特許 6985949 車載電子制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6985949

(24)【登録日】2021年11月30日

(45)【発行日】2021年12月22日

(54)【発明の名称】車載電子制御装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/09 20060101AFI20211213BHJP

   G08G 1/16 20060101ALN20211213BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/09 H

   !G08G1/16 D

【請求項の数】5

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2018-18900(P2018-18900)

(22)【出願日】2018年2月6日

(65)【公開番号】特開2019-139281(P2019-139281A)

(43)【公開日】2019年8月22日

【審査請求日】2020年7月15日

(73)【特許権者】

【識別番号】509186579

【氏名又は名称】日立Ａｓｔｅｍｏ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】特許業務法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山田 哲也

(72)【発明者】

【氏名】田中 秀昭

(72)【発明者】

【氏名】早瀬 茂規

(72)【発明者】

【氏名】横浦 浩一

(72)【発明者】

【氏名】森岡 道雄

(72)【発明者】

【氏名】印南 敏之

【審査官】 岡澤 洋

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０１８６２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１９５６４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−２２３８７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−２１２６６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｇ １／０９

Ｇ０８Ｇ １／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部と、
他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、
前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、
前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、
を有し、
前記通信データには、前記他車両が前記認識対象を検出したときの信頼度の情報が含まれており、
前記通信データに含まれている前記他車両の信頼度の情報に基づいて前記認識対象の信頼度を計算する信頼度計算部を有し、
前記信頼度計算部は、複数の他車両で同一の認識対象を認識した場合に、前記複数の他車両のそれぞれの信頼度と、前記複数の他車両から前記同一の認識対象までのそれぞれの距離とに基づいて、前記同一の認識対象の信頼度を計算することを特徴とする車載電子制御装置。

【請求項2】

同一の認識対象に対して距離が短い第１の他車両と距離が長い第２の他車両が存在する場合に、
前記信頼度計算部は、前記第２の他車両の信頼度よりも前記第１の他車両の信頼度の方が高いときは、前記認識対象の信頼度を前記第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定することを特徴とする請求項１に記載の車載電子制御装置。

【請求項3】

前記信頼度計算部は、前記第２の他車両の信頼度よりも前記第１の他車両の信頼度の方が低いときは、前記認識対象の信頼度を前記第１の他車両の信頼度と同じ値に設定することを特徴とする請求項２に記載の車載電子制御装置。

【請求項4】

前記通信データには、前記他車両の位置情報と前記認識対象の位置情報が含まれており、
前記自車両の位置情報と前記自車両のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、前記他車両との間の車車間通信により取得した前記他車両の位置情報を補正する座標補正部を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車載電子制御装置。

【請求項5】

前記座標補正部は、前記他車両の補正後の位置情報を用いて、該他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の位置情報を補正することを特徴とする請求項４に記載の車載電子制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自動車等の車両に設置される自動運転用の車載電子制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、「車両同士が通信を行う車両間通信システムであって、車両ごとに設けられた、当該車両の周囲を撮像するカメラ１１，１１と、カメラ１１，１１によって撮像された画像から移動体を検出する対象物検出手段３２と、車両ごとに設けられた表示装置２０と、車両ごとに設けられた、当該車両の表示装置２０に出力する画像／文字データを生成する画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂと、一の車両と他の車両の移動体検出手段３２によって検出された移動体とが出会うか否かを判定する出会い判定部４０と、を備え、一の車両の前記画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂは、出会い判定部４０によって生成された判定結果を知らせる画像／文字データを生成し、表示装置２０に出力する。」ことが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６−２８５６９４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車車間通信で複数の車両から、各車両の情報、他車両や歩行者等の認識情報が大量に送られてくるのに対し、車載電子制御装置のメモリ量は限られているため、必要な情報で、信頼度の高い情報をどのように入手するかが課題である。

【0005】

特許文献１には、複数の車両の中からどの車両同士が通信するかをセンター(車両管理装置)で定め、センターが定めた車両間で車車間通信を可能とし、センターが定めた車両間に限定して、通信するデータを削減する技術が示されている。センターは、例えば各車両の視野の重複率が一定の値（例えば５０％)以上の車両を近傍車両として通信する対象とする。これは車両同士の通信を定めるのに、センターが必要であることと、センターを介するため、定めるのにも時間を要してしまうことなどの課題がある。

【0006】

本発明では、車車間通信で複数の車両から各車両の情報、他車両や歩行者等の外界認識情報を入手する際に、（１）必要な情報のみをどのように格納するか（２）複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるか、を課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決する本発明の車載電子制御装置は、（１）に対しては、センターを介さず、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納すること、（２）に対しては、重複する情報を信頼度という観点で計算すること、得られる座標を補正することにより精度を向上するという手段を提供する。

【0008】

例えば、本発明の車載電子制御装置は、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部と、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、を有することを特徴とする。

【0009】

本発明によれば、複数の他車両から各車両の情報や認識した歩行者など、自車両のセンサのみでは取得できなかった情報を集める。そして、自車の進む方向の領域である自車進行路領域を自車両の車両情報から算出し、その領域に関わる情報のみをメモリに格納することでメモリ使用量を削減できる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、見通しの悪い交差点や死角のある箇所について、車車間通信で、複数の車両から各車両情報や認識した歩行者などの情報を集め、ローカルダイナミックマップに反映することで、自車両のセンサで取得できなかった情報を集めることができる。この際、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納することで車載電子制御装置に保存するメモリ量を削減することと、複数の車両から重複する情報を受け取った際に信頼度という観点で重みをつけることで、車車間通信データの確度を計ることができる。これにより、必要な信頼できる情報を用いて、自動運転の判断を行うことができる。

【0011】

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の実施例１における外界認識装置の概略ブロック図。

【図2】本発明の実施例１における自車両と障害物との位置関係を示す概略図。

【図3】比較例のローカルダイナミックマップを示す図。

【図4】本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図。

【図5】本発明の実施例１における車車間通信データのメモリへのデータ保存処理を説明するフローチャート。

【図6】本発明の実施例２における外界認識装置の概略ブロック図。

【図7】本発明の実施例３におけるローカルダイナミックマップを示す図。

【図8】本発明の実施例３における認識物の信頼度の計算データを示す図。

【図9】本発明の実施例３における外界認識装置の概略ブロック図。

【図10】本発明の実施例３における信頼度計算のフローチャート。

【図11】本発明の実施例４における車車間通信データの座標補正を説明する図。

【図12】本発明の実施例４における車車間通信データの座標補正データを示す図。

【図13】本発明の実施例４における外界認識装置の概略ブロック図。

【図14】本発明の実施例４における座標補正のフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0013】

車両の自動運転では、カメラやレーダーなどのセンサで周囲状況を認知し、周囲状況にどのように対応するかに対し、人工知能（機械学習）を用いて判断し、その判断に従い、アクチュエータを駆動させてスロットルやブレーキなど車両操作を行う。

【0014】

自動運転の判断においては、自車が走行する近傍の静的な地図の情報に対して工事情報、渋滞情報や認知された動的な情報を多層的に加えた高精度地図であるローカルダイナミックマップ（Ｌｏｃａｌ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍａｐ）が用いられる。ローカルダイナミックマップを構築する場合に、周囲状況の把握のために自車両のセンサのみを用いているので、センサの検出範囲内という狭い範囲の情報しか収集できない。例えば、交差点に進入する際、自車両の死角となる部分については、自車両のセンサだけではその情報を入手することができない。

【0015】

これに対しては、自車両のセンサの情報だけでなく、他車両のセンサの情報も用いる協調システムが有効である。他車両のセンサにより検出した情報を自車両が車車間通信によって収集することができれば、交差点で自車両の死角となる位置における情報も自車両が収集可能となる。

【0016】

自車両が他車から車両や歩行者等の認識情報を集める場合、車車間通信で集められる情報量は増加する。ローカルダイナミックマップでは、集められる認識情報が多いほど望ましいが、車載電子制御装置ＥＣＵに格納されるメモリ容量は限られており、どのような情報を格納するかが課題となる。

【0017】

本発明は上記課題に鑑みてなされたものである。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。

【0018】

一つ目の課題の必要な情報のみをどのように格納するかという点に対し、実施例１、２では、自車進行路領域を用いて不要な情報を除く方法について説明する。

【0019】

＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１における自動運転用の外界認識装置の概略ブロック図である。

【0020】

車両１は、通信ユニットＴＣＵ３、セントラルゲートウェイＣＧＷ５、カメラＣＡＭ６、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２、ＧＰＳ８を備えており、これらは通信路３３に接続されている。

【0021】

通信ユニットＴＣＵ３は、他車両との間で公知の通信方式により無線により車車間通信データの送受信を行う（通信データ取得部）。セントラルゲートウェイＣＧＷ５は、通信ユニットＴＣＵ３で受信した車車間通信データの中から必要な情報と不要な情報の取捨選択を行う。カメラＣＡＭ６は、例えば自車両から前方を撮像する単眼カメラやステレオカメラであり、撮像された画像は、他車両や歩行者などの認識対象を認識するのに用いられる。ＧＰＳ８は、複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して地球上における自車両の座標位置を取得する機能を有する。

【0022】

車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、車車間通信データと、自車両の位置と、自車両周辺の地図と、自車両周辺の認識対象の情報等に基づいて、自動運転用の制御情報を演算する。車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、データインターフェースＤＩＦ３５と、自車進行路領域部ＡＲＡ１０と、メモリＭＥＭ２０と、ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５と、経路計画部ＰＬＮ３０を有している。

【0023】

データインターフェースＤＩＦ３５は、通信路３３との間で種々の情報の入出力を行う。自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、自車両の進行路とその周辺を含む領域を自車進行路領域として設定するものである。自車進行路領域部ＡＲＡ１０では、例えば自車両の移動経路となる道路を含むように自車進行路領域を設定し、交差点ではその周辺を含む範囲まで広げた領域を自車進行路領域として設定する。

【0024】

自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、進行路領域計算部１１と、領域比較部１２と、データ選択部１３を有している。進行路領域計算部１１は、自車位置と地図に基づいて自車進行路領域を計算する。領域比較部１２は、車車間通信データに含まれている情報が自車進行路領域４０内（図４参照）の情報であるか、ＧＰＳデータを用いて領域比較を行い、データ選択部１３は、自車進行路領域４０の領域内情報のみを選択する。

【0025】

メモリＭＥＭ２０（記憶部）は、地図２１の情報と検知座標２２の情報が格納されている。ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５は、センサ等の各検知データをローカルダイナミックマップの座標系に変換する座標計算部２６と、座標計算部２６の座標計算結果に基づいてローカルダイナミックマップの地図を更新する地図更新部２７とを有する。経路計画部ＰＬＮ３０は、ローカルダイナミックマップを元に安全領域計算と経路計算を行う経路計算部３１を有する。

【0026】

図２は、本発明の実施例１における自車両と認識対象との位置関係を示す概略図、図３は、比較例のローカルダイナミックマップを示す図、図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図である。

【0027】

例えば図２に示す状況では、自車両Ｖ０は、自動運転制御により道路Ｒ１を走行しており、交差点Ｉで右折して道路Ｒ２に進入するように自動運転経路が設定されている。道路Ｒ１は、南北に延びており、東西に延びる道路Ｒ２と交差点Ｉで交差している。道路Ｒ２では、他車両Ｖ１と他車両Ｖ２が交差点Ｉよりも西側を走行している。他車両Ｖ１は、交差点Ｉを通過して西に向かって進んでおり、他車両Ｖ２は、交差点Ｉよりも手前の位置で東に向かって進んでいる。自車両Ｖ０からは他車両Ｖ１，Ｖ２が建物Ｂ１の死角になっており、自車両Ｖ０から他車両Ｖ１，Ｖ２を直接認識することはできない。

【0028】

そして、自車両Ｖ０の前方には、先行車両である他車両Ｖ３と他車両Ｖ４が道路Ｒ１を自車両Ｖ０と同じ方向（北方向Ｎ）に向かって走行している。自車両Ｖ０と他車両Ｖ３はそれぞれ交差点Ｉの手前に位置し、他車両Ｖ４は、交差点Ｉを既に通過している。また、交差点Ｉの東側には道路Ｒ２を北方向Ｎに向かって横断中の２人の歩行者Ｐが存在している。自車両Ｖ０からは歩行者Ｐが建物Ｂ２の死角になっており、自車両Ｖ０のセンサでは歩行者Ｐを検出することはできない。

【0029】

図３は、図２に示す状況が反映された比較例のローカルダイナミックマップを示す図である。

【0030】

図３に示すローカルダイナミックマップは、自車両Ｖ０が有するセンサによって検出した外界の情報のみを用いて構成したものである。図２と同じ交差点Ｉの右折進入時であるが、自車両Ｖ０のセンサ、例えば、カメラの視野から他車両Ｖ３しか認識できておらず、ローカルダイナミックマップでも交差点Ｉの地図情報に、他車両Ｖ３の情報が加えられたのみである。つまり、自車両Ｖ０のセンサにより検出した他車両Ｖ３の情報のみが、自車両のローカルダイナミックマップに反映されるだけであり、図２に示す他車両Ｖ１、Ｖ２、Ｖ４、及び歩行者Ｐの情報は反映されていない。

【0031】

図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図であり、自車両のセンサで検出した情報と車車間通信を用いて他車両から取得した情報により構成したローカルダイナミックマップの例を示している。本実施例１では、図４に示すように、自車両Ｖ０は、他車両Ｖ３および他車両Ｖ２との間で車車間通信Ｃ３，Ｃ２を行い、自車両Ｖ０のセンサのみでは認識できない認識対象（他車両Ｖ２、歩行者Ｐ）の情報を取得している。自車両Ｖ０は、車車間通信で他車両から情報を取得する範囲を自車進行路領域４０内に限定している。つまり、他車両Ｖ２，Ｖ３から自車進行路領域４０内の情報のみを取得し、自車進行路領域４０以外の他の領域の情報は取得しない。

【0032】

自車進行路４１は、自動運転の場合には経路計画にしたがって設定され、運転者による運転の場合には、道路に対する自車両の向き、舵角、速度、及び方向指示器の操作状態等の少なくとも一つの情報に基づいて設定される。自車進行路領域４０は、真っ直ぐやカーブなどの道路の形状に応じて設定され、例えば、分岐のない、いわゆる一本道の道路に対しては道路の形状に沿うように設定され、分岐のある、いわゆる交差点では、分岐した道路も含む交差点の形状に沿うように設定される。

【0033】

ローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０を含む一定の領域を、複数の矩形のセグメント領域に分割する。そして、自車両、他車両、及び歩行者などの認識対象が、ＧＰＳ座標と対応してそれぞれセグメント領域にマッピングされる。例えば、図３及び図４では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。ローカルダイナミックマップは、図３及び図４に示すように、セグメント領域ごとに番号（Ａ０〜Ａ４７）を付加しており、自車進行路領域４０は、セグメント領域で定めることができる。

【0034】

図４には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折して進入するときの自車進行路４１と自車進行路領域４０が示されている。

【0035】

自車進行路領域４０は、少なくとも自車両Ｖ０の自車進行路４１を含む複数のセグメント領域の集合であり、本実施例では図４に太破線で示すように、自車進行路４１を含むセグメント領域（Ａ４３、Ａ３５、Ａ２７、Ａ２８、Ａ２０、Ａ２１）の他に、これらの周辺に存在するセグメント領域（Ａ１９、Ａ２２、Ａ２９、Ａ３０、Ａ３６、Ａ３７、Ａ３８、Ａ４４、Ａ４５、Ａ４６）も含むように設定されている。

【0036】

図４に示すローカルダイナミックマップは、図２と同じ交差点の右折進入の経路を示すものであり、図３と比較して、自車進行路領域４０内に自車両Ｖ０のセンサでは未検知であった他車両Ｖ２や歩行者Ｐの情報が加えられている。これは、他車両Ｖ２の情報や他車両Ｖ２のセンサにより検出された歩行者Ｐの情報が、車車間通信Ｃ２，Ｃ３で他車両Ｖ２，Ｖ３から自車両Ｖ０に送信され、それを自車両Ｖ０の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０に記憶し、ローカルダイナミックマップに反映することで実現している。

【0037】

これにより、自車両Ｖ０では死角や視野から見えない歩行者Ｐなどの情報を得ることができ、さらに安全な経路計画を立てることができる。また、交差点Ｉの右折と関係の無い、他車両Ｖ１や他車両Ｖ４の情報を保持、使用しないので、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０の使用量を削減することができる。

【0038】

図５は、本発明の実施例１における車車間通信データのメモリへのデータ保存処理を説明するフローチャートである。

【0039】

一定時間経過したかを判断し（ステップＳ１）、定期的に自車両の進行路計算を行う（ステップＳ２）。自車進行路は、（１）車速、舵角、ヨーレート、ウィンカーなどの車両情報、または（２）車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の経路計画の情報から作成することができる。自車進行路を元にローカルダイナミックマップのセグメント領域の単位で、自車進行路領域の計算を行う（ステップＳ３）。車車間通信により近傍の車両から通信データを取得する（ステップＳ４）。通信データには、近傍の車両の情報や近傍の車両が認識した車両や歩行者等の認識対象に関する情報が、ＧＰＳデータに関連づけされた形で含まれている。

【0040】

その通信データが自車進行路領域内にあるか否かをＧＰＳデータに基づきローカルダイナミックマップのセグメント領域の領域比較で判断し（ステップＳ５）、領域内に含まれているデータのみを保存データとして生成し（ステップＳ６）、メモリＭＥＭ２０に保存する（ステップＳ７）。

【0041】

つまり、図５に示すステップＳ１からステップＳ３までの処理が、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部に相当し、ステップＳ４の処理が、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部に相当する。そして、ステップＳ５の処理が、認識対象の情報に基づいて認識対象が進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部に相当し、ステップＳ６とステップＳ７の処理が、認識対象のうち、進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部に相当する。

【0042】

本実施例１の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２によれば、自車両Ｖ０の自車進行路領域４０に関わる情報のみをメモリＭＥＭ２０に保存し、自車進行路領域４０の領域外の情報は、メモリＭＥＭ２０に保存しない。したがって、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に保存するメモリ量を削減することができる。また、車車間通信Ｃ２，Ｃ３によって他車両Ｖ２、Ｖ３から自車両Ｖ０に送信される情報の情報量を減らすことができる。

【0043】

＜実施例２＞
次に、本発明の実施例２について図６を用いて以下に説明する。
図６は、本発明の実施例２における外界認識装置の概略ブロック図である。本実施例において特徴的なことは、実施例１の自車進行路領域部ＡＲＡ１０の一部の機能を、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に移した点である。本実施例において、実施例１と同様の構成要素には同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。

【0044】

本実施例では、自車進行路領域４０は、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の進行路領域計算部１１にて計算される。自車進行路領域４０は、ローカルダイナミックマップのセグメント領域単位が境界となり、その境界のＧＰＳ座標が算出される。算出された自車進行路領域４０をセントラルゲートウェイＣＧＷ５に通知する。セントラルゲートウェイＣＧＷ５内には、領域比較部１２とデータ選択部１３がある。

【0045】

車車間通信データは、通信ユニットＴＣＵ３から入力され、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に送られる。セントラルゲートウェイＣＧＷ５では、車車間通信データの情報が自車進行路領域４０に関するものであるか、ＧＰＳ座標を用いて領域比較を行い、データ選択部１３にて自車進行路領域４０の領域内データのみが選択される。そして、選択された領域内データのみが通信路３３を用いて車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に入力される。

【0046】

本実施例によれば、セントラルゲートウェイＣＧＷ５内でデータ選択を行うため、通信路３３の利用帯域を削減することができるという作用効果を有する。

【0047】

＜実施例３＞
次に、本発明の実施例３について図７から図１０を用いて説明する。
実施例３は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、重複する情報から信頼度を算出する方法について説明する。

【0048】

図７は、本発明の実施例３におけるローカルダイナミックマップを示す図、図８は、本発明の実施例３における認識物の信頼度の計算データを示す図、図９は、本発明の実施例３における外界認識装置の概略ブロック図、図１０は、本発明の実施例３における信頼度計算のフローチャートである。

【0049】

図７には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折する状況でかつ自車進行路領域４０内に他車両Ｖ２（第１の他車両）と歩行者Ｐが存在している状況が示されている。そして、自車進行路領域４０の外には他車両Ｖ５（第２の他車両）が存在している。他車両Ｖ５は、自車進行路領域４０に含まれていないので、他車両Ｖ５の情報はメモリＭＥＭ２０に保存されない。図７には、他車両Ｖ５とその検知範囲Ｓ５が破線で示されているが、説明のために便宜的に示したものであり、実際のローカルダイナミックマップには示されない。他車両Ｖ２の検知範囲Ｓ２と他車両Ｖ５の検知範囲Ｓ５のいずれにも歩行者Ｐが入っており、車両Ｖ５と車両Ｖ２のどちらも歩行者Ｐを認識している。

【0050】

自車両Ｖ０は、他車両Ｖ２と他車両Ｖ５の双方から車車間通信で歩行者Ｐの情報を受けることができる。これらの複数車両Ｖ２，Ｖ５によってそれぞれ歩行者Ｐが検知されている場合には、１台の車両のみで検知するよりも確度が高くなる。但し、車車間通信で受け取る情報は、それぞれの車両のセンサの性能に依存し、一律でなく、また、誤った情報を含むかもしれない。そこで、複数車両から得られた情報の確度を信頼度という指標で表すこととする。

【0051】

信頼度の計算では、認識対象が複数の車両で見つかったかどうか、車両と認識対象の距離、という指標から信頼度を算出する。

【0052】

図８に交差点右折時(図７)の歩行者の信頼度計算の例を示す。車両Ｖ５と車両Ｖ２はそれぞれ、車両のＩＤ６０、ＧＰＳ座標６２、認識した歩行者のＧＰＳ座標６５、歩行者認識の信頼度のデータ６６を有しており、自車両Ｖ０は、車車間通信でこれらのデータを受け取る。歩行者認識の信頼度は各車両のセンサの認識情報を元に、各車両で独立に付した数値であり、数値が大きい方が信頼度が高くなっている。

【0053】

図８（ａ）、（ｂ）は、歩行者に近い車両Ｖ２の信頼度が歩行者から遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高いケースと低いケースをそれぞれ示している。図８（ａ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が８５であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が７２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が高くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高い場合には、歩行者である確度が高いと判断して、歩行者Ｐの信頼度を上げる計算がなされ、本実施例では、信頼度が９０となっている。

【0054】

一方、図８（ｂ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が４０であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が６２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が低くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも低い場合には、車両Ｖ２と車両Ｖ５のどちらも歩行者Ｐを認識していることを考慮して、信頼度を低い側の信頼度である４０に合わせる処理が行われる。

【0055】

本発明の実施例３の構成図を図９に示す。実施例３は、実施例１の構成に新たに信頼度計算部ＲＣＬＣ５０を追加したことを特徴とする。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、ローカルダイナミックマップを生成する際に、車車間通信で得た他車両の認識された車両や歩行者等の認識対象の情報に対し、図８に示すような信頼度の計算を行う構成を有する。

【0056】

信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、その通信データに含まれている他車両の信頼度の情報に基づいて認識対象の信頼度を計算する。通信データには、他車両が認識対象を検出したときの信頼度の情報が含まれている。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、複数の他車両で同一の認識対象を認識した場合に、複数の他車両のそれぞれの信頼度と、複数の他車両から同一の認識対象までのそれぞれの距離とに基づいて、同一の認識対象の信頼度を計算する。

【0057】

本実施例では、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、同一の認識対象に対して距離が短い第１の他車両と距離が長い第２の他車両が存在する場合に、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が高いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定し、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が低いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度と同じ値に設定する処理を行う。

【0058】

図１０は、信頼度計算の方法の一例を説明するフローチャートである。
まず、ローカルダイナミックマップの自車を含む一定の領域に対し、矩形のセグメント領域で座標を分割し、対象セグメント領域の番号を生成する処理が行われる（ステップＳ１０）。例えば、図７では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。そして、自車進行路内の最後セグメントか否かを判断し（ステップＳ１１）、最後セグメントではない場合（ＮＯ）には、セグメント内の情報ソースと認識データを読み出す処理を行う（ステップＳ１２）。

【0059】

そして、自車進行路内のセグメント領域について、同一属性の有無の判断を、順番に実行する(ステップＳ１３)。そして、同じセグメント領域内で同じ属性の情報がある（ＹＥＳ）とすると、その属性情報は係数を乗じたα（同一属性カウント）という数値を累算して更新する処理を行う（ステップＳ１４）。

【0060】

これにより、複数の車両から特定の場所に同じ属性の認識情報が得られた場合の累算を行うことができる。そして、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が大きい場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、確度が高いとして、最も距離が小さい車両の信頼度に、累積係数αの数値を加算して、信頼度の数値を得る（ステップＳ１７）。一方、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が小さい場合には（ステップＳ１６のＮＯ）、確度が高くないとして、最も距離が小さい車両の信頼度そのものとする（ステップＳ１８）。そして、得られた信頼度をローカルダイナミックマップに反映する信頼度書き込みの処理を行う（ステップＳ１９）。

【0061】

例えば図８（ａ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度８５であり、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度７２よりも高いので、累積係数αの値を加え、信頼度９０という値が得られる。一方、図８（ｂ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度４０が、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度６２より低いので、車両Ｖ２の信頼度４０を用いて、信頼度４０という値が得られる。

【0062】

＜実施例４＞
次に、本発明の実施例４について図１１を用いて説明する。
実施例４は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、自車のセンサから得られる座標を用いて補正することにより精度を向上する方法について説明する。

【0063】

例えば、車車間通信で得た他車両の座標や他車両が認識した車両や歩行者の座標は、ＧＰＳデータに基づくものであり、数ｍ程度の誤差が出る場合がある。また、自車両自体のＧＰＳデータも誤差を伴う場合があり、自車両のＧＰＳデータがずれているときは、他車両のＧＰＳデータが正確でも相対的な座標のずれが生じる。

【0064】

一方、ステレオカメラなどの車両に搭載するセンサの距離情報の精度は向上しており、自車両から認識対象までの相対距離は高い精度で得ることができる。他車両のセンサにおいても同様で、他車両から認識対象までの相対距離を高い精度で得ることができる。そこで、本実施例では、車両のＧＰＳデータのずれを自車両のセンサの値で補正することで、他車両の認識対象の座標を補正する処理を行う。

【0065】

図１１には、車車間通信Ｃ３にて得られた認識対象の座標に対し、自車両Ｖ０のセンサから得られる座標を用いて補正する例を示す。自車両Ｖ０は車載カメラによって他車両Ｖ３を認識できており、他車両Ｖ３は他車両Ｖ２と歩行者Ｐが認識できている。自車両Ｖ０は、車車間通信Ｃ３で他車両Ｖ３から、他車両Ｖ３と他車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標データを受取る。

【0066】

自車両Ｖ０のローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０からの認識対象の相対座標が正しいことが望ましい。このため、相対座標の精度を向上させる為に、他車両Ｖ３が認識した認識対象のＧＰＳ座標データを補正する。

【0067】

自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のずれは、自車両Ｖ０のステレオカメラ等のセンサによって距離Δｚと横ずれΔｘが高精度に算出される。したがって、自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のＧＰＳ座標のずれが、Δｚ、Δｘとなるよう、他車両Ｖ３のＧＰＳ座標を補正する。そして、その補正量を他車両Ｖ３の認識データの車両Ｖ２と歩行者ＰのＧＰＳ座標に反映させる。これにより、ローカルダイナミックマップ上で他車両Ｖ２と歩行者Ｐは点線の位置から実線の位置にそれぞれ補正される。

【0068】

図１２は、車両Ｖ３と車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標とその補正値を示す。ここでは、緯度を＋０．０００１だけ補正する例となっている。補正したＧＰＳ座標がローカルダイナミックマップに反映される。

【0069】

本発明の実施例４の構成図を図１３に示す。実施例４は、実施例１の構成に新たに座標補正部ＣＯＣ（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）５５を追加したことを特徴とする。通信データには、他車両の位置情報と認識対象の位置情報が含まれており、座標補正部ＣＯＣ５５は、自車両Ｖ０の位置情報と自車両Ｖ０のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、他車両との間の車車間通信により取得した他車両の位置情報を補正する。

【0070】

座標補正部ＣＯＣ５５は、他車両の補正後の位置情報を用いて、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の位置情報を補正する。具体的には、車車間通信で得られた車両の座標データと、カメラで認識した車両との一致検索を行う一致検索部と、カメラから得た距離(Δｚ)、横ずれ（Δｘ）を元に車両の座標データ、並びにその車両が認識した認識対象（車両・歩行者）のＧＰＳ座標を補正する座標補正部とを有する。

【0071】

車両の一致検索には、幾つかの方法が考えられる。
（１）カメラでナンバープレートを撮像し、ナンバープレート上のナンバー情報を認識し、その認識したナンバー情報と、車車間通信で送信される車両データのナンバー情報とを比較する。
（２）カメラで車両の特徴種別を認識し、認識した車の特徴種別（色、形式：普通車・トラック、車種名）や相対速度と、車車間通信で送信される車両の特徴種別や相対速度とを比較する。比較する範囲は、自車の近傍の車両に限定する。

【0072】

本発明の実施例４の座標補正のフローチャートを図１４に示す。まず、センサの認識データの有無を判断する（ステップＳ３０）。センサの認識データとは、自車両Ｖ０のセンサが認識したデータであり、例えば、図１１の他車両Ｖ３を指す。次に、自車両Ｖ０のＧＰＳデータを読み出しておく（ステップＳ３１）。他車両Ｖ３との相対距離は、カメラなどのセンサで認識でき、正確に求めることができる。自車両Ｖ０から他車両Ｖ３までの距離（Δｚ）と横ずれ（Δｘ）は、センサの認識結果から計算でき、高精度に求めることができる（ステップＳ３２）。

【0073】

メモリから、車車間通信の情報ソース車両データを読み出し（ステップＳ３３）、センサ認識データと一致性検索を行う（ステップＳ３４）。メモリ内に該当車両が有り（ステップＳ３５のＹＥＳ）、センサ認識データとして該当車両がある場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）には、他車両Ｖ３の認識したデータをメモリから読み出し（ステップＳ３７）、自車両Ｖ０のＧＰＳデータに、横ずれΔｘ及び距離Δｚを用いた値と、他車両Ｖ３のＧＰＳデータの差分から、補正値を算出し、他車両Ｖ３の認識データに補正値で補正を行い（ステップＳ３８）、認識データをメモリに書き込む（ステップＳ３９）。

【0074】

本フローチャートには、車車間通信での認識データの受信時刻、ＧＰＳデータ取得時刻、センサ（カメラ）での認識データの取得時刻の時刻ずれは含めていないが、自車両、他車両（認識データ）の車速から位置のずれを予測できるため、時刻ずれの補正を掛けることで、取得時刻のずれも対応可能である。

【0075】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分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、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態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。

【符号の説明】

【0076】

１ 車両
２ 車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ
３ 通信ユニットＴＣＵ（通信データ取得部）
５ セントラルゲートウェイＣＧＷ
６ カメラＣＡＭ
８ ＧＰＳ
１０ 自車進行領域計算部ＡＲＡ
２０ メモリＭＥＭ（記憶部）
２１ 地図
２２ 検知座標
２５ ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ
２７ 地図更新部
３０ 経路計画部ＰＬＮ
３１ 経路計算部
３３ 通信路
３５ データインターフェースＤＩＦ
４０ 自車進行路領域
５０ 信頼度計算部ＲＣＬＣ
５５ 座標補正部ＣＯＣ
Ｖ０ 自車両
Ｖ１〜Ｖ５ 他車両
Ｐ 歩行者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】