JP7616175B2 - Vehicle position estimation method - Google Patents
Vehicle position estimation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7616175B2 JP7616175B2 JP2022131774A JP2022131774A JP7616175B2 JP 7616175 B2 JP7616175 B2 JP 7616175B2 JP 2022131774 A JP2022131774 A JP 2022131774A JP 2022131774 A JP2022131774 A JP 2022131774A JP 7616175 B2 JP7616175 B2 JP 7616175B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- suspension
- localization
- damping force
- markers
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Vehicle Body Suspensions (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Navigation (AREA)
Description
本開示は、車両に搭載されたカメラを用いて車両の位置を推定するローカライズ(localization)技術に関する。 This disclosure relates to a localization technique that uses a camera mounted on a vehicle to estimate the vehicle's position.
特許文献1は、車載カメラによって撮影された画像上の特徴点の位置に基づいて車両位置を推定する技術を開示している。推定された車両位置の誤差量は、車両ロール角及びカメラの高さに基づいて推定される。カメラの高さは、荷物積載量やアクティブサスペンションの制御量から推定される。
ローカライズは、車両に搭載されたカメラを用いて車両の位置を高精度に推定する技術である。車両への荷物の積載等により車両が傾いた場合、カメラの高さや向き(光軸方向)が基準状態からずれ、ローカライズ精度が低下するおそれがある。カメラの高さ及び向きの基準状態からの変化は、各車輪のサスペンションのストローク量に基づいて把握可能である。よって、サスペンションのストローク量に基づいて、カメラによって撮影された画像を補正してローカライズを行うことが考えられる。 Localization is a technology that uses a camera mounted on a vehicle to estimate the vehicle's position with high accuracy. If the vehicle tilts due to being loaded with luggage, etc., the height and orientation (optical axis direction) of the camera may deviate from the reference state, which may reduce the accuracy of localization. Changes in the height and orientation of the camera from the reference state can be determined based on the amount of suspension stroke of each wheel. Therefore, it is conceivable to perform localization by correcting the image captured by the camera based on the amount of suspension stroke.
その一方で、車両走行時、路面凹凸に起因して車両の上下振動が発生する。大きな上下振動が発生すると、サスペンションのスプリングの振動(伸縮)が収束するまでに時間がかかる。そのようなサスペンションのスプリングの振動は、サスペンションのストローク量に基づく上記補正の精度の低下を招く。補正精度の低下は、ローカライズ精度の低下につながる。 On the other hand, when a vehicle is traveling, unevenness on the road surface causes vertical vibrations in the vehicle. When large vertical vibrations occur, it takes time for the vibrations (expansion and contraction) of the suspension springs to converge. Such vibrations of the suspension springs lead to a decrease in the accuracy of the above correction based on the suspension stroke amount. A decrease in correction accuracy leads to a decrease in localization accuracy.
本開示の1つの目的は、車両の位置を推定するローカライズの精度を更に向上させることができる技術を提供することにある。 One objective of the present disclosure is to provide technology that can further improve the accuracy of localization for estimating the vehicle's position.
第1の観点は、マーカが配置された所定エリアにおける車両の位置を推定する車両位置推定方法に関連する。
車両位置推定方法は、
車両に搭載されたカメラを用いて、車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識されたマーカの位置を補正することと、
補正後のマーカの位置に基づいて、所定エリアにおける車両の位置を推定することと、
所定エリア内では、所定エリア外と比較して、サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む。
The first aspect relates to a vehicle position estimation method for estimating the position of a vehicle in a predetermined area in which markers are arranged.
The vehicle position estimation method is
Recognizing the positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
Estimating a position of the vehicle in the predetermined area based on the corrected positions of the markers;
The damping force of the suspension is set higher within the predetermined area compared to outside the predetermined area.
第2の観点は、自動バレー駐車を行う機能を備える車両の位置を推定する車両位置推定方法に関連する。
車両位置推定方法は、
車両に搭載されたカメラを用いて、車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識されたマーカの位置を補正することと、
補正後のマーカの位置に基づいて、車両の位置を推定することと、
自動バレー駐車の実行中、自動バレー駐車の非実行中と比較して、サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む。
The second aspect relates to a vehicle position estimation method for estimating the position of a vehicle equipped with an automatic valet parking function.
The vehicle position estimation method is
Recognizing the positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
Estimating a position of the vehicle based on the corrected positions of the markers;
The method includes setting a damping force of the suspension higher while automatic valet parking is being performed, compared to when automatic valet parking is not being performed.
第3の観点は、車両の位置を推定する車両位置推定方法に関連する。
車両位置推定方法は、
車両に搭載されたカメラを用いて、車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識されたマーカの位置を補正することと、
補正後のマーカの位置に基づいて、車両の位置を推定することと、
路面の凹凸度合いが閾値を超える第1位置の情報を取得することと、
車両が第1位置を通過する際、第1位置以外と比較して、サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む。
The third aspect relates to a vehicle position estimation method for estimating a position of a vehicle.
The vehicle position estimation method is
Recognizing the positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
Estimating a position of the vehicle based on the corrected positions of the markers;
Obtaining information on a first position where a degree of unevenness of a road surface exceeds a threshold;
When the vehicle passes through the first position, a damping force of the suspension is set higher than that at positions other than the first position.
本開示によれば、車両に搭載されたカメラにより、車両の周囲のマーカの位置が認識される。更に、車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識されたマーカの位置が補正される。そして、補正後のマーカの位置に基づいてローカライズが行われる。サスペンションのストローク量を考慮してローカライズが行われるため、車両の傾き等に起因するローカライズ精度の低下が抑制される。 According to the present disclosure, the positions of markers around the vehicle are recognized by a camera mounted on the vehicle. Furthermore, the recognized positions of the markers are corrected based on the stroke amount of the suspension of the vehicle. Localization is then performed based on the corrected positions of the markers. Since localization is performed taking into account the stroke amount of the suspension, a decrease in localization accuracy due to the inclination of the vehicle, etc. is suppressed.
更に、必要に応じて、車両のサスペンションの減衰力がデフォルトよりも高く設定される。サスペンションの減衰力が高くなることにより、サスペンションのスプリングの振動(伸縮)は素早く収束する。つまり、サスペンションのストローク量の振動が素早く収束する。従って、サスペンションのストローク量に基づく上記補正の精度が向上する。その結果、ローカライズ精度が向上する。 Furthermore, if necessary, the damping force of the vehicle's suspension is set higher than the default. By increasing the damping force of the suspension, the vibration (compression) of the suspension spring converges quickly. In other words, the vibration of the suspension stroke amount converges quickly. Therefore, the accuracy of the above correction based on the suspension stroke amount is improved. As a result, the localization accuracy is improved.
添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。 An embodiment of the present disclosure will be described with reference to the attached drawings.
1.車両制御システムの概要
図1は、本実施の形態に係る車両制御システム10の概要を説明するための概念図である。車両制御システム10は、車両1を制御する。例えば、車両制御システム10は、車両1に搭載されている。あるいは、車両制御システム10の少なくとも一部は、車両1の外部の外部装置に配置され、リモートで車両1を制御してもよい。
1. Overview of the Vehicle Control System Fig. 1 is a conceptual diagram for explaining an overview of a
車両制御システム10は、少なくとも所定エリアARにおける車両1の走行を制御する。所定エリアARとしては、駐車場、一つの街(スマートシティ)、等が例示される。例えば、車両制御システム10は、所定エリアARにおいて目標経路TPに追従するように車両1の走行を制御する。目標経路TPは、予め定められていてもよいし、車両制御システム10によって算出されてもよい。
The
車両走行制御には、車両1の現在位置の情報が必要である。そこで、車両制御システム10は、所定エリアARにおける車両1の位置を推定する「ローカライズ(localization)」を実行する。ローカライズは、自己位置推定処理とも呼ばれる。車両1の位置は、以下、単に「車両位置」と呼ばれる。
Information on the current position of
ローカライズにおいて、車両制御システム10は、車両1の操舵角及び車速に基づいて車両1の移動量(変位量)を算出し、その移動量に基づいて大まかな車両位置を推定する。操舵角及び車速に基づいて車両位置を推定する手法は、「デッドレコニング」とも呼ばれる。
In localization, the
車両位置の推定精度を更に向上させるために、所定エリアARに配置されたマーカM(ランドマーク)も利用される。より詳細には、車両1には、車両1の周囲の状況を撮影するカメラ22が搭載されている。車両制御システム10は、カメラ22によって撮影される画像を取得し、画像に基づいて車両1の周囲のマーカMを認識し、車両1とマーカMとの間の相対位置関係を把握する。また、車両制御システム10は、所定エリアARにおけるマーカMの設置位置を示す地図情報を保持している。車両制御システム10は、認識されたマーカMの相対位置と所定エリアARにおけるマーカMの設置位置とを対比することによって、デッドレコニングにより得られた車両位置を補正する。デッドレコニングによる位置推定とマーカM及びカメラ22を利用した位置補正を繰り返し行うことによって、高精度な車両位置を継続的に得ることができる。
To further improve the accuracy of estimating the vehicle position, markers M (landmarks) arranged in the specified area AR are also used. More specifically, the
以上に説明されたローカライズは、例えば、駐車場における「自動バレー駐車(AVP: Automated Valet Parking)」において行われる。 The localization described above is performed, for example, in "Automated Valet Parking (AVP)" in a parking lot.
図2は、自動バレー駐車の概要を説明するための概念図である。所定エリアARは駐車場PLである。駐車場PLには複数のマーカMが配置されている。車両1は、駐車場PLにおいて自動バレー駐車に行う機能を備えるAVP車両であり、少なくとも駐車場PL内において自動走行することができる。車両1は自動運転車両であってもよい。
Figure 2 is a conceptual diagram for explaining an overview of automatic valet parking. The specified area AR is a parking lot PL. A plurality of markers M are placed in the parking lot PL.
車両制御システム10は、駐車場PLにおける車両1を制御する。より詳細には、車両制御システム10は、車両1に搭載された車載システム10Vと、車両1の外部の管理システム10Mとを含んでいる。
The
管理システム10Mは、駐車場PLにおける自動バレー駐車を管理する。管理システム10Mは、駐車場PL内の各車両(車両1、駐車車両3)と通信可能である。例えば、管理システム10Mは、車載システム10Vに対して入庫指示や出庫指示を出してもよい。管理システム10Mは、駐車場PLの地図情報を車載システム10Vに提供してもよい。管理システム10Mは、車両1に駐車枠を割り当ててもよい。管理システム10Mは、入庫エリアから割り当てた駐車枠への目標経路TPを生成し、目標経路TPの情報を車載システム10Vに提供してもよい。管理システム10Mは、駐車場PL内の各車両(車両1、駐車車両3)を遠隔操作してもよい。
The
車載システム10Vは、駐車場PLにおける車両1の自動走行を制御する。例えば、車載システム10Vは、車両1に搭載されたカメラ22を用いて、車両1の周囲のマーカMを認識する。そして、車載システム10Vは、マーカMの認識結果に基づいて上述のローカライズを行い、駐車場PLにおける車両位置を高精度に推定する。また、車載システム10Vは、管理システム10Mから目標経路TPの情報を受け取る。そして、車載システム10Vは、車両位置と目標経路TPとに基づいて、目標経路TPに追従するように車両1の走行を制御する。これにより、車両1は、入庫エリアから目標駐車枠まで自動的に移動することが可能となる。
The in-
変形例として、管理システム10Mがローカライズを行ってもよい。その場合、車載システム10Vは、車両1の操舵角、車速、カメラ22によって撮影される画像等、ローカライズに必要な情報を管理システム10Mに送信する。管理システム10Mは、車載システム10Vから受け取った情報に基づいてローカライズを行い、駐車場PLにおける車両位置を高精度に推定する。
As a variant, the
2.サスペンションのストローク量を考慮したローカライズ
図3は、車両1の傾きがローカライズに与える影響を説明するための概念図である。基準状態は、車両1に荷物等が搭載されておらず、車両1が水平になっている状態である。車両1への荷物の積載等により、車両1が水平から傾く可能性がある。例えば、車両1はピッチ方向に傾く。車両1が傾くと、車両1に搭載されたカメラ22の高さや向き(光軸方向)が基準状態からずれる。カメラ22の高さや向きがずれると、カメラ22によって撮影される画像の中のマーカMの位置が変化し、ローカライズ精度が低下するおそれがある。
2. Localization Considering the Stroke Amount of the Suspension Fig. 3 is a conceptual diagram for explaining the influence of the tilt of the
車両1が傾かなくても、重い荷物によって車両1が全体的に沈み込む場合も考えられる。その場合であっても、カメラ22の高さは少なくとも基準状態からずれるため、ローカライズ精度が低下するおそれがある。
Even if the
そこで、本実施の形態では、車両1の傾きや沈み込みも考慮してローカライズが行われる。車両1の傾きや沈み込みは、車両1の各車輪のサスペンションのストローク量に基づいて把握することができる。
Therefore, in this embodiment, localization is performed taking into account the tilt and sinking of the
図4は、車両1の構成を説明するための概念図である。車両1は、車輪2とサスペンション30を備えている。車輪2は、左前輪2FL、右前輪2FR、左後輪2RL、及び右後輪2RRを含んでいる。それら左前輪2FL、右前輪2FR、左後輪2RL、及び右後輪2RRの各々にサスペンション30が設けられている。
Figure 4 is a conceptual diagram for explaining the configuration of the
サスペンション30は、車両1のばね上構造体とばね下構造体との間を連結するように設けられる。ばね下構造体は、車輪2を含んでいる。サスペンション30は、スプリングとショックアブソーバ(ダンパ)を含んでいる。スプリングとショックアブソーバは、ばね上構造体とばね下構造体との間に並列に設けられる。ショックアブソーバの減衰力は可変である。以下の説明において、「ショックアブソーバの減衰力」は単に「サスペンション30の減衰力」と呼ばれる場合もある。車両制御システム10は、車両1の各車輪2のサスペンション30の減衰力を可変に制御することができる。
The
サスペンション30のストローク量は、ばね上構造体とばね下構造体との間の相対変位である。各サスペンション30のストローク量は、センサ24によって検出可能である。例えば、センサ24は、各サスペンション30に設置されたストロークセンサである。他の例として、センサ24は、各車輪2の位置の上方のばね上構造体に設けられたばね上加速度センサであってもよい。ばね上加速度センサは、ばね上構造体のばね上加速度(上下加速度)を検出する。単輪2自由度モデルに基づいて構成されたオブザーバを利用することによって、ばね上加速度からストローク量を推定することも可能である。
The stroke amount of the
車両制御システム10は、センサ24を用いて、各車輪2のサスペンション30のストローク量を取得する。車両1の傾きや沈み込みは、各車輪2のサスペンション30のストローク量に反映されている。車両制御システム10は、各サスペンション30のストローク量に基づいて、カメラ22によって撮影された画像から認識されるマーカMの位置を補正する。より詳細には、車両制御システム10は、画像から認識されるマーカMの位置を基準状態の場合のものになるように補正する。言い換えれば、車両制御システム10は、各サスペンション30のストローク量に基づいて、マーカMの位置の基準状態からのずれを打ち消す。
The
そして、車両制御システム10は、補正後のマーカMの位置、すなわち、基準状態に相当するマーカMの位置に基づいてローカライズを行う。これにより、車両1の傾きや沈み込みに起因するローカライズ精度の低下を抑制することが可能となる。
Then, the
3.サスペンション制御
上述の通り、車両制御システム10は、車両1に搭載されたカメラ22を用いて、車両1の周囲のマーカMの位置を認識する。更に、車両制御システム10は、車両1のサスペンション30のストローク量に基づいて、認識されたマーカMの位置を補正する。そして、車両制御システム10は、補正後のマーカMの位置に基づいてローカライズを行い、所定エリアARにおける車両位置を推定する。
3. Suspension Control As described above, the
その一方で、車両1の走行時、路面凹凸に起因して車両1の上下振動が発生する。大きな上下振動が発生すると、サスペンション30のスプリングの振動(伸縮)が収束するまでに時間がかかる。サスペンション30のスプリングの振動は、サスペンション30のストローク量に基づく上記補正の精度の低下を招く。補正精度の低下は、ローカライズ精度の低下につながる。
On the other hand, when the
そこで、本実施の形態に係る車両制御システム10は、ローカライズ精度の低下を抑制するためにサスペンション30を制御する。より詳細には、所定の条件が成立する場合、車両制御システム10は、各車輪2のサスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。サスペンション30の減衰力が高くなることにより、サスペンション30のスプリングの振動(伸縮)は素早く収束する。つまり、サスペンション30のストローク量の振動が素早く収束する。従って、サスペンション30のストローク量に基づく上記補正の精度が向上する。その結果、ローカライズ精度が向上する。
Therefore, the
サスペンション30の減衰力を高くする所定の条件としては、様々な例が考えられる。以下、所定の条件の様々な例について説明する。
There are various possible examples of the specified conditions that increase the damping force of the
3-1.第1の例
図5は、サスペンション制御の第1の例を説明するための概念図である。所定エリアAR内にはマーカMが配置されている。所定エリアAR内において、車両制御システム10は、マーカMを利用してローカライズを行う。このようにローカライズが行われる所定エリアAR内において、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。一方、所定エリアAR外ではローカライズは行われないため、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトのまま維持する。すなわち、所定エリアAR内では、所定エリアAR外と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。これにより、所定エリアARにおいて行われるローカライズの精度が向上する。
3-1. First Example FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining a first example of suspension control. A marker M is arranged within the predetermined area AR. Within the predetermined area AR, the
3-2.第2の例
図5において、所定エリアARは駐車場PLであってもよい。そして、その駐車場PLにおいて車両1の自動バレー駐車が行われもよい(図2参照)。車両1の自動バレー駐車の実行中、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。一方、車両1の自動バレー駐車が実行されていない場合、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトのまま維持する。すなわち、自動バレー駐車の実行中、自動バレー駐車の非実行中と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。これにより、自動バレー駐車の最中のローカライズ精度が向上する。
3-2. Second Example In FIG. 5, the predetermined area AR may be a parking lot PL. Then, automatic valet parking of the
サスペンション30の減衰力が高い状態は、いわゆる「サスペンション30が硬い状態」に相当する。但し、車両1の自動バレー駐車は、一般的に、車両1に乗員が乗っていない状態で行われる。車両1に乗員が乗っていないため、サスペンション30が硬くなっても、乗り心地に影響はない。
The state in which the damping force of the
3-3.第3の例
図6は、サスペンション制御の第3の例を説明するための概念図である。第3の例では、所定エリアAR内の路面に大きな凹凸が存在する状況について考える。例えば、図6に示されるように、駐車場PL内の路面に速度抑制のためのバンプが設置されている場合がある。他の例として、所定エリアAR内の路面に陥没が存在する可能性もある。
3-3. Third Example FIG. 6 is a conceptual diagram for explaining a third example of suspension control. In the third example, consider a situation in which there are large irregularities on the road surface within the specified area AR. For example, as shown in FIG. 6, there is a case in which a bump for suppressing speed is installed on the road surface within a parking lot PL. As another example, there is a possibility that a depression exists on the road surface within the specified area AR.
「第1位置P1」は、路面の凹凸度合いが閾値を超える位置である。例えば、第1位置P1は、バンプが存在する位置である。他の例として、第1位置P1は、陥没が存在する位置である。車両制御システム10は、そのような第1位置P1の情報を取得する。例えば、所定エリアARの地図情報に第1位置P1が予め登録されている。その場合、車両制御システム10は、所定エリアARの地図情報から第1位置P1の情報を取得する。他の例として、車両制御システム10は、所定エリアAR内に設置されたインフラカメラによって撮影される画像を取得し、取得した画像に基づいて第1位置P1を認識してもよい。更に他の例として、車両制御システム10は、車両1に搭載されたカメラ22によって撮影される画像を取得し、取得した画像に基づいて第1位置P1を認識してもよい。
The "first position P1" is a position where the unevenness of the road surface exceeds a threshold. For example, the first position P1 is a position where a bump exists. As another example, the first position P1 is a position where a depression exists. The
車両1が第1位置P1を通過する際、大きな上下振動が発生する可能性がある。そこで、車両1が第1位置P1を通過する際、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。一方、第1位置P1以外では、車両制御システム10は、サスペンション30の減衰力をデフォルトのまま維持する。すなわち、車両1が第1位置P1を通過する際、第1位置P1以外と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。これにより、車両1が第1位置P1を通過する時及びそれに続く期間におけるローカライズ精度が向上する。
When the
4.効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、車両1に搭載されたカメラ22により、車両1の周囲のマーカMの位置が認識される。更に、車両1のサスペンション30のストローク量に基づいて、認識されたマーカMの位置が補正される。そして、補正後のマーカMの位置に基づいてローカライズが行われる。サスペンション30のストローク量を考慮してローカライズが行われるため、車両1の傾きや沈み込みに起因するローカライズ精度の低下が抑制される。
4. Effects As described above, according to this embodiment, the
更に、必要に応じて、車両1のサスペンション30の減衰力がデフォルトよりも高く設定される。サスペンション30の減衰力が高くなることにより、サスペンション30のスプリングの振動(伸縮)は素早く収束する。つまり、サスペンション30のストローク量の振動が素早く収束する。従って、サスペンション30のストローク量に基づく上記補正の精度が向上する。その結果、ローカライズ精度が向上する。
Furthermore, if necessary, the damping force of the
サスペンション30の減衰力を高く設定する処理は、車両1に乗員が乗っていない状態で行われてもよい。車両1に乗員が乗っていないため、サスペンション30が硬くなっても、乗り心地に影響はない。
The process of setting the damping force of the
5.車両制御システムの例
5-1.構成例
図7は、本実施の形態に係る車両制御システム10の構成例を示すブロック図である。車両制御システム10は、車載センサ20、サスペンション30、通信装置40、走行装置50、及び制御装置100を含んでいる。
7 is a block diagram showing a configuration example of a
車載センサ20は、車両1に搭載されている。車載センサ20は、認識センサ21及び車両状態センサ23を含んでいる。
The on-
認識センサ21は、車両1の周囲の状況を認識(検出)する。認識センサ21は、車両1の周囲の状況を撮影するカメラ22を含んでいる。カメラ22は、ローカライズ用のカメラと、車両走行制御用のカメラとを含んでいもよい。ローカライズ用のカメラは、例えば、魚眼レンズを備えるPVM(panoramic view monitor)カメラである。認識センサ21は、更に、ライダー(LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging)、レーダ、ソナー、等を含んでいてもよい。
The
車両状態センサ23は、車両1の状態を検出する。車両状態センサ23としては、車速センサ(車輪速センサ)、操舵角センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサ、等が例示される。また、車両状態センサ23は、車両1の各車輪2のサスペンション30のストローク量を取得するためのセンサ24(図4参照)を含んでいる。例えば、センサ24は、各サスペンション30に設置されたストロークセンサである。他の例として、センサ24は、各車輪2の位置の上方のばね上構造体に設けられたばね上加速度センサであってもよい。
The
サスペンション30は、車両1の各車輪2に設けられている(図4参照)。サスペンション30は、スプリングとショックアブソーバ(ダンパ)を含んでいる。ショックアブソーバの減衰力は可変である。
The
通信装置40は、車両制御システム10の外部と通信を行う。例えば、通信装置40は、所定エリアAR内に設置されたインフラカメラと通信を行う。
The
走行装置50は、車両1に搭載されている。走行装置50は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車両1の車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング(EPS: Electric Power Steering)装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。
The traveling
制御装置100は、車両1を制御する。制御装置100は、1又は複数のプロセッサ110(以下、単にプロセッサ110と呼ぶ)と1又は複数の記憶装置120(以下、単に記憶装置120と呼ぶ)を含んでいる。プロセッサ110は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ110は、CPU(Central Processing Unit)を含んでいる。記憶装置120は、各種情報200を格納する。記憶装置120としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、等が例示される。制御装置100は、車載システム10Vと管理システム10Mに分散していてもよい(図2参照)。
The
車両制御プログラムPROGは、車両1を制御するためのコンピュータプログラムである。プロセッサ110が車両制御プログラムPROGを実行することにより、制御装置100による各種処理が実現される。車両制御プログラムPROGは、記憶装置120に格納される。あるいは、車両制御プログラムPROGは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。
The vehicle control program PROG is a computer program for controlling the
5-2.各種情報
図8は、記憶装置120に格納される各種情報200の例を示すブロック図である。各種情報200は、地図情報210、周辺状況情報220、車両状態情報230、ローカライズ情報240、目標経路情報250、等を含んでいる。
8 is a block diagram showing an example of
地図情報210は、少なくとも所定エリアARの地図情報を含んでいる。所定エリアARの地図情報210は、所定エリアAR内の道路や構造物の位置を示す。また、地図情報210は、所定エリアARに設置された各マーカMの位置を示す。更に、地図情報210は、路面の凹凸度合いが閾値を超える第1位置P1(図6参照)を示していてもよい。
The
周辺状況情報220は、車両1の周囲の状況を示す。周辺状況情報220は、認識センサ21による認識の結果を示す。例えば、周辺状況情報220は、カメラ22によって撮影される画像を含んでいる。また、周辺状況情報220は、車両1の周囲の物体に関する物体情報を含んでいる。物体としては、歩行者、他車両、白線、マーカM、構造物、等が例示される。物体情報は、車両1に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラ22によって得られた画像を解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。例えば、制御装置100は、機械学習により得られた画像認識AIを利用して、画像の中の物体を識別する。また、ライダーによって得られる点群情報に基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。
The surrounding
車両状態情報230は、車両1の状態を示す情報であり、車両状態センサ23による検出結果を示す。車両1の状態としては、車速(車輪速)、操舵角、ヨーレート、横加速度、等が例示される。車両1の状態は、更に、センサ24により検出される各サスペンション30のストローク量を含む。
The
車両状態情報230は、更に、車両1の自動バレー駐車が実行されているか否かを示してもよい。
ローカライズ情報240は、ローカライズによって得られる車両1の位置を示す。
目標経路情報250は、所定エリアARにおける車両1の目標経路TPを示す。例えば、目標経路情報250は、駐車場PLにおける入庫エリアから目標駐車枠までの目標経路TPを示す(図2参照)。
The
5-3.サスペンション制御
制御装置100は、上記セクション3で説明されたサスペンション制御を行う。つまり、制御装置100は、必要に応じて、各車輪2のサスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。
5-3. Suspension Control The
上述の第1の例(セクション3-1参照)によれば、所定エリアAR内では、所定エリアAR外と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。制御装置100は、地図情報210とローカライズ情報240(車両位置)に基づいて、車両1が所定エリアAR内にいるか否かを判定する。車両1が所定エリアARの外にいる場合、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトに設定する。一方、車両1が所定エリアAR内にいる場合、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。
According to the first example described above (see section 3-1), the damping force of the
上述の第2の例(セクション3-2参照)によれば、自動バレー駐車の実行中、自動バレー駐車の非実行中と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。制御装置100は、車両状態情報230に基づいて、車両1の自動バレー駐車が実行中であるか否かを判定する。車両1の自動バレー駐車が実行されていない場合、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトに設定する。一方、車両1の自動バレー駐車の実行中、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。
According to the second example described above (see section 3-2), when automatic valet parking is being performed, the damping force of the
上述の第3の例(セクション3-3参照)によれば、車両1が第1位置P1を通過する際、第1位置P1以外と比較して、サスペンション30の減衰力がより高く設定される。第1位置P1は、路面の凹凸度合いが閾値を超える位置である。
According to the third example described above (see Section 3-3), when the
例えば、所定エリアARの地図情報210に第1位置P1が予め登録されている。その場合、制御装置100は、所定エリアARの地図情報210から第1位置P1の情報を取得することができる。
For example, the first position P1 is preregistered in the
他の例として、制御装置100は、所定エリアAR内に設置されたインフラカメラと通信装置40を介して通信を行い、インフラカメラによって撮影される画像を取得してもよい。制御装置100は、取得した画像に基づいて、第1位置P1を認識することができる。
As another example, the
更に他の例として、制御装置100は、車両1の周囲の状況を示す周辺状況情報220に基づいて、第1位置P1を認識してもよい。
As yet another example, the
第1位置P1以外では、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトに設定する。一方、車両1が第1位置P1を通過する際、制御装置100は、サスペンション30の減衰力をデフォルトよりも高く設定する。
Other than the first position P1, the
5-4.ローカライズ
制御装置100は、所定エリアARにおける車両1の位置を推定する「ローカライズ」を行う。より詳細には、制御装置100は、車両状態情報230(車速、操舵角)に基づいて車両1の移動量を算出し、その移動量に基づいて車両1の位置を推定する。また、制御装置100は、地図情報210から所定エリアARにおける各マーカMの位置を取得し、周辺状況情報220から車両1に対するマーカMの相対位置を取得する。そして、制御装置100は、車両1の推定位置、車両1とマーカMとの間の相対位置関係、及び所定エリアARにおけるマーカMの設置位置に基づいて、車両1の推定位置を補正する。位置推定と位置補正を繰り返し行うことによって、高精度な車両位置を継続的に得ることができる。
5-4. Localization The
上記セクション2で説明されたように、制御装置100は、車両1のサスペンション30のストローク量を考慮してローカライズを行ってもよい。各サスペンション30のストローク量は、車両状態情報230から得られる。制御装置100は、各サスペンション30のストローク量に基づいて、カメラ22によって撮影された画像を補正する。より詳細には、制御装置100は、各サスペンション30のストローク量に基づいて、画像から認識されるマーカMの位置を基準状態の場合のものになるように補正する。そして、制御装置100は、補正後のマーカMの位置、すなわち、基準状態に相当するマーカMの位置に基づいてローカライズを行う。
As described in section 2 above, the
5-5.車両走行制御
制御装置100は、車両1の走行を制御する車両走行制御を行う。制御装置100は、走行装置50(操舵装置、駆動装置、制動装置)を制御することによって車両走行制御を行う。
5-5. Vehicle Driving Control The
特に、制御装置100は、車両1が目標経路TPに追従するように走行制御処理を実行する。そのために、制御装置100は、車両1と目標経路TPとの間の偏差(例:横偏差、ヨー角偏差)を算出する。車両1の位置は、ローカライズ情報240から得られる。目標経路TPは、目標経路情報250から得られる。そして、制御装置100は、車両1と目標経路TPとの間の偏差が減少するように、車両1の走行を制御する。
In particular, the
車両走行制御により、駐車場PLにおける車両1の自動バレー駐車(図2参照)も実現される。
Vehicle driving control also enables automatic valet parking of
1 車両
2 車輪
10 車両制御システム
10M 管理システム
10V 車載システム
20 車載センサ
21 認識センサ
22 カメラ
23 車両状態センサ
24 センサ
30 サスペンション
40 通信装置
50 走行装置
100 制御装置
110 プロセッサ
120 記憶装置
200 各種情報
210 地図情報
220 周辺状況情報
230 車両状態情報
240 ローカライズ情報
250 目標経路情報
AR 所定エリア
TP 目標経路
REFERENCE SIGNS
Claims (6)
前記車両に搭載されたカメラを用いて、前記車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
前記車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識された前記マーカの前記位置を補正することと、
補正後の前記マーカの前記位置に基づいて、前記所定エリアにおける前記車両の前記位置を推定することと、
前記所定エリア内では、前記所定エリア外と比較して、前記サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む
車両位置推定方法。 A vehicle position estimation method for estimating a position of a vehicle in a predetermined area in which a marker is arranged, comprising:
Recognizing positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
estimating the position of the vehicle in the predetermined area based on the corrected positions of the markers;
setting a damping force of the suspension higher within the predetermined area compared to a damping force outside the predetermined area.
前記所定エリアにおいて、前記車両の前記位置に基づいて前記車両の自動バレー駐車が行われる
車両位置推定方法。 2. A vehicle position estimation method according to claim 1, comprising:
In the predetermined area, automatic valet parking of the vehicle is performed based on the position of the vehicle.
前記自動バレー駐車は、前記車両に乗員が乗っていない状態で行われる
車両位置推定方法。 3. A vehicle position estimation method according to claim 2, further comprising:
The vehicle position estimation method, wherein the automatic valet parking is performed in a state where no occupants are present in the vehicle.
前記車両に搭載されたカメラを用いて、前記車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
前記車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識された前記マーカの前記位置を補正することと、
補正後の前記マーカの前記位置に基づいて、前記車両の位置を推定することと、
前記自動バレー駐車の実行中、前記自動バレー駐車の非実行中と比較して、前記サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む
車両位置推定方法。 A vehicle position estimation method for estimating a position of a vehicle having a function of performing automatic valet parking, comprising:
Recognizing positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
estimating a position of the vehicle based on the corrected positions of the markers;
setting a damping force of the suspension higher while the automatic valet parking is being performed compared to when the automatic valet parking is not being performed.
前記自動バレー駐車は、前記車両に乗員が乗っていない状態で行われる
車両位置推定方法。 5. A vehicle position estimation method according to claim 4, further comprising:
The vehicle position estimation method, wherein the automatic valet parking is performed in a state where no occupants are present in the vehicle.
前記車両に搭載されたカメラを用いて、前記車両の周囲のマーカの位置を認識することと、
前記車両のサスペンションのストローク量に基づいて、認識された前記マーカの前記位置を補正することと、
補正後の前記マーカの前記位置に基づいて、前記車両の前記位置を推定することと、
路面の凹凸度合いが閾値を超える第1位置の情報を取得することと、
前記車両が前記第1位置を通過する際、前記第1位置以外と比較して、前記サスペンションの減衰力を高く設定することと
を含む
車両位置推定方法。 A vehicle position estimation method for estimating a position of a vehicle, comprising:
Recognizing positions of markers around the vehicle using a camera mounted on the vehicle;
correcting the position of the recognized marker based on a stroke amount of a suspension of the vehicle;
estimating the position of the vehicle based on the corrected positions of the markers;
Obtaining information on a first position where a degree of unevenness of a road surface exceeds a threshold;
setting a damping force of the suspension higher when the vehicle passes through the first position as compared to positions other than the first position.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022131774A JP7616175B2 (en) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | Vehicle position estimation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022131774A JP7616175B2 (en) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | Vehicle position estimation method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024029481A JP2024029481A (en) | 2024-03-06 |
JP7616175B2 true JP7616175B2 (en) | 2025-01-17 |
Family
ID=90104780
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022131774A Active JP7616175B2 (en) | 2022-08-22 | 2022-08-22 | Vehicle position estimation method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7616175B2 (en) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019098353A1 (en) | 2017-11-17 | 2019-05-23 | アイシン精機株式会社 | Vehicle position estimation device and vehicle control device |
-
2022
- 2022-08-22 JP JP2022131774A patent/JP7616175B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019098353A1 (en) | 2017-11-17 | 2019-05-23 | アイシン精機株式会社 | Vehicle position estimation device and vehicle control device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2024029481A (en) | 2024-03-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US12252111B2 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control system | |
US8744680B2 (en) | Method for determining a movement of a vehicle body | |
US10106167B2 (en) | Control system and method for determining an irregularity of a road surface | |
US20200247208A1 (en) | Advanced driver assistance system | |
JP5381160B2 (en) | Vehicle operation assist device and vehicle operation assist method | |
JP4811154B2 (en) | Vehicle traveling device | |
US11958485B2 (en) | Vehicle control method and apparatus | |
US20230294473A1 (en) | Vehicle active suspension control system and method | |
CN108357405B (en) | Semi-fixed surface | |
CN115280235B (en) | Method for learning object information about objects in the surroundings of a vehicle, control unit and vehicle | |
US20220105773A1 (en) | Apparatus and method for controlling suspension of vehicle | |
GB2571587A (en) | Vehicle control method and apparatus | |
JP2007022117A (en) | Vehicle stabilization control system | |
GB2571590A (en) | Vehicle control method and apparatus | |
JP7544010B2 (en) | Map data, map update method, vehicle control method, and vehicle control system | |
JP7616175B2 (en) | Vehicle position estimation method | |
JP7602614B2 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control system | |
JP2006123610A (en) | Vehicle attitude control device | |
JP2024000226A (en) | Moving-body control system and moving-body control method | |
JP7647639B2 (en) | Vehicle control device | |
US20250065684A1 (en) | Suspension control system | |
JP7635692B2 (en) | Vehicle suspension control device | |
JP7605072B2 (en) | Map management method and map management system | |
US20240246565A1 (en) | Vehicle control device and autonomous driving system | |
JP2023161248A (en) | Moving object control method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240313 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20241025 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20241203 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20241216 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7616175 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |