JP2015225384A - Drive assist system and drive assist method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、交通状態を円滑化するための運転支援システム及び運転支援方法に関する。 The present invention relates to a driving support system and a driving support method for facilitating traffic conditions.
道路交通の流れを阻害せずに、車両に対し、運転者の操作とは異なる加減速操作等の制御を行うことにより制御介入する技術として、例えば、特許文献1に記載されている技術がある。特許文献1に記載されている技術は、自車両に対して経済性を向上させるための制御介入を実施する際に、後続車両の走行状態から、自車両の車両制御が後続車両にとって経済性を損なわせないか否かを判断した上で、制御介入を実施するか否かを判断する。
As a technique for performing control intervention by performing control such as acceleration / deceleration operation different from the operation of the driver without obstructing the flow of road traffic, for example, there is a technique described in
しかしながら、特許文献1に記載されている技術は、経済性を損なわせないか否かを判断する対象が後続車両のみであり、先行車両等、後続車両以外の他車両に与える影響が考慮されておらず、全体的な経済性向上とはならないという問題点があった。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能な、運転支援システム及び運転支援方法を提供することを目的とする。
However, in the technique described in
The present invention has been made paying attention to the above-mentioned problems, and considering the influence on other vehicles other than the following vehicle, the overall economy including the preceding vehicle, the own vehicle and the following vehicle is improved. An object is to provide a driving support system and a driving support method that can be improved.
上記課題を解決するために、本発明は、運転支援の対象とする一台の支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。 In order to solve the above-described problems, the present invention relates to the types of drivers of a plurality of other vehicles that are traveling on a road on which a single target vehicle for driving is traveling. Each driver is classified and set according to the type of each driver. And, among the determined driver types, around the support target vehicle, the travel state in the travel control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling, Control the running state of the vehicle to be supported.
本発明によれば、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
これにより、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。このため、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。
According to the present invention, the travel state of the support target vehicle is changed to the travel state of the other vehicle corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling around the support target vehicle. It becomes possible to imitate.
As a result, in consideration of the influence on other vehicles other than the following vehicle in addition to the following vehicle, it becomes possible to suppress the heterogeneous traveling that hinders the traffic flow, thereby forming an efficient vehicle group as a whole. Thus, it becomes possible to run a plurality of vehicles. For this reason, it becomes possible to improve the overall economy including the preceding vehicle, the host vehicle, and the following vehicle.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
(第一実施形態)
以下、本発明の第一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
(運転支援システムの全体構成)
図1中に示すように、運転支援システムSは、車載装置1と、情報作成・配信装置2を備える。
車載装置1は、公知のナビゲーション装置を用いて形成し、各車両Cが搭載する。なお、車載装置1の詳細な構成は、後述する。
情報作成・配信装置2は、データセンター4(基地局)が備える。なお、情報作成・配信装置2の詳細な構成は、後述する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
(Overall configuration of driving support system)
As shown in FIG. 1, the driving support system S includes an in-
The in-
The information creation /
また、情報作成・配信装置2は、携帯電話網等の無線通信路で形成する通信路を介して、複数台の車両が個別に備える車載装置1と、情報信号(情報)の送信及び受信を行なう。
なお、車載装置1と情報作成・配信装置2との通信方式は、任意に選択することが可能であり、例えば、通信接続は、直接的な接続のみならず、車車間通信、路車間通信、衛星通信を経由した接続でもよい。
In addition, the information creation /
The communication method between the in-
第一実施形態では、一例として、複数台の車両Cとデータセンター4とを、通信路を介して情報を送信または受信可能に接続する場合を説明する。また、図1中には、車載装置1を搭載する車両として、三台の車両(車両C1〜C3)を図示しているが、第一実施形態では、図示しない他の車両も、通信路を介して、データセンター4と情報の送信または受信を行なう。また、図示しない他の車両の構成は、図1中に示す車両Cと同様の構成である。
In the first embodiment, as an example, a case will be described in which a plurality of vehicles C and the
(車載装置の構成)
図1及び図2を参照して、車載装置1の構成について説明する。
車載装置1は、車両情報取得部6と、走行状態制御部8と、車両情報検出部10と、走行制御コントローラ12を備える。
車両情報取得部6は、図示しない車内LAN(Local Area Network)等を介して、車両情報検出部10が検出した、車両Cの各種情報を含むデータ(車両情報データ)の入力を受ける。なお、車内LANとしては、例えば、CAN(Controller Area Network)バスを用いる。また、車両情報データの説明は、後述する。
(Configuration of in-vehicle device)
With reference to FIG.1 and FIG.2, the structure of the vehicle-mounted
The in-
The vehicle
そして、車両情報取得部6は、入力を受けた各種のデータを含む情報信号を、車載通信モジュール(図示せず)等を介して、データセンター4に出力する。なお、以降の説明では、車両情報取得部6からデータセンター4に出力する情報信号を、「車両情報データ信号」と記載する場合がある。また、車両情報データ信号は、例えば、車両Cの固有IDを示す情報(車両ID等)を付加した状態で、予め設定した間隔でデータセンター4に出力する。すなわち、車両情報データ信号は、各運転者が運転する車両Cの固有情報を含む。
And the vehicle
なお、第一実施形態では、一例として、車両情報データ信号に、車両ID及び車両Cの車種(大型車または普通車の種別)を付加する場合を説明する。
走行状態制御部8は、データセンター4から、後述する走行制御モード信号の入力を受けると、走行制御モード信号が含む走行制御モードに応じて、駆動力指令値、制動力指令値、操舵角指令値のうち少なくとも一つの指令値を算出する。そして、走行状態制御部8は、算出した指令値を含む情報信号を、走行制御コントローラ12に出力する。なお、以降の説明では、走行状態制御部8から走行制御コントローラ12に出力する情報信号を、「挙動指令値信号」と記載する場合がある。また、走行制御モード信号の入力は、予め設定した間隔で受ける。
In the first embodiment, as an example, a case in which the vehicle ID and the vehicle type of the vehicle C (type of large vehicle or ordinary vehicle) are added to the vehicle information data signal will be described.
When the traveling
また、走行状態制御部8は、運転者の運転操作のみで車両を走行させる情報信号である走行制御モード信号の入力を受けると、指令値の算出及び挙動指令値信号の出力を行わない。これにより、車両Cの運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、車両Cを走行させる。
車両情報検出部10は、GPSセンサ14と、車速センサ16と、レーザレーダ18と、車間距離算出部20と、カメラ22と、車線抽出部24と、アクセル操作量検出部26と、ブレーキ操作量検出部28と、操舵角センサ30を備える。
Further, when the driving
The vehicle
GPSセンサ14は、例えば、GPS(Global Positioning System)受信機であるGNSS(Global Navigation Satellite System)を用いて形成する。また、GPSセンサ14は、車両Cの現在位置を取得し、この取得した現在位置を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、車両Cの現在位置を含む情報信号を、「自己位置信号」と記載する場合がある。
The
車速センサ16は、車両Cの速度(車速)を検出し、この検出した車速を含む情報信号を、車間距離算出部20と車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、車両Cの車速を含む情報信号を、「車速信号」と記載する場合がある。
レーザレーダ18は、車両Cの車両前後方向前方(前進方向)へレーザーを出入力可能に形成する。また、レーザレーダ18は、前進方向へレーザーを出力して先行車等に反射したレーザーの入力を受けると、レーザーの出力時間及び入力時間を含む情報信号を、車間距離算出部20に出力する。なお、以降の説明では、レーザーの出力時間及び入力時間を含む情報信号を、「出入力時間信号」と記載する場合がある。
The
The
車間距離算出部20は、車速センサ16から入力を受けた車速信号が含む車速と、レーザレーダ18から入力を受けた出入力時間信号が含むレーザーの出力時間及び入力時間から、先行車(他車両)との距離(車間距離)を算出する。そして、算出した車間距離を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、他車両との車間距離を含む情報信号を、「車間距離信号」と記載する場合がある。
カメラ22は、車両C周囲の路面を含む画像を撮像し、撮像した各画像を用いて、複数の撮像方向に対応した個別の画像を含む情報信号を生成する。なお、以降の説明では、複数の撮像方向に対応した個別の画像を含む情報信号を、「個別画像信号」と記載する場合がある。
The inter-vehicle
The
そして、カメラ22は、生成した個別画像信号を、車線抽出部24に出力する。なお、第一実施形態では、一例として、カメラ22を、車両Cの右側方を撮像する右側方カメラと、車両Cの左側方を撮像する左側方カメラを用いて形成した場合を説明する。
車線抽出部24は、カメラ22から入力を受けた個別画像信号が含む画像から、車両C周囲の路面上に存在する車線区分線を検出し、検出した車線区分線を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、車両C周囲の路面上に存在する車線区分線を含む情報信号を、「車線区分線信号」と記載する場合がある。
ここで、車線区分線の検出は、例えば、カメラ22で撮像した画像中において、車両Cを基準として予め設定した距離や領域(エリア)内に、車線区分線等が存在するか否かを判断して行なう。また、画像から車線区分線を認識する処理としては、例えば、エッジ検出等、種々の公知の方式を用いる。
Then, the
The
Here, the detection of the lane markings is performed by, for example, determining whether or not there is a lane marking or the like in the distance or area (area) set in advance with reference to the vehicle C in the image captured by the
アクセル操作量検出部26は、例えば、運転者によるアクセルペダル(図示せず)の踏み込み量に応じたアクセルペダルの開度(アクセル開度)を検出可能な、アクセル開度センサを用いて形成する。また、アクセル操作量検出部26は、検出したアクセル開度を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、アクセル操作量検出部26が検出したアクセル開度を含む情報信号を、「アクセル開度信号」と記載する場合がある。
The accelerator operation
ブレーキ操作量検出部28は、例えば、運転者によるブレーキペダル(図示せず)の踏み込み量に応じた制動圧を検出可能な、ブレーキ圧力センサを用いて形成する。また、ブレーキ操作量検出部28は、検出した制動圧を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、ブレーキ操作量検出部28が検出した制動圧を含む情報信号を、「制動圧信号」と記載する場合がある。
The brake operation
操舵角センサ30は、例えば、図示しない操舵操作子(ステアリングホイール)を回転可能に支持するステアリングコラム(図示せず)に設ける。また、操舵角センサ30は、ステアリングホイールの中立位置からの操作角度(操舵角)を検出し、この検出した操舵角を含む情報信号を、車両情報取得部6に出力する。なお、以降の説明では、操舵角センサ30が検出した操舵角を含む情報信号を、「操舵角信号」と記載する場合がある。
The
走行制御コントローラ12は、駆動力コントローラ32と、制動力コントローラ34と、転舵コントローラ36を備える。
駆動力コントローラ32は、車両Cの駆動力を制御するものであり、マイクロコンピュータで構成する。なお、マイクロコンピュータは、例えば、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を備えた構成である。また、駆動力コントローラ32は、走行状態制御部8から入力をうけた挙動指令値信号が含む駆動力指令値を用いて、車両Cの駆動源(例えば、エンジン)が発生させる駆動力を制御する。
The
The driving
制動力コントローラ34は、車両Cの制動力を制御するものであり、駆動力コントローラ32と同様、マイクロコンピュータで構成する。また、制動力コントローラ34は、走行状態制御部8から入力をうけた挙動指令値信号が含む制動力指令値を用いて、車両Cが備える制動力発生源(例えば、液圧制御装置)が発生させる制動力を制御する。
転舵コントローラ36は、車両Cが備える転舵輪(例えば、左右前輪)の転舵角を制御するものであり、駆動力コントローラ32と同様、マイクロコンピュータで構成する。また、転舵コントローラ36は、走行状態制御部8から入力をうけた挙動指令値信号が含む操舵角指令値を用いて、車両Cが備える転舵アクチュエータ(例えば、転舵モータ)を駆動させて、転舵輪の転舵角を制御する。これにより、転舵コントローラ36は、操舵角指令値を用いて、車両Cの進行方向を制御する。
The
The steered
(情報作成・配信装置の構成)
図1及び図2を参照して、情報作成・配信装置2の構成について説明する。
情報作成・配信装置2は、プローブカーデータベース38と、類型化演算部40と、地図データベース42と、周囲類型判定部44と、走行制御モードデータベース46と、交通状況検出部48と、走行制御モード選択部50を備える。なお、図中及び以降の説明では、それぞれ、プローブカーデータベース38を「プローブカーDB38」と示し、地図データベース42を「地図DB42」と示し、走行制御モードデータベース46を「走行制御モードDB46」と示す場合がある。
(Configuration of information creation / distribution device)
The configuration of the information creation /
The information creation /
プローブカーDB38は、各車両Cから、車両Cの固有IDを示す情報を付加した車両情報データ信号の入力を受ける。また、プローブカーDB38は、車両Cに固有のデータとして、各車両Cの車両情報データと、後述する運転者類型データを記憶して蓄積する。
類型化演算部40は、プローブカーDB38から各車両Cの車両情報データを取得して、各車両Cを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う。そして、類型化演算部40は、複数人の運転者を類型化したデータ(運転者類型データ)を含む情報信号を、プローブカーDB38に出力する。なお、以降の説明では、運転者類型データを含む情報信号を、「運転者類型データ信号」と記載する場合がある。また、類型化演算部40が行う処理については、後述する。
The
The
地図DB42は、地図データを記憶している。また、地図DB42が記憶している地図データは、例えば、一定の期間等に応じて更新する。なお、地図DB42が記憶している地図データには、例えば、道路を交差点や一定間隔等で分割した各リンクのリンク長(距離)、各リンクの車線数、各リンクの車線幅、各リンクの規制速度を含む。また、各道路及び各リンクは、固有IDを示す情報(道路ID、リンクID等)を付加した状態で、地図データとして地図DB42が記憶している。
The
周囲類型判定部44は、プローブカーDB38から取得した運転者類型データを、地図DB42から取得した地図データと関連付けて、運転支援の対象とする一台の支援対象車両の周囲に存在する他車両の類型を、運転者の類型で判定する処理を行う。なお、以降の説明では、支援対象車両を「自車両」と記載する場合がある。
そして、周囲類型判定部44は、判定した類型のうち、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型を含む情報信号を、走行制御モード選択部50に出力する。なお、以降の説明では、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型を含む情報信号を、「最多類型データ信号」と記載する場合がある。また、周囲類型判定部44が行う処理については、後述する。
The surrounding
Then, the surrounding
走行制御モードDB46は、運転者の類型に対応する走行制御モードを記憶している。
ここで、「走行制御モード」とは、運転者の類型に対応する、駆動力、制動力、操舵角のうち少なくとも一つを制御するモードである。すなわち、走行制御モードは、自車両の速度、自車両の加速度、自車両と先行車との車間距離、自車両の操舵角のうち少なくとも一つを制御対象とするモードである。
The travel
Here, the “travel control mode” is a mode for controlling at least one of the driving force, the braking force, and the steering angle corresponding to the type of the driver. That is, the travel control mode is a mode in which at least one of the speed of the host vehicle, the acceleration of the host vehicle, the inter-vehicle distance between the host vehicle and the preceding vehicle, and the steering angle of the host vehicle is controlled.
交通状況検出部48は、例えば、交通情報センター等から入力を受けた交通情報を用いて、地図DB42が記憶している地図データの道路上における、交通量、交通密度、混雑度等の交通状況を検出する。そして、交通状況検出部48は、検出した交通状況から、走行制御モードDB46が蓄積している走行制御モードを用いた走行制御を許可する指令信号、または、走行制御を許可しない指令信号を、走行制御モード選択部50に出力する。なお、以降の説明では、走行制御を許可する指令信号、または、走行制御を許可しない指令信号を、「制御許可信号」と記載する場合がある。また、交通状況検出部48が行う処理については、後述する。
The traffic
走行制御モード選択部50は、周囲類型判定部44から最多類型データ信号の入力を受け、交通状況検出部48から制御許可信号の入力を受ける。そして、走行制御モード選択部50は、走行制御モードDB46から、自車両の周囲で存在割合が最も高い類型に対応する走行制御モードを取得する。
さらに、走行制御モード選択部50は、制御許可信号が、走行制御を許可する指令信号である場合、走行制御モードを含む情報信号である走行制御モード信号を、センター側通信モジュール(図示せず)等を介して、車載装置1に出力する。一方、制御許可信号が、走行制御を許可しない指令信号である場合、運転者の運転操作のみで車両を走行させる情報信号である走行制御モード信号を、センター側通信モジュール等を介して、車載装置1に出力する。
The travel control
Further, when the control permission signal is a command signal for permitting the traveling control, the traveling control
すなわち、走行制御モード選択部50は、類型化演算部40が検出した類型から、自車両が走行する道路上において、自車両の周囲で存在割合の最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態を模倣した、走行制御モードを選択する処理を行う。これにより、走行状態制御部8は、自車両の走行状態を、走行制御モード選択部50が選択した走行制御モードの走行状態に制御する処理を行う。
In other words, the travel control
(類型化演算部40が行う処理)
図1及び図2を参照しつつ、図3から図9を用いて、類型化演算部40が行う処理について説明する。
類型化演算部40が行う処理としては、以下の処理A1〜A3がある。また、類型化演算部40は、処理A1からA3のうち、少なくとも一つの処理を行う。
処理A1.車速と、先行車との車間距離を用いて、運転者の類型を設定する処理
処理A2.車速と、車線変更に必要とした時間を用いて、運転者の類型を設定する処理
処理A3.車両Cの車種を用いて、運転者の類型を設定する処理
なお、類型化演算部40が行う処理は、任意の時期に実施可能であり、例えば、車両Cの走行状態を入手した時点(車両情報データ信号の入力を受けた時点)で逐次実施してもよい。また、例えば、昼間等と比較して計算の余裕が有る深夜に、まとめて実施してもよい。
(Processing performed by the typification operation unit 40)
With reference to FIGS. 1 and 2, the processing performed by the
The processes performed by the
Process A1. Processing for setting the type of driver using the vehicle speed and the inter-vehicle distance from the preceding vehicle A2. Processing for setting the type of the driver using the vehicle speed and the time required for the lane change A3. Processing for Setting Type of Driver Using Vehicle Type of Vehicle C The processing performed by the
また、第一実施形態では、類型化演算部40が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、期間を区切った最新のデータを用いる場合について説明する。すなわち、第一実施形態では、各運転者の運転操作を検出した期間を限定して、類型化演算部40が運転者の類型を設定する場合について説明する。
また、以下に記載する、図3から図9を用いた説明では、一例として、複数台の車両Cのうち選択した一台の車両C1に対して行う処理を説明するが、他の車両(車両C2、車両C3等)に対する処理も同様である。
Further, in the first embodiment, a case will be described in which the latest data with a divided period is used as data used in the process in which the
Moreover, in the description using FIG. 3 to FIG. 9 described below, as an example, a process performed on one vehicle C1 selected from a plurality of vehicles C will be described. The processing for C2, vehicle C3, etc.) is the same.
・処理A1
図1及び図2を参照しつつ、図3から図6を用いて、上述した処理A1、すなわち、車両C1の車速と、車両C1と先行車との車間距離を用いて、各車両Cを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
図3中に示すように、類型化演算部40が処理を開始(START)すると、まず、ステップS100の処理を行う。
ステップS100では、プローブカーDB38から、各車両Cの車両情報データのうち、過去の走行時における車速のデータと、過去の走行時における車間距離のデータを取得する。そして、各車両Cの運転者に対し、複数の走行速度域(車速域)において、それぞれ、先行車との車間距離の平均値(平均車間距離)を算出する処理(図中に示す「走行速度域毎の平均車間距離を算出」)を行う。
・ Process A1
With reference to FIGS. 1 and 2, each vehicle C is operated using the above-described processing A1, that is, the vehicle speed of the vehicle C1 and the inter-vehicle distance between the vehicle C1 and the preceding vehicle, with reference to FIGS. A case where a process of typifying a plurality of drivers to perform is described.
As shown in FIG. 3, when the
In step S100, the vehicle speed data and the inter-vehicle distance data during the past travel are acquired from the
具体的には、ステップS100で行う処理では、例えば、図4中に示すように、複数段階(0−10、10−20、20−30、30−40、…)に区分した走行速度域毎に、各車両Cの運転者(D1〜D4、…)の車間距離を算出する。
なお、図4中に示す例では、複数の走行速度域を、10[km/h]で区分したが、これに限定するものではなく、複数の走行速度域は、任意の速度で区分すればよい。
また、ステップS100の処理では、システム上で先行車が存在しないと判断されている間のデータは、車間距離の算出に利用しなくてもよい。
ステップS100において、各車両Cの運転者に対し、複数の走行速度域における平均車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理は、ステップS101へ移行する。
Specifically, in the process performed in step S100, for example, as shown in FIG. 4, for each traveling speed range divided into a plurality of stages (0-10, 10-20, 20-30, 30-40,...). In addition, the inter-vehicle distance of the driver (D1 to D4,...) Of each vehicle C is calculated.
In the example shown in FIG. 4, the plurality of traveling speed ranges are divided by 10 [km / h]. However, the present invention is not limited to this, and the plurality of traveling speed ranges may be divided by arbitrary speeds. Good.
Further, in the process of step S100, the data while it is determined that there is no preceding vehicle on the system may not be used for calculating the inter-vehicle distance.
When the process of calculating the average inter-vehicle distance in a plurality of travel speed ranges is performed for the driver of each vehicle C in step S100, the process performed by the
ステップS101では、プローブカーDB38から、各車両Cの車両情報データのうち、過去の走行時における車速のデータと、過去の走行時における車間距離のデータを取得する。そして、各車両Cの運転者に対し、全ての走行速度域(全域)において、平均車間距離を算出する処理(図中に示す「走行速度全域の平均車間距離を算出」)を行う。
具体的には、ステップS101で行う処理では、例えば、図4中に示すように、全ての走行速度域(全域)において、各車両Cの運転者(D1〜D4、…)の平均車間距離を算出する。
ステップS101において、各車両Cの運転者に対し、全ての走行速度域における平均車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理は、ステップS102へ移行する。
In step S101, from the
Specifically, in the process performed in step S101, for example, as shown in FIG. 4, the average inter-vehicle distance of the drivers (D1 to D4,...) calculate.
In step S101, when the process of calculating the average inter-vehicle distance in all travel speed ranges is performed for the driver of each vehicle C, the process performed by the
ステップS102では、ステップS100で算出した平均車間距離と、ステップS101で算出した平均車間距離から、各車両Cの運転者を類型化する処理(図中に示す「走行速度全域における平均車間距離を類型化」)を行う。
具体的には、ステップS102で行う処理では、例えば、図5中に示すように、全ての走行速度域(全域)における各車両Cの運転者の平均車間距離を、累積度数で分布する。そして、平均車間距離が短い側から、25パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Dと設定し、25パーセンタイルを超えて50パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Cと設定する。さらに、平均車間距離が短い側から、50パーセンタイルを超えて75パーセンタイル以下の領域に分類した運転者を類型Bと設定し、75パーセンタイルを超えた領域(100パーセンタイル以下の領域)に分類した運転者を類型Aと設定する。なお、図4中には、各車両Cの運転者(D1〜D4)に対し、分類した類型を示している(例えば、運転者D1の類型は「B」に設定)。
In step S102, a process for categorizing the driver of each vehicle C from the average inter-vehicle distance calculated in step S100 and the average inter-vehicle distance calculated in step S101 (“average inter-vehicle distance in entire travel speed shown in FIG. ”).
Specifically, in the process performed in step S102, for example, as shown in FIG. 5, the average inter-vehicle distance of the driver of each vehicle C in all travel speed ranges (entire area) is distributed in cumulative frequency. Then, from the side where the average inter-vehicle distance is short, a driver classified into an area below the 25th percentile is set as a type D, and a driver classified into an area exceeding the 25th percentile and below the 50th percentile is set as a type C. Furthermore, from the side where the average inter-vehicle distance is short, a driver who is classified as an area exceeding the 50th percentile and below the 75th percentile is set as type B, and a driver classified as an area exceeding the 75th percentile (area below the 100th percentile) Is set as type A. In FIG. 4, classified types are shown for the drivers (D1 to D4) of each vehicle C (for example, the type of the driver D1 is set to “B”).
なお、図5中に示す例では、運転者の類型を四つ(類型A〜D)に区分し、各類型を25パーセンタイル毎に分割したが、これに限定するものではなく、運転者の類型は、任意の数に区分してもよい。また、複数の類型は、任意のパーセンタイルで区分すればよい。
ステップS102において、各車両Cの運転者を類型化する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理は、ステップS103へ移行する。
In the example shown in FIG. 5, the driver types are divided into four types (types A to D), and each type is divided into 25 percentiles. However, the present invention is not limited to this. May be divided into any number. Moreover, what is necessary is just to divide a some type by arbitrary percentiles.
If the process which classifies the driver | operator of each vehicle C is performed in step S102, the process which the classification |
ステップS103では、ステップS102で設定した類型を含む運転者類型データを、プローブカーDB38へ記憶して蓄積する処理(図中に示す「類型結果を蓄積」)を行う。ステップS103において、運転者類型データをプローブカーDB38へ記憶して蓄積する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理は、ステップS104へ移行する。
ステップS104では、ステップS102で設定した類型毎に、複数段階に区分した走行速度域毎の、制御目標値とする車間距離を算出する処理(図中に示す「類型毎の目標車間距離を算出」)を行う。
具体的には、ステップS104で行う処理では、例えば、図6中に示すように、複数段階(0−10、10−20、20−30、30−40、…)に区分した走行速度域毎に、各類型(A〜D、…)の目標車間距離を算出する。また、目標車間距離の算出は、ステップS102で同じ類型に設定した複数の運転者に対し、車間距離の平均値を演算して行う。
In step S103, a process for storing and storing the driver type data including the type set in step S102 in the probe car DB 38 ("accumulate type result" shown in the figure) is performed. If the driver type data is stored and stored in the
In step S104, for each type set in step S102, a process for calculating an inter-vehicle distance as a control target value for each traveling speed range divided into a plurality of stages ("Calculate target inter-vehicle distance for each type" shown in the figure). )I do.
Specifically, in the process performed in step S104, for example, as shown in FIG. 6, for each traveling speed range divided into a plurality of stages (0-10, 10-20, 20-30, 30-40,...). Then, the target inter-vehicle distance of each type (A to D,...) Is calculated. Further, the calculation of the target inter-vehicle distance is performed by calculating an average value of the inter-vehicle distances for a plurality of drivers set to the same type in step S102.
したがって、例えば、全ての運転者のうち、類型Cに設定した運転者が、運転者D2と運転者D4の二人のみである場合、運転者D2の先行車との車間距離と運転者D4の先行車との車間距離との平均値を、類型Cの目標車間距離として算出する(図4、図6参照)。
ステップS104において、各類型に対し、それぞれ、走行速度域毎の目標車間距離を算出する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理は、ステップS105へ移行する。
Therefore, for example, when there are only two drivers, the driver D2 and the driver D4, among all the drivers, the distance between the preceding vehicle of the driver D2 and the driver D4 The average value of the inter-vehicle distance with the preceding vehicle is calculated as the target inter-vehicle distance of type C (see FIGS. 4 and 6).
In step S104, when the process of calculating the target inter-vehicle distance for each travel speed range is performed for each type, the process performed by the
ステップS105では、ステップS104で算出した、走行速度域毎の目標車間距離を、複数の類型毎に、走行制御モードDB46に記憶して蓄積する処理(図中に示す「走行制御モードDBへ制御パラメータを蓄積」)を行う。
具体的には、ステップS105で行う処理では、図6中に示す走行速度域毎の目標車間距離を、複数の類型(A〜D)毎に区分して、走行制御モードDB46に記憶して蓄積する。すなわち、ステップS105では、走行制御モードで用いる制御パラメータとして、走行速度域毎の車間距離の目標値を、複数の類型毎に、走行制御モードDB46に記憶して蓄積する処理を行う。
ステップS105において、走行速度域毎の車間距離の目標値を、複数の類型毎に、走行制御モードDB46に記憶して蓄積する処理を行うと、類型化演算部40が行なう処理を終了(END)する。
In step S105, the target inter-vehicle distance calculated for each travel speed range calculated in step S104 is stored and stored in the travel
Specifically, in the process performed in step S105, the target inter-vehicle distance for each travel speed range shown in FIG. 6 is divided into a plurality of types (A to D), stored in the travel
In step S105, when the target value of the inter-vehicle distance for each travel speed range is stored and stored in the travel
・処理A2
図1から図6を参照しつつ、図7から図9を用いて、上述した処理A2、すなわち、車両C1の車速と、車両Cが車線変更に必要とした時間を用いて、各車両Cを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
処理A2では、カメラ22が撮像した画像内における、車線抽出部24が検出した車線区分線の位置の変化を用いて、複数の走行速度域において、車線変更に必要とした時間である車線変更所要時間を算出する処理(車線変更所要時間算出処理)を行う。
・ Process A2
7 to 9 with reference to FIGS. 1 to 6, each vehicle C is processed using the above-described processing A2, that is, the vehicle speed of the vehicle C1 and the time required for the vehicle C to change lanes. A case where a process of typifying a plurality of drivers who drive is performed will be described.
In the process A2, a lane change requirement that is a time required for the lane change in a plurality of travel speed ranges is used by using the change in the position of the lane division line detected by the
ここで、車線変更所要時間の定義は任意に設定可能であり、例えば、車両が車線区分線を跨ぎ始めてから跨ぎ終わるまでに経過した時間としてもよい。また、例えば、操舵角センサ30が検出した操舵角が、予め設定した操舵角閾値を超えてから、操舵角閾値以下に復帰するまでに経過した時間としてもよい。
具体的には、車線変更所要時間算出処理では、例えば、図7中に示すように、複数段階(0−40、40−80、80−120、…)に区分した走行速度域毎と、全ての走行速度域(全域)に、各車両Cの運転者(D1〜D4、…)の車線変更所要時間を算出する。
走行速度域毎に各車両Cの運転者の車線変更所要時間を算出した後、例えば、図8中に示すように、全ての走行速度域(全域)における各車両Cの運転者の車線変更所要時間を、累積度数で分布して、各車両Cの運転者の類型を設定する。
Here, the definition of the time required for the lane change can be arbitrarily set, and for example, it may be a time elapsed from when the vehicle starts to straddle the lane line until it finishes straddling. Further, for example, it may be the time elapsed from when the steering angle detected by the
Specifically, in the lane change required time calculation process, for example, as shown in FIG. 7, for each travel speed range divided into a plurality of stages (0-40, 40-80, 80-120,...) The lane change required time of the driver (D1 to D4,...) Of each vehicle C is calculated in the travel speed range (entire area).
After calculating the driver's lane change required time for each vehicle C for each travel speed range, for example, as shown in FIG. 8, the driver's lane change required for each vehicle C in all travel speed ranges (entire area). The type of driver of each vehicle C is set by distributing the time in cumulative frequency.
具体的には、車線変更所要時間が4秒以下の領域に分類した運転者を類型Aと設定し、車線変更所要時間が4秒を超えて5秒以下の領域に分類した運転者を類型Bと設定する。さらに、車線変更所要時間が5秒を超えて6秒以下の領域に分類した運転者を類型Cと設定し、車線変更所要時間が6秒を超えた領域に分類した運転者を類型Dと設定する。なお、図7中には、各車両Cの運転者(D1〜D4)に対し、分類した類型を示している(例えば、運転者D1の類型は「C」に設定)。 Specifically, a driver classified into an area where the lane change required time is 4 seconds or less is set as type A, and a driver classified as an area where the lane change required time exceeds 4 seconds and is 5 seconds or less is type B. And set. Furthermore, a driver classified as an area where the lane change required time exceeds 5 seconds and less than 6 seconds is set as type C, and a driver classified as an area where the lane change required time exceeds 6 seconds is set as type D. To do. FIG. 7 shows the classified types for the drivers (D1 to D4) of the vehicles C (for example, the type of the driver D1 is set to “C”).
なお、図8中に示す例では、運転者の類型を四つ(類型A〜D)に区分し、各類型を1秒毎に分割したが、これに限定するものではなく、運転者の類型は、任意の数に区分してもよい。また、複数の類型は、任意の時間(秒数)で区分すればよい。
各車両Cの運転者の類型を設定した後、設定した類型毎に、複数段階に区分した走行速度域毎の、制御目標値とする車線変更所要時間を算出する。
具体的には、例えば、図9中に示すように、複数段階(0−40、40−80、80−120、…)に区分した走行速度域毎に、各類型(A〜D、…)の目標車線変更所要時間を算出する。また、目標車線変更所要時間の算出は、同じ類型に設定した複数の運転者に対し、車線変更所要時間の平均値を演算して行う。
In the example shown in FIG. 8, the driver types are divided into four types (types A to D), and each type is divided every second. However, the present invention is not limited to this. May be divided into any number. Moreover, what is necessary is just to divide a some type by arbitrary time (second number).
After the type of the driver of each vehicle C is set, the lane change required time as the control target value is calculated for each of the set types for each traveling speed range divided into a plurality of stages.
Specifically, for example, as shown in FIG. 9, each type (A to D,...) For each traveling speed range divided into a plurality of stages (0-40, 40-80, 80-120,...). The time required for changing the target lane is calculated. The calculation of the target lane change required time is performed by calculating an average value of the lane change required times for a plurality of drivers set to the same type.
・処理A3
図1から図9を参照して、上述した処理A3、すなわち、車両Cの車種を用いて、各車両Cを運転する複数人の運転者を類型化する処理を行う場合について説明する。
処理A3では、一例として、車種が大型車である車両Cを運転する運転者を類型Aに設定し、車種が普通車である車両Cを運転する運転者を類型Bに設定する。そして、類型Bの目標加速度を、類型Aの平均加速度として算出する。
類型Bの目標加速度を類型Aの平均加速度として算出する理由は、例えば、以下に記載する理由である。
・ Process A3
With reference to FIG. 1 to FIG. 9, the case where the process A3 described above, that is, the process of classifying a plurality of drivers who drive each vehicle C using the vehicle type of the vehicle C will be described.
In the process A3, as an example, the driver who drives the vehicle C whose vehicle type is a large vehicle is set as a type A, and the driver who drives the vehicle C whose vehicle type is a normal vehicle is set as a type B. Then, the target acceleration of type B is calculated as the average acceleration of type A.
The reason why the target acceleration of type B is calculated as the average acceleration of type A is, for example, the reason described below.
一般的に、普通車は、大型車よりも加速性能が良いため、例えば、停止時から発進する際に、運転者が希望する走行速度に到達するまでの時間は、大型車のほうが長い。このため、大型車を含む車群の後方で走行する普通車は、運転者が注意を怠ると、いつも通りの発進操作をしてしまい、先行車に近づきすぎて減速する状況が発生する場合が多い。
したがって、自車両の周囲に大型車(類型A)が最も割合で存在する場合、類型Bの目標加速度を類型Aの平均加速度として算出すると、普通車(類型B)は、大型車の加速性能を考慮した走行制御モードで走行することが可能となる。
以上説明したように、類型化演算部40は、複数の運転者を分類して、各運転者の類型を設定する処理を行う。
In general, an ordinary vehicle has better acceleration performance than a large vehicle. For example, when starting from a stop, a large vehicle takes a longer time to reach a travel speed desired by the driver. For this reason, ordinary vehicles that run behind a group of vehicles including large vehicles may start up as usual if the driver neglects attention, resulting in a situation where they are too close to the preceding vehicle and decelerate. Many.
Therefore, when a large vehicle (type A) is present in the vicinity of the own vehicle, calculating the target acceleration of type B as the average acceleration of type A, the normal vehicle (type B) has the acceleration performance of the large vehicle. It is possible to travel in the travel control mode in consideration.
As described above, the
(周囲類型判定部44が行う処理)
図1から図9を参照しつつ、図10及び図11を用いて、周囲類型判定部44が行う処理について説明する。
周囲類型判定部44が行う処理では、自車両の周囲に存在する他車両の台数、または、自車両が走行している道路上において、自車両を中心として設定した半径の領域内に存在する他車両の台数から、他車両の運転者の類型を判定する。
(Processing performed by the ambient type determination unit 44)
Processing performed by the surrounding
In the processing performed by the surrounding
自車両の周囲に存在する他車両の台数から他車両の運転者の類型を判定する場合には、例えば、図10中に示すように、自車両に近い20台の他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定する。そして、自車両の周囲に存在する20台の他車両に対し、それぞれ、運転者に設定した類型を取得して、他車両の運転者の類型を判定する。なお、図10中に示す例では、自車両の周囲に存在する20台の他車両を対象として、他車両の運転者の類型を判定したが、これに限定するものではなく、対象とする他車両の台数は、任意の台数でよい。 When determining the type of the driver of the other vehicle from the number of other vehicles existing around the own vehicle, for example, as shown in FIG. Set as other vehicles around. Then, the type set for the driver is acquired for each of the 20 other vehicles around the host vehicle, and the type of the driver of the other vehicle is determined. In the example shown in FIG. 10, the type of the driver of the other vehicle is determined for 20 other vehicles existing around the own vehicle. However, the present invention is not limited to this. The number of vehicles may be an arbitrary number.
一方、自車両を中心として設定した半径の領域内に存在する他車両の台数から他車両の運転者の類型を判定する場合には、例えば、図11中に示すように、自車両から半径100mの領域内に存在する他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定する。そして、自車両から半径100mの領域内に存在する他車両に対し、それぞれ、運転者に設定した類型を取得して、他車両の運転者の類型を判定する。なお、図11中に示す例では、自車両から半径100mの領域内に存在する他車両を対象として、他車両の運転者の類型を判定したが、これに限定するものではなく、対象とする他車両が存在する領域は、任意の領域でよい。 On the other hand, when determining the type of the driver of the other vehicle from the number of other vehicles existing within the radius area set around the own vehicle, for example, as shown in FIG. The other vehicle existing in the area is set as another vehicle existing around the host vehicle. Then, the type set for the driver is acquired for each of the other vehicles existing within the radius of 100 m from the host vehicle, and the type of the driver of the other vehicle is determined. In the example shown in FIG. 11, the type of the driver of the other vehicle is determined for the other vehicle existing within the radius of 100 m from the own vehicle. However, the present invention is not limited to this and is the target. The area where the other vehicle exists may be an arbitrary area.
なお、図10及び図11中では、複数の類型のうち、自車両の周囲における存在割合が最も高い類型が、類型Aである場合を示す。
以上説明したように、周囲類型判定部44は、自車両が走行する道路を走行する複数台の他車両の運転者の類型を、類型化演算部40が設定した類型で個別に判定する処理を行う。
10 and 11 show a case in which the type having the highest existence ratio around the host vehicle is type A among a plurality of types.
As described above, the surrounding
(交通状況検出部48が行う処理)
図1から図11を参照しつつ、図12から図14を用いて、交通状況検出部48が行う処理について説明する。
交通状況検出部48が行う処理としては、以下の処理B1〜B3がある。また、交通状況検出部48は、処理B1から処理B3のうち、一つの処理を選択して行う。
処理B1.交通量を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理
処理B2.交通密度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理
処理B3.混雑度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理
(Processing performed by the traffic condition detection unit 48)
Processing performed by the traffic
The processes performed by the traffic
Process B1. Processing B2 for determining whether or not to permit travel control using the traffic volume B2. Processing for determining whether or not to permit travel control using the traffic density B3. Processing to determine whether to allow travel control using the degree of congestion
・処理B1
図1から図11を参照しつつ、図12を用いて、上述した処理B1、すなわち、交通量を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理B1では、例えば、図12中に示すように、予め設定した地点である交通量計測地点における、単位時間当たりの通過台数(交通量)が通過閾値台数(交通量閾値)以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、交通量計測地点における、単位時間当たりの通過台数(交通量)が通過閾値台数(交通量閾値)未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。
・ Process B1
With reference to FIG. 1 to FIG. 11, the case where the process B1 described above, that is, the process for determining whether or not the travel control is permitted using the traffic volume will be described with reference to FIG. 12.
In the process B1, for example, as shown in FIG. 12, if the number of passing units (traffic volume) per unit time at a traffic volume measuring point that is a preset point is equal to or greater than the passing threshold number (traffic volume threshold), It is determined that traveling control is permitted. On the other hand, if the number of passing vehicles per unit time (traffic volume) at the traffic volume measurement point is less than the passing threshold number (traffic volume threshold), it is determined that the travel control is not permitted.
したがって、処理B1で自車両が走行する道路の交通量が予め設定した交通量閾値未満であるときには、走行状態制御部8は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、通過閾値台数(交通量閾値)は、任意に設定することが可能である。また、単位時間当たりの通過台数は、例えば、プローブカーDB38に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。
Therefore, when the traffic volume of the road on which the host vehicle travels in the process B1 is less than the preset traffic threshold value, the travel
The number of passage thresholds (traffic volume threshold) can be arbitrarily set. Further, the number of passing vehicles per unit time is measured using, for example, data stored in the
・処理B2
図1から図12を参照しつつ、図13を用いて、上述した処理B2、すなわち、交通密度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理B2では、例えば、図13中に示すように、自車両が走行する道路の、予め設定した距離(交通密度計測範囲内)当たりの走行台数(交通密度)が走行閾値台数(交通密度閾値)以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、交通密度計測範囲内の走行台数(交通密度)が走行閾値台数(交通密度閾値)未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。
・ Process B2
With reference to FIG. 1 to FIG. 12, the case where the process B2 described above, that is, the process of determining whether or not to permit travel control using the traffic density will be described with reference to FIG. 13.
In the process B2, for example, as shown in FIG. 13, the number of travels (traffic density) per predetermined distance (within the traffic density measurement range) on the road on which the host vehicle travels is the travel threshold number (traffic density threshold). If it is above, it will determine with driving control permitted. On the other hand, if the number of traveling vehicles (traffic density) within the traffic density measurement range is less than the traveling threshold number (traffic density threshold), it is determined that the traveling control is not permitted.
したがって、処理B2で自車両が走行する道路の交通密度が予め設定した交通密度閾値未満であるときには、走行状態制御部8は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、走行閾値台数(交通密度閾値)は、任意に設定することが可能である。また、交通密度は、例えば、プローブカーDB38に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。
Therefore, when the traffic density of the road on which the host vehicle is traveling is less than the preset traffic density threshold value in the process B2, the traveling
Note that the number of travel thresholds (traffic density threshold) can be set arbitrarily. The traffic density is measured using, for example, data stored in the
・処理B3
図1から図13を参照しつつ、図14を用いて、上述した処理B3、すなわち、混雑度を用いて、走行制御を許可するか否かを判定する処理を行う場合について説明する。
処理B3では、例えば、図14中に示すように、予め設定した領域(例えば、地点、道路、地域)の需要台数と交通容量から算出する混雑度(需要台数/交通容量)が、混雑度閾値以上であれば、走行制御を許可すると判定する。一方、混雑度が混雑度閾値未満であれば、走行制御を許可しないと判定する。
・ Process B3
With reference to FIG. 1 to FIG. 13, the case where the process B3 described above, that is, the process of determining whether to permit the travel control using the congestion degree will be described with reference to FIG. 14.
In the process B3, for example, as shown in FIG. 14, the degree of congestion (demand quantity / traffic capacity) calculated from the demand quantity and traffic capacity in a preset area (eg, point, road, area) is the congestion degree threshold value. If it is above, it will determine with driving control permitted. On the other hand, if the congestion level is less than the congestion level threshold, it is determined that the travel control is not permitted.
したがって、処理B3で自車両が走行する道路の混雑度が予め設定した混雑度閾値未満であるときには、走行状態制御部8は、走行状態の制御を実施せずに、自車両の運転者による加減速操作及び操舵操作のみで、自車両を走行させる処理を行う。
なお、混雑度閾値は、任意に設定することが可能である。また、需要台数は、例えば、プローブカーDB38に蓄積されているデータや、道路上に設置されているトラフィックカウンターのデータを用いて計測する。また、交通容量は、地図DB42が蓄積している道路幾何構造のデータと、プローブカーDB38に蓄積されている大型車の混入率や駐車車両の情報を用いて算出する。
Therefore, when the congestion degree of the road on which the host vehicle is traveling is less than the preset congestion degree threshold value in the process B3, the traveling
Note that the congestion degree threshold can be set arbitrarily. The number of demands is measured using, for example, data stored in the
(動作)
次に、図1から図14を参照しつつ、図15及び図16を用いて、第一実施形態の運転支援システムSを用いて行なう動作を説明する。
図15中に示すように、運転支援システムSを用いて行なう動作を開始(START)すると、まず、ステップS200の処理を行う。
ステップS200では、周囲類型判定部44により、自車両の周囲に存在する他車両を運転する運転者に設定した類型を取得する処理(図中に示す「周囲に存在する運転者のデータを取得」)を行う。ステップS200において、自車両の周囲に存在する運転者の類型を取得する処理を行うと、運転支援システムSを用いて行なう動作は、ステップS201へ移行する。
(Operation)
Next, operations performed using the driving support system S of the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 14 and FIGS. 15 and 16.
As shown in FIG. 15, when an operation performed using the driving support system S is started (START), first, the process of step S200 is performed.
In step S200, the surrounding
ステップS201では、ステップS200で取得した類型のうち、最も存在割合が高い類型を判定する処理(図中に示す「最も割合が高い類型を判定」)を行う。ステップS201において、自車両の周囲に存在する運転者の類型のうち、最も存在割合が高い類型を判定する処理を行うと、運転支援システムSを用いて行なう動作は、ステップS202へ移行する。なお、例えば、図10及び図11中に示す例では、最も存在割合が高い類型は、類型Aとなる。 In step S201, a process of determining the type having the highest existence ratio among the types acquired in step S200 ("determining the type having the highest ratio" shown in the figure) is performed. In step S201, when the process of determining the type having the highest existence ratio among the types of drivers existing around the host vehicle is performed, the operation performed using the driving support system S shifts to step S202. For example, in the example shown in FIGS. 10 and 11, the type having the highest existence ratio is type A.
ステップS202では、走行制御モード選択部50により、ステップS201で判定した類型に応じた走行制御モードを走行制御モードDB46から取得して、走行制御モードを選択する処理(図中に示す「走行制御モードを選択」)を行う。ステップS202において、最も割合が高い類型に応じた走行制御モードを選択する処理を行うと、運転支援システムSを用いて行なう動作は、ステップS203へ移行する。
In step S202, the travel control
ステップS203では、ステップS202で選択した走行制御モードを含む走行制御モード信号を、センター側通信モジュール等を介して車載装置1に出力する処理(図中に示す「走行制御パラメータを出力」)を行う。ステップS203において、走行制御モードを含む走行制御モード信号を車載装置1に出力する処理を行うと、運転支援システムSを用いて行なう動作は、ステップS204へ移行する。
In step S203, a process of outputting a travel control mode signal including the travel control mode selected in step S202 to the in-
ステップS204では、走行制御モードを含む走行制御モード信号の入力を受けた車載装置1が備える走行状態制御部8が、走行制御モードに応じて、駆動力指令値、制動力指令値、操舵角指令値のうち少なくとも一つの指令値を算出する。そして、走行状態制御部8が挙動指令値信号を走行制御コントローラ12に出力して、最も存在割合が高い類型に応じた走行制御モードに応じた走行制御を実施(図中に示す「走行制御を実施」)する。ステップS204において、最も存在割合が高い類型に応じた走行制御モードに応じた走行制御を実施すると、運転支援システムSを用いて行なう動作を終了(END)する。
In step S204, the driving
ここで、ステップS204では、走行制御モードの制御目標値に応じた指令値を算出する。
具体的には、制御目標値が車間距離(目標車間距離)である場合には、駆動力指令値及び制動力指令値のうち少なくとも一方を算出する。これにより、車速センサ16で自車両の速度域を把握した上で、車間距離算出部20で算出した先行車との車間距離が目標車間距離となるように、駆動力コントローラ32と制動力コントローラ34を制御して走行し、周囲の他車両と同様の車間距離で走行する。
Here, in step S204, a command value corresponding to the control target value in the travel control mode is calculated.
Specifically, when the control target value is an inter-vehicle distance (target inter-vehicle distance), at least one of a driving force command value and a braking force command value is calculated. Thus, the driving
一方、制御目標値が車線変更所要時間である場合には、操舵角指令値を算出し、さらに、必要に応じて、駆動力指令値及び制動力指令値のうち少なくとも一方を算出する。これにより、転舵コントローラ36を制御して、最も存在割合が高い類型の目標所要時間で車線変更を行い、周囲の他車両と同様の車線変更所要時間で車線変更を行う。
以上により、ステップS204では、自車両の走行状態を、周囲の他車両と同様の走行状態として、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制する。
On the other hand, when the control target value is the lane change required time, a steering angle command value is calculated, and at least one of the driving force command value and the braking force command value is calculated as necessary. Thereby, the steering
As described above, in step S204, the traveling state of the host vehicle is set to be the traveling state similar to that of the other surrounding vehicles, and abnormal traveling that inhibits the flow of traffic is suppressed.
また、ステップS204では、ステップS201で判定した類型に応じた指令値を算出する。
具体的には、自車両が普通車であり、車種(大型車と普通車)で二つの類型のみを設定し、最も存在割合が高い類型が大型車(類型A)である場合、大型車の加速性能を考慮した走行制御モードを、駆動力コントローラ32を制御して実施する。これにより、全体の交通流を円滑化する発進を実施する。したがって、運転操作の情報が不十分な場合であっても、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、交通流全体として、効率の良い車群の走行を実施することが可能となる。
In step S204, a command value corresponding to the type determined in step S201 is calculated.
Specifically, if the host vehicle is a normal vehicle, and only two types are set for the vehicle type (large vehicle and normal vehicle), and the type with the highest existence ratio is a large vehicle (type A), A travel control mode in consideration of acceleration performance is performed by controlling the driving
また、図16中に示すように、自車両の周囲に存在する他車両として、類型A(大型車)の台数(10台)と類型B(普通車)の台数(10台)が等しい場合は、走行による交通流への影響度が最も高い車種の類型である類型Aを選択する。
走行による交通流への影響度が最も高い車種の類型(類型A)を選択する理由は、一般的に、大型車の混入率が高いほど、道路の交通容量が低下するためである。なお、図16中には、自車両に近い20台の他車両を、自車両の周囲に存在する他車両として設定し、複数の類型を、車種が大型車である車両Cを運転する運転者を類型Aと、車種が普通車である車両Cを運転する運転者を類型Bに設定する例を示す。
In addition, as shown in FIG. 16, when the number of type A (large vehicle) (10) and the number of type B (normal vehicle) (10) are equal as other vehicles existing around the host vehicle. Then, type A, which is the type of vehicle type having the highest degree of influence on the traffic flow by traveling, is selected.
The reason for selecting the type of vehicle type (type A) that has the highest degree of influence on the traffic flow due to traveling is that, generally, the higher the mixing rate of large vehicles, the lower the traffic capacity of the road. In FIG. 16, 20 other vehicles close to the own vehicle are set as other vehicles existing around the own vehicle, and a plurality of types are drivers who drive the vehicle C whose vehicle type is a large vehicle. An example in which a driver who drives a vehicle C whose vehicle type is a normal vehicle is set as a type B is shown.
上述したように、第一実施形態の運転支援システムSの動作で実施する運転支援方法では、支援対象車両(自車両)が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。
なお、上述した第一実施形態は、本発明の一例であり、本発明は、上述した第一実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
As described above, in the driving support method implemented by the operation of the driving support system S of the first embodiment, the drivers of a plurality of other vehicles traveling on the road on which the support target vehicle (own vehicle) is traveling. The type of each driver is individually determined by the type of each driver set by classifying a plurality of drivers. And, among the determined driver types, around the support target vehicle, the travel state in the travel control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling, Control the running state of the vehicle to be supported.
The above-described first embodiment is an example of the present invention, and the present invention is not limited to the above-described first embodiment, and the present invention may be applied to other forms than this embodiment. Various modifications can be made according to the design or the like as long as they do not depart from the technical idea.
(第一実施形態の効果)
第一実施形態の運転支援システムSであれば、以下に記載する効果を奏することが可能となる。
(1)周囲類型判定部44が、支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。さらに、走行制御モード選択部50が、周囲類型判定部44が判定した類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを選択する。そして、走行状態制御部8が、自車両の走行状態を、走行制御モード選択部50が選択した走行制御モードの走行状態に制御する。
(Effects of the first embodiment)
With the driving support system S of the first embodiment, the following effects can be achieved.
(1) The surrounding
このため、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
その結果、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。これにより、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させ、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。
Therefore, the driving state of the support target vehicle is imitated to the driving state of the other vehicle corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling around the support target vehicle. Is possible.
As a result, in consideration of the influence on other vehicles other than the following vehicle in addition to the following vehicle, it is possible to suppress the heterogeneous traveling that inhibits the traffic flow. As a result, it is possible to form an efficient vehicle group as a whole and run a plurality of vehicles, thereby improving the overall economy including the preceding vehicle, the host vehicle, and the following vehicle.
(2)支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態を模倣したモードとする。
その結果、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型の運転者が運転する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
(2) The driving control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling has the highest influence on the traffic flow on the road on which the support target vehicle is driving. A mode imitating the traveling state of another vehicle driven by a type of driver.
As a result, the driving state of the support target vehicle can be imitated by the driving state of another vehicle driven by the type of driver having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is driving. .
(3)支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型を、周囲類型判定部44が判定した類型のうち、支援対象車両の周囲で存在割合が最も高い類型とする。
その結果、支援対象車両の周囲で存在する他車両の台数及び他車両の運転者に設定した類型を用いて、走行制御モードを選択することが可能となる。
(3) Among the types determined by the surrounding
As a result, the traveling control mode can be selected using the number of other vehicles existing around the support target vehicle and the type set for the driver of the other vehicle.
(4)支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型を、周囲類型判定部44が判定した類型のうち、支援対象車両が走行している道路の交通流への影響度が最も高い車種の類型とする。
その結果、交通流への影響度が最も高い車種の類型を、主体的な交通の流れとすることが可能となる。
(4) Among the types determined by the surrounding
As a result, it is possible to make the type of the vehicle type having the highest influence on the traffic flow the main traffic flow.
(5)周囲類型判定部44が、複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者が行った運転操作から各運転者の類型で個別に判定する。
その結果、運転者毎に異なる運転操作を反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。
(6)周囲類型判定部44が、複数の運転者が行った運転操作を検出した期間を限定して、各運転者の類型を個別に判定する。
その結果、運転者の運転技能が変化(上達、劣化)した度合いを反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。
(5) The surrounding
As a result, it is possible to set the type of each driver by reflecting different driving operations for each driver, and further to determine the type of each driver individually.
(6) The surrounding
As a result, the type of each driver can be set to reflect the degree of change (improvement, deterioration) of the driver's driving skill, and the type of each driver can be individually determined.
(7)周囲類型判定部44が、複数台の他車両の運転者に対し、各運転者が運転する車両の固有情報(車種等)から、各運転者の類型を個別に判定する。
その結果、運転操作の情報が不十分な場合であっても、車両の固有情報を反映させて、各運転者の類型を設定し、さらに、各運転者の類型を個別に判定することが可能となる。
(8)走行制御モードを、支援対象車両の速度、支援対象車両の加速度、支援対象車両と先行車との車間距離、のうち少なくとも一つを制御対象とするモードとする。
このため、支援対象車両の、走行速度、加速度、車間距離のうち少なくとも一つが、周囲の他車両と同じような状態となるため、車線変更の動機が発生し難くなり、車線変更による車両交錯を減少させることが可能となる。
その結果、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。
(7) The surrounding
As a result, even if the information of driving operation is insufficient, it is possible to set the type of each driver by reflecting the unique information of the vehicle, and further determine the type of each driver individually It becomes.
(8) The travel control mode is a mode in which at least one of the speed of the support target vehicle, the acceleration of the support target vehicle, and the inter-vehicle distance between the support target vehicle and the preceding vehicle is a control target.
For this reason, at least one of the travel speed, acceleration, and inter-vehicle distance of the vehicle to be supported is in the same state as the other surrounding vehicles, so that the motive for changing the lane is less likely to occur, and the vehicle crossing due to the lane change It becomes possible to decrease.
As a result, it is possible to form a vehicle group that is efficient as a whole and to run a plurality of vehicles.
(9)走行制御モードを、支援対象車両の車線変更に要する時間を制御対象とするモードとする。
その結果、支援対象車両の車線変更の動作が、周囲の他車両と同じような動作となるため、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となり、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させることが可能となる。
(10)走行状態制御部8が、自車両が走行する道路の交通量が予め設定した交通量閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の交通量が少ない状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。
(9) The travel control mode is a mode in which the time required for changing the lane of the support target vehicle is a control target.
As a result, the operation of changing the lane of the support target vehicle is the same as that of the other surrounding vehicles, so that it is possible to suppress the heterogeneous travel that hinders the flow of traffic, which is efficient as a whole. It becomes possible to form a vehicle group and drive a plurality of vehicles.
(10) The traveling
As a result, in a situation where the traffic volume on the road on which the host vehicle is traveling is small, the traveling state of the host vehicle can be set to a traveling state that reflects only the driver's intention.
(11)走行状態制御部8が、自車両が走行する道路の交通密度が予め設定した交通密度閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の交通密度が低い状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。
(12)走行状態制御部8が、自車両が走行する道路の混雑度が予め設定した混雑度閾値未満であるときには、走行状態の制御を実施しない。
その結果、自車両が走行する道路の混雑度が低い状況では、自車両の走行状態を、運転者の意図のみを反映した走行状態とすることが可能となる。
(11) The travel
As a result, when the traffic density of the road on which the host vehicle is traveling is low, the traveling state of the host vehicle can be set to a traveling state that reflects only the driver's intention.
(12) The traveling
As a result, in a situation where the degree of congestion on the road on which the host vehicle is traveling, the traveling state of the host vehicle can be set to a traveling state that reflects only the driver's intention.
(13)第一実施形態の運転支援システムSの動作で実施する運転支援方法では、支援対象車両が走行している道路を走行している複数台の他車両の運転者の類型を、複数の運転者を分類して設定した各運転者の類型で個別に判定する。そして、判定した各運転者の類型のうち、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、支援対象車両の走行状態を制御する。 (13) In the driving support method implemented by the operation of the driving support system S of the first embodiment, the types of drivers of a plurality of other vehicles traveling on the road on which the support target vehicle is traveling are set to a plurality of types. Individual determination is made according to the type of each driver set by classifying the driver. And, among the determined driver types, around the support target vehicle, the travel state in the travel control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling, Control the running state of the vehicle to be supported.
このため、支援対象車両の走行状態を、支援対象車両の周囲で、支援対象車両が走行している道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する他車両の走行状態に模倣させることが可能となる。
その結果、後続車両に加え、後続車両以外の他車両に与える影響を考慮して、交通流を阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。これにより、全体として効率の良い車群を形成して複数の車両を走行させ、先行車両と、自車両及び後続車両を含む全体的な経済性を向上させることが可能となる。
Therefore, the driving state of the support target vehicle is imitated to the driving state of the other vehicle corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road on which the support target vehicle is traveling around the support target vehicle. Is possible.
As a result, in consideration of the influence on other vehicles other than the following vehicle in addition to the following vehicle, it is possible to suppress the heterogeneous traveling that inhibits the traffic flow. As a result, it is possible to form an efficient vehicle group as a whole and run a plurality of vehicles, thereby improving the overall economy including the preceding vehicle, the host vehicle, and the following vehicle.
(変形例)
(1)第一実施形態では、運転者の類型を、車間距離や、車線変更に必要とした時間や、車種を用いて設定したが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、ABS(Antilock Brake System)の作動回数や、ヨーレートの強弱・発生頻度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。また、急ハンドルの頻度や、車間距離や相対速度を用いた車線変更の実施タイミングや、上り勾配での速度低下頻度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
さらに、例えば、生体センサで検出した運転者の心拍や発汗量の変化や、車内カメラで検出した運転者の視線に基づく注意散漫度や、車内マイクで検出した車内での会話の頻度に基づく注意散漫度等を用いて、運転者の類型を設定してもよい。また、車両Cがマニュアル(MT:Manual Transmission)車である場合には、シフトチェンジにかかる時間を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
(Modification)
(1) In the first embodiment, the type of the driver is set by using the inter-vehicle distance, the time required for changing the lane, and the vehicle type, but the present invention is not limited to this.
That is, for example, the type of the driver may be set using the number of operations of an ABS (Antilock Break System), the strength / frequency of the yaw rate, and the like. Alternatively, the type of driver may be set using the frequency of sudden steering, the timing of changing lanes using the inter-vehicle distance and relative speed, the speed decrease frequency when climbing up, and the like.
Furthermore, for example, attention based on changes in the driver's heart rate and sweating detected by a biometric sensor, distraction based on the driver's line of sight detected by the in-vehicle camera, and frequency of conversation in the vehicle detected by the in-vehicle microphone. The type of driver may be set using the degree of distraction or the like. In addition, when the vehicle C is a manual (MT: Manual Transmission) vehicle, the type of the driver may be set using the time required for the shift change.
また、例えば、マニュアル車、オートマチック車、電気自動車、ハイブリッド車等、車両の構成を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
さらに、運転者に関するデモグラフィック(年齢、居住地、職業等)を用いて、運転者の類型を設定してもよい。この場合、例えば、高齢者層、中堅者層、若年者層といった年齢を用いて、運転者の類型を設定してもよい。
Further, for example, the type of driver may be set using the configuration of a vehicle such as a manual vehicle, an automatic vehicle, an electric vehicle, a hybrid vehicle, or the like.
Furthermore, the type of the driver may be set by using a demographic (age, residence, occupation, etc.) regarding the driver. In this case, for example, the type of driver may be set by using ages such as an elderly group, a middle-class group, and a young group.
(2)第一実施形態では、類型化演算部40が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、期間を区切った最新のデータを用いたが、これに限定するものではない。
すなわち、類型化演算部40が運転者の類型を設定する処理に用いるデータとして、過去から現在までに取得した全期間のデータを用いてもよい。
(3)第一実施形態では、天候に関わらず、運転者の類型を設定したが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、車両Cに、雨滴センサ等、天候の変化を検出可能なセンサを設け、晴天時と雨天時のデータを分けて、運転者の類型を設定する構成としてもよい。この場合、天候の違いで変化する交通流に対し、交通の流れを阻害するような異質な走行を抑制することが可能となる。
(2) In the first embodiment, as the data used for the process in which the
That is, data for the entire period acquired from the past to the present may be used as the data used by the
(3) In the first embodiment, the type of the driver is set regardless of the weather, but the present invention is not limited to this.
That is, for example, the vehicle C may be provided with a sensor that can detect a change in weather, such as a raindrop sensor, and the driver's type may be set by dividing the data during fine weather and rainy weather. In this case, it is possible to suppress the heterogeneous traveling that hinders the traffic flow with respect to the traffic flow that changes depending on the weather.
(4)第一実施形態では、情報作成・配信装置2を、データセンター4(基地局)が備える構成としたが、これに限定するものではない。
すなわち、クラウドサーバが構成するインターネット(インターネットクラウド)上で、情報作成・配信装置2が有する機能を実施する構成としてもよい。また、情報作成・配信装置2を、車両Cが備える構成としてもよい。
(5)第一実施形態では、車両情報取得部6と走行状態制御部8を、車載装置1が備える構成としたが、これに限定するものではない。
すなわち、例えば、車両情報取得部6と走行状態制御部8を、データセンター4(基地局)が備える構成としてもよい。
(4) In the first embodiment, the information creation /
That is, it is good also as a structure which implements the function which the information preparation and
(5) In 1st embodiment, although the vehicle
That is, for example, the vehicle
1…車載装置、2…情報作成・配信装置、4…データセンター、6…車両情報取得部、8…走行状態制御部、10…車両情報検出部、12…走行制御コントローラ、14…GPSセンサ、16…車速センサ、18…レーザレーダ、20…車間距離算出部、22…カメラ、24…車線抽出部、26…アクセル操作量検出部、28…ブレーキ操作量検出部、30…操舵角センサ、32…駆動力コントローラ、34…制動力コントローラ、36…転舵コントローラ、38…プローブカーデータベース(プローブカーDB)、40…類型化演算部、42…地図データベース(地図DB)、44…周囲類型判定部、46…走行制御モードデータベース(走行制御モードDB)、48…交通状況検出部、50…走行制御モード選択部、S…運転支援システム、C…車両
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードを選択する走行制御モード選択部と、
前記支援対象車両の走行状態を、前記選択した走行制御モードの走行状態に制御する走行状態制御部と、を備えることを特徴とする運転支援システム。 The type of each driver set by classifying the types of drivers of multiple other vehicles traveling on the road on which a single target vehicle for driving support is traveling. A surrounding type determination unit that individually determines in
Of the determined types, a travel control mode selection unit that selects a travel control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road around the support target vehicle;
A driving support system comprising: a driving state control unit that controls the driving state of the support target vehicle to the driving state of the selected driving control mode.
前記判定した類型のうち、前記支援対象車両の周囲で前記道路の交通流に及ぼす影響力が最も高い類型に対応する走行制御モードの走行状態に、前記支援対象車両の走行状態を制御することを特徴とする運転支援方法。 The type of each driver set by classifying the types of drivers of multiple other vehicles traveling on the road on which a single target vehicle for driving support is traveling. To judge individually,
Controlling the traveling state of the support target vehicle to the traveling state of the traveling control mode corresponding to the type having the highest influence on the traffic flow of the road around the support target vehicle among the determined types. A characteristic driving support method.
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