JP4985388B2 - Driving support device and driving support system - Google Patents

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Description

本発明は、運転支援装置及び運転支援システムに関するものである。   The present invention relates to a driving support device and a driving support system.

従来、車両の運転を支援する装置として、自動走行する他車両の行動を報知するものが知られている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1の装置は、自動走行する他車両の走行計画を車車間通信で受信し、他車両が次に取る行動を運転者に報知する装置である。
特開平10−105885号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, as an apparatus that assists in driving a vehicle, a device that notifies the behavior of another vehicle that automatically travels is known (see, for example, Patent Document 1). The device of Patent Literature 1 is a device that receives a travel plan of another vehicle that automatically travels by inter-vehicle communication and notifies the driver of the next action that the other vehicle takes.
Japanese Patent Laid-Open No. 10-105885

しかしながら、従来の運転支援装置にあっては、他車両が自動走行し通信する車両であることが前提であるので、他車両が、例えば、手動走行の車両である場合や、自動走行であっても通信を行うことができない等の車両である場合には、他車両の行動計画を取得することができない。このため、他車両が自車両を認識しているのか、あるいは他車両同士が互いに認識しているのかが不明となり、例えば安全性を向上させる運転支援を適切に行うことが困難となる。   However, in the conventional driving support device, it is assumed that the other vehicle is a vehicle that automatically travels and communicates. Therefore, for example, when the other vehicle is a manually traveling vehicle, However, if the vehicle cannot communicate, the action plan of the other vehicle cannot be acquired. For this reason, it is unclear whether the other vehicle recognizes the host vehicle or whether the other vehicles recognize each other, and for example, it is difficult to appropriately perform driving support that improves safety.

そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、周囲の他車両の車両認識状態を推定し、推定した車両認識状態に基づいて運転支援を適切に行える運転支援装置及び運転支援システムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made to solve such a technical problem, and estimates the vehicle recognition state of other surrounding vehicles, and driving support that can appropriately perform driving support based on the estimated vehicle recognition state An object is to provide a device and a driving support system.

すなわち本発明に係る運転支援装置は、自車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて自車両の運転支援する運転支援装置であって、自車両が存在しないと仮定して他車両の第1走行軌跡を予測する第1走行予測部と、又は/及び、自車両が存在すると仮定して他車両の第2走行軌跡を予測する第2走行予測部と、第1走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は/及び、第2走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定部と、比較判定部の比較結果に基づいて他車両が自車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定部とを備えて構成される。   In other words, the driving support device according to the present invention is a driving support device that supports driving of the own vehicle based on information of other vehicles existing around the own vehicle, and assumes that the own vehicle does not exist. A first traveling prediction unit that predicts one traveling locus; and / or a second traveling prediction unit that predicts a second traveling locus of another vehicle on the assumption that the host vehicle is present; and a first traveling locus and another vehicle A comparison / determination unit that compares the actual traveling locus or / and compares the second traveling locus and the actual traveling locus of the other vehicle, and the other vehicle is present based on the comparison result of the comparison / determination unit. And a recognition estimation unit that estimates whether or not it is recognized.

この発明によれば、自車両の周囲に存在する他車両からみて、自車両が存在しないと仮定して他車両の第1走行軌跡を予測し、又は/及び、自車両が存在すると仮定して他車両の第2走行軌跡を予測し、第1走行軌跡と実際の走行軌跡とを比較し、又は/及び、第2走行軌跡と実際の走行軌跡とを比較し、比較結果に基づいて他車両が自車両の存在を認識しているか否かを推定する。よって、他車両が手動運転や通信を行えない車両等である場合であっても、他車両が自車両を認識しているか否かを推定できるので、推定結果を用いて車両の運転支援を適切に行うことが可能となる。   According to the present invention, it is assumed that there is no host vehicle when viewed from other vehicles around the host vehicle, and that the first traveling locus of the other vehicle is predicted and / or that the host vehicle exists. The second traveling locus of the other vehicle is predicted, the first traveling locus is compared with the actual traveling locus, and / or the second traveling locus is compared with the actual traveling locus, and the other vehicle is based on the comparison result. It is estimated whether or not the vehicle recognizes the existence of the own vehicle. Therefore, even if the other vehicle is a vehicle that cannot perform manual driving or communication, it is possible to estimate whether the other vehicle recognizes the own vehicle. Can be performed.

ここで、運転支援装置において、認識判定部によって他車両が自車両の存在を認識していないと推定した場合には、自車両の存在を認識していないと推定された他車両と自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第1走行計画部を備えることが好適である。   Here, in the driving support device, when the recognition determination unit estimates that the other vehicle does not recognize the existence of the own vehicle, the other vehicle and the own vehicle estimated not to recognize the existence of the own vehicle It is preferable to include a first travel plan unit that generates a travel plan for the host vehicle so as to travel with a greater distance.

自車両の存在を認識していない他車両は、自車両の存在を認識している他車両に比べて、自車両にとって安全が低い走行をする可能性が高いといえる。このため、生成した走行計画により自車両の存在を認識していない他車両と自車両との距離を大きくするように走行支援することにより、衝突等の危険を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。   It can be said that the other vehicle that does not recognize the presence of the host vehicle is more likely to travel less safe for the host vehicle than the other vehicle that recognizes the presence of the host vehicle. For this reason, by providing driving assistance to increase the distance between the vehicle and the other vehicle that does not recognize the presence of the vehicle by the generated travel plan, it is possible to avoid dangers such as collisions and to provide safer driving assistance. It can be carried out.

また、運転支援装置は、第1走行予測部と第2走行予測部とを備える場合において、第1走行軌跡と第2走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第2走行計画部とを備えることが好適である。   In addition, in the case where the driving support device includes the first travel prediction unit and the second travel prediction unit, if there is no significant difference between the first travel locus and the second travel locus, the difference becomes large. Thus, it is preferable to include a second travel plan unit that generates a travel plan for the host vehicle.

このように構成することで、自車両の存在の有無に関わらず他車両の予測走行軌跡に大きな差異が無く、自車両の存在を認識しているか否かを推定することができない状況であっても、例えば自車両の操舵や加減速等によって他車両の行動が変化することが期待できる場合には、生成した走行計画により自車両の操舵や加減速等をあえて実行し、自車両の存在を認識しているか否かの判断ができる状況を意図的に作り出すことができる。このため、他車両が自車両の存在を認識しているか否かを積極的に確認し、車両の運転支援を一層適切に行うことが可能となる。   With this configuration, there is no significant difference in the predicted travel trajectory of other vehicles regardless of the presence or absence of the own vehicle, and it is impossible to estimate whether or not the existence of the own vehicle is recognized. However, for example, when it can be expected that the behavior of the other vehicle will change due to the steering or acceleration / deceleration of the own vehicle, the own vehicle is intentionally executed by executing the steering or acceleration / deceleration of the own vehicle according to the generated travel plan. It is possible to intentionally create a situation in which it can be determined whether or not it is recognized. For this reason, it is possible to positively confirm whether or not the other vehicle recognizes the presence of the host vehicle, and to further appropriately support driving of the vehicle.

さらに、運転支援装置において、認識判定部によって自車両の存在を認識していると推定された他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第3走行計画部を備えることが好適である。   Further, in the driving support device, a third travel plan unit that generates a travel plan of the host vehicle so as to travel preferentially around other vehicles estimated to be recognized by the recognition determination unit. It is suitable to provide.

自車両の存在を認識している他車両は、自車両の存在を認識していない他車両に比べて、自車両にとって安全性の低い走行をする可能性が低いといえる。このため、生成した走行計画で自車両の存在を認識している他車両の周囲を走行することで、より安全な運転支援を行うことができる。   It can be said that the other vehicle that recognizes the presence of the host vehicle is less likely to travel less safe for the host vehicle than the other vehicle that does not recognize the presence of the host vehicle. For this reason, safer driving assistance can be performed by traveling around other vehicles that recognize the presence of the host vehicle in the generated travel plan.

また、本発明に係る運転支援装置は、第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して、第1の他車両の第3走行軌跡を予測する第3走行予測部と、又は/及び、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して、第1の他車両の第4走行軌跡を予測する第4走行予測部と、自車両の走行計画を生成する第4走行計画部と、を備え、比較判定部は、第3走行軌跡と第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は/及び、第4走行軌跡と第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、認識推定部は、比較判定部の比較結果に基づいて、第1の他車両と第2の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、第4走行計画部は、第1の他車両と第2の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、第1の他車両及び第2の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成することが好適である。   The driving support device according to the present invention includes a third travel prediction unit that predicts the third travel locus of the first other vehicle on the assumption that the second other vehicle does not exist when viewed from the first other vehicle. And / or assuming that a second other vehicle exists when viewed from the first other vehicle, a fourth travel prediction unit that predicts a fourth travel locus of the first other vehicle, and a travel plan of the host vehicle. A fourth travel plan unit to be generated, and the comparison / determination unit compares the third travel track with the actual travel track of the first other vehicle, and / or the fourth travel track and the first other track. The recognition estimation unit estimates whether or not the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other based on the comparison result of the comparison determination unit. The recognition estimation unit and the fourth travel planning unit estimate that the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other. Is that the periphery of the first other vehicle and the second of the other vehicle to generate a travel plan of the vehicle so that the vehicle travels preferentially suitable.

このように構成することで、生成した走行計画により互いに存在を認識していない他車両よりも、互いに存在を認識している他車両の周囲を走行することができるので、例えば他車両同士の接触等に巻き込まれる等の危険を回避し、一層安全な運転支援を行うことが可能となる。   By configuring in this way, it is possible to travel around other vehicles that recognize each other rather than other vehicles that do not recognize each other by the generated travel plan. It is possible to avoid dangers such as being caught in the vehicle and to provide safer driving support.

また、本発明に係る運転支援システムは、任意の車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて任意の車両の運転支援する運転支援システムであって、任意の車両が存在しないと仮定して他車両の第1走行軌跡を予測する第1走行予測部と、又は/及び、任意の車両が存在すると仮定して他車両の第2走行軌跡を予測する第2走行予測手段と、第1走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は/及び、第2走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定手段と、比較判定部の比較結果に基づいて他車両が任意の車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、認識推定部の推定結果に基づいて他車両の行動を予測する行動予測手段とを備えて構成される。   Further, the driving support system according to the present invention is a driving support system that supports driving of an arbitrary vehicle based on information of other vehicles existing around the arbitrary vehicle, and it is assumed that there is no arbitrary vehicle. A first travel prediction unit that predicts a first travel locus of another vehicle, and / or second travel prediction means that predicts a second travel locus of another vehicle on the assumption that an arbitrary vehicle exists, and a first travel Comparison determination means for comparing the trajectory with the actual travel trajectory of the other vehicle, or / and comparing the second travel trajectory with the actual travel trajectory of the other vehicle, and the other vehicle based on the comparison result of the comparison determination unit Is configured to include a recognition estimation unit that estimates whether or not the presence of an arbitrary vehicle is recognized, and a behavior prediction unit that predicts the behavior of another vehicle based on the estimation result of the recognition estimation unit.

ここで、運転支援システムは、認識判定手段によって他車両が自車両の存在を認識していないと推定した場合には、自車両の存在を認識していないと推定された他車両と自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第1走行計画手段を備えることが好適である。   Here, when it is estimated by the recognition determination means that the other vehicle has not recognized the existence of the own vehicle, the driving support system includes the other vehicle and the own vehicle that are estimated not to recognize the existence of the own vehicle. It is preferable to include first travel plan means for generating a travel plan for the host vehicle so that the vehicle travels with a greater distance.

また、運転支援システムは、第1走行予測手段と第2走行予測手段とを備える場合において、第1走行軌跡と第2走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、差が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第2走行計画手段とを備えることが好適である。   Further, in the case where the driving support system includes the first travel prediction unit and the second travel prediction unit, if there is no significant difference between the first travel locus and the second travel locus, the difference becomes large. In this way, it is preferable to include a second travel plan means for generating a travel plan for the host vehicle.

さらに、運転支援システムは、認識判定手段によって自車両の存在を認識していると推定された他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第3走行計画手段を備えることが好適である。   Further, the driving support system further includes third travel plan means for generating a travel plan for the own vehicle so that the vehicle travels preferentially around the other vehicle estimated to have recognized the presence of the own vehicle by the recognition determination means. It is suitable to provide.

また、本発明に係る運転支援システムは、第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して、第1の他車両の第3走行軌跡を予測する第3走行予測手段と、又は/及び、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して、第1の他車両の第4走行軌跡を予測する第4走行予測手段と、自車両の走行計画を生成する第4走行計画手段と、
を備え、比較判定手段は、第3走行軌跡と第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は/及び、第4走行軌跡と第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、認識推定手段は、比較判定手段の比較結果に基づいて、第1の他車両と第2の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、第4走行計画手段は、第1の他車両と第2の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、第1の他車両及び第2の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成することが好適である。
Further, the driving support system according to the present invention includes third travel prediction means for predicting the third travel locus of the first other vehicle on the assumption that the second other vehicle does not exist when viewed from the first other vehicle. And / or assuming that a second other vehicle exists when viewed from the first other vehicle, a fourth travel prediction means for predicting a fourth travel locus of the first other vehicle, and a travel plan of the host vehicle. Fourth travel plan means to generate,
The comparison determination means compares the third travel locus with the actual travel locus of the first other vehicle, and / or compares the fourth travel locus with the actual travel locus of the first other vehicle. And a recognition estimation means for estimating whether or not the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other based on the comparison result of the comparison determination means; The planning means preferentially travels around the first other vehicle and the second other vehicle when it is estimated that the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other. Thus, it is preferable to generate a travel plan for the host vehicle.

各運転支援システムでは、任意の車両間の関係でも上記の各運転支援装置と同様の作用効果を奏する。   In each driving support system, the same operational effects as those of the driving support apparatuses described above can be obtained even in a relationship between arbitrary vehicles.

本発明によれば、周囲の他車両の車両認識状態を推定し、推定した車両認識状態に基づいて運転支援を適切に行える。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the vehicle recognition state of other surrounding vehicles is estimated and driving assistance can be performed appropriately based on the estimated vehicle recognition state.

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the same or an equivalent part, and the overlapping description is abbreviate | omitted.

(第1実施形態)
第1実施形態に係る運転支援装置は、車両の運転を支援する装置であって、例えば、自動運転機能を備えた車両や、追従運転や車線維持運転などの運転者支援システムを搭載した車両に好適に採用されるものである。
(First embodiment)
The driving support device according to the first embodiment is a device that supports driving of a vehicle. For example, the driving support device is a vehicle equipped with an automatic driving function or a vehicle equipped with a driver support system such as follow-up driving or lane keeping driving. It is preferably adopted.

最初に、本実施形態に係る運転支援装置(運転支援部)の構成を説明する。図1は本発明の実施形態に係る運転支援装置を備えた車両の構成を示すブロック図である。   Initially, the structure of the driving assistance device (driving assistance part) which concerns on this embodiment is demonstrated. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle including a driving support apparatus according to an embodiment of the present invention.

図1に示す車両5は、自動運転機能あるいは運転者支援システムを備えた車両であって、GPS受信機30、センサ31、操作部32、ナビゲーションシステム33、ECU2、操舵アクチュエータ40、スロットルアクチュエータ41及びブレーキアクチュエータ42を備えている。ここで、ECU(Electronic Control Unit)とは、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、CPU(CentralProcessing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。   A vehicle 5 shown in FIG. 1 is a vehicle having an automatic driving function or a driver assistance system, and includes a GPS receiver 30, a sensor 31, an operation unit 32, a navigation system 33, an ECU 2, a steering actuator 40, a throttle actuator 41, and the like. A brake actuator 42 is provided. Here, the ECU (Electronic Control Unit) is a computer of an automobile device that is electronically controlled, and includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an input / output interface, and the like. It is configured.

GPS受信機30は、例えば、運転者の位置情報を受信する機能を有している。ここで、GPS(Global Positioning System)とは、衛星を用いた計測システムのことであり、自車両の現在位置の把握に好適に用いられるものである。また、GPS受信機30は、位置情報をECU2へ出力する機能を有している。   For example, the GPS receiver 30 has a function of receiving driver position information. Here, the GPS (Global Positioning System) is a measurement system using a satellite and is preferably used for grasping the current position of the host vehicle. The GPS receiver 30 has a function of outputting position information to the ECU 2.

センサ31は、車両5の周囲の他車両に関する情報や走行環境に関する情報、車両5の走行状態に関する情報を取得する機能を有している。センサ31としては、例えば、車両5が走行する道路のレーンを認識するためのレーン認識センサや画像センサ、車両5の周辺障害物を検知すると共に距離情報を取得する電磁波センサやミリ波センサ、車両5のヨーレートを計測するヨーレートセンサ、車両5のハンドル舵角及びタイヤ角を検知する舵角センサ、車両5の加速度を検出する加速度センサ、車両5の車輪速を計測する車輪速センサ等が用いられる。また、センサ31は、取得した情報をECU2へ出力する機能を有している。   The sensor 31 has a function of acquiring information related to other vehicles around the vehicle 5, information related to the traveling environment, and information related to the traveling state of the vehicle 5. As the sensor 31, for example, a lane recognition sensor or an image sensor for recognizing a lane of a road on which the vehicle 5 travels, an electromagnetic wave sensor or a millimeter wave sensor that detects an obstacle around the vehicle 5 and acquires distance information, a vehicle A yaw rate sensor that measures the yaw rate of 5, a steering angle sensor that detects the steering angle and tire angle of the vehicle 5, an acceleration sensor that detects the acceleration of the vehicle 5, a wheel speed sensor that measures the wheel speed of the vehicle 5, and the like are used. . The sensor 31 has a function of outputting the acquired information to the ECU 2.

操作部32は、運転者の車両操作情報を入力する機能を有している。操作部32としては、例えば、ハンドルやアクセルペダル、ブレーキペダル等が用いられる。また、操作部32は、入力した情報をECU2へ出力する機能を有している。   The operation unit 32 has a function of inputting driver's vehicle operation information. As the operation unit 32, for example, a handle, an accelerator pedal, a brake pedal, or the like is used. The operation unit 32 has a function of outputting the input information to the ECU 2.

ナビゲーションシステム33は、主に目的地までの経路案内等を行う機能を有している。また、ナビゲーションシステム33は、例えば地図データベースから現在走行中の道路の形状情報を読み出し、その道路形状情報をナビ信号としてECU2へ出力する機能を有している。車両5は、ナビゲーションシステムの代わりとして、道路形状情報を格納したデータベースを備え、そのデータベースに格納された道路形状情報をECU2へ出力する機能を有する構成としてもよい。また、通信を介して道路形状情報を参照し、参照した道路形状情報をECU2へ出力する機能を有する構成としてもよい。   The navigation system 33 mainly has a function of performing route guidance to a destination. In addition, the navigation system 33 has a function of reading shape information of a road that is currently running from, for example, a map database, and outputting the road shape information to the ECU 2 as a navigation signal. The vehicle 5 may include a database storing road shape information instead of the navigation system, and may have a function of outputting the road shape information stored in the database to the ECU 2. Moreover, it is good also as a structure which has a function which refers road shape information via communication and outputs the referred road shape information to ECU2.

ECU2は、第1走行予測部(第1走行予測手段)10、第2走行予測部(第2走行予測手段)11、比較判定部(比較判定手段)12、認識推定部(認識推定手段)13、第1走行計画部(第1走行計画手段)14、車両運動制御部27、操舵制御部28及び加減速制御部29を備えている。   The ECU 2 includes a first travel prediction unit (first travel prediction unit) 10, a second travel prediction unit (second travel prediction unit) 11, a comparison determination unit (comparison determination unit) 12, and a recognition estimation unit (recognition estimation unit) 13. , A first travel planning unit (first travel planning means) 14, a vehicle motion control unit 27, a steering control unit 28, and an acceleration / deceleration control unit 29.

第1走行予測部10は、センサ31が検知した車両5の周囲に存在する他車両について、走行軌跡を予測する機能を有している。特に、第1走行予測部10は、他車両からみて自車両である車両5が存在しないと仮定して他車両の走行軌跡(第1走行軌跡)を予測する機能を有している。ここで、予測する走行軌跡は、例えば、すくなくとも位置情報を含んでおり、位置情報の他に、速度パターン、加速度パターン、ヨー角、ヨーレートなどの車両の走行に必要なパラメータを含んでもよい。また、第1走行予測部10は、予測した第1走行軌跡を比較判定部12へ出力する機能を有している。   The first travel prediction unit 10 has a function of predicting a travel locus for other vehicles existing around the vehicle 5 detected by the sensor 31. In particular, the first travel prediction unit 10 has a function of predicting a travel locus (first travel locus) of another vehicle on the assumption that the vehicle 5 that is the host vehicle does not exist when viewed from the other vehicle. Here, the predicted traveling locus includes, for example, at least position information, and may include parameters necessary for traveling of the vehicle such as a speed pattern, an acceleration pattern, a yaw angle, and a yaw rate in addition to the position information. Further, the first travel prediction unit 10 has a function of outputting the predicted first travel locus to the comparison determination unit 12.

第2走行予測部11は、センサ31が検知した車両5の周囲に存在する他車両について、走行軌跡を予測する機能を有している。特に、第2走行予測部11は、他車両からみて自車両である車両5が存在すると仮定して他車両の走行軌跡(第2走行軌跡)を予測する機能を有している。予測する走行軌跡は、第1走行予測部10と同様の情報を含んでいる。また、第2走行予測部11は、予測した第2走行軌跡を比較判定部12へ出力する機能を有している。   The second traveling prediction unit 11 has a function of predicting a traveling locus for other vehicles existing around the vehicle 5 detected by the sensor 31. In particular, the second travel prediction unit 11 has a function of predicting a travel locus (second travel locus) of another vehicle on the assumption that the vehicle 5 that is the host vehicle is present when viewed from the other vehicle. The travel locus to be predicted includes the same information as the first travel prediction unit 10. In addition, the second travel prediction unit 11 has a function of outputting the predicted second travel locus to the comparison determination unit 12.

比較判定部12は、センサ31が出力した他車両に関する情報から実際の走行軌跡(実走行軌跡)を取得すると共に、第1走行予測部10が出力した第1走行軌跡、及び第2走行予測部11が出力した第2走行軌跡と、実走行軌跡とをそれぞれ比較する機能を有している。具体的には、比較判定部12は、実走行軌跡の各点と第1走行軌跡の各点との間の距離、及び実走行軌跡の各点と第2走行軌跡の各点との間の距離を演算し、演算した距離の大きさに基づいて比較する機能を有している。そして、比較判定部12は、演算した比較結果を認識推定部13へ出力する機能を有している。   The comparison determination unit 12 acquires an actual travel locus (actual travel locus) from the information related to the other vehicle output from the sensor 31, and the first travel locus output from the first travel prediction unit 10 and the second travel prediction unit. 11 has a function of comparing the second traveling locus output by 11 and the actual traveling locus, respectively. Specifically, the comparison determination unit 12 determines the distance between each point on the actual travel locus and each point on the first travel locus, and between each point on the actual travel locus and each point on the second travel locus. It has a function of calculating the distance and comparing based on the calculated distance. The comparison determination unit 12 has a function of outputting the calculated comparison result to the recognition estimation unit 13.

認識推定部13は、比較判定部12が出力した判定結果に基づいて、他車両が自車両を認識しているか否かを推定する機能を有している。また、認識推定部13は、推定結果を第1走行計画部14へ出力する機能を有している。   The recognition estimation unit 13 has a function of estimating whether another vehicle recognizes the host vehicle based on the determination result output by the comparison determination unit 12. The recognition estimation unit 13 has a function of outputting the estimation result to the first travel planning unit 14.

第1走行計画部14は、認識推定部13が出力した推定結果に基づいて、車両5の走行計画を生成する機能を有している。例えば、第1走行計画部14は、推定結果に基づいて、自車両である車両5を認識している他車両と、自車両である車両5を認識していない他車両とを区別した走行計画を生成する機能を有している。具体的には、GPS受信機30及びナビゲーションシステム33が出力した位置情報や道路情報を考慮しながら、他車両との関係において、例えばより安全な走行となるように自車両の走行計画を生成する機能を有している。そして、第1走行計画部14は、生成した走行計画を車両運動制御部27へ出力する機能を有している。   The first travel plan unit 14 has a function of generating a travel plan for the vehicle 5 based on the estimation result output by the recognition estimation unit 13. For example, the first travel plan unit 14 distinguishes between another vehicle that recognizes the vehicle 5 that is the host vehicle and another vehicle that does not recognize the vehicle 5 that is the host vehicle based on the estimation result. It has the function to generate. Specifically, a travel plan for the host vehicle is generated so that, for example, a safer travel is performed in relation to other vehicles while considering the position information and road information output by the GPS receiver 30 and the navigation system 33. It has a function. The first travel plan unit 14 has a function of outputting the generated travel plan to the vehicle motion control unit 27.

車両運動制御部27は、第1走行計画部14が出力した走行計画、センサ31が取得した周囲の走行環境や車両5の走行状態、及び、操作部32が出力した操作情報等に基づいて、操舵制御情報や加減速制御情報を算出する機能を有している。そして、車両運動制御部27は、算出した操舵制御情報を操舵制御部28へ、算出した加減速制御情報を加減速制御部29へ出力する機能を有している。   The vehicle motion control unit 27 is based on the travel plan output by the first travel plan unit 14, the surrounding travel environment acquired by the sensor 31, the travel state of the vehicle 5, the operation information output by the operation unit 32, and the like. It has a function of calculating steering control information and acceleration / deceleration control information. The vehicle motion control unit 27 has a function of outputting the calculated steering control information to the steering control unit 28 and the calculated acceleration / deceleration control information to the acceleration / deceleration control unit 29.

操舵制御部28は、車両運動制御部27が出力した操舵制御情報に基づいて操舵アクチュエータ40を制御するための信号を生成し、生成した制御信号を操舵アクチュエータ40へ出力する機能を有している。なお、操舵アクチュエータ40は、車両の走行を制御する機械的な構成要素であり、例えば、操舵角制御モータ等である。   The steering control unit 28 has a function of generating a signal for controlling the steering actuator 40 based on the steering control information output by the vehicle motion control unit 27 and outputting the generated control signal to the steering actuator 40. . The steering actuator 40 is a mechanical component that controls the traveling of the vehicle, and is, for example, a steering angle control motor.

加減速制御部29は、車両運動制御部27が出力した加減速制御情報に基づいてスロットルアクチュエータ41及びブレーキアクチュエータ42を制御するための信号を生成し、生成した制御信号をスロットルアクチュエータ41及びブレーキアクチュエータ42へ出力する機能を有している。スロットルアクチュエータ41は、車両の走行を制御する機械的な構成要素であり、例えば電子スロットル等である。また、ブレーキアクチュエータ42は、例えば油圧式ブレーキの場合には、各車輪のブレーキ油圧の調整を行うバルブ等である。   The acceleration / deceleration control unit 29 generates a signal for controlling the throttle actuator 41 and the brake actuator 42 based on the acceleration / deceleration control information output by the vehicle motion control unit 27, and uses the generated control signal as the throttle actuator 41 and the brake actuator. 42. The throttle actuator 41 is a mechanical component that controls traveling of the vehicle, and is, for example, an electronic throttle. The brake actuator 42 is, for example, a valve that adjusts the brake hydraulic pressure of each wheel in the case of a hydraulic brake.

上述した第1走行予測部10、第2走行予測部11、比較判定部12、認識推定部13及び第1走行計画部14によって、運転支援部1が構成されている。なお、第1走行予測部10及び第2走行予測部11は、各車両に要求される性能等に応じて、何れか一方を備える場合でもよい。このように何れか一方を備えて走行軌跡を1つだけ予測する場合には、比較判定部12は、実走行軌跡の各点と予測した走行軌跡の各点との間の距離に基づいて、予測した走行軌跡にどの程度近いのかを判定する機能を有すればよい。   The driving support unit 1 is configured by the first travel prediction unit 10, the second travel prediction unit 11, the comparison determination unit 12, the recognition estimation unit 13, and the first travel plan unit 14 described above. The first travel prediction unit 10 and the second travel prediction unit 11 may be provided with either one according to the performance required for each vehicle. In this way, when only one traveling locus is predicted with either one, the comparison determination unit 12 is based on the distance between each point of the actual traveling locus and each point of the predicted traveling locus. What is necessary is just to have the function to determine how close it is to the predicted traveling locus.

次に、第1実施形態に係る運転支援部1の動作について説明する。図2は、第1実施形態に係る運転支援部1の動作を示すフローチャートである。また、図3は第1実施形態に係る運転支援部1の動作を説明するための概要図である。図3は、自車両5がレーン3からレーン2へレーンチェンジしようとしており、方向指示器を点滅させた場面であるとする。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。   Next, the operation of the driving support unit 1 according to the first embodiment will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the driving support unit 1 according to the first embodiment. FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the operation of the driving support unit 1 according to the first embodiment. FIG. 3 is a scene in which the host vehicle 5 is about to change lane 3 to lane 2 and blinks the direction indicator. In the following description, it is assumed that the other vehicle is manually operated and the own vehicle cannot acquire a travel plan for the other vehicle via communication.

図2に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。   The control process shown in FIG. 2 is repeatedly executed at a predetermined timing after the ignition is turned on, for example.

図2に示す制御処理が開始されると、運転支援部1は、走行軌跡予測処理から開始する(S10)。S10の処理は、第2走行予測部11が実行し、他車両からみて自車両5が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し第2走行軌跡を生成する処理である。第2走行予測部11は、例えば図3に示すように、センサ31が出力した情報に基づいて自車両5の周囲に存在する他車両A,Aを認識する。そして、自車両5が存在すると仮定した場合に、他車両A,Aがどのような行動をするのかを予測する。以下では車両Aを例に説明する。まず、第2走行予測部11は、一定時刻(例えば10秒)過去における、速度、加速度、走行レーン等の車両Aの走行状態と、前方に車両Aが存在し右前方に自車両5が存在すること、道路形状が直線であること等の車両Aの周辺条件とを、自車両5がセンサ31やナビゲーションシステム33によって検知・取得する。そして、これらの走行状態及び周辺条件で特定される車両Aの状況を把握する。第2走行予測部11は、例えば、ある状況においてどのような事象が発生し得るかを発生頻度と併せて予め学習しておき、車両Aが置かれている状況と学習したその状況の発生頻度とを利用することで車両Aの行動を予測する。なお、以下では、説明理解の容易性を考慮して、車両Aの先頭車両である車両Aは、速度が車両Aに比べて遅く、車両Aはレーン1からレーン2へレーンチェンジして車両Aを追い越すという行動予測がされたものとして説明する。 When the control process shown in FIG. 2 is started, the driving support unit 1 starts from the travel locus prediction process (S10). The process of S10 is a process which the 2nd driving | running | working prediction part 11 performs, assumes that the own vehicle 5 exists in view of other vehicles, and predicts the driving plan of other vehicles, and produces | generates a 2nd driving locus. For example, as illustrated in FIG. 3, the second travel prediction unit 11 recognizes other vehicles A 1 and A 2 existing around the host vehicle 5 based on information output from the sensor 31. Then, when it is assumed that the host vehicle 5 exists, the behavior of the other vehicles A 1 and A 2 is predicted. In the following description the vehicle A 1 as an example. First, second running prediction unit 11, in the past certain time (e.g. 10 seconds), speed, acceleration, and running state of the vehicle A 1 such as the road lane, the vehicle 5 to the right front there are vehicle A 2 forward The vehicle 5 detects and acquires the surrounding conditions of the vehicle A 1 such as the presence of the vehicle and the road shape being a straight line by the sensor 31 and the navigation system 33. Then, to grasp the vehicle A 1 specified by these traveling conditions and ambient conditions situation. Second traveling prediction unit 11, for example, previously learned in conjunction with what the frequency events may occur in some circumstances, generation of the situation learned the situation in which the vehicle A 1 is placed to predict the behavior of the vehicle a 1 by the use of the frequency. In the following, taking into account the ease of explanation understanding, the vehicle A 2 is a leading vehicle of the vehicle A 1 is the rate is slower than that of the vehicle A 1, the vehicle A 1 is lane change lanes 1 to lane 2 be described as being behavioral prediction that overtake the vehicle a 2 and.

第2走行予測部11は、車両Aがレーンチェンジすると行動予測した場合、車両Aがレーンチェンジする走行軌跡を生成する。例えば、図3に示すように、自車両5の存在を意識して自車両5から距離を置いてレーンチェンジする第2走行軌跡Rが予測される走行軌跡として生成される。この走行軌跡は、車両Aの速度、加速度、ヨーレート、道路形状や道路状況、車両5や他車両Aとの位置関係等を勘案して、一般的な最適化手法で生成することができる。第2走行予測部11が、第2走行軌跡Rを生成すると、S10の処理は終了し、走行軌跡予測処理へ移行する(S12)。 Second traveling prediction unit 11, when the vehicle A 1 is predicted behavior to lane change, generates a running locus vehicle A 1 is lane change. For example, as illustrated in FIG. 3, the second traveling locus R 2 that changes the lane at a distance from the own vehicle 5 in consideration of the presence of the own vehicle 5 is generated as the predicted traveling locus. This running locus can be generated at a speed of the vehicle A 1, acceleration, yaw rate, road shape and road conditions, in consideration of the positional relationship between the vehicle 5 and the other vehicles A 2, general optimization technique . Second traveling prediction unit 11 and generates a second traveling locus R 2, the processing of S10 ends, the process proceeds to the running locus prediction process (S12).

S12の処理は、第1走行予測部10が実行し、他車両からみて自車両が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第1走行軌跡を生成する処理である。第1走行予測部10は、S10の処理と同様に、センサ31が出力した情報に基づいて自車両5の周囲に存在する他車両A,Aを認識する。そして、自車両5が存在しないと仮定した場合に、他車両A,Aがどのような行動をするのかを予測する。S10の処理と同様に、車両Aを例として説明する。第1走行予測部10は、一定時刻(例えば10秒)過去における、速度、加速度、走行レーン等の車両Aの走行状態と、前方に車両Aが存在すること等の車両Aの周辺条件とを、自車両5がセンサ31やナビゲーションシステム33から取得する。そして、走行状態及び周辺条件で特定される車両Aの状況を把握する。このとき、自車両5は車両Aからみて存在していないものとして車両Aの状況を把握する。そして、S10の処理と同様に、ある状況においてどのような事象が発生し得るかを発生頻度と併せて予め学習しておき、車両Aの状況と学習したその状況の発生頻度とを利用することで車両Aの行動を予測する。 The process of S12 is a process which the 1st driving | running | working prediction part 10 performs, the driving | running plan of another vehicle is estimated and a 1st driving | running | working locus | trajectory is produced | generated assuming that the own vehicle does not exist seeing from another vehicle. The first travel prediction unit 10 recognizes the other vehicles A 1 and A 2 existing around the host vehicle 5 based on the information output from the sensor 31 as in the process of S10. Then, it predicted assuming that the vehicle 5 is not present, whether another vehicle A 1, A 2 is what actions. Similarly to the processing in S10, will be described a vehicle A 1 as an example. First running prediction unit 10 at a constant time (e.g. 10 seconds) past, speed, acceleration, and running state of the vehicle A 1 such as the road lane, around the vehicle A 1 such that there is a vehicle A 2 forward The host vehicle 5 acquires the conditions from the sensor 31 and the navigation system 33. Then, to understand the situation of the vehicle A 1 that is identified by the running condition and surrounding condition. At this time, the vehicle 5 is to grasp the situation of the vehicle A 1 as not exist when viewed from the vehicle A 1. Then, similarly to the processing in S10, using a frequency of occurrence of any event in conjunction with the frequency or may occur in advance learning, the situation learned the situation of the vehicle A 1 in certain circumstances to predict the behavior of the vehicle a 1 by.

第1走行予測部10は、車両Aがレーンチェンジすると行動予測した場合、車両Aがレーンチェンジする走行軌跡を生成する。例えば、図3に示すように、自車両5の存在を意識しないで最適なレーンチェンジとなるように走行軌跡が生成されるため、第2走行軌跡Rに比べて自車両5に接近するようにレーンチェンジする第1走行軌跡Rが予測される走行軌跡として生成される。この走行軌跡は、S10の処理と同様に、車両Aの速度、加速度、ヨーレート、道路状況、他車両との位置関係等を勘案して、一般的な最適化手法で生成することができる。第1走行予測部10が、第1走行軌跡Rを生成すると、S12の処理は終了し、実走行取得処理へ移行する(S14)。 First running prediction unit 10, when the vehicle A 1 acted predicted to lane change, it generates a running locus vehicle A 1 is lane change. For example, as shown in FIG. 3, the travel locus is generated so as to achieve an optimum lane change without being aware of the presence of the own vehicle 5, so that the vehicle 5 is closer to the own vehicle 5 than the second travel locus R 2. first travel path R 1 to lane change is generated as a traveling locus to be predicted. This running locus in the same way as the processing of S10, the speed of the vehicle A 1, by taking into consideration the acceleration, yaw rate, road conditions, the positional relationship between the other vehicle can be generated by the general optimization technique. First running prediction unit 10, when generating the first travel locus R 1, the process in S12 is finished, the routine proceeds to actual running acquisition process (S14).

S14の処理は、比較判定部12が実行し、センサ31により他車両が走行した実際の走行軌跡(実走行軌跡)を取得する処理である。第1走行予測部10は、例えば図3に示す状況において、車両A、Aの一定時間(例えば10秒)の実際の走行軌跡を、車両5に備わるセンサ31によって取得する。S14の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する(S16)。 The process of S <b> 14 is a process executed by the comparison determination unit 12 and acquiring an actual travel locus (actual travel locus) on which another vehicle has traveled by the sensor 31. For example, in the situation illustrated in FIG. 3, the first travel prediction unit 10 acquires the actual travel locus of the vehicles A 1 and A 2 for a certain time (for example, 10 seconds) by the sensor 31 provided in the vehicle 5. When the processing of S14 ends, the process proceeds to recognition evaluation information generation processing (S16).

S16の処理は、比較判定部12が実行し、S14の処理で取得した実走行軌跡とS10の処理で予測した第2走行軌跡との間の距離、S14の処理で取得した実走行軌跡とS12の処理で予測した第1走行軌跡との間の距離とを算出し、演算した距離の大きさに基づいて、実走行軌跡が第1走行軌跡と第2走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを演算する処理である。ここで、予測走行軌跡が実際の走行軌跡に類似するほど、予測するために設定した条件(自車両の存在の有無)が正しいということになる。よって、上述した実走行軌跡が第1走行軌跡と第2走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを表す数値は、他車両Aが自車両5を認識している程度を示すものとみなすことができ、この程度を認識度合いC(i:整数)とする。例えば、図3に示すように、第1走行軌跡Rの所定の各点iから最も短い第2走行軌跡Rの点までの距離をL、実走行軌跡Rの所定の点iから最も短い第1走行軌跡Rの点までの距離をN、実走行軌跡Rの所定の点iから最も短い第2走行軌跡Rの点までの距離をMとすると、認識度合いCは、以下の(1)式で表すことができる。 The process of S16 is executed by the comparison / determination unit 12, and the distance between the actual travel path acquired in the process of S14 and the second travel path predicted in the process of S10, the actual travel path acquired in the process of S14, and S12. And calculating the distance between the first travel locus predicted by the process and how close the actual travel locus is to the first travel locus or the second travel locus based on the calculated distance. It is a process to calculate. Here, the more similar the predicted traveling locus is to the actual traveling locus, the more correct the condition (presence / absence of existence of the host vehicle) set for prediction is. Therefore, the numerical value indicating how close the actual traveling locus is to the first traveling locus or the second traveling locus can be regarded as indicating the degree to which the other vehicle A 1 recognizes the host vehicle 5. This degree is defined as a recognition degree C i (i: integer). For example, as shown in FIG. 3, the distance from each predetermined point i of the first travel locus R 1 to the shortest second travel locus R 2 is defined as L i , and from the predetermined point i of the actual travel locus R 0. shortest first travel path R distance N i to the point of 1, and the distance to the point of the shortest second travel locus R 2 from a predetermined point i of the actual traveling locus R 0 and M i, recognition degree C i can be expressed by the following formula (1).

=N/L …(1) C i = N i / L i (1)

認識度合いCは、実走行軌跡Rが第1走行軌跡Rと重なる場合には0、実走行軌跡Rが第2走行軌跡Rと重なる場合には1となる。ここで、実走行軌跡Rが第1走行軌跡Rより自車両5側になる場合(認識度合いCが負の場合)には0、実走行軌跡Rが第2走行軌跡Rより自車両から遠くなる場合(認識度合いCが1より大きい場合)には1とする。このように設定することで、認識度合いCが0に近くなるほど、他車両が自車両を認識していないことを示し、認識度合いCが1に近くなるほど、他車両が自車両を認識していることを示すことができる。そして、信頼性が高いデータを抽出すべく、距離Lが所定の距離(例えば1m)以上の点に関する認識度合いCを抽出して平均する。この平均値を自車両認識見込み平均Eとする。比較判定部12が、比較結果として、自車両認識見込み平均Eを算出すると、S16の処理は終了し、信頼性評価情報生成処理へ移行する(S18)。 The recognition degree C i is 0 when the actual travel locus R 0 overlaps the first travel locus R 1, and is 1 when the actual travel locus R 0 overlaps the second travel locus R 2 . Here, when the actual travel locus R 0 is closer to the own vehicle 5 than the first travel locus R 1 (when the recognition degree C i is negative), the actual travel locus R 0 is greater than the second travel locus R 2 . If the distance from the vehicle (recognition degree C i is greater than 1) and 1 to. By setting in this way, the closer the recognition degree C i is to 0, the more the other vehicle is not recognizing the own vehicle, and the closer the recognition degree C i is to 1, the more the other vehicle recognizes the own vehicle. You can show that Then, in order to extract highly reliable data, the degree of recognition C i regarding points where the distance L i is a predetermined distance (for example, 1 m) or more is extracted and averaged. This average value is assumed to be the vehicle recognition average E. If the comparison determination part 12 calculates the own vehicle recognition estimated average E as a comparison result, the process of S16 will be complete | finished and it transfers to a reliability evaluation information generation process (S18).

S18の処理は、認識推定部13が実行し、S16の処理で算出した比較結果、すなわち、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの信頼性を評価するために、第1走行軌跡Rの所定の各点iから最も短い第2走行軌跡Rの点までの距離Lを積算する処理である。この積算値を認識見込み信頼度Fとする。認識見込み信頼度Fの値は、大きいほど第1走行軌跡Rと第2走行軌跡Rとの差が大きいことを示す。すなわち、認識見込み信頼度Fの値が大きいほど、実走行軌跡と第1走行軌跡Rとの比較結果と、実走行軌跡と第2走行軌跡Rとの比較結果とに明確な差を見出すことができるため、比較結果の信頼性が高い。S18の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する(S20)。 The process of S18 is executed by the recognition estimation unit 13, and in order to evaluate the reliability of the comparison result calculated in the process of S16, that is, the recognition degree C i and the own vehicle recognition expected average E, the first travel locus R 1 it is a process of integrating the distance L i up to the point of the shortest second travel locus R 2 from each point i of the predetermined. This integrated value is set as a recognition likelihood F. The value of the recognition likelihood reliability F show larger the first travel locus R 1 and the difference between the second travel locus R 2 is large. That is, as the value of the recognition likelihood reliability F is large, finding the actual traveling trace and the comparison result between the first travel locus R 1, a clear difference in comparison with the actual traveling trace and the second travel locus R 2 Therefore, the reliability of the comparison result is high. When the process of S18 ends, the process proceeds to the all vehicle confirmation process (S20).

S20の処理は、ECU2が実行し、S14からS18の処理を、全ての他車両について実行したか否かを判定する処理である。S20の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し(S14)、残りの他車両について処理を行う。一方、全ての他車両について実行したと判定した場合には、信頼性の確認処理へ移行する(S22)。   The process of S20 is a process that is executed by the ECU 2 and determines whether or not the processes of S14 to S18 have been executed for all other vehicles. In the process of S20, when it determines with not having performed about all the other vehicles, it transfers to a real travel locus acquisition process (S14), and processes about the remaining other vehicles. On the other hand, when it determines with having performed about all the other vehicles, it transfers to the confirmation process of reliability (S22).

S22の処理は、認識推定部13が実行し、S18の処理で算出した認識見込み信頼度Fを用いて、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの信頼性を評価する処理である。例えば、認識推定部13は、認識見込み信頼度Fが所定値(例えば10m)以上であれば、算出した認識度合いCには誤差があっても許容できる範囲であるとし、自車両認識見込み平均Eの値も信頼性が高いとする。他方、認識推定部13は、認識見込み信頼度Fが所定値(例えば10m)より小さければ、算出した認識度合いCには測定誤差等が大きく影響するとして、自車両認識見込み平均Eの値には信頼性が低いとする。S22の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が低いと判定した場合には、図2に示す制御処理を終了する。そして、図2に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、S22の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が高いと判定した場合には、認識判定処理へ移行する(S24)。 The process of S22 is a process which the recognition estimation part 13 performs and evaluates the reliability of the recognition degree C i and the own vehicle recognition expected average E using the recognition expected reliability F calculated in the process of S18. For example, the recognition estimation unit 13 determines that the calculated recognition degree C i is within an allowable range even if there is an error if the recognition probability reliability F is equal to or greater than a predetermined value (for example, 10 m). It is assumed that the value of E is also highly reliable. On the other hand, recognition estimation unit 13, a recognition likelihood reliability F is smaller than a predetermined value (e.g. 10 m), the measurement error or the like significantly affects the calculated recognition degree C i, the value of the vehicle recognition estimated average E Assume that the reliability is low. In the process of S22, if it is determined that the reliability of the own vehicle recognition expected average E is low, the control process shown in FIG. Then, after the control process shown in FIG. 2 is completed, a normal travel plan is generated and driving assistance is performed. On the other hand, in the process of S22, when it determines with the reliability of the own vehicle recognition estimated average E being high, it transfers to a recognition determination process (S24).

S24の処理は、認識推定部13が実行し、S16の処理で算出した自車両認識見込み平均Eの値から車両Aが自車両5を認識しているか否かを推定する処理である。例えば、自車両認識見込み平均Eが所定値(例えば0.2)以下の場合には、車両Aの車両実走行軌跡が、自車両5が存在しないと仮定して導出した走行軌跡に近いと判定し、車両Aは自車両5を認識していないと推定する。他方、自車両認識見込み平均Eが所定値(例えば0.2)より大きい場合には、車両Aの車両実走行軌跡が、自車両5が存在すると仮定して導出した走行軌跡に近いと判定し、車両Aは自車両5を認識していると推定する。S24の処理において、車両Aは自車両5を認識していると推定した場合には、図2に示す制御処理を終了する。そして、図2に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、S24の処理において、車両Aは自車両5を認識していないと推定した場合には、走行計画生成処理へ移行する(S26)。 Processing of S24, recognition estimation unit 13 executes a process of the vehicle A 1 from the value of the calculated vehicle recognition likelihood average E estimates whether recognizes the vehicle 5 in the processing of S16. For example, if the vehicle recognized prospective average E is less than a predetermined value (e.g. 0.2), the actual vehicle travel locus of the vehicle A 1 is the closer to the travel locus derived by assuming that the vehicle 5 is absent judgment, the vehicle a 1 is presumed not aware vehicle 5. On the other hand, if the vehicle recognized prospective average E is greater than a predetermined value (e.g. 0.2), the actual vehicle travel locus of the vehicle A 1 is close to the travel locus derived by assuming that the vehicle 5 is present determination The vehicle A 1 is estimated to recognize the host vehicle 5. In the processing of S24, the vehicle A 1 is when estimated that recognizes the vehicle 5 ends the control process shown in FIG. Then, after the control process shown in FIG. 2 is completed, a normal travel plan is generated and driving assistance is performed. On the other hand, in the processing of S24, the vehicle A 1 in the case of estimating the unaware vehicle 5 proceeds to travel plan producing process (S26).

S26の処理は、第1走行計画部14が実行し、自車両5の走行をより安全な走行とするための走行計画を生成する処理である。第1走行計画部14は、例えば、車両Aが自車両5を認識していない可能性が高いので、レーン3からレーン2へレーンチェンジした後、車両Aとの必要車間時間が長くなるように走行計画を生成する。例えば、必要車間時間を3秒とした走行計画を生成する。S26の処理が終了すると、図2に示す制御処理が終了する。 The process of S26 is a process which the 1st driving | running | working plan part 14 performs, and produces | generates the driving plan for making driving | running | working of the own vehicle 5 a safer driving | running | working. For example, the first travel plan unit 14 has a high possibility that the vehicle A 1 does not recognize the host vehicle 5, and therefore, after the lane change from the lane 3 to the lane 2, the necessary inter-vehicle time with the vehicle A 1 becomes longer. A travel plan is generated as follows. For example, a travel plan with a required inter-vehicle time of 3 seconds is generated. When the process of S26 ends, the control process shown in FIG. 2 ends.

以上のように、第1実施形態に係る運転支援部1によれば、自車両5の周囲に存在する他車両A,Aからみて、自車両5が存在しないと仮定して他車両A,Aの第1走行軌跡Rを予測し、及び、自車両5が存在すると仮定して他車両A,Aの第2走行軌跡Rを予測し、第1走行軌跡Rと実走行軌跡Rとを比較し、及び、第2走行軌跡Rと実走行軌跡Rとを比較し、比較結果として生成した自車両認識見込み平均Eに基づいて他車両A,Aが自車両5の存在を認識しているか否かを推定する。よって、他車両A,Aが手動運転や通信を行えない車両等である場合であっても、他車両A,Aが自車両5を認識しているか否かを推定できるので、推定結果を用いて適切な走行計画を生成できる。 As described above, according to the driving support unit 1 according to the first embodiment, it is assumed that the host vehicle 5 does not exist when viewed from the other vehicles A 1 and A 2 existing around the host vehicle 5. 1 predicts a first travel locus R 1 of a 2, and, assuming that the vehicle 5 is present to predict the other vehicle a 1, the second travel locus R 2 of a 2, the first travel path R 1 Are compared with the actual travel locus R 0 , the second travel locus R 2 is compared with the actual travel locus R 0, and the other vehicles A 1 , A are based on the own vehicle recognition expected average E generated as a comparison result. It is estimated whether 2 recognizes the presence of the own vehicle 5 or not. Therefore, even if the other vehicles A 1 and A 2 are vehicles that cannot perform manual operation or communication, it can be estimated whether or not the other vehicles A 1 and A 2 recognize the host vehicle 5. An appropriate travel plan can be generated using the estimation result.

また、第1実施形態に係る運転支援部1によれば、生成した走行計画により自車両5の存在を認識していない他車両A,Aと自車両5との距離を大きくするように走行支援することにより、衝突等の危険を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。 Further, according to the driving support unit 1 according to the first embodiment, the distance between the other vehicles A 1 , A 2 and the own vehicle 5 that do not recognize the existence of the own vehicle 5 based on the generated travel plan is increased. By providing driving assistance, it is possible to avoid danger such as a collision and to provide safer driving assistance.

(第2実施形態)
第2実施形態に係る運転支援装置(運転支援部)6は、第1実施形態に係る運転支援部1とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部1と比べ、第2走行計画部(第2走行計画手段)を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部6は、第1実施形態の運転支援部1において、他車両の情報の信頼性が低い場合には、より信頼性が高い情報を取得できるように走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部6が備わる車両の構成は、第1実施形態に係る運転支援部1が備わる車両5と同様である。なお、第2実施形態においては、第1実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
(Second Embodiment)
The driving support device (driving support unit) 6 according to the second embodiment is configured in substantially the same manner as the driving support unit 1 according to the first embodiment, and is compared with the driving support unit 1 in the second travel plan. It differs in the point provided with a part (2nd travel plan means). The driving support unit 6 according to the present embodiment generates a travel plan so that more reliable information can be acquired when the driving support unit 1 of the first embodiment has low information reliability of other vehicles. It has a function to do. The configuration of the vehicle provided with the driving support unit 6 according to the present embodiment is the same as that of the vehicle 5 provided with the driving support unit 1 according to the first embodiment. In the second embodiment, the description of the same parts as those in the first embodiment will be omitted, and the differences will be mainly described.

最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図4を用いて説明する。図4は、第2実施形態に係る運転支援部6を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図4に示すように、本実施形態に係る運転支援部6には、ECU2に第2走行計画部15が備わっており、認識推定部13が出力した認識結果に基づいて、自車両5の走行計画(走行軌跡)を生成する機能を有している。そして、第2走行計画部15は、生成した走行計画が周囲の他車両の走行に影響するか否かを判定する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部27へ出力する機能を有している。   Initially, the structure of the driving assistance part which concerns on this embodiment is demonstrated using FIG. FIG. 4 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a vehicle including the driving support unit 6 according to the second embodiment. As shown in FIG. 4, the driving support unit 6 according to the present embodiment includes a second travel plan unit 15 in the ECU 2, and the vehicle 5 travels based on the recognition result output by the recognition estimation unit 13. It has a function of generating a plan (running locus). The second travel plan unit 15 has a function of determining whether or not the generated travel plan affects the travel of other surrounding vehicles. Furthermore, it has a function of outputting the generated travel plan to the vehicle motion control unit 27.

次に、第2実施形態に係る運転支援部6の動作について説明する。図5は、第2実施形態に係る運転支援部6の動作を示すフローチャートである。また、図6は第2実施形態に係る運転支援部6の動作を説明するための概要図である。図6では、二車線の道路において、自車両である自車両5がレーン2を走行し、左側を他車両A、左後方に他車両Aが走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。 Next, the operation of the driving support unit 6 according to the second embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the driving support unit 6 according to the second embodiment. FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the operation of the driving support unit 6 according to the second embodiment. FIG. 6 shows a scene in which the host vehicle 5 as the host vehicle travels on the lane 2 on the two-lane road, the other vehicle A 2 travels on the left side, and the other vehicle A 1 travels on the left rear side. In the following description, it is assumed that the other vehicle is manually operated and the own vehicle cannot acquire a travel plan for the other vehicle via communication.

図5に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。   The control process shown in FIG. 5 is repeatedly executed at a predetermined timing after, for example, the ignition is turned on.

図5に示す制御処理が開始されると、運転支援部6は、第1支援処理から開始する(S30)。S30の処理は、運転支援部6が実行し、図2に示す第1実施形態の運転支援部1の制御処理と同様の処理である。S30の処理が終了すると、信頼性の確認処理へ移行する(S32)。   When the control process shown in FIG. 5 is started, the driving support unit 6 starts from the first support process (S30). The process of S30 is executed by the driving support unit 6 and is the same process as the control process of the driving support unit 1 of the first embodiment shown in FIG. When the process of S30 ends, the process proceeds to a reliability confirmation process (S32).

S32の処理は、認識推定部13が実行し、図2に示すS18の処理で生成した認識見込み信頼度Fを用いて、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの信頼度を評価する処理である。例えば、認識推定部13は、認識見込み信頼度Fが所定値(例えば10m)以上であれば、図2に示すS16の処理で算出した認識度合いCには誤差があっても許容できる範囲であるとし、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの値も信頼性が高いとする。この場合には、S30の処理において、他車両が認識しているか否かを信頼性のある情報を用いて既に判定しているため、積極的に他車両Aの挙動を変化させるように自車両を走行制御する必要はなく、図5に示す制御処理を終了する。そして、図2のS26の処理で生成した走行計画を用いて、或いは、図5に示す制御処理を終了後通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、認識見込み信頼度Fが所定値(例えば10m)より小さい場合には、図2に示すS16の処理で算出した認識度合いCには許容できない誤差があるとし、自車両認識見込み平均Eの値は信頼性が低いとする。この場合には、暫定走行計画生成処理へ移行する(S34)。 The process of S32 is executed by the recognition estimation unit 13, and the process of evaluating the reliability of the recognition degree C i and the own vehicle recognition expected average E using the recognition expected reliability F generated in the process of S18 shown in FIG. It is. For example, if the recognition likelihood F is greater than or equal to a predetermined value (for example, 10 m), the recognition estimation unit 13 is within an allowable range even if there is an error in the recognition degree C i calculated in the process of S16 shown in FIG. Assume that the values of the recognition degree C i and the vehicle recognition expected average E are also highly reliable. In this case, the processing of S30, since it is determined already with whether reliable information other vehicle is recognized, the self so as to positively change the behavior of the other vehicle A 1 There is no need to control the traveling of the vehicle, and the control process shown in FIG. Then, using the travel plan generated in the process of S26 of FIG. 2, or after completing the control process shown in FIG. On the other hand, if the recognition likelihood reliability F is a predetermined value (for example, 10m) smaller than, and the recognition degree C i calculated in step S16 shown in FIG. 2 there is unacceptable errors, the vehicle recognition estimated average E The value is assumed to be unreliable. In this case, the process proceeds to a provisional travel plan generation process (S34).

S34の処理は、第2走行計画部15が実行し、暫定的な走行計画を生成する処理である。この走行計画は、自車両5の存在の有無によって他車両の挙動が変化するように、自車両5を走行させることを目標として生成される。なお、生成した走行計画に基づいて走行したとしても、自車両5の存在の有無によって他車両の挙動が変化するか否かは不明であるので、第2走行計画部15は、暫定的な走行計画を生成し、当該暫定走行計画に基づいた走行を行った場合を仮定して目標を達成できるか否かを後述する処理で検討する。生成する暫定的な走行計画としては、例えば自車両の走行の安全性が向上する走行計画を暫定的な走行計画とする。具体的には、第2走行計画部15は、例えば図6に示すように、自車両5の左側を他車両A、左後方に他車両Aが走行している場面において、他車両Aについての認識見込み信頼度Fが低い場合には、他車両Aがレーン1からレーン2へレーンチェンジできるように、減速によって前方車間を拡大する走行計画を自車両5の暫定的な走行計画とする。第2走行計画部15が暫定的な走行計画を生成すると、S34の処理は終了し、他車両の走行軌跡予測処理へ移行する(S36)。 The process of S34 is a process which the 2nd driving | running plan part 15 performs, and produces | generates a temporary driving | running plan. This travel plan is generated with the goal of causing the host vehicle 5 to travel such that the behavior of the other vehicle changes depending on the presence or absence of the host vehicle 5. Even if the vehicle travels based on the generated travel plan, it is unclear whether or not the behavior of the other vehicle changes depending on the presence or absence of the host vehicle 5, and therefore the second travel plan unit 15 performs provisional travel. A plan is generated, and whether or not the target can be achieved on the assumption that the vehicle has traveled based on the provisional travel plan is examined by a process described later. As the provisional travel plan to be generated, for example, a travel plan that improves the safety of traveling of the host vehicle is set as a provisional travel plan. Specifically, as shown in FIG. 6, for example, the second travel plan unit 15 determines that the other vehicle A 2 is traveling on the left side of the host vehicle 5 and the other vehicle A 1 is traveling on the left rear side. In the case where the recognition reliability F for the recognition 1 is low, the travel plan for expanding the distance between the vehicles ahead by deceleration is changed so that the other vehicle A 2 can change the lane from the lane 1 to the lane 2. And When the second travel plan unit 15 generates a provisional travel plan, the process of S34 ends, and the process proceeds to a travel locus prediction process for another vehicle (S36).

S36の処理は、第2走行予測部11が実行し、図2に示すS10の処理と同様に、他車両からみて自車両5が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し、第2走行軌跡を生成する処理である。特に、第2走行予測部11は、S34の処理で生成した暫定走行計画を実行すると仮定した場合において、他車両の走行計画を予測し第2走行軌跡を生成する。生成方法は第1実施形態と同様である。第2走行予測部11が、第2走行軌跡Rを生成すると、S36の処理が終了し、他車両の走行軌跡予測処理へ移行する(S38)。 The process of S36 is executed by the second travel prediction unit 11 and, like the process of S10 shown in FIG. 2, the travel plan of the other vehicle is predicted on the assumption that the own vehicle 5 exists when viewed from the other vehicle. 2 is a process of generating a travel locus. In particular, when it is assumed that the provisional travel plan generated in the process of S34 is executed, the second travel prediction unit 11 predicts a travel plan of another vehicle and generates a second travel locus. The generation method is the same as in the first embodiment. Second traveling prediction unit 11 and generates a second traveling locus R 2, the process of S36 is finished, the routine proceeds to travel locus prediction process of the other vehicle (S38).

S38の処理は、第1走行予測部10が実行し、図2に示すS12の処理と同様に、他車両からみて自車両5が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第1走行軌跡を生成する処理である。第1走行予測部10が、第1走行軌跡Rを生成すると、信頼性評価情報生成処理へ移行する(S40)。 The process of S38 is executed by the first travel prediction unit 10, and similarly to the process of S12 shown in FIG. 2, the travel plan of the other vehicle is predicted by assuming that the host vehicle 5 does not exist when viewed from the other vehicle. This is a process for generating one travel locus. First running prediction unit 10, when generating the first travel locus R 1, the process proceeds to the reliability evaluation information generating process (S40).

S40の処理は、認識推定部13が実行し、図2に示すS18の処理と同様に、自車両認識見込み平均Eの信頼性を評価するために、S36の処理で生成した第1走行軌跡Rの所定の各点iから、S38の処理で生成した第2走行軌跡Rの点までの最も短い距離Lを積算する処理である。S40の処理が終了すると、信頼性の確認処理へ移行する(S42)。 The process of S40 is executed by the recognition estimation unit 13, and, similarly to the process of S18 shown in FIG. 2, in order to evaluate the reliability of the own vehicle recognition expected average E, the first travel locus R generated by the process of S36. This is a process of integrating the shortest distance L i from one predetermined point i to the point of the second travel locus R 2 generated in the process of S38. When the process of S40 ends, the process proceeds to a reliability confirmation process (S42).

S42の処理は、認識推定部13が実行し、S40の処理で算出した認識見込み信頼度Fを用いて、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの信頼度を評価する処理である。評価方法は、S32の処理と同様である。S42の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が低いと判定した場合には、これ以上の予測処理は行わないものとし、図5に示す制御処理を終了する。そして、図5に示す制御処理を終了後通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、S42の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が高いと判定した場合には、走行計画採用処理へ移行する(S44)。 The process of S42 is a process which the recognition estimation part 13 performs and evaluates the reliability of the recognition degree C i and the own vehicle recognition possibility average E using the recognition possibility reliability F calculated in the process of S40. The evaluation method is the same as the process of S32. In the process of S42, when it is determined that the reliability of the own vehicle recognition expected average E is low, no further prediction process is performed, and the control process shown in FIG. 5 is terminated. Then, after the control process shown in FIG. 5 is completed, a normal travel plan is generated and driving assistance is performed. On the other hand, in the process of S42, when it is determined that the reliability of the own vehicle recognition expected average E is high, the process proceeds to the travel plan employment process (S44).

S44の処理は、第2走行計画部15が実行し、走行計画を決定する処理である。S42の処理において、S34の処理で生成した暫定的な走行計画を自車両5が実行することにより、他車両の挙動が変化し、高い信頼性の情報を得られることが判明したため、第2走行計画部15は、S34の処理で生成した暫定的な走行計画を採用し、自車両5の走行計画とする。S44の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する(S46)。   The process of S44 is a process executed by the second travel plan unit 15 to determine a travel plan. In the process of S42, it has been found that when the host vehicle 5 executes the provisional travel plan generated in the process of S34, the behavior of the other vehicle is changed and high reliability information can be obtained. The planning unit 15 adopts the provisional travel plan generated in the process of S <b> 34 and sets it as the travel plan of the host vehicle 5. When the process of S44 ends, the process proceeds to a recognition evaluation information generation process (S46).

S46の処理は、比較判定部12が実行し、S44の処理で決定した走行計画で自車両5が走行した際の他車両の走行軌跡をセンサ31で取得し、図2に示すS16の処理と同様に、取得した実走行軌跡とS36の処理で予測した第2走行軌跡との間の距離、取得した実走行軌跡とS38の処理で予測した第1走行軌跡との間の距離とを算出し、演算した距離の大きさに基づいて、実走行軌跡が第1走行軌跡と第2走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを比較する処理である。比較判定部12が、比較結果として、自車両認識見込み平均Eを算出すると、S46の処理は終了し、認識判定処理へ移行する(S48)。   The process of S46 is executed by the comparison / determination unit 12, and the traveling locus of the other vehicle when the host vehicle 5 travels according to the travel plan determined in the process of S44 is acquired by the sensor 31, and the process of S16 shown in FIG. Similarly, the distance between the acquired actual travel locus and the second travel locus predicted in the process of S36 and the distance between the acquired actual travel locus and the first travel locus predicted in the process of S38 are calculated. Based on the calculated distance, this is a process of comparing how close the actual travel locus is to the first travel locus or the second travel locus. If the comparison determination part 12 calculates the own vehicle recognition estimated average E as a comparison result, the process of S46 will be complete | finished and it will transfer to a recognition determination process (S48).

S48の処理は、認識推定部13が実行し、図2に示すS24の処理と同様に、S46の処理で算出した自車両認識見込み平均Eの値から車両Aが自車両5を認識しているか否かを推定する処理である。S48の処理において、車両Aは自車両5を認識していると推定した場合には、図5に示す制御処理を終了する。そして、図5に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、S48の処理において、車両Aは自車両5を認識していないと推定した場合には、走行計画生成処理へ移行する(S50)。 Processing of S48 is recognized estimation unit 13 executes, in the same way as the processing of S24 shown in FIG. 2, the vehicle A 1 from the value of the calculated vehicle recognition estimated average E in the processing of S46 recognizes the vehicle 5 This is processing for estimating whether or not there is. In the processing of S48, the vehicle A 1 is when estimated that recognizes the vehicle 5 ends the control process shown in FIG. Then, after the control process shown in FIG. 5 is completed, a normal travel plan is generated and driving assistance is performed. On the other hand, in the processing of S48, the vehicle A 1 in the case of estimating the unaware vehicle 5 proceeds to travel plan producing process (S50).

S50の処理は、第2走行計画部15が実行し、図2に示すS26の処理と同様に、自車両5の走行をより安全な走行とするための走行計画を生成する処理である。第2走行計画部15は、例えば、車両Aが自車両5を認識していない可能性が高いので、レーン3からレーン2へレーンチェンジした後、車両Aとの必要車間時間が長くなるように走行計画を生成する。例えば、必要車間時間を3秒とした走行計画を生成する。S50の処理が終了すると、図5に示す制御処理が終了する。 The process of S50 is a process which the 2nd driving | running | working plan part 15 performs, and produces | generates the driving plan for making driving | running | working of the own vehicle 5 a safer driving | running similarly to the process of S26 shown in FIG. For example, the second travel plan unit 15 has a high possibility that the vehicle A 1 does not recognize the host vehicle 5, and therefore, after the lane change from the lane 3 to the lane 2, the necessary inter-vehicle time with the vehicle A 1 becomes longer. A travel plan is generated as follows. For example, a travel plan with a required inter-vehicle time of 3 seconds is generated. When the process of S50 ends, the control process shown in FIG. 5 ends.

以上で、図5に示す制御処理は終了する。図5に示す制御処理を繰り返し実行することによって、他車両が自車両5を認識しているか否かを判定するための情報が低い信頼性であっても、今後の走行において安全性の高い走行計画を採用することによりと信頼性が高い情報を取得できることが判明した場合には、当該走行計画を採用し自車両5を制御することで積極的に情報収集できる。例えば、図6において、車両Aは車両Aに比べて速度が小さく、レーンチェンジしたいと考えているとする。このとき、自車両5の存在の有無に関わらず他車両Aの走行軌跡に変更が無い場合には、自車両5は、あえて速度を落として他車両Aがレーンチェンジする空間を空ける。その後、他車両Aの実際の動作を取得して予測と比べることで、他車両Aが自車両5を認識しているか否かを確認することができ、認識していない場合には、車間距離を大きくする等の走行計画を採用して走行の安全性を向上させることができる。 This is the end of the control process shown in FIG. By repeatedly executing the control process shown in FIG. 5, even if the information for determining whether or not the other vehicle recognizes the host vehicle 5 is low in reliability, driving with high safety in future driving If it becomes clear that highly reliable information can be acquired by adopting the plan, information can be actively collected by adopting the travel plan and controlling the host vehicle 5. For example, in FIG. 6, it is assumed that the vehicle A 2 has a lower speed than the vehicle A 1 and wants to change the lane. At this time, when the change in the traveling locus of the other vehicle A 1 without the presence of the vehicle 5 is not, the vehicle 5 is dare other vehicles A 1 drop the speed vacate a space for lane change. Then, by comparing the predicted and get the actual operation of the other vehicle A 1, when another vehicle A 1 is able to confirm whether or not to recognize the vehicle 5, not recognized, It is possible to improve driving safety by adopting a driving plan such as increasing the inter-vehicle distance.

上述した通り、第2実施形態に係る運転支援装置6によれば、自車両5の存在の有無に関わらず他車両Aの第1走行軌跡Rと第2走行軌跡Rとに大きな差異が無く、自車両5の存在を認識しているか否かを推定することができない状況であっても、例えば自車両5の操舵や加減速等によって他車両Aの行動が変化することが期待できる場合には、生成した走行計画により自車両5の操舵や加減速等をあえて実行し、自車両5の存在を認識しているか否かの判断ができる状況を意図的に作り出すことができる。このため、他車両Aが自車両5の存在を認識しているか否かを積極的に確認し、車両の運転支援を一層適切に行うことが可能となる。 As described above, according to the driving support device 6 according to the second embodiment, there is a large difference between the first travel locus R 1 and the second travel locus R 2 of the other vehicle A 1 regardless of the presence or absence of the host vehicle 5. expected without, even in a situation where it is impossible to estimate whether or not recognize the presence of the vehicle 5, for example, action of another vehicle a 1 by the steering and acceleration and deceleration or the like of the vehicle 5 is changed If possible, it is possible to intentionally create a situation in which it is possible to determine whether or not the existence of the host vehicle 5 is recognized by intentionally executing steering, acceleration, and deceleration of the host vehicle 5 based on the generated travel plan. Therefore, whether actively confirm the other vehicle A 1 is aware of the existence of the vehicle 5, it is possible to perform even more appropriate driving assistance of the vehicle.

(第3実施形態)
第3実施形態に係る運転支援装置(運転支援部)7は、第1実施形態に係る運転支援部1とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部1と比べ、第1走行計画部14の代わりに第3走行計画部(第3走行計画手段)16を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部7は、自車両を認識している他車両の周囲を走行する走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部7が備わる車両の構成は、第1実施形態に係る運転支援部1が備わる車両5と同様である。なお、第3実施形態においては、第1実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
(Third embodiment)
The driving support device (driving support unit) 7 according to the third embodiment is configured in substantially the same manner as the driving support unit 1 according to the first embodiment, and is compared with the driving support unit 1 in the first travel plan. It differs in that a third travel planning unit (third travel planning means) 16 is provided instead of the unit 14. The driving support unit 7 according to the present embodiment has a function of generating a travel plan for traveling around another vehicle that recognizes the host vehicle. The configuration of the vehicle provided with the driving support unit 7 according to the present embodiment is the same as that of the vehicle 5 provided with the driving support unit 1 according to the first embodiment. In the third embodiment, the description of the same parts as those in the first embodiment will be omitted, and the description will focus on the differences.

最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図7を用いて説明する。図7は、第3実施形態に係る運転支援部7を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図7に示すように、本実施形態に係る運転支援部7には、ECU2に第3走行計画部16が備わっており、認識推定部13が出力した認識結果に基づいて、自車両5の走行計画(走行軌跡)を生成する機能を有している。具体的には、第3走行計画部16は、認識推定部13が出力した認識結果を、自車両周囲の認識結果としてマップ化し、当該マップ(認識マップ)に基づいて走行計画を生成する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部27へ出力する機能を有している。   Initially, the structure of the driving assistance part which concerns on this embodiment is demonstrated using FIG. FIG. 7 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a vehicle including the driving support unit 7 according to the third embodiment. As shown in FIG. 7, the driving support unit 7 according to the present embodiment includes a third travel plan unit 16 in the ECU 2, and the vehicle 5 travels based on the recognition result output by the recognition estimation unit 13. It has a function of generating a plan (running locus). Specifically, the third travel plan unit 16 has a function of mapping the recognition result output from the recognition estimation unit 13 as a recognition result around the host vehicle and generating a travel plan based on the map (recognition map). Have. Furthermore, it has a function of outputting the generated travel plan to the vehicle motion control unit 27.

次に、第3実施形態に係る運転支援部7の動作について説明する。図8,9は、第3実施形態に係る運転支援部7の動作を示すフローチャートである。また、図10は第3実施形態に係る運転支援部7の動作を説明するための概要図である。図10では、3車線の道路において、自車両である自車両5が中央の車線を走行し、左右の車線を他車両A,A,A,Aが走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。 Next, the operation of the driving support unit 7 according to the third embodiment will be described. 8 and 9 are flowcharts showing the operation of the driving support unit 7 according to the third embodiment. FIG. 10 is a schematic diagram for explaining the operation of the driving support unit 7 according to the third embodiment. FIG. 10 shows a scene in which the host vehicle 5 that is the host vehicle travels in the center lane and the other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , and A 4 travel on the left and right lanes on a three-lane road. ing. In the following description, it is assumed that the other vehicle is manually operated and the own vehicle cannot acquire a travel plan for the other vehicle via communication.

図8に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。   The control process shown in FIG. 8 is repeatedly executed at a predetermined timing after the ignition is turned on, for example.

図8に示す制御処理が開始されると、運転支援部7は、走行軌跡予測処理から開始する(S60)。S60の処理は、図2のS10の処理と同様であり、第2走行予測部11が実行し、他車両からみて自車両5が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し第2走行軌跡を生成する処理である。例えば、図10に示すように、自車両5の周囲に他車両A,A,A,Aが走行している場合において、第2走行予測部11が他車両A,A,A,Aの第2走行軌跡Rをそれぞれ生成する。S60の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する(S62)。 When the control process shown in FIG. 8 is started, the driving support unit 7 starts from the travel locus prediction process (S60). The process of S60 is the same as the process of S10 of FIG. 2, and is executed by the second travel prediction unit 11 to predict the travel plan of the other vehicle, assuming that the host vehicle 5 is present when viewed from the other vehicle. This is a process for generating a travel locus. For example, as shown in FIG. 10, when other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , and A 4 are traveling around the host vehicle 5, the second travel prediction unit 11 determines that the other vehicles A 1 , A 2 generates a 3, a 4 of the second travel locus R 2, respectively. When the process of S60 ends, the process proceeds to a travel locus prediction process (S62).

S62の処理は、図2のS12の処理と同様であり、第1走行予測部10が実行し、他車両からみて自車両が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第1走行軌跡を生成する処理である。例えば、図10に示す状況において、第1走行予測部10が他車両A,A,A,Aの第1走行軌跡Rをそれぞれ生成する。S62の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する(S64)。 The process of S62 is the same as the process of S12 of FIG. 2, and is executed by the first travel prediction unit 10, predicting the travel plan of the other vehicle, assuming that the host vehicle does not exist when viewed from the other vehicle. This is a process for generating a travel locus. For example, in the situation illustrated in FIG. 10, the first travel prediction unit 10 generates the first travel trajectory R 1 of the other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , A 4 . When the process of S62 ends, the process proceeds to a travel locus prediction process (S64).

S64の処理は、図2のS14の処理と同様であり、比較判定部12が実行し、センサ31により他車両が走行した実際の走行軌跡(実走行軌跡)を取得する処理である。S64の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する(S66)。   The process of S64 is the same as the process of S14 of FIG. 2, and is a process executed by the comparison determination unit 12 to acquire an actual travel locus (actual travel locus) on which another vehicle has traveled by the sensor 31. When the processing of S64 is completed, the process proceeds to recognition evaluation information generation processing (S66).

S66の処理は、図2のS16の処理と同様であり、比較判定部12が実行し、実走行軌跡が第1走行軌跡と第2走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを演算する処理である。比較判定部12が、比較結果として、自車両認識見込み平均Eを算出すると、S66の処理は終了し、信頼性評価情報生成処理へ移行する(S68)。   The process of S66 is the same as the process of S16 of FIG. 2, and is a process executed by the comparison determination unit 12 to calculate how close the actual travel locus is to the first travel locus or the second travel locus. . When the comparison determination unit 12 calculates the own vehicle recognition expected average E as the comparison result, the process of S66 ends, and the process proceeds to the reliability evaluation information generation process (S68).

S68の処理は、図2のS18の処理と同様であり、認識推定部13が実行し、認識見込み信頼度Fを生成する処理である。S68の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する(S70)。   The process of S68 is the same as the process of S18 of FIG. 2, and is a process executed by the recognition estimation unit 13 to generate the recognition probability reliability F. When the process of S68 ends, the process proceeds to the all vehicle confirmation process (S70).

S70の処理は、図2のS20の処理と同様であり、ECU2が実行し、全車両についてS64〜S68の処理を実行したか否かを判定する処理である。S70の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し(S64)、残りの車両について処理を行う。一方、全ての他車両について実行したと判定した場合には、メモリ確保処理へ移行する(S72)。   The process of S70 is the same as the process of S20 of FIG. 2, and is a process that is executed by the ECU 2 and determines whether or not the processes of S64 to S68 have been executed for all vehicles. In the process of S70, when it determines with not having performed about all the other vehicles, it transfers to an actual travel locus | trajectory acquisition process (S64), and processes about the remaining vehicles. On the other hand, when it determines with having performed about all the other vehicles, it transfers to a memory reservation process (S72).

S72の処理は、ECU2が実行し、演算に必要な領域を確保し、初期化する処理である。例えば、ECU2は、自車両の周辺(例えば長さ30m、幅15m)を所定単位(例えば10cm)で分割し、分割した領域それぞれにおいて、処理結果を保存することができる程度の領域をECU2に備わるメモリ上に確保する。これにより、メモリ上に車両周辺の認識マップが形成される。そして、ECU2は、確保した領域を所定値で初期化する。所定値は、車両がいない地点を示す値とし、例えば1とする。S72の処理が終了すると、認識マップ作成処理へ移行する(S74)。   The process of S72 is a process executed by the ECU 2 to secure an area necessary for calculation and initialize it. For example, the ECU 2 divides the periphery of the host vehicle (for example, 30 m in length and 15 m in width) by a predetermined unit (for example, 10 cm), and the ECU 2 is provided with a region that can store the processing result in each of the divided regions. Secure on memory. As a result, a recognition map around the vehicle is formed on the memory. Then, the ECU 2 initializes the secured area with a predetermined value. The predetermined value is a value indicating a point where there is no vehicle, for example, 1. When the processing of S72 ends, the process proceeds to recognition map creation processing (S74).

S74の処理は、第3走行計画部16が実行し、S72の処理で確保したメモリ領域の認識マップに対して演算結果を反映して、認識マップを作成する処理である。最初に、第3走行計画部16は、図9に示す暫定領域認識度算出処理から開始する(S90)。S90の処理を実行するにあたり、第3走行計画部16は、他車両の中から一台を処理対象として選択する。ここでは、他車両Aが最初に処理対象とされるものとして説明する。S90の処理は、直感的に状態を理解することを容易とするための数学的な変換処理であり、S66の処理で演算した自車両認識見込み平均Eの範囲を0〜1から−1〜1へ拡張する処理である。拡張後の値を暫定領域認識度Gとすると、暫定領域認識度Gは、以下の式(2)を用いて表される。 The process of S74 is a process that is executed by the third travel planning unit 16 and creates a recognition map by reflecting the calculation result on the recognition map of the memory area secured in the process of S72. First, the third travel planning unit 16 starts from the provisional area recognition degree calculation process shown in FIG. 9 (S90). In executing the processing of S90, the third travel planning unit 16 selects one vehicle from among other vehicles as a processing target. Here will be described as another vehicle A 1 is a first processed. The process of S90 is a mathematical conversion process for facilitating understanding of the state intuitively, and the range of the vehicle recognition expected average E calculated in the process of S66 is changed from 0 to −1 to 1. It is a process to extend to. Assuming that the expanded value is the provisional region recognition degree G, the provisional region recognition degree G is expressed using the following equation (2).

G=2E−1 …(2)   G = 2E-1 (2)

これにより、Gの値が1に近づくにつれて自車両5が他車両Aに認識されている可能性が高く、反対にGの値が−1に近づくにつれて自車両5が他車両Aに認識されている可能性が低くなる。第3走行計画部16が、他車両Aについて暫定領域認識度Gを生成すると、信頼性の確認処理へ移行する(S92)。 Thereby, as the value of G approaches 1, the possibility that the own vehicle 5 is recognized by the other vehicle A 1 is high, and conversely, as the value of G approaches −1, the own vehicle 5 recognizes the other vehicle A 1 . The possibility that it has been reduced. Third travel planning unit 16, when generating a provisional area recognition value G for the other vehicles A 1, proceeds to the reliability of the check processing (S92).

S92の処理は、図2のS22の処理とほぼ同様な処理であり、認識推定部13が実行し、S68の処理で算出した認識見込み信頼度Fを用いて、認識度合いC及び自車両認識見込み平均Eの信頼度を評価する処理である。S92の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が高いと判定した場合には、積算処理へ移行する(S96)。一方、S92の処理において、自車両認識見込み平均Eの信頼性が低いと判定した場合には、暫定領域認識度Gの代入処理へ移行する(S94)。 The process of S92 is substantially the same process as the process of S22 of FIG. 2, and the recognition estimation unit 13 executes the recognition degree C i and the vehicle recognition using the recognition likelihood confidence F calculated in the process of S68. This is a process for evaluating the reliability of the expected average E. In the process of S92, when it is determined that the reliability of the own vehicle recognition expected average E is high, the process proceeds to an integration process (S96). On the other hand, in the process of S92, when it is determined that the reliability of the own vehicle recognition expected average E is low, the process proceeds to the provisional area recognition degree G substitution process (S94).

S94の処理は、S90の処理で生成した暫定領域認識度Gを0とする処理である。これにより、信頼性が低い情報については、その後の処理に影響が出ないようにすることができる。S94の処理が終了すると、積算処理へ移行する(S96)。   The process in S94 is a process for setting the provisional area recognition degree G generated in the process in S90 to 0. As a result, information with low reliability can be prevented from affecting subsequent processing. When the processing of S94 ends, the process proceeds to integration processing (S96).

S96の処理は、S72の処理で確保したメモリ領域に、S90又はS94の処理で算出した暫定領域認識度Gを入力する処理である。具体的には、センサ31で入力した車両Aの地点及びその周辺(例えば10m)に対応する認識マップの領域に、暫定領域認識度Gを積算し、当該地点の認識度Gとする。これにより、認識マップ上において、自車両5の存在を認識している他車両が存在する地点の周囲、及び他車両が存在しない地点に対応する箇所の認識度Gは、正の値で表現され、自車両を認識していない他車両が存在する地点の周囲に対応する箇所の認識度Gは、負の値で表現される。S96の処理が終了すると、暫定領域認識度Gの判定処理へ移行する(S98)。 The process of S96 is a process of inputting the temporary area recognition degree G calculated in the process of S90 or S94 to the memory area secured in the process of S72. More specifically, the area of the corresponding recognition map to point and around the vehicle A 1 entered in the sensor 31 (e.g. 10 m), it integrates the interim area recognition degree G, and recognition of G 0 of the point. Thereby, on the recognition map, the recognition degree G 0 around the point where the other vehicle that recognizes the existence of the host vehicle 5 exists and the point corresponding to the point where the other vehicle does not exist is expressed as a positive value. by recognition of G 0 of the portion corresponding to the periphery of the point where the other vehicle does not recognize the host vehicle is present, it is represented by a negative value. When the process of S96 ends, the process proceeds to a process for determining the provisional area recognition degree G (S98).

S98の処理は、自車両5を認識していない他車両であるか否かを判定する処理である。例えば、第3走行計画部16は、暫定領域認識度Gが負の値であるか否かを判定する。S98の処理において、暫定領域認識度Gが負の値でない場合には、当該他車両は自車両5を認識している車両であるとして図9に示す他車両Aに対応する認識マップ作成処理を終了する。他方、暫定領域認識度Gが負の値であれば、当該他車両は自車両を認識していない車両であるとして、死角領域積算処理へ移行する(S100)。 The process of S98 is a process of determining whether or not the host vehicle 5 is another vehicle that has not recognized it. For example, the third travel planning unit 16 determines whether or not the provisional region recognition degree G is a negative value. In the processing of S98, when the provisional area recognition value G is not a negative value, the other vehicle recognition map creation process corresponding to the other vehicle A 1 shown in FIG. 9 as a vehicle to be aware of the vehicle 5 Exit. On the other hand, if the provisional region recognition degree G is a negative value, it is determined that the other vehicle is a vehicle that does not recognize the host vehicle, and the process proceeds to a blind spot region integration process (S100).

S100の処理は、自車両5を認識していない他車両の死角領域となる地点に対応するメモリ領域に、暫定領域認識度Gをさらに積算する処理である。死角領域は、例えば、車両に備わるミラーで確認できない後方地点等、あらかじめ設定しておけばよい。S100の処理により、自車両5を認識していない車両の死角となる地点は、負の暫定領域認識度Gをさらに積算されるため、絶対値が大きくなる。S100の処理が終了すると、図9に示す他車両Aに対応する認識マップ生成処理を終了する。このように、図9に示す処理において演算された積算値は、正の値が大きいほど他車両が自車両5を認識している可能性が大きく、反対に、負の値が大きいほど他車両が自車両5を認識している可能性が小さいものとなる。 The process of S100 is a process of further adding the provisional area recognition degree G to a memory area corresponding to a spot that becomes a blind spot area of another vehicle that does not recognize the host vehicle 5. The blind spot area may be set in advance, for example, a rear point that cannot be confirmed with a mirror provided in the vehicle. As a result of the processing of S100, the negative provisional region recognition degree G is further accumulated at the point that becomes the blind spot of the vehicle that does not recognize the host vehicle 5, and thus the absolute value becomes large. When the process of S100 is completed, and terminates the recognition map generation process corresponding to the other vehicle A 1 shown in FIG. As described above, the integrated value calculated in the process shown in FIG. 9 is more likely to be recognized by the other vehicle 5 as the positive value is larger. Is less likely to recognize the host vehicle 5.

図8に戻り、S74の認識マップ生成処理(図9)が終了すると、全車両確認処理へ移行する(S76)。S76の処理は、ECU2が実行し、S74の認識マップ生成処理が、自車両周囲に存在する全ての他車両に対して完了しているか否かを判定する処理である。S76の処理において、全車両に対して完了していないと判定した場合には、認識マップ生成処理へ再度移行し(S74)、残りの他車両について処理を行う。一方、S76の処理において、全車両に対して完了したと判定した場合には、安全地点の探索処理へ移行する(S78)。   Returning to FIG. 8, when the recognition map generation process (FIG. 9) in S <b> 74 ends, the process proceeds to the all vehicle confirmation process (S <b> 76). The process of S76 is a process that is executed by the ECU 2 and determines whether or not the recognition map generation process of S74 has been completed for all other vehicles existing around the host vehicle. If it is determined in step S76 that the process has not been completed for all the vehicles, the process proceeds to the recognition map generation process again (S74), and the remaining other vehicles are processed. On the other hand, in the process of S76, when it determines with having completed with respect to all the vehicles, it transfers to the search process of a safe spot (S78).

S78の処理は、第3走行計画部16が実行し、メモリに格納された認識マップを参照して、安全な地点を決定する処理である。第3走行計画部16は、所定サイズ(例えば車両サイズ+10m)の領域をメモリから参照し、当該領域の積算値が最も大きな値となる領域を探索する。S78の処理が終了すると、走行計画生成処理へ移行する(S80)。   The process of S78 is a process that is executed by the third travel planning unit 16 and determines a safe point with reference to the recognition map stored in the memory. The third travel planning unit 16 refers to an area of a predetermined size (for example, vehicle size + 10 m) from the memory, and searches for an area where the integrated value of the area is the largest. When the process of S78 ends, the process proceeds to a travel plan generation process (S80).

S80の処理は、第3走行計画部16が実行し、S78の処理で探索した領域に対して優先的に自車両5を進める走行計画を生成する。S80の処理が終了すると、図9に示す制御処理を終了する。   The process of S80 is executed by the third travel plan unit 16 to generate a travel plan that advances the host vehicle 5 preferentially with respect to the area searched in the process of S78. When the process of S80 ends, the control process shown in FIG. 9 ends.

以上、図8,9の制御処理を行うことで、自車両5を認識していない他車両の周囲を走行することを回避し、自車両5を認識している他車両の周囲を走行することができるため、自車両5の走行の安全性を向上させることができる。例えば、図10において、他車両Aが自車両5を認識していないと判定し、他車両A,A,Aが自車両5を認識していると判定した場合には、認識マップ上は他車両Aの周囲が負の値で示されるため、自車両5は、当該負の値で示された領域を回避する走行計画に基づいて走行軌跡Rに示す走行を行うことで、走行の安全性を向上させることができる。 As described above, by performing the control processing of FIGS. 8 and 9, it is possible to avoid traveling around other vehicles that do not recognize the host vehicle 5 and to travel around other vehicles that recognize the host vehicle 5. Therefore, the traveling safety of the host vehicle 5 can be improved. For example, in FIG. 10, when it is determined that the other vehicle A 1 does not recognize the host vehicle 5 and it is determined that the other vehicles A 2 , A 3 , A 4 recognize the host vehicle 5, the recognition is performed. because the map around the other vehicle a 1 is represented by a negative value, the vehicle 5, by performing the travel illustrated in traveling locus R on the basis of the travel plan to avoid the area indicated by the negative value , Driving safety can be improved.

上述の通り、第3実施形態に係る運転支援装置7によれば、例えば自車両5の周囲が込み合っており、自車両5の移動する地点が制限されている場合等が発生しても、生成した走行計画で自車両5の存在を認識している他車両の周囲を走行することで、自車両を認識していない他車両からの衝突を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。   As described above, according to the driving support device 7 according to the third embodiment, even if the surroundings of the own vehicle 5 are crowded and the moving point of the own vehicle 5 is restricted, for example, the generation is generated. By traveling around another vehicle that recognizes the existence of the host vehicle 5 in the travel plan, it is possible to avoid a collision from another vehicle that does not recognize the host vehicle and to provide safer driving assistance. .

(第4実施形態)
第4実施形態に係る運転支援装置(運転支援部)8は、第1実施形態に係る運転支援部1とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部1と比べ、第1走行予測部10、第2走行予測部11及び第1走行計画部14の代わりに、第3走行予測部(第3走行予測手段)17、第4走行予測部(第4走行予測手段)18及び第4走行計画部(第4走行計画手段)19を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部8は、複数の他車両のうち、互いに認識している他車両の周囲を走行する走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部8が備わる車両の構成は、第1実施形態に係る運転支援部1が備わる車両5と同様である。なお、第4実施形態においては、第1,3実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
(Fourth embodiment)
The driving support device (driving support unit) 8 according to the fourth embodiment is configured in substantially the same manner as the driving support unit 1 according to the first embodiment, and is compared with the driving support unit 1 in the first travel prediction. Instead of the unit 10, the second travel prediction unit 11 and the first travel plan unit 14, a third travel prediction unit (third travel prediction unit) 17, a fourth travel prediction unit (fourth travel prediction unit) 18, and a fourth The difference is that a travel planning unit (fourth travel planning means) 19 is provided. The driving support unit 8 according to the present embodiment has a function of generating a travel plan for traveling around other vehicles that are mutually recognized among a plurality of other vehicles. The configuration of the vehicle provided with the driving support unit 8 according to the present embodiment is the same as that of the vehicle 5 provided with the driving support unit 1 according to the first embodiment. Note that in the fourth embodiment, the description of the same parts as those in the first and third embodiments will be omitted, and the description will focus on the differences.

最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図11を用いて説明する。図11は、第4実施形態に係る運転支援部7を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図11に示すように、本実施形態に係る運転支援部7には、ECU2に、第3走行予測部17、第4走行予測部18及び第4走行計画部19を備えている。   Initially, the structure of the driving assistance part which concerns on this embodiment is demonstrated using FIG. FIG. 11 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a vehicle including the driving support unit 7 according to the fourth embodiment. As shown in FIG. 11, the driving support unit 7 according to this embodiment includes a third travel prediction unit 17, a fourth travel prediction unit 18, and a fourth travel plan unit 19 in the ECU 2.

第3走行予測部17は、第1走行予測部10とほぼ同様の機能を有しており、自車両の周囲に第1の他車両及び第2の他車両が存在する場合において、第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して第1の他車両の走行軌跡(第3走行軌跡)を生成する機能を有している。すなわち、第1走行予測部10は、自車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡(第1走行軌跡)を生成する機能を有するのに対して、第3走行予測部17は、他車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡を生成する機能を有している点が相違する。   The third travel prediction unit 17 has substantially the same function as the first travel prediction unit 10, and when the first other vehicle and the second other vehicle exist around the host vehicle, the first travel prediction unit 17 It has a function of generating a travel locus (third travel locus) of the first other vehicle on the assumption that the second other vehicle does not exist when viewed from the other vehicle. That is, the first travel prediction unit 10 has a function of generating a travel locus (first travel locus) based on the relationship between the host vehicle and another vehicle, whereas the third travel prediction unit 17 The difference is that it has a function of generating a travel locus based on the relationship with the other vehicle.

第4走行予測部18は、第2走行予測部11とほぼ同様の機能を有しており、自車両の周囲に第1の他車両及び第2の他車両が存在する場合において、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して第1の他車両の走行軌跡(第4走行軌跡)を生成する機能を有している。すなわち、第3走行予測部17と同様に、他車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡を生成する機能を有している点が相違する。   The fourth travel prediction unit 18 has substantially the same function as the second travel prediction unit 11, and when the first other vehicle and the second other vehicle exist around the host vehicle, the first travel prediction unit 18 Assuming that the second other vehicle is present when viewed from the other vehicle, the vehicle has a function of generating a travel locus (fourth travel locus) of the first other vehicle. That is, similar to the third traveling prediction unit 17, the third embodiment is different in that it has a function of generating a traveling locus based on the relationship between the other vehicle and the other vehicle.

第4走行計画部19は、ECU2に備わっており、認識推定部13が出力した認識結果に基づいて、自車両5の走行計画(走行軌跡)を生成する機能を有している。具体的には、第4走行計画部19は、第3実施形態の第3走行計画部16と同様に、認識推定部13が出力した認識結果を、自車両周囲の認識結果としてマップ化し、当該マップ(認識マップ)に基づいて走行計画を生成する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部27へ出力する機能を有している。   The fourth travel plan unit 19 is provided in the ECU 2 and has a function of generating a travel plan (travel locus) of the host vehicle 5 based on the recognition result output by the recognition estimation unit 13. Specifically, the fourth travel plan unit 19 maps the recognition result output by the recognition estimation unit 13 as the recognition result around the host vehicle, similarly to the third travel plan unit 16 of the third embodiment, It has a function of generating a travel plan based on a map (recognition map). Furthermore, it has a function of outputting the generated travel plan to the vehicle motion control unit 27.

次に、第4実施形態に係る運転支援部8の動作について説明する。図12は、第4実施形態に係る運転支援部8の動作を示すフローチャートである。また、図13は、第4実施形態に係る運転支援部8の動作を説明するための概要図である。図13では、3車線の道路において、自車両である自車両5が中央の車線を走行し、左右の車線を他車両A,A,A,Aが走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。 Next, the operation of the driving support unit 8 according to the fourth embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the driving support unit 8 according to the fourth embodiment. FIG. 13 is a schematic diagram for explaining the operation of the driving support unit 8 according to the fourth embodiment. FIG. 13 shows a scene in which the host vehicle 5 that is the host vehicle travels in the center lane and other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , and A 4 travel on the left and right lanes on a three-lane road. ing. In the following description, it is assumed that the other vehicle is manually operated and the own vehicle cannot acquire a travel plan for the other vehicle via communication.

図12に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。   The control process illustrated in FIG. 12 is repeatedly executed at a predetermined timing after the ignition is turned on, for example.

図12に示す制御処理が開始されると、運転支援部は、走行軌跡予測処理から開始する(S110)。S110の処理は、第4走行予測部18が実行し、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して、第2の他車両の走行計画を予測し第2走行軌跡を生成する処理である。例えば、図13に示すように、自車両5の周囲に他車両A,A,A,Aが走行している場合、第4走行予測部18が他車両Aから見て他車両Aが存在すると仮定して第4走行軌跡Rを生成する。このように、第4走行予測部18は、自車両の周囲に存在する他車両A,A,A,Aのすべての組み合わせにおいて、第4走行軌跡Rを生成する。なお、第4走行軌跡Rの生成方法は、図2に示すS10の処理と同様である。S110の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する(S112)。 When the control process shown in FIG. 12 is started, the driving support unit starts from the travel locus prediction process (S110). The process of S110 is executed by the fourth travel prediction unit 18, and it is assumed that there is a second other vehicle as seen from the first other vehicle, and a travel plan of the second other vehicle is predicted to obtain the second travel locus. It is a process to generate. For example, as shown in FIG. 13, when other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , A 4 are traveling around the host vehicle 5, the fourth travel prediction unit 18 may be viewed from the other vehicle A 1. generating a fourth traveling path R 4 on the assumption that the vehicle a 2 is present. Thus, the fourth travel prediction unit 18, in all combinations of the other vehicle A 1, A 2, A 3 , A 4 existing around the vehicle, generates a fourth traveling path R 4. Incidentally, the method of generating the fourth traveling path R 4 is the same as the process of S10 shown in FIG. When the process of S110 ends, the process proceeds to a travel locus prediction process (S112).

S112の処理は、第3走行予測部17が実行し、第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して、第2の他車両の走行計画を予測し第3走行軌跡を生成する処理である。例えば、図13に示すように、自車両5の周囲に他車両A,A,A,Aが走行している場合、第3走行予測部17が他車両Aから見て他車両Aが存在しないと仮定して第1走行軌跡Rを生成する。このように、第3走行予測部17は、自車両の周囲に存在する他車両A,A,A,Aのすべての組み合わせにおいて、第3走行軌跡Rを生成する。なお、第3走行軌跡Rの生成方法は、図2に示すS12の処理と同様である。S112の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する(S114)。 The process of S112 is executed by the third travel prediction unit 17, and the travel plan of the second other vehicle is predicted and the third travel locus is assumed on the assumption that the second other vehicle does not exist when viewed from the first other vehicle. Is a process for generating For example, as shown in FIG. 13, when other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , A 4 are traveling around the host vehicle 5, the third travel predicting unit 17 is viewed from the other vehicle A 1. generating a first travel locus R 1 assuming that the vehicle a 2 is absent. As described above, the third travel prediction unit 17 generates the third travel locus R 3 for all combinations of the other vehicles A 1 , A 2 , A 3 , A 4 existing around the host vehicle. Incidentally, the method of generating the third travel locus R 3 is the same as the process of S12 shown in FIG. When the process of S112 ends, the process proceeds to a travel locus prediction process (S114).

S114の処理は、図8のS64の処理と同様であり、比較判定部12が実行し、センサ31により他車両が走行した実際の走行軌跡(実走行軌跡)を取得する処理である。S114の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する(S116)。   The process of S114 is the same as the process of S64 of FIG. 8, and is a process executed by the comparison determination unit 12 and acquiring an actual travel locus (actual travel locus) on which another vehicle has traveled by the sensor 31. When the process of S114 ends, the process proceeds to a recognition evaluation information generation process (S116).

S116の処理は、図8のS66の処理とほぼ同様であり、比較判定部12が実行し、他車両間の認識関係を知るために、実走行軌跡が第3走行軌跡と第4走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを比較する処理である。比較判定部12が、比較結果として、自車両認識見込み平均Eの算出用法と同様の方法で認識見込み平均Eを算出する。S116の処理が終了すると、信頼性評価情報生成処理へ移行する(S118)。 The process of S116 is substantially the same as the process of S66 of FIG. 8, and is executed by the comparison / determination unit 12 so that the actual travel locus is the third travel locus and the fourth travel locus in order to know the recognition relationship between other vehicles. This is a process of comparing how close to which one. The comparison determination unit 12 calculates the recognition expected average E 1 as a comparison result by the same method as the calculation method of the own vehicle recognition estimated average E. When the processing of S116 ends, the process proceeds to reliability evaluation information generation processing (S118).

S118の処理は、図8のS68の処理と同様であり、認識推定部13が実行し、認識見込み信頼度Fを生成する処理である。S118の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する(S120)。   The process of S118 is the same as the process of S68 of FIG. 8, and is a process executed by the recognition estimation unit 13 to generate the recognition likelihood confidence F. When the process of S118 ends, the process proceeds to the all vehicle confirmation process (S120).

S120の処理は、図8のS70の処理と同様であり、ECU2が実行し、全車両においてS114〜S118の処理を実行したか否かを判定する処理である。S120の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し(S114)、残りの車両の組み合わせについて処理を行う。処理回数は、他車両台数の2乗回となる。一方、全ての他車両の組み合わせについて実行したと判定した場合には、メモリ確保処理へ移行する(S122)。   The process of S120 is the same as the process of S70 of FIG. 8, and is a process that is executed by the ECU 2 and determines whether or not the processes of S114 to S118 have been executed for all the vehicles. In the process of S120, when it is determined that the process is not executed for all other vehicles, the process proceeds to the actual travel locus acquisition process (S114), and the remaining vehicle combinations are processed. The number of processes is the square of the number of other vehicles. On the other hand, when it determines with having performed about the combination of all the other vehicles, it transfers to a memory reservation process (S122).

S122の処理は、図8のS72の処理と同様であり、ECU2が実行し、ECU2に備わるメモリにおいて、演算に必要な領域を確保し、初期化する処理である。S122の処理が終了すると、データ整理処理へ移行する(S124)。   The process of S122 is the same as the process of S72 of FIG. 8, and is a process that is executed by the ECU 2 to secure an area necessary for the calculation and initialize in the memory provided in the ECU 2. When the process of S122 ends, the process proceeds to a data arrangement process (S124).

S124の処理は、第4走行計画部19が実行し、S116の処理で算出した認識見込み平均Eのうち、信頼性の低いデータを処理対象から除く処理である。例えば、他車両同士の距離が大きく離れているもの(例えば車間時間2秒以上)については、信頼性が低い可能性があり、認識マップに積算する対象から除くことにより、認識マップ全体の信頼性を向上させることができる。S124の処理が終了すると、認識マップ作成処理へ移行する(S126)。 Processing of S124, the fourth travel planning unit 19 executes, among the recognition likelihood average E 1 calculated in the processing of S116, a process of excluding the unreliable data from the processing target. For example, when the distance between other vehicles is greatly separated (for example, the inter-vehicle time is 2 seconds or more), there is a possibility that the reliability may be low. Can be improved. When the process of S124 ends, the process proceeds to a recognition map creation process (S126).

S126の処理は、図8のS74の処理と同様であり、第4走行計画部19が実行し、認識マップを作成する処理である。S126の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する(S128)。   The process of S126 is the same as the process of S74 in FIG. 8, and is a process executed by the fourth travel planning unit 19 to create a recognition map. When the process of S126 is completed, the process proceeds to the all vehicle confirmation process (S128).

S128の処理は、図8のS76の処理と同様であり、ECU2が実行し、S126の認識マップ生成処理が、自車両周囲に存在する全ての他車両に対して完了しているか否かを判定する処理である。S128の処理において、全車両に対して完了していないと判定した場合には、認識マップ生成処理へ再度移行し(S124)、残りの他車両について処理を行う。一方、S128の処理において、全車両に対して完了したと判定した場合には、安全地点の探索処理へ移行する(S130)。   The process of S128 is the same as the process of S76 of FIG. 8, and is executed by the ECU 2 to determine whether or not the recognition map generation process of S126 has been completed for all other vehicles existing around the host vehicle. It is processing to do. If it is determined in step S128 that the process has not been completed for all vehicles, the process proceeds to the recognition map generation process again (S124), and the remaining other vehicles are processed. On the other hand, in the process of S128, when it is determined that the process is completed for all the vehicles, the process proceeds to a safe spot search process (S130).

S130の処理は、図8のS78の処理と同様であり、第4走行計画部19が実行し、メモリに格納された認識マップを参照して、安全な地点を決定する処理である。S130の処理が終了すると、走行計画生成処理へ移行する(S132)。   The process of S130 is the same as the process of S78 of FIG. 8, and is a process of determining a safe spot by referring to the recognition map that is executed by the fourth travel planning unit 19 and stored in the memory. When the process of S130 ends, the process proceeds to a travel plan generation process (S132).

S132の処理は、図8のS80の処理と同様であり、第4走行計画部19が実行し、S132の処理で探索した領域に対して優先的に自車両5を進める走行計画を生成する。S132の処理が終了すると、図12に示す制御処理を終了する。   The process of S132 is the same as the process of S80 of FIG. 8, and is executed by the fourth travel plan unit 19 to generate a travel plan that preferentially advances the host vehicle 5 with respect to the area searched in the process of S132. When the process of S132 ends, the control process shown in FIG. 12 ends.

以上、図12の制御処理を行うことで、認識されていない他車両の周囲を走行することを回避し、互いに認識している他車両同士の周囲を走行することができるため、自車両5の走行の安全性を向上させることができる。例えば、図13において、他車両A,A同士がお互いに認識していないと判定し、他車両A,Aがお互いに認識していると判定した場合には、認識マップ上は他車両A,Aの周囲が負の値で示されるため、自車両5は、当該負の値で示された領域を回避する走行計画に基づいて走行軌跡Rに示す走行を行うことで、走行の安全性を向上させることができる。 As described above, by performing the control processing of FIG. 12, it is possible to avoid traveling around other unrecognized other vehicles and to travel around other recognized vehicles. Driving safety can be improved. For example, in FIG. 13, when it is determined that the other vehicles A 1 and A 4 are not recognizing each other and it is determined that the other vehicles A 2 and A 3 are recognizing each other, Since the surroundings of the other vehicles A 1 and A 4 are indicated by negative values, the host vehicle 5 performs the traveling indicated by the traveling locus R based on the traveling plan that avoids the area indicated by the negative values. , Driving safety can be improved.

上述の通り、第4実施形態に係る運転支援装置8によれば、生成した走行計画により互いに存在を認識していない他車両よりも、互いに存在を認識している他車両の周囲を走行することができるので、例えば他車両同士の接触等に巻き込まれる等の危険を回避し、一層安全な運転支援を行うことが可能となる。   As described above, according to the driving support device 8 according to the fourth embodiment, the vehicle travels around other vehicles that recognize each other rather than other vehicles that do not recognize each other by the generated travel plan. Thus, for example, it is possible to avoid danger such as being involved in contact between other vehicles, and to provide safer driving assistance.

なお、上述した各実施形態は本発明に係る運転支援方法又は運転支援装置の一例を示すものである。本発明に係る運転支援方法又は運転支援装置は、各実施形態に係る運転支援方法又は運転支援装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る運転支援方法又は運転支援装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。   In addition, each embodiment mentioned above shows an example of the driving assistance method or driving assistance device which concerns on this invention. The driving support method or the driving support device according to the present invention is not limited to the driving support method or the driving support device according to each embodiment, and the respective embodiments are within the scope not changing the gist described in each claim. The driving support method or the driving support device may be modified or applied to another.

例えば、上記実施形態においては、第1走行軌跡と第2走行軌跡の両方を生成し、それぞれの走行軌跡と実際の走行軌跡との比較を行う例を説明したが、第1走行軌跡と第2走行軌跡のどちらか一方を生成し、実際の走行軌跡と比較する構成としてもよい。   For example, in the above-described embodiment, an example in which both the first traveling locus and the second traveling locus are generated and the respective traveling locus is compared with the actual traveling locus has been described. However, the first traveling locus and the second traveling locus are compared with each other. It is good also as a structure which produces | generates either one of a driving | running | working locus | trajectory and compares with an actual traveling locus | trajectory.

また、上記各実施形態においては、運転支援装置が車載されている例を説明したが、路側等に配置され、路車間通信を介して各車両の認識度合いを判定する場合であってもよい。   Further, in each of the above embodiments, the example in which the driving support device is mounted on the vehicle has been described. However, the driving assistance device may be disposed on the roadside or the like and the degree of recognition of each vehicle may be determined through road-to-vehicle communication.

また、上記各実施形態においては、自車両は自動運転する車両としたが、手動運転する車両であってもよい。この場合、車両に備わるディスプレイ等の表示部によって、他車両の認識度合いを運転者に報知する構成とすればよい。   In each of the above embodiments, the host vehicle is a vehicle that is automatically driven, but may be a vehicle that is manually driven. In this case, the driver may be informed of the degree of recognition of the other vehicle by a display unit such as a display provided in the vehicle.

また、上記各実施形態においては、他車両は手動運転する車両としたが、自動運転する車両であってもよい。このような場合であっても、何らかの要因により通信が行えない場合には本発明の効果を奏することができる。そして、他車両が自動運転の車両と手動運転の車両が混在する場合であっても同様である。   In the above embodiments, the other vehicle is a manually operated vehicle, but may be an automatically driven vehicle. Even in such a case, the effect of the present invention can be achieved when communication cannot be performed due to some factor. The same applies to the case where the other vehicle is a mixture of an automatically operated vehicle and a manually operated vehicle.

さらに、上記の第3実施形態においては、自車両と他車両との認識度について着目して認識マップを作成する例、第4実施形態においては、他車両間の認識度について着目して認識マップを作成する例を説明したが、自車両と他車両との認識度、及び、他車両間の認識度に基づいて認識度マップを作成する場合でもよい。   Furthermore, in the third embodiment, an example of creating a recognition map by paying attention to the recognition degree between the host vehicle and the other vehicle. In the fourth embodiment, the recognition map paying attention to the recognition degree between the other vehicles. Although the example which produces this is demonstrated, the case where a recognition degree map is produced based on the recognition degree of the own vehicle and other vehicles, and the recognition degree between other vehicles may be sufficient.

第1実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure outline | summary of a vehicle provided with the driving assistance part which concerns on 1st Embodiment. 図1の運転支援部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the driving assistance part of FIG. 図1の運転支援部の動作を説明する概要図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of the driving assistance part of FIG. 第2実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure outline | summary of a vehicle provided with the driving assistance part which concerns on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the driving assistance part which concerns on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of the driving assistance part which concerns on 2nd Embodiment. 第3実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure outline | summary of a vehicle provided with the driving assistance part which concerns on 3rd Embodiment. 第3実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the driving assistance part which concerns on 3rd Embodiment. 第3実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the driving assistance part which concerns on 3rd Embodiment. 第3実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of the driving assistance part which concerns on 3rd Embodiment. 第4実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure outline | summary of a vehicle provided with the driving assistance part which concerns on 4th Embodiment. 第4実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the driving assistance part which concerns on 4th Embodiment. 第4実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of the driving assistance part which concerns on 4th Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1,6,7,8…運転支援部(運転支援装置)、2…ECU、10…第1走行予測部(第1走行予測手段)、11…第2走行予測部(第2走行予測手段)、12…比較判定部(比較判定手段)、13…認識推定部(認識推定手段)、14…第1走行計画部(第1走行計画手段)、15…第2走行計画部(第2走行計画手段)、16…第3走行計画部(第3走行計画手段)、17…第3走行予測部(第3走行予測手段)、18…第4走行予測部(第4走行予測手段)、19…第4走行計画部(第4走行計画手段)。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,6,7,8 ... Driving assistance part (driving assistance apparatus), 2 ... ECU, 10 ... 1st driving | running prediction part (1st driving | running prediction means), 11 ... 2nd driving | running prediction part (2nd driving | running prediction means) , 12: Comparison determination unit (comparison determination unit), 13: Recognition estimation unit (recognition estimation unit), 14: First travel plan unit (first travel plan unit), 15 ... Second travel plan unit (second travel plan) Means), 16 ... third travel planning section (third travel planning means), 17 ... third travel prediction section (third travel prediction means), 18 ... fourth travel prediction section (fourth travel prediction means), 19 ... A fourth travel planning unit (fourth travel planning means).

Claims (10)

自車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて前記自車両の運転を支援する運転支援装置であって、
前記自車両が存在しないと仮定して前記他車両の第1走行軌跡を予測する第1走行予測部と、又は/及び、前記自車両が存在すると仮定して前記他車両の第2走行軌跡を予測する第2走行予測部と、
前記第1走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は/及び、前記第2走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定部と、
前記比較判定部の比較結果に基づいて前記他車両が前記自車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、を備えることを特徴とする運転支援装置。
A driving support device that supports driving of the host vehicle based on information of other vehicles existing around the host vehicle,
A first traveling prediction unit that predicts the first traveling locus of the other vehicle on the assumption that the own vehicle does not exist, and / or a second traveling locus of the other vehicle on the assumption that the own vehicle exists. A second traveling prediction unit for predicting;
A comparison / determination unit that compares the first traveling locus and the actual traveling locus of the other vehicle; or / and compares the second traveling locus and the actual traveling locus of the other vehicle;
And a recognition estimation unit configured to estimate whether or not the other vehicle recognizes the presence of the host vehicle based on a comparison result of the comparison determination unit.
前記認識推定部によって前記他車両が前記自車両の存在を認識していないと推定した場合には、前記自車両の存在を認識していないと推定された前記他車両と前記自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第1走行計画部を備えることを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。 When the recognition estimating unit estimates that the other vehicle has not recognized the existence of the own vehicle, the distance between the other vehicle estimated to have not recognized the existence of the own vehicle and the own vehicle The driving support device according to claim 1, further comprising: a first travel plan unit that generates a travel plan for the host vehicle so that the vehicle travels with a larger value. 前記第1走行予測部と前記第2走行予測部とを備える場合において、
前記第1走行軌跡と前記第2走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、前記差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第2走行計画部と、を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の運転支援装置。
In the case where the first travel prediction unit and the second travel prediction unit are provided,
A second travel plan unit that generates a travel plan for the host vehicle so that the difference is greater when there is no significant difference between the first travel trajectory and the second travel trajectory. The driving support apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that
前記認識推定部によって前記自車両の存在を認識していると推定された前記他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第3走行計画部を備えることを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の運転支援装置。 And a third travel plan unit that generates a travel plan for the host vehicle so that the vehicle travels preferentially around the other vehicle estimated to recognize the presence of the host vehicle by the recognition estimation unit. The driving support device according to any one of claims 1 to 3. 第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して、前記第1の他車両の第3走行軌跡を予測する第3走行予測部と、又は/及び、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して、前記第1の他車両の第4走行軌跡を予測する第4走行予測部と、
自車両の走行計画を生成する第4走行計画部と、を備え、
前記比較判定部は、前記第3走行軌跡と前記第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は/及び、前記第4走行軌跡と前記第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、
前記認識推定部は、前記比較判定部の比較結果に基づいて、前記第1の他車両と前記第2の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、
前記第4走行計画部は、前記第1の他車両と前記第2の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、前記第1の他車両及び前記第2の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成すること、を特徴とする請求項1〜4の何れか一項に記載の運転支援装置。
Assuming that the second other vehicle does not exist when viewed from the first other vehicle, the third traveling prediction unit that predicts the third traveling locus of the first other vehicle and / or the first other vehicle. A fourth travel prediction unit that predicts the fourth travel locus of the first other vehicle on the assumption that there is a second other vehicle,
A fourth travel plan unit for generating a travel plan for the host vehicle,
The comparison / determination unit compares the third traveling locus and the actual traveling locus of the first other vehicle, or / and the fourth traveling locus and the actual traveling locus of the first other vehicle. Compare
A recognition estimation unit configured to estimate whether the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other based on a comparison result of the comparison determination unit;
When the fourth travel planning unit estimates that the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other, the first other vehicle and the second other vehicle. The driving support device according to any one of claims 1 to 4, wherein a travel plan of the host vehicle is generated so as to travel preferentially around the vehicle.
任意の車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて前記任意の車両の運転支援する運転支援システムであって、
前記任意の車両が存在しないと仮定して前記他車両の第1走行軌跡を予測する第1走行予測手段と、又は/及び、前記任意の車両が存在すると仮定して前記他車両の第2走行軌跡を予測する第2走行予測手段と、
前記第1走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は/及び、前記第2走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定手段と、
前記比較判定手段の比較結果に基づいて前記他車両が前記任意の車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、を備えることを特徴とする運転支援システム。
A driving support system that supports driving of the arbitrary vehicle based on information of other vehicles existing around the arbitrary vehicle,
First traveling prediction means for predicting the first traveling locus of the other vehicle on the assumption that the arbitrary vehicle does not exist, and / or second traveling on the other vehicle on the assumption that the arbitrary vehicle exists. A second travel prediction means for predicting a trajectory;
A comparison determination means for comparing the first traveling locus and the actual traveling locus of the other vehicle, or / and comparing the second traveling locus and the actual traveling locus of the other vehicle;
And a recognition estimation unit configured to estimate whether or not the other vehicle recognizes the presence of the arbitrary vehicle based on a comparison result of the comparison determination unit .
前記認識推定手段によって前記他車両が自車両の存在を認識していないと推定した場合には、前記自車両の存在を認識していないと推定された前記他車両と前記自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第1走行計画手段を備えることを特徴とする請求項6に記載の運転支援システム。 When it is estimated by the recognition estimation means that the other vehicle has not recognized the existence of the own vehicle, the distance between the other vehicle estimated to have not recognized the existence of the own vehicle and the own vehicle is calculated. The driving support system according to claim 6, further comprising first travel planning means for generating a travel plan for the host vehicle so that the vehicle travels in a larger size. 前記第1走行予測手段と前記第2走行予測手段とを備える場合において、
前記第1走行軌跡と前記第2走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、前記差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第2走行計画手段と、を備えることを特徴とする請求項6又は7に記載の運転支援システム。
In the case where the first travel prediction means and the second travel prediction means are provided,
And a second travel plan means for generating a travel plan for the host vehicle so that the difference becomes large when there is no significant difference between the first travel locus and the second travel locus. The driving support system according to claim 6 or 7, characterized in that
前記認識推定手段によって前記自車両の存在を認識していると推定された前記他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第3走行計画手段を備えることを特徴とする請求項6〜8の何れか一項に記載の運転支援システム。 The vehicle further comprises third travel plan means for generating a travel plan for the host vehicle so as to travel preferentially around the other vehicle estimated to recognize the presence of the host vehicle by the recognition estimation unit. The driving support system according to any one of claims 6 to 8. 第1の他車両からみて第2の他車両が存在しないと仮定して、前記第1の他車両の第3走行軌跡を予測する第3走行予測手段と、又は/及び、第1の他車両からみて第2の他車両が存在すると仮定して、前記第1の他車両の第4走行軌跡を予測する第4走行予測手段と、
自車両の走行計画を生成する第4走行計画手段と、を備え、
前記比較判定手段は、前記第3走行軌跡と前記第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は/及び、前記第4走行軌跡と前記第1の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、
前記認識推定手段は、前記比較判定手段の比較結果に基づいて、前記第1の他車両と前記第2の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、
前記第4走行計画手段は、前記第1の他車両と前記第2の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、前記第1の他車両及び前記第2の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成すること、を特徴とする請求項6〜9の何れか一項に記載の運転支援システム。
Assuming that the second other vehicle does not exist when viewed from the first other vehicle, third traveling prediction means for predicting the third traveling locus of the first other vehicle and / or the first other vehicle. Assuming that a second other vehicle is present, a fourth travel prediction means for predicting a fourth travel locus of the first other vehicle;
A fourth travel plan means for generating a travel plan for the host vehicle,
The comparison determination means compares the third travel locus with the actual travel locus of the first other vehicle, and / or the fourth travel locus and the actual travel locus of the first other vehicle. Compare
The recognition estimation means for estimating whether or not the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other based on a comparison result of the comparison determination means;
When the fourth travel planning means estimates that the first other vehicle and the second other vehicle recognize each other, the first other vehicle and the second other vehicle. The driving support system according to any one of claims 6 to 9, wherein a travel plan of the host vehicle is generated so as to travel preferentially around the vehicle.
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