[發明專利]行駛軌道決定裝置以及自動駕駛裝置

有效

• 申請號: 201810530513.1
• 申請日: 2018-05-29
• 公開（公告）號: CN108973997B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 安井裕司
• 申請（專利權）人: 本田技研工業株式會社
• 主分類號: B60W30/14
• 分類號: B60W30/14;B60W40/02
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 馬爽;臧建明

本發明提供一種能夠迅速且適當地決定自身車輛未來的行駛軌道的行駛軌道決定裝置、以及具備此行駛軌道決定裝置的自動駕駛裝置。行駛軌道決定裝置(1)具備ECU(2)。ECU(2)根據由狀況檢測裝置(4)所檢測出的周邊狀況數據(D_info)，來算出表示自身車輛(3)周邊的、交通參與者從當前至未來有可能存在的區域的潛在不利(Prisk)，并算出表示自身車輛(3)應行駛的理想的未來行駛區域的潛在有利(Pbnf)，使用潛在不利(Prisk)及潛在有利(Pbnf)，決定自身車輛(3)未來的行駛軌道(Tr_sk)。

技術領域

本發明涉及一種決定自身車輛未來的行駛軌道的行駛軌道決定裝置以及自動駕駛裝置。

背景技術

作為決定自身車輛未來的行駛軌道的行駛軌道決定裝置，已知有專利文獻1中記載的裝置。所述行駛軌道決定裝置被適用于對移動機器人(robot)車輛(以下“自身車輛”)進行控制的移動機器人控制裝置。所述移動機器人控制裝置具備：外界傳感器(sensor)，測定自身車輛與其移動方向的障礙物的距離數據(data)；天線(antenna)，用于接收來自全球定位系統(Globe Positioning System，GPS)等的位置信息；存儲部，存儲包含行駛規則(rule)的地圖信息；以及障礙物地圖制作部等。所述障礙物地圖制作部基于外界傳感器所測定的距離數據來制作障礙物地圖。

所述行駛軌道決定裝置中，通過本文獻的圖10所示的算法(algorithm)，來決定從當前位置直至目標位置為止的未來的行駛軌道。即，基于自身車輛的移動量來計算自身車輛的當前位置，并基于外界傳感器所測定的距離數據來制作障礙物地圖，并且從存儲部讀取地圖信息(步驟(step)201～步驟203)。

繼而，參照障礙物地圖及地圖信息，判定在地圖信息中存儲的軌道上是否存在障礙物(步驟204)，若在軌道上存在障礙物，則通過A*搜索算法來執行行駛軌道的搜索(步驟205)。具體而言，基于當前位置信息、障礙物地圖及地圖信息，算出網格地圖(grid map)上的圍繞自身車輛的多個網格中的障礙物的存在概率(路徑搜索成本(cost))，將障礙物的存在概率最低的網格決定/選擇為未來的行駛軌道。然后，算出用于使自身車輛在所決定的行駛軌道上行駛的控制指令信號值，并將與此相當的控制指令信號輸入至自身車輛的驅動部(步驟206～步驟207)。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本專利特開2010-191502號公報

發明內容

[發明所要解決的問題]

根據所述專利文獻1的行駛軌道決定裝置，必須在一次運算周期中，基于當前位置信息、障礙物地圖及地圖信息，算出圍繞自身車輛的多個網格中的障礙物的存在概率，因此運算裝置的運算負載高。其結果，導致運算裝置的制造成本上升，并且對于當前的汽車中搭載的運算裝置的能力而言，存在運算困難的可能。

而且，基于相同的理由，運算裝置的運算時間變長，由此，有可能造成運算在一次運算周期中未結束的狀態，此時，行駛軌道未被決定，由此造成自身車輛停止行駛，或者為了確保運算時間而自身車輛只能低速行駛的狀態。其結果，無法適用于如在一般公路或高速公路上行駛的自動駕駛車輛那樣的、要求高速行駛的車輛，從而導致商品性下降。

進而，存在下述問題：在障礙物的存在概率最低的網格存在多個的條件下，無法選擇順暢且安全性更高的最佳行駛軌道，此問題在所述自動駕駛車輛的情況下更為顯著。而且，以上問題在行駛軌道的搜索中使用連續曲率快速搜索隨機樹(Continuous Curvature-Rapidly exploring Random Tree，CC-RRT)法來取代A*搜索算法時也同樣會發生。

本發明是為了解決所述問題而完成，其目的在于，提供一種能夠迅速且適當地決定自身車輛未來的行駛軌道的行駛軌道決定裝置、以及具備此行駛軌道決定裝置的自動駕駛裝置。

[解決問題的技術手段]