択図】図１
2008242104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路データを記憶する道路データ記憶手段と、
自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
前記道路データ記憶手段が記憶した前記道路データに基づき自車両の進行方向に存在するカーブの形状を認識するカーブ認識手段と、
自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段と、
前記車両状態検出手段により検出された自車両の前記カーブの通過状態に基づき前記カーブの実形状を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記カーブの推定形状と前記カーブ認識手段により認識された前記カーブの認識形状とが相違するとき、前記推定形状と前記認識形状とが同等となるようにして前記道路データを修正する修正手段と、
前記修正手段により修正された道路データの修正情報を記憶する修正情報記憶手段と、
を備える車両の道路形状学習装置であって、
自車両の前記カーブの走行頻度もしくは最終走行日時の少なくともいずれか一方に基づいて前記修正情報記憶手段に記憶されている修正情報を削除する削除手段を備えたことを特徴とする車両の道路形状学習装置。
【請求項２】
前記削除手段は、自車両の走行頻度が所定値以下となるカーブに対する修正情報を優先して削除することを特徴とする請求項１に記載の車両の道路形状学習装置。
【請求項３】
前記削除手段は、自車両の最終走行日時が古いカーブに対する修正情報から優先して削除することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両の道路形状学習装置。
【請求項４】
前記削除手段は、前記修正情報記憶手段により記憶されている道路データの修正情報数が所定値以下となるように修正情報の削除を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両の道路形状学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の道路形状学習装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両のナビゲーションシステムにおいては、記憶手段に格納されている道路データのカーブ形状と、車両の実走行に基づいて推定したカーブ形状とを比較し、これらカーブ形状が異なる場合に、実測カーブ形状のデータを修正情報として記憶手段に記憶する道路形状学習装置を備えるものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−１３７２６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、記憶手段の記憶容量には制限があるため、学習数が増大すると、修正情報を記憶できなくなってしまう。
このような場合に新しい修正情報を記憶するためには過去に記憶された修正情報を削除する必要があるが、削除する修正情報の選択を誤ると、使い勝手が悪くなってしまう。
そこで、この発明は、修正情報の削除を適正に行い、利用度が高いと予測される修正情報を残せるようにした車両の道路形状学習装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この発明に係る車両の道路形状学習装置では、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。
請求項１に係る発明は、道路データを記憶する道路データ記憶手段（例えば、後述する実施例における道路データ記憶部１１ａ）と、自車両の位置を検出する自車位置検出手段（例えば、後述する実施例における自車位置検出部１２）と、前記道路データ記憶手段が記憶した前記道路データに基づき自車両の進行方向に存在するカーブの形状を認識するカーブ認識手段（例えば、後述する実施例におけるカーブ認識部１５）と、自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段（例えば、後述する実施例における車両走行状態検出部１３）と、前記車両状態検出手段により検出された自車両の前記カーブの通過状態に基づき前記カーブの実形状を推定する推定手段（例えば、後述する実施例における道路形状推定部１６）と、前記推定手段により推定された前記カーブの推定形状と前記カーブ認識手段により認識された前記カーブの認識形状とが相違するとき、前記推定形状と前記認識形状とが同等となるようにして前記道路データを修正する修正手段（例えば、後述する実施例におけるカーブ形状差異判断部１８）と、前記修正手段により修正された道路データの修正情報を記憶する修正情報記憶手段（例えば、後述する実施例における修正情報記憶部１１ｂ）と、を備える車両の道路形状学習装置（例えば、後述する実施例における車両の道路形状学習装置１０）であって、自車両の前記カーブの走行頻度もしくは最終走行日時の少なくともいずれか一方に基づいて前記修正情報記憶手段に記憶されている修正情報を削除する削除手段（例えば、後述する実施例における記憶データ制御部１９）を備えたことを特徴とする車両の道路形状学習装置である。
【０００５】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の発明において、前記削除手段は、自車両の走行頻度が所定値以下となるカーブに対する修正情報を優先して削除することを特徴とする。
【０００６】
請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載の発明において、前記削除手段は、自車両の最終走行日時が古いカーブに対する修正情報から優先して削除することを特徴とする。
【０００７】
請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の発明において、前記削除手段は、前記修正情報記憶手段により記憶されている道路データの修正情報数が所定値以下となるように修正情報の削除を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１に係る発明によれば、修正情報記憶手段に記憶すべき修正情報が修正情報記憶手段の記憶容量を超える場合に、利用度が低いと予測される修正情報から削除することができ、利用度の高い修正情報を残しながら、削除後に新しい修正情報を記憶することができる。したがって、修正情報を更新しつつ修正情報の削除を適正に行うことができる。
【０００９】
請求項２に係る発明によれば、走行頻度が低いカーブの修正情報は利用頻度が低いと予測することができ、利用度が低いと予測される修正情報から削除することができる。
請求項３に係る発明によれば、最終走行日時が古いカーブの修正情報は利用頻度が低いと予測することができ、利用度が低いと予測される修正情報から削除することができる。
請求項４に係る発明によれば、修正情報記憶手段に記憶されている修正情報数を適正に管理することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、この発明に係る車両の道路形状学習装置の実施例を図１から図５の図面を参照して説明する。
図１に示すように、この実施例における車両の道路形状学習装置１０は、記憶部（記憶手段）１１と、自車位置検出部（自車位置検出手段）１２と、車両走行状態検出部（車両状態検出手段）１３と、道路上走行判定部１４と、カーブ認識部（カーブ認識手段）１５と、道路形状推定部（推定手段）１６と、比較部１７と、カーブ形状差異判断部（修正手段）１８と、記憶データ制御部（削除手段）１９と、車両絶対位置検出部２０と、を備えて構成されている。
【００１１】
記憶部１１は、道路データ記憶部（道路データ記憶手段）１１ａと、修正情報記憶部（修正情報記憶手段）１１ｂとを備えて構成されている。
道路データ記憶部１１ａは、道路に係るノード情報およびカーブ情報を道路データとして記憶しており、ノード情報は、例えば道路形状を把握するための座標点のデータであり、カーブ情報は、例えばリンク（つまり、各ノード間を結ぶ線）上に設定されたカーブの開始点および終了点に加えて、カーブの曲率に係る情報（例えば、カーブの曲率や半径Ｒおよび極性）と、カーブの深さに係る情報（例えば、カーブの通過に要する旋回角θやカーブの長さ等）とから構成されている。また、道路データ記憶部１１ａは、通過難易度（例えば道路幅）や道路種別（国道、県道など）などの道路属性データ等を記憶している。
【００１２】
修正情報記憶部１１ｂは、後述するようにカーブ形状差異判断部１８から出力される道路データに対する修正情報を記憶する。修正情報記憶部１１ｂに記憶された修正情報は、例えば、カーブを安定して走行するためにカ−ブ進入前に介入ブレーキを介入させて減速支援をするカーブ進入支援制御等において、カーブ情報（カーブの半径やカーブ開始点位置等）として利用される。
【００１３】
車両絶対位置検出部２０は、例えば人工衛星を利用して車両の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号や、例えば適宜の基地局を利用してＧＰＳ信号の誤差を補正して測位精度を向上させるためのＤ（Differential）ＧＰＳ信号等の測位信号を受信し、自車位置検出部１２へ出力する。
自車位置検出部１２は、車両絶対位置検出部２０から入力した測位信号や、後述する車両走行状態検出部１３から出力される検出信号に基づく自律航法の算出処理によって自車両の現在位置を算出し、道路上走行判定部１４、カーブ認識部１５、道路形状推定部１６へ出力する。
【００１４】
車両走行状態検出部１３は、例えば、自車両の現在速度を検出する車速センサや車輪速センサと、自車両の横加速度（横Ｇ）を検出する横加速度センサと、ヨー角（車両重心の上下方向軸回りの回転角度）やヨーレート（車両重心の上下方向軸回りの回転角速度）を検出するヨーレートセンサと、操舵角（運転者が入力した操舵角度の方向と大きさ）や操舵角に応じた実舵角（転舵角）を検出する舵角センサと、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ等を備えて構成され、各検出信号を自車位置検出部１２と道路形状推定部１６へ出力する。
【００１５】
道路上走行判定部１４は、自車位置検出部１２により検出された自車両の現在位置と、記憶部１１の道路データ記憶部１１ａに記憶されている道路データとに基づいて、道路データに対応した道路上を自車両が走行しているか否か（マッチング正常か否か）を判定し、判定結果を比較部１７へ出力する。
【００１６】
カーブ認識部１５は、記憶部１１の道路データ記憶部１１ａに記憶されている道路データに基づいて、自車両の現在位置から進行方向前方の所定範囲の道路上に存在するカーブを認識する。例えばカーブ認識部１５は、ノード情報つまり道路形状を把握するための座標点と、各ノード間を結ぶ線であるリンク情報とに基づいて、カーブの形状（認識カーブ形状）を認識する。
そして、カーブ認識部１５は、道路データ記憶部１１ａから取得した道路データに含まれるカーブ情報に基づき、自車両の進行方向前方で認識したカーブの開始点位置、終了点位置、およびカーブ形状値（例えば、カーブの半径Ｒや曲率、極性、旋回角θ等）を検出して、比較部１７へ出力する。なお、カーブの極性とは旋回方向である。
【００１７】
道路形状推定部１６は、実カーブ形状検出部１６ａを備える。実カーブ形状検出部１６ａは、車両走行状態検出部１３により検出された自車両のカーブの通過状態に基づいて、このカーブの実形状（例えば、カーブの半径Ｒや曲率、極性、旋回角θ）等を推定する。道路形状推定部１６は、カーブ形状検出部１６ａにより推定された実カーブの形状値（例えば、カーブの半径Ｒや曲率、極性、旋回角θ）、および、実カーブの開始点位置、終了点位置等を比較部１７へ出力する。
【００１８】
比較部１７は、カーブ認識部１５により認識された認識カーブのカーブ形状値、および開始点位置、終了点位置と、道路形状推定部１６により推定された実カーブのカーブ形状値、および開始点位置、終了点位置とを比較し、比較結果をカーブ形状差異判断部１８へ出力する。
【００１９】
カーブ形状差異判断部１８は、比較部１７における比較結果が所定の許容範囲から外れているか否かを判断し、許容範囲から外れているときには、道路形状推定部１６により推定された推定形状と、カーブ認識部１５により認識された認識形状とが同等となるようにして、道路データ記憶部１１ａの道路データを修正し、修正情報を記憶データ制御部１９へ出力する。
【００２０】
記憶データ制御部１９は、記憶部１１の修正情報記憶部１１ｂに記憶されている修正情報数が所定値を超えていない場合には、カーブ形状差異判断部１８から入力した修正情報を記憶部１１へ出力し、修正情報記憶部１１ｂに記憶する。一方、カーブ形状差異判断部１８から入力した修正情報を加えると修正情報記憶部１１ｂの記憶容量を超える場合には、記憶データ制御部１９は、既に修正情報記憶部１１ｂに記憶されている修正情報の中から利用度の低いと推定される修正情報を選択して修正情報記憶部１１ｂから削除し、削除後に、カーブ形状差異判断部１８から入力した修正情報を記憶部１１へ出力し、修正情報記憶部１１ｂに記憶する。
【００２１】
次に、この実施例における道路形状学習処理について、図２のフローチャートに従って説明する。図２のフローチャートに示す道路形状学習処理ルーチンは、電子制御装置によって繰り返し実行される。
【００２２】
まず、ステップＳ１０１において、自車両が道路データに対応した道路上を走行しているか（マッチング正常か）否かを判定する。
ステップＳ１０１における判定結果が「ＮＯ」である場合には、本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０１における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には、ステップＳ１０２に進み、道路データ記憶部１１ａに格納された道路データに基づいて、進行方向前方の所定距離以内にカーブを認識したか否かを判定する。
【００２３】
ステップＳ１０２における判定結果が「ＹＥＳ」（カーブ認識）である場合には、ステップＳ１０３に進み、車両走行状態検出部１３により検出された自車両の車両状態に基づいて、自車両が実路カーブの入口を認識したか否かを判定する。自車両が実路カーブの入口を認識したか否かは、例えば、車速センサにより検出された現在の車速とヨーレートセンサにより検出されたヨーレートとから算出した曲率の時間的変化に基づいて判定することができる。
ステップＳ１０３における判定結果が「ＮＯ」（実路カーブ入口非認識）である場合には、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００２４】
ステップＳ１０３における判定結果が「ＹＥＳ」（実路カーブ入口認識）である場合には、ステップＳ１０４に進み、自車両が道路データに対応した道路上の走行を継続しているか（マッチング正常継続）か否かを判定する。
ステップＳ１０４における判定結果が「ＮＯ」（非継続）である場合には、実路カーブと道路データ上で認識されたカーブ（以下、認識カーブと略す）とが対応していない可能性があるので、本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０４における判定結果が「ＹＥＳ」（継続）である場合には、ステップＳ１０５に進み、実路カーブの極性と認識カーブの極性が一致するか否かを判定する。
ステップＳ１０５における判定結果が「ＮＯ」（極性不一致）である場合には、実路カーブと認識カーブとが対応していない可能性があるので、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００２５】
ステップＳ１０５における判定結果が「ＹＥＳ」（極性一致）である場合には、ステップＳ１０６に進み、車両走行状態検出部１３により検出された自車両の車両状態に基づいて、実路カーブの出口を通過したか否かを判定する。自車両が実路カーブの出口を通過したか否かは、実路カーブの入口認識と同じ手法（曲率の時間的変化）により判定することができる。
ステップＳ１０６における判定結果が「ＮＯ」（実路カーブ出口非通過）である場合には、ステップＳ１０４に戻る。
【００２６】
ステップＳ１０６における判定結果が「ＹＥＳ」（実路カーブ出口通過）である場合には、ステップＳ１０７に進み、カーブ走行中の自車両の車両状態に基づいて実路カーブの半径Ｒを算出する。例えば、実路カーブの半径Ｒは、ヨーレートの時間積分値と実路カーブ区間における走行距離に基づいて算出することができる。
次に、ステップＳ１０８に進み、認識カーブの半径ＲとステップＳ１０７で算出した実路カーブの半径Ｒとが相違するか否かを判定する。例えば、認識カーブの半径Ｒと実路カーブの半径Ｒとの差が所定値以上である場合には相違すると判定する。
【００２７】
ステップＳ１０８における判定結果が「ＹＥＳ」（相違する）である場合には、ステップＳ１０９に進み、認識カーブの道路データを修正する必要があると判定して、本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０８における判定結果が「ＮＯ」（同じ）である場合には、道路データの修正は必要ないので、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００２８】
一方、ステップＳ１０２における判定結果が「ＮＯ」（カーブ認識なし）である場合には、ステップＳ１１０に進み、車両走行状態検出部１３により検出された自車両の車両状態に基づいて、自車両が実路カーブの入口を認識したか否かを判定する。
ステップＳ１１０における判定結果が「ＮＯ」（実路カーブ入口非認識）である場合には、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００２９】
ステップＳ１１０における判定結果が「ＹＥＳ」（実路カーブ入口認識）である場合には、ステップＳ１１１に進み、自車両が道路データに対応した道路上の走行を継続しているか（マッチング正常継続）か否かを判定する。
ステップＳ１１１における判定結果が「ＮＯ」（非継続）である場合には、実路カーブと認識カーブとが対応していない可能性があるので、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００３０】
ステップＳ１１１における判定結果が「ＹＥＳ」（継続）である場合には、ステップＳ１１２に進み、車両走行状態検出部１３により検出された自車両の車両状態に基づいて、実路カーブの出口を通過したか否かを判定する。
ステップＳ１１２における判定結果が「ＮＯ」（実路カーブ出口非通過）である場合には、ステップＳ１１１に戻る。
【００３１】
ステップＳ１１２における判定結果が「ＹＥＳ」（実路カーブ出口通過）である場合には、ステップＳ１１３に進み、カーブ走行中の自車両の車両状態に基づいて実路カーブの半径Ｒを算出する。
次に、ステップＳ１１４に進み、ステップＳ１１０で認識した実路カーブ入口の座標（カーブ開始点座標）を、自車位置検出部１２で検出した自車位置の履歴に基づいて算出する。
次に、ステップＳ１１５に進み、道路データを追加修正する必要があると判定して、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００３２】
次に、この実施例における修正情報制御について、図３のフローチャートに従って説明する。図３のフローチャートに示す修正情報制御ルーチンは、電子制御装置によって繰り返し実行される。
【００３３】
まず、ステップＳ２０１において、学習対象カーブがあるか否か、換言すると、修正情報記憶部１１ｂに新たに記憶すべき修正情報があるか否かを判定する。なお、図２のフローチャートのステップＳ１０９において認識カーブの道路データを修正する必要ありと判定された場合、および、ステップＳ１１５において道路データを追加修正する必要ありと判定された場合は、学習対象カーブありとなる。
【００３４】
ステップＳ２０１における判定結果が「ＮＯ」（学習対象カーブなし）である場合には、本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ２０１における判定結果が「ＹＥＳ」（学習対象カーブあり）である場合には、ステップＳ２０２に進み、現在、修正情報記憶部１１ｂに記憶されている修正情報の数（既存学習個数）を読み出し、ステップＳ２０３に進む。
【００３５】
ステップＳ２０３においては、ステップＳ２０２で読み出した既存学習個数と今回の学習対象カーブの修正情報の数（今回の学習個数）とを加算し、その和が修正情報記憶部１１ｂの学習制限数よりも大きいか否かを判定する。なお、学習制限数は修正情報記憶部１１ｂの記憶容量に基づいて予め設定される。
ステップＳ２０３における判定結果が「ＹＥＳ」（学習制限数より大）である場合には、ステップＳ２０４に進み、修正情報記憶部１１ｂに現在記憶されている修正情報の中から削除すべき修正情報を選定する削除対象学習カーブ選定処理を実行し、ステップＳ２０５に進む。削除対象学習カーブ選定処理については後で詳述する。
【００３６】
ステップＳ２０５においては、削除対象学習カーブ選定処理により選定されたカーブに関する修正情報を、修正情報記憶部１１ｂから削除し、本ルーチンの実行を一旦終了する。
一方、ステップＳ２０３における判定結果が「ＮＯ」である場合には、ステップＳ２０６に進み、道路形状の学習を実行して、本ルーチンの実行を一旦終了する。
【００３７】
道路形状の学習は、実カーブの推定形状と、道路データ記憶部１１ａに記憶されている道路データに基づいて認識された認識形状とが同等となるように、この道路データに対応する修正情報（実路カーブの半径Ｒ、旋回角θ、カーブ開始点座標、カーブ終了点座標）を作成し、作成した修正情報を修正情報記憶部１１ｂに記憶する。
【００３８】
なお、修正情報数を計数する場合には、同一カーブに対する修正情報であっても半径Ｒ、旋回角θ、カーブ開始点座標、カーブ終了点座標を別々に数えるものとし、例えば１つのカーブに対して前記全項目を修正した場合には修正情報数は４つとなる。
【００３９】
次に、この実施例における削除対象学習カーブ選定処理について、図４および図５のフローチャートに従って説明する。図４および図５のフローチャートに示す削除対象学習カーブ選定処理ルーチンは、電子制御装置によって繰り返し実行される。
なお、図４および図５のフローチャートに示す削除対象学習カーブ選定処理のいずれか一方を採用して削除対象を選定してもよいし、両方を組み合わせて削除対象を選定してもよい。
【００４０】
図４のフローチャートに示す削除対象学習カーブ選定処理では、カーブの走行履歴に基づいて削除対象を選定する。
まず、修正情報記憶部１１ｂに修正情報が記憶されているカーブ（学習カーブ）の走行履歴を読み出し（ステップＳ３０１）、その中で最終走行日時が古い学習カーブを選出し（ステップＳ３０２）、これを削除対象学習カーブとする。最終走行履歴が古い学習カーブほど利用度が低いと推定することができるからである。
【００４１】
図５のフローチャートに示す削除対象学習カーブ選定処理では、まず、カーブの走行頻度に基づいて削除対象を選定する。
まず、現在までの自車両の走行履歴に基づいて、修正情報記憶部１１ｂに修正情報が記憶されているカーブ（学習カーブ）毎に走行頻度を算出し（ステップＳ３１１）、走行頻度が所定値以下の学習カーブを選出し（ステップＳ３１２）、これを削除対象学習カーブとする。走行頻度の低い学習カーブほど利用度が低いと推定することができるからである。なお、前記所定値を「走行頻度の中で最も低い走行頻度」としてもよく、そのようにすると、最も走行頻度の低い学習カーブを削除対象学習カーブとして選出することができる。
【００４２】
以上説明するように、この実施例の車両の道路形状学習装置によれば、修正情報記憶部１１ｂに記憶すべき修正情報が学習制限数を超える場合に、利用度が低いと予測される修正情報から削除することができ、利用度の高い修正情報を残して、削除後に新しい修正情報を記憶することができる。したがって、修正情報を更新しつつ修正情報の削除を適正に行うことができる。
また、修正情報記憶部１１ｂに記憶されている修正情報数を適正に管理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】この発明に係る車両の道路形状学習装置の実施例における機能ブロック図である。
【図２】前記実施例における道路形状学習処理を示すフローチャートである。
【図３】前記実施例における修正情報制御を示すフローチャートである。
【図４】前記実施例における削除対象学習カーブ選定処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】前記実施例における削除対象学習カーブ選定処理の他の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１０  車両の道路形状学習装置
１１ａ  道路データ記憶部（道路データ記憶手段）
１１ｂ  修正情報記憶部（修正情報記憶手段）
１２  自車位置検出部（自車位置検出手段）
１３  車両走行状態検出部（車両状態検出手段）
１５  カーブ認識部（カーブ認識手段）
１６  道路形状推定部（推定手段）
１８  カーブ形状差異判断部（修正手段）
１９  記憶データ制御部（削除手段）
【図１】
2008242104.tif 000003
【図２】
2008242104.tif 000004
【図３】
2008242104.tif 000005
【図４】
2008242104.tif 000006
【図５】
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