BR112020001616B1

BR112020001616B1 - STEERING ASSISTANCE METHOD AND STEERING ASSISTANCE DEVICE

Info

Publication number: BR112020001616B1
Application number: BR112020001616-0A
Authority: BR
Inventors: Machiko Hiramatsu; Takashi Sunda; Hwaseon Jang
Original assignee: Nissan Motor Co., Ltd
Filing date: 2017-07-27
Publication date: 2023-07-04

Abstract

Um método de assistência à direção da presente invenção é para um veículo de direção automatizada que é capaz de trocar entre direção manual por um condutor e direção automatizada, aprende a característica de direção do condutor durante a direção manual, e reflete um resultado da aprendizagem para uma característica de direção sob controle da direção automatizada, e o método de assistência à direção inclui: detectar uma característica de direção de uma área na qual o veículo de direção automatizada está viajando; e ajustar o resultado da aprendizagem de acordo com a característica de direção detectada da área e executar o controle da direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado.A driving assistance method of the present invention is for an automated driving vehicle that is capable of switching between manual driving by a driver and automated driving, learns the driving characteristic of the driver during manual driving, and reflects a learning outcome to a driving characteristic under control of the automated driving, and the method of assisting the driving includes: detecting a driving characteristic of an area in which the automated driving vehicle is traveling; and adjusting the learning result according to the detected driving characteristic of the area and performing automated driving control based on the adjusted learning result.

Description

field of technique

[001] A presente invenção se refere a um método e um dispositivo de assistência à direção para um veículo de direção automatizada que é capaz de trocar entre direção manual por um condutor e direção automatizada, aprende características de direção do condutor durante a direção manual, e reflete o resultado da aprendizagem para as características de direção sob controle da direção automatizada.[001] The present invention relates to a method and a steering assistance device for an automated driving vehicle that is capable of switching between manual steering by a driver and automated driving, learns the driver's steering characteristics during manual steering, and reflects the learning outcome for the driving characteristics under automated driving control.

Background of the Technique

[002] Na técnica relacionada, a Literatura de Patente 1 foi descrita como um dispositivo de controle de direção que aprende operações de direção pelo condutor durante a direção manual de modo a suprimir a sensação de desconforto do condutor durante a direção automatizada. O dispositivo de controle de direção descrito na Literatura de Patente 1 ajusta itens de ambiente tais como o número de faixas e clima. Então, durante a direção manual, o dispositivo de controle de direção identifica um ambiente de direção com base nos itens de ambiente e aprende operações de direção do condutor em associação com o ambiente de direção. Lista De Citação Literatura De Patente Literatura de Patente 1: Publicação de Pedido de Patente Japonesa No. 201589801[002] In the related art, Patent Literature 1 was described as a steering control device that learns steering operations by the driver during manual steering so as to suppress the driver's uncomfortable feeling during automated steering. The steering device described in Patent Literature 1 adjusts environment items such as number of lanes and weather. Then, during manual driving, the driving control device identifies a driving environment based on the environment items and learns driving operations from the driver in association with the driving environment. Citation List Patent Literature Patent Literature 1: Japanese Patent Application Publication No. 201589801

Summary of the Invention Technical problem

[003] No entanto, o dispositivo de controle de direção convencional acima descrito diretamente aplica o resultado de aprendizagem a partir do condutor para um controle de direção automatizada, e não leva as características de direção da área de viagem em consideração. Nesse caso, se as características de direção do condutor são diferentes a partir das características de direção da área na qual a direção automatizada está sendo usada, ou se a área na qual as características de direção são aprendidas é diferente a partir da área na qual a direção automatizada é sendo usado, o veículo de direção automatizada se comporta de modo diferente a partir de veículos ao redor. Isso acarreta em um problema no qual um ocupante do veículo de direção automatizada se sente inseguro.[003] However, the conventional steering device described above directly applies the learning result from the driver to an automated steering control, and does not take the driving characteristics of the travel area into account. In that case, if the driving characteristics of the driver are different from the driving characteristics of the area in which automated driving is being used, or if the area in which the driving characteristics are learned is different from the area in which the automated driving is being used, the automated driving vehicle behaves differently from surrounding vehicles. This leads to a problem in which an occupant of the automated driving vehicle feels unsafe.

[004] A presente invenção é proposta na luz das circunstâncias acima descritas, e um objeto da presente invenção é proporcionar um método de assistência à direção e um dispositivo de assistência à direção que pode evitar que um ocupante se sinta inseguro em virtude de um diferente comportamento de um veículo de direção automatizada a partir das dos veículos ao redor.[004] The present invention is proposed in light of the circumstances described above, and an object of the present invention is to provide a steering assistance method and a steering assistance device that can prevent an occupant from feeling unsafe due to a different behavior of an automated driving vehicle from those of surrounding vehicles.

Solution to the Problem

[005] De modo a resolver o problema acima descrito, um método de assistência à direção e um dispositivo de assistência à direção de acordo com um aspecto da presente invenção detecta características de direção da área na qual um veículo de direção automatizada está viajando, ajusta o resultado da aprendizagem de acordo com as características de direção detectadas da área, e executa um controle de direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado.[005] In order to solve the above-described problem, a steering assistance method and a steering assistance device according to an aspect of the present invention detects driving characteristics of the area in which an automated driving vehicle is traveling, adjusts the learning result according to the detected driving characteristics of the area, and performs automated driving control based on the adjusted learning result.

Advantageous Effects of the Invention

[006] De acordo com a presente invenção, é possível se evitar a sensação de insegurança de um ocupante por suprimir o comportamento diferente de um veículo de direção automatizada a partir dos veículos ao redor.[006] According to the present invention, it is possible to avoid the feeling of insecurity of an occupant by suppressing the different behavior of an automated driving vehicle from the surrounding vehicles.

Brief Description of the Drawings

[007] A Figura 1 é um diagrama de bloco mostrando uma configuração de um sistema de assistência à direção que inclui um dispositivo de assistência à direção de acordo com uma modalidade da presente invenção.[007] Figure 1 is a block diagram showing a configuration of a steering assistance system that includes a steering assistance device according to an embodiment of the present invention.

[008] A Figura 2 é um diagrama mostrando um exemplo de características de direção de uma área calculada pelo sistema de assistência à direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[008] Figure 2 is a diagram showing an example of steering characteristics of an area calculated by the steering assistance system according to the embodiment of the present invention.

[009] A Figura 3 é um diagrama para descrever como dividir as áreas pelo sistema de assistência à direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[009] Figure 3 is a diagram to describe how to divide the areas by the steering assistance system according to the embodiment of the present invention.

[010] A Figura 4 é um gráfico de fluxo mostrando um procedimento de processamento de processamento de aprendizagem de característica de direção pelo dispositivo de assistência à direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[010] Figure 4 is a flow chart showing a steering characteristic learning processing procedure by the steering assistance device according to the embodiment of the present invention.

[011] A Figura 5 é um diagrama mostrando um exemplo de dados informados pelo processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[011] Figure 5 is a diagram showing an example of data reported by the steering characteristic learning processing according to the embodiment of the present invention.

[012] A Figura 6 é um diagrama para descrever coeficientes de análise de regressão múltipla executada no processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[012] Figure 6 is a diagram for describing coefficients of multiple regression analysis performed in the direction characteristic learning processing according to the embodiment of the present invention.

[013] A Figura 7 é um diagrama mostrando um exemplo de dados informados pelo processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[013] Figure 7 is a diagram showing an example of data reported by the steering characteristic learning processing according to the embodiment of the present invention.

[014] A Figura 8 é um diagrama para descrever coeficientes de análise de regressão múltipla executada no processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[014] Figure 8 is a diagram for describing coefficients of multiple regression analysis performed in the direction characteristic learning processing according to the embodiment of the present invention.

[015] A Figura 9 é um gráfico de fluxo mostrando um procedimento de processamento de processamento de controle de direção automatizada pelo dispositivo de assistência à direção de acordo com a modalidade da presente invenção.[015] Figure 9 is a flow chart showing an automated steering control processing processing procedure by the steering assistance device according to the embodiment of the present invention.

[016] A Figura 10 é um diagrama para descrever o processamento de ajustar resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a modalidade da presente invenção para as características de direção da área.[016] Figure 10 is a diagram for describing the processing of adjusting the learning result of the direction characteristic learning processing according to the embodiment of the present invention for the direction characteristics of the area.

Description of Modalities

[017] Uma modalidade na qual a presente invenção é aplicada é descrita abaixo com referência aos desenhos.[017] An embodiment in which the present invention is applied is described below with reference to the drawings.

[018] Configuração de Sistema de assistência à direção[018] Steering assistance system configuration

[019] A Figura 1 é um diagrama de bloco mostrando uma configuração de um sistema de assistência à direção que inclui um dispositivo de assistência à direção de acordo com a presente modalidade. Como mostrado na Figura 1, um sistema de assistência à direção 100 de acordo com a presente modalidade é montado em um veículo de direção automatizada e inclui um dispositivo de assistência à direção 1, uma unidade de detecção de estado de viagem 3, uma unidade de detecção de ambiente de viagem 5, uma chave de troca de direção 7, e uma unidade de indicação de estado de controle 9. Adicionalmente, o sistema de assistência à direção 100 é conectado a um acionador 11 montado no veículo e é conectado a um servidor de gerenciamento 13 através de uma rede de comunicação.[019] Figure 1 is a block diagram showing a configuration of a steering assistance system that includes a steering assistance device according to the present embodiment. As shown in Figure 1, a steering assistance system 100 according to the present embodiment is mounted on an automated driving vehicle and includes a steering assistance device 1, a travel status detection unit 3, a travel environment detection 5, a direction change switch 7, and a control state indication unit 9. Additionally, the steering assistance system 100 is connected to an actuator 11 mounted on the vehicle and is connected to a server of management 13 through a communication network.

[020] O dispositivo de assistência à direção 1 é um controlador que é capaz de trocar entre a direção manual pelo condutor e um controle de direção automatizada e que executa processamento das características de direção de aprendizagem do condutor durante a direção manual e refletindo o resultado da aprendizagem para as características de direção sob um controle de direção automatizada. Especificamente, o dispositivo de assistência à direção 1 detecta as características de direção da área na qual o veículo de direção automatizada está viajando, ajusta o resultado da aprendizagem de acordo com as características de direção detectadas da área, e executa um controle de direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado. O dispositivo de assistência à direção 1 aqui inclui uma unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21, uma unidade de aprendizagem de características de direção 23, uma unidade de determinação de área 25, uma unidade de ajuste de característica de direção 27, e uma unidade de execução de controle de direção automatizada 29. Na presente modalidade, o caso onde o dispositivo de assistência à direção 1 é montado em um veículo de direção automatizada é descrita; no entanto, o dispositivo de assistência à direção 1 pode ser disposto em um servidor externo com um dispositivo de comunicação disposto no veículo.[020] The steering assistance device 1 is a controller that is capable of switching between manual steering by the driver and an automated steering control and that performs processing of the driver's learning steering characteristics during manual steering and reflecting the result from learning to driving characteristics under automated driving control. Specifically, the steering assistance device 1 detects the driving characteristics of the area in which the automated driving vehicle is traveling, adjusts the learning result according to the detected driving characteristics of the area, and performs an automated driving control with based on the adjusted learning outcome. The steering assistance device 1 here includes a learning data storage unit 21, a steering characteristic learning unit 23, an area determining unit 25, a steering characteristic setting unit 27, and a of executing automated steering control 29. In the present embodiment, the case where the steering assistance device 1 is mounted on an automated steering vehicle is described; however, the steering assistance device 1 can be arranged on an external server with a communication device arranged in the vehicle.

[021] Observar que, a direção manual na presente modalidade é direção que permite que um veículo trafegue com as operações pelo condutor. Por outro lado, a direção automatizada na presente modalidade é que um veículo viaja com alguma outra coisa do que o condutor intervindo na direção, um acelerador, e um freio. A direção automatizada inclui não só um controle de direção automatizada que permite a viagem sem operações pelo condutor mas também o controle de manutenção de velocidade do veículo, o controle de prevenção de saída da faixa, e o controle de seguimento do veículo precedente. Adicionalmente, a direção automatizada também inclui o controle para aceitar uma intervenção de direção de um ocupante (substituição).[021] Note that manual steering in this mode is steering that allows a vehicle to travel with operations by the driver. On the other hand, automated driving in the present embodiment is that a vehicle travels with something other than the driver intervening in the steering, an accelerator, and a brake. Automated driving includes not only an automated steering control that allows for travel without driver operations, but also vehicle speed maintenance control, lane departure prevention control, and preceding vehicle following control. Additionally, automated driving also includes the control to accept a driving intervention from an occupant (replacement).

[022] A direção no caso onde a função de assistir a operação de direção é ativa pelo controle de dinâmicas do veículo (VDC) ou a direção assistida elétrica (EPS) pode ser ou ajustada como a direção manual ou não. Se a direção no caso onde a função de assistir a operação de direção é ativa pelo VDC ou a EPS é ajustado como a direção manual, as quantidades de operações pelo condutor e valores de instrução de controle com base nas quantidades de operações pelo condutor pode ser usado como as características de direção do condutor. De modo oposto, as quantidades de operações e os valores de instrução de controle pela operação de assistência a direção podem ser usados como as características de direção do condutor. Também, as quantidades de operações e os valores de instrução de controle não só pelo condutor, mas também pela operação de assistência a direção, ou as características de direção do veículo podem ser aprendidas como as características de direção do condutor. Por outro lado, se a direção no caso onde a função da operação de assistência a direção é ativa não é ajustada como a direção manual, é possível se aprender separadamente o caso onde a função da operação de assistência a direção está inativa. Nesse caso, uma cena onde a aprendizagem estável é possível é selecionada, o que torna possível se aprender as características de direção do condutor com precisão.[022] The steering in the case where the steering operation assist function is activated by vehicle dynamics control (VDC) or electric power steering (EPS) can either be set as manual steering or not. If the steering in the case where the steering operation assist function is activated by VDC or EPS is set as manual steering, the amounts of operations by driver and control instruction values based on the amounts of operations by driver can be used as the driving characteristics of the conductor. Conversely, the operation amounts and control instruction values by the steering assistance operation can be used as the driver's steering characteristics. Also, the operation amounts and control instruction values not only by the driver, but also by the steering assistance operation, or the driving characteristics of the vehicle can be learned as the driving characteristics of the driver. On the other hand, if the steering in the case where the steering assistance operation function is active is not set as the manual steering, it is possible to separately learn the case where the steering assistance operation function is inactive. In this case, a scene where stable learning is possible is selected, which makes it possible to learn the driver's driving characteristics accurately.

[023] A unidade de detecção de estado de viagem 3 detecta dados de viagem indicando o estado de viagem do veículo tal como uma velocidade do veículo, um ângulo de direção, uma aceleração, uma distância entre veículos para um veículo precedente, uma velocidade relativa para um veículo precedente, uma localização atual, um estado de iluminação dos faróis, um estado de exibição de um indicador de direção, um estado de operação de limpadores, e assim por diante. Por exemplo, a unidade de detecção de estado de viagem 3 é uma rede em veículo tal como um rede de área do controlador (CAN), um dispositivo de navegação, um radar a laser, uma câmera, ou semelhante.[023] The trip status detection unit 3 detects trip data indicating the vehicle trip status such as a vehicle speed, a steering angle, an acceleration, a distance between vehicles to a preceding vehicle, a relative speed for a preceding vehicle, a current location, a headlight lighting state, a direction indicator display state, a wiper operating state, and so on. For example, the trip status detection unit 3 is an in-vehicle network such as a controller area network (CAN), a navigation device, a laser radar, a camera, or the like.

[024] A unidade de detecção de ambiente de viagem 5 detecta informação do ambiente indicando o ambiente no qual o veículo está viajando tal como o número de faixas da estrada na qual o veículo está viajando, um limite de velocidade, uma inclinação da estrada, um estado de exibição de uma luz de tráfego adiante do veículo, uma distância para uma interseção adiante do veículo, o número de veículos que estão trafegando adiante do veículo, um curso planejado na interseção adiante do veículo, e assim por diante. Adicionalmente, uma curvatura da estrada, a presença ou ausência de uma restrição de parada, e semelhante pode ser detectada como a informação do ambiente. Por exemplo, a unidade de detecção de ambiente de viagem 5 é uma câmera, um radar a laser, ou um dispositivo de navegação montado no veículo. O curso planejado na interseção adiante do veículo é obtido a partir do dispositivo de navegação ou um estado de exibição de um indicador de direção, por exemplo. Adicionalmente, uma iluminância, uma temperatura, e um estado de clima em torno do veículo são obtidos a partir de um sensor de iluminância, um sensor de temperatura ambiente, e uma chave do limpador, respectivamente. Observar que, uma iluminância pode também ser obtida a partir de uma chave dos faróis.[024] The travel environment detection unit 5 detects information from the environment indicating the environment in which the vehicle is traveling such as the number of lanes of the road on which the vehicle is traveling, a speed limit, a road slope, a display status of a traffic light ahead of the vehicle, a distance to an intersection ahead of the vehicle, the number of vehicles that are traveling ahead of the vehicle, a planned course at the intersection ahead of the vehicle, and so on. Additionally, a curvature of the road, the presence or absence of a stop restriction, and the like can be detected as information from the environment. For example, the trip environment detection unit 5 is a camera, a laser radar, or a vehicle-mounted navigation device. The planned course at the intersection ahead of the vehicle is taken from the navigation device or a display state of a direction indicator, for example. Additionally, an illuminance, a temperature, and a climate state around the vehicle are obtained from an illuminance sensor, an ambient temperature sensor, and a wiper switch, respectively. Note that an illuminance can also be obtained from a headlight switch.

[025] A chave de troca de direção 7 é uma chave que é montada no veículo e operada pelo ocupante do veículo para realizar a troca entre o controle de direção automatizada e a direção manual. Por exemplo, a chave de troca de direção 7 é arranjada na direção do veículo.[025] The steering change switch 7 is a switch that is mounted on the vehicle and operated by the vehicle occupant to perform switching between automated steering control and manual steering. For example, steering switch 7 is arranged in the direction of the vehicle.

[026] A unidade de indicação de estado de controle 9 exibe se o estado de controle de corrente é a direção manual ou um controle de direção automatizada em uma unidade de tela de medição, uma tela de exibição do dispositivo de navegação, uma tela superior, ou semelhante. Adicionalmente, a unidade de indicação de estado de controle 9 também emite sons de notificação para notificar o início e o final do controle de direção automatizada para indicar se a aprendizagem das características de direção termina.[026] Control state indication unit 9 displays whether the current control state is manual steering or an automated steering control on a measurement screen unit, a navigation device display screen, a top screen , or similar. Additionally, the control status indication unit 9 also emits notification sounds to notify the start and end of the automated steering control to indicate whether the learning of the steering characteristics is finished.

[027] O acionador 11 recebe uma instrução de execução a partir do dispositivo de assistência à direção 1 e aciona partes tai como o acelerador, o freio, o volante, e semelhante do veículo.[027] The actuator 11 receives an execution instruction from the steering assistance device 1 and actuates parts such as the accelerator, the brake, the steering wheel, and the like of the vehicle.

[028] O servidor de gerenciamento 13 é um servidor sonda disposto em um centro de dados de um sistema de carro sonda e coleta dados de sonda a partir dos muitos veículos para calcular e acumular as características de direção de cada área.[028] The management server 13 is a probe server arranged in a data center of a probe car system and collects probe data from the many vehicles to calculate and accumulate the driving characteristics of each area.

[029] O servidor de gerenciamento 13 inclui uma unidade de coleta de dados 31, uma unidade de cálculo de característica de direção 33, e uma base de dados 35. A unidade de coleta de dados 31 coleta os dados de sonda a partir de muitos veículos através de uma rede de comunicação. No referido processo, uma vez que a unidade de coleta de dados 31 detecta a área dos dados a serem coletados, é possível se categorizar os dados de acordo com área ao mesmo tempo da coleta.[029] The management server 13 includes a data collection unit 31, a steering characteristic calculation unit 33, and a database 35. The data collection unit 31 collects probe data from many vehicles over a communication network. In that process, once the data collection unit 31 detects the data area to be collected, it is possible to categorize the data according to the area at the same time as the collection.

[030] A unidade de cálculo de característica de direção 33 usa os dados coletados pela unidade de coleta de dados 31 para calcular as características de direção de cada área. Com base nos dados coletados, a unidade de cálculo de característica de direção 33 calcula valor estatístico tal como médios e de desvios padrões dos parâmetros tal como uma distância entre veículos, um tempo de frenagem (uma distância de frenagem), uma velocidade, uma aceleração, um tempo de intervalo, e assim por diante para cada área. As características de direção da área são indicadas por uma distribuição de probabilidade como mostrado na Figura 2 e são calculadas par cada parâmetro e cada área. Por exemplo, as características de direção da Figura 2 são características de direção do caso onde o parâmetro é a velocidade, e nesse caso, a faixa de ±1a é a faixa normal, a faixa de +1a ou maior é a faixa onde o condutor tende a dirigir rápido, e a faixa de -1a ou menor é a faixa onde o condutor tende a dirigir lentamente. As áreas podem ser divididas pela unidade administrativa. Por exemplo, a unidade é um país, um estado, uma prefeitura, uma cidade, um município, uma vila, ou semelhante. Adicionalmente, áreas tendo características de direção similares podem ser definidas como uma área. Por exemplo, como resultado do cálculo das características de direção, áreas tendo uma tendência de direção impaciente pode ser definida como uma área.[030] The driving characteristic calculation unit 33 uses the data collected by the data collection unit 31 to calculate the driving characteristics of each area. On the basis of the collected data, the driving characteristic calculation unit 33 calculates statistical value such as averages and standard deviations of parameters such as a distance between vehicles, a braking time (a braking distance), a speed, an acceleration , a break time, and so on for each area. Area direction characteristics are indicated by a probability distribution as shown in Figure 2 and are calculated for each parameter and each area. For example, the steering characteristics in Figure 2 are the steering characteristics for the case where the parameter is speed, in which case the range of ±1a is the normal range, the range of +1a or greater is the range where the driver tends to drive fast, and the range of -1a or less is the range where the driver tends to drive slowly. Areas can be divided by administrative unit. For example, the unit is a country, state, prefecture, city, town, village, or similar. Additionally, areas having similar driving characteristics can be defined as an area. For example, as a result of calculating the driving characteristics, areas having an impatient driving tendency can be defined as an area.

[031] A base de dados 35 acumula os dados de sondagem coletados e também armazena as características de direção da área calculada pela unidade de cálculo de característica de direção 33.[031] The database 35 accumulates the collected sounding data and also stores the direction characteristics of the area calculated by the direction characteristic calculation unit 33.

[032] Em seguida, as unidades que constituem o dispositivo de assistência à direção 1 são descritas. A unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 obtém os dados de viagem no estado de viagem do veículo e a informação do ambiente no ambiente de viagem em torno do veículo a partir da unidade de detecção de estado de viagem 3 e a unidade de detecção de ambiente de viagem 5 e armazena os dados requeridos para o processamento de aprendizagem de característica de direção. Especificamente, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 armazena os dados de viagem usados para a aprendizagem de uma distância entre veículos, uma distância de frenagem, e assim por diante durante a direção manual. No referido processo, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 armazena os dados de viagem em associação com o estado de viagem e o ambiente de viagem do veículo. Além da velocidade e uma distância entre veículos, os dados de viagem a serem armazenados inclui os dados tais como uma localização atual, uma velocidade relativa para um veículo precedente, um ângulo de direção, uma desaceleração, um tempo de duração de seguir após um veículo precedente, uma velocidade no início da desaceleração, uma distância de frenagem, quantidades de operações de um pedal de freio e um pedal de aceleração, uma distância para a linha de parada, e assim por diante. Adicionalmente, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 armazena a informação do ambiente também. A informação do ambiente inclui o número de faixas da estrada na qual o veículo está viajando, um limite de velocidade, uma inclinação da estrada ou um estado de exibição de uma luz de tráfego, uma distância a partir do veículo para uma interseção, o número de veículos adiante do veículo, um estado de exibição de um indicador de direção, uma curvatura da estrada, a presença ou ausência de uma restrição de parada, clima, uma temperatura, ou uma iluminância em torno do veículo, e assim por diante.[032] Next, the units that make up the steering assistance device 1 are described. The learning data storage unit 21 obtains the traveling data on the vehicle's traveling state and the environment information on the traveling environment around the vehicle from the traveling state detecting unit 3 and the traveling state detecting unit 21. trip environment 5 and stores the data required for driving characteristic learning processing. Specifically, the learning data storage unit 21 stores the trip data used for learning a distance between vehicles, a braking distance, and so on during manual driving. In said process, the learning data storage unit 21 stores the trip data in association with the trip state and the trip environment of the vehicle. In addition to speed and a distance between vehicles, the trip data to be stored includes data such as a current location, a relative speed to a preceding vehicle, a steering angle, a deceleration, a duration time of following a vehicle precedent, a speed at the start of deceleration, a braking distance, amounts of operations of a brake pedal and an accelerator pedal, a distance to the stop line, and so on. Additionally, the learning data storage unit 21 stores the environment information as well. The environment information includes the number of lanes on the road the vehicle is traveling on, a speed limit, a road grade or a traffic light display state, a distance from the vehicle to an intersection, the number of vehicles ahead of the vehicle, a display state of a direction indicator, a road curvature, the presence or absence of a stopping restriction, weather, a temperature, or an illuminance around the vehicle, and so on.

[033] A unidade de aprendizagem de características de direção 23 faz a leitura dos dados de viagem armazenados na unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 e aprende as características de direção do condutor durante a direção manual com consideração para o grau dos efeitos a partir do estado de viagem e do ambiente de viagem. Além de uma distância entre veículos para um veículo precedente e um tempo de frenagem (uma distância de frenagem), as características de direção a serem aprendidas incluem uma velocidade, uma aceleração, um tempo de intervalo, e assim por diante. O tempo de intervalo é a diferença entre um tempo no qual o veículo hospedeiro começa a girar para a direita em uma interseção e um tempo no qual um veículo que se aproxima alcança a interseção, ou é uma diferença entre um tempo no qual o veículo hospedeiro entra em uma interseção tendo uma restrição de parada e um tempo no qual um veículo que atravessa entra em uma interseção. Os resultados da aprendizagem assim calculados são armazenados em uma unidade de aprendizagem de características de direção 23 sempre que necessário.[033] The driving characteristics learning unit 23 reads the trip data stored in the learning data storage unit 21 and learns the driving characteristics of the driver during manual driving with consideration for the degree of effects from of travel status and travel environment. In addition to an inter-vehicle distance to a preceding vehicle and a braking time (a braking distance), the driving characteristics to be learned include a speed, an acceleration, an interval time, and so on. The gap time is the difference between a time at which the host vehicle begins to turn right at an intersection and a time at which an oncoming vehicle reaches the intersection, or is a difference between a time at which the host vehicle enters an intersection having a stop restriction and a time at which a crossing vehicle enters an intersection. The learning results calculated in this way are stored in a driving characteristics learning unit 23 whenever necessary.

[034] A unidade de determinação de área 25 obtém a localização atual do veículo a partir da unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 e determina a área na qual o veículo é atualmente viajando com base na localização atual do veículo. A área a ser determinada pode ser dividida pela unidade administrativa. Por exemplo, a unidade é um país, um estado, uma prefeitura, uma cidade, um município, uma vila, ou semelhante. Particularmente, o limite de velocidade pode ser mudado quando se está cruzando as fronteiras de países. Em tal caso, pelo fato das características de direção serem prováveis de serem mudadas dependendo dos países, é eficaz para uma área incluir múltiplos países adjacentes definindo os países como uma área. Áreas tendo características de direção similares podem ser definidas como uma área. Por exemplo, no Japão, a região de Kanto, a região de Nagoya, a região de Kansai, e semelhante podem ser cada uma das quais definidas como uma área como mostrado na Figura 3. Nesse modo de divisão, como resultado da aprendizagem das características de direção, áreas que não têm diferença de distribuição de um comportamento de direção são definidas como uma área.[034] The area determination unit 25 obtains the current location of the vehicle from the learning data storage unit 21 and determines the area in which the vehicle is currently traveling based on the current location of the vehicle. The area to be determined can be divided by administrative unit. For example, the unit is a country, state, prefecture, city, town, village, or similar. Particularly, the speed limit can be changed when crossing country borders. In such a case, because the driving characteristics are likely to change depending on the countries, it is effective for an area to include multiple adjacent countries by defining the countries as an area. Areas having similar direction characteristics can be defined as an area. For example, in Japan, the Kanto region, the Nagoya region, the Kansai region, and the like can each be defined as an area as shown in Figure 3. In this mode of division, as a result of learning the characteristics of steering behavior, areas that have no distribution difference of a steering behavior are defined as one area.

[035] A unidade de ajuste de característica de direção 27 detecta as características de direção da área que é determinada pela unidade de determinação de área 25 como a área na qual o veículo de direção automatizada está atualmente viajando, e ajusta o resultado da aprendizagem das características de direção aprendidas pela unidade de aprendizagem de características de direção 23 de acordo com as características de direção detectadas da área. Por exemplo, quando um predeterminado intervalo ocorre entre as características de direção da área e o resultado da aprendizagem, os resultados da aprendizagem das características de direção são ajustados para serem mais próximos das características de direção da área. As características de direção da área podem ser obtidas a partir do servidor de gerenciamento 13, que é um servidor externo, através de um dispositivo de comunicação ou pode ser armazenado em uma unidade de ajuste de característica de direção 27 antecipadamente. Os cálculos das características de direção da área podem ser realizados no dispositivo de assistência à direção 1 em vez de usar o servidor de gerenciamento 13.[035] The steering characteristic adjustment unit 27 detects the steering characteristics of the area that is determined by the area determination unit 25 as the area in which the automated steering vehicle is currently traveling, and adjusts the learning result of the driving characteristics learned by the driving characteristics learning unit 23 according to the detected driving characteristics of the area. For example, when a predetermined gap occurs between the direction characteristics of the area and the learning result, the learning results of the direction characteristics are adjusted to be closer to the direction characteristics of the area. The direction characteristics of the area can be obtained from the management server 13, which is an external server, through a communication device or it can be stored in a direction characteristic setting unit 27 in advance. Area driving characteristics calculations can be performed on the driving assistance device 1 instead of using the management server 13.

[036] O ajuste do resultado da aprendizagem não se limita ao ajuste direto das características de direção (por exemplo, alteração de um valor da instrução de controle para alterar a velocidade média do veículo de 30 km/h a 40 km/h), e as características de direção podem ser ajustadas indiretamente processando os dados de viagem (os dados de viagem são processados selecionando, por exemplo, dados para gerar as características de direção ou ajustando o intervalo de dados a ser usado para gerar o valor da instrução de controle para alterar a velocidade média do veículo de 30 km/h a 40 km/h).[036] Learning outcome tuning is not limited to direct tuning of driving characteristics (for example, changing a control instruction value to change the average vehicle speed from 30 km/h to 40 km/h), and the driving characteristics can be adjusted indirectly by processing the trip data (the trip data is processed by selecting, for example, data to generate the driving characteristics or by adjusting the range of data to be used to generate the control instruction value for change the average vehicle speed from 30 km/h to 40 km/h).

[037] Quando se entra em uma seção de direção automatizada ou quando o condutor seleciona um controle de direção automatizada através da chave de troca de direção 7, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 executa um controle de direção automatizada. No referido processo, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 executa o controle de direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado pela unidade de ajuste de característica de direção 27.[037] When entering an automated steering section or when the driver selects an automated steering control via the steering switch 7, the automated steering control execution unit 29 performs an automated steering control. In said process, the automated steering control executing unit 29 performs automated steering control based on the learning result set by the steering characteristic adjusting unit 27.

[038] O dispositivo de assistência à direção 1 inclui um circuito eletrônico de objetivo geral que inclui um microcomputador, um microprocessador, e uma CPU e um dispositivo periférico tal como uma memória. Com um programa específico executado, o dispositivo de assistência à direção 1 é operado como as acima descritas unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21, unidade de aprendizagem de características de direção 23, unidade de determinação de área 25, unidade de ajuste de característica de direção 27, e unidade de execução de controle de direção automatizada 29. As funções do dispositivo de assistência à direção 1 podem ser implementadas por um ou mais circuitos de processamento. Por exemplo, os circuitos de processamento incluem um dispositivo de processamento programado tal como um dispositivo de processamento que inclui um circuito elétrico, e os circuitos de processamento também incluem dispositivos tais como um circuito integrado de aplicação específica (ASIC) adaptado para executar as funções descritas na modalidade e um componente de circuito convencional.[038] The steering assistance device 1 includes a general purpose electronic circuit that includes a microcomputer, a microprocessor, and a CPU and a peripheral device such as a memory. With a specific program executed, the steering assistance device 1 is operated like the above-described learning data storage unit 21, steering characteristic learning unit 23, area determination unit 25, steering 27, and automated steering control executing unit 29. The functions of the steering assistance device 1 can be implemented by one or more processing circuits. For example, the processing circuitry includes a programmed processing device such as a processing device that includes an electrical circuit, and the processing circuitry also includes devices such as an application-specific integrated circuit (ASIC) adapted to perform the functions described. in embodiment and a conventional circuit component.

[039] Procedimento de Processamento de Aprendizagem de Característica de Direção[039] Driving Feature Learning Processing Procedure

[040] Em seguida, um procedimento do processamento de aprendizagem de característica de direção pelo dispositivo de assistência à direção 1 de acordo com a presente modalidade é descrito com referência ao gráfico de fluxo na Figura 4. O processamento de aprendizagem de característica de direção mostrado na Figura 4 é iniciado quando a ignição do veículo é ligada.[040] Next, a procedure of steering characteristic learning processing by the steering assist device 1 according to the present embodiment is described with reference to the flow chart in Figure 4. The steering characteristic learning processing shown in Figure 4 is started when the vehicle's ignition is turned on.

[041] Como mostrado na Figura 4, primeiro, na etapa S101, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 determina se o veículo está em uma direção manual com base no estado da chave de troca de direção 7. Quando o veículo está em uma direção manual, o processo prossegue para a etapa S103, e quando o veículo está em uma direção automatizada, o processamento de aprendizagem de característica de direção é terminado e um controle de direção automatizada é executado.[041] As shown in Figure 4, first, at step S101, the learning data storage unit 21 determines whether the vehicle is in a manual direction based on the state of the direction change switch 7. When the vehicle is in a manual steering, the process proceeds to step S103, and when the vehicle is in an automated steering, the steering characteristic learning processing is finished and an automated steering control is performed.

[042] Na etapa S103, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 detecta os dados de viagem no estado de viagem do veículo e a informação do ambiente no ambiente de viagem em torno do veículo a partir da unidade de detecção de estado de viagem 3 e da unidade de detecção de ambiente de viagem 5. Os dados de viagem a serem detectados incluem uma velocidade do veículo, um ângulo de direção, uma aceleração, uma desaceleração, uma distância entre veículos para um veículo precedente, uma velocidade relativa para um veículo precedente, uma localização atual, um curso planejado na interseção adiante do veículo, quantidades de operações de um pedal de freio e um pedal de aceleração, um tempo de duração de seguir após um veículo precedente, um estado de operação de limpadores, e assim por diante. Para a informação do ambiente, o número de faixas da estrada na qual o veículo está viajando, um limite de velocidade, uma inclinação da estrada ou um estado de exibição de uma luz de tráfego, uma distância a partir de um veículo para uma interseção, o número de veículos adiante do veículo, um estado de exibição de um indicador de direção do veículo, clima, uma temperatura, ou uma iluminância em torno do veículo, e assim por diante são detectados.[042] In step S103, the learning data storage unit 21 detects the travel data in the vehicle travel state and the environment information in the travel environment around the vehicle from the travel state detection unit 3 and the trip environment detection unit 5. The trip data to be detected includes a vehicle speed, a steering angle, an acceleration, a deceleration, a distance between vehicles for a preceding vehicle, a relative speed for a preceding vehicle, a current location, a planned course at the intersection ahead of the vehicle, amounts of operations of a brake pedal and an accelerator pedal, a duration time of following after a preceding vehicle, a state of operation of wipers, and so on. on. For environment information, the number of lanes of the road the vehicle is traveling on, a speed limit, a road grade or a traffic light display state, a distance from a vehicle to an intersection, the number of vehicles ahead of the vehicle, a display status of a vehicle's direction indicator, weather, a temperature, or an illuminance around the vehicle, and so on are detected.

[043] Na etapa S105, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 armazena os dados de viagem e a informação do ambiente detectadas na etapa S103 como os dados para aprendizagem.[043] In step S105, the learning data storage unit 21 stores the travel data and environment information detected in step S103 as the data for learning.

[044] Um exemplo dos dados para aprendizagem armazenados na unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 é mostrado na Figura 5. Como mostrado na Figura 5, peças de dados de uma distância entre veículos D, uma velocidade do veículo V, x1 a x6, e y1 são registrados nos dados para aprendizagem. x1 a x6 e y1 são dados que são ajustados com base na informação do ambiente, e a valor de 0 ou 1 é ajustado de acordo com um método de ajuste mostrado na Figura 6. Por exemplo, no caso onde os dados da distância entre veículos D e a velocidade do veículo V mostrado na Figura 5 são obtidos, para x1, 1 é ajustado quando o veículo está viajando em uma estrada com duas ou mais faixas em um lado, e O é ajustado quando o veículo está viajando em uma estrada com uma faixa em um lado ou mais estreito.[044] An example of the data for learning stored in the learning data storage unit 21 is shown in Figure 5. As shown in Figure 5, pieces of data from a distance between vehicles D, a vehicle speed V, x1 to x6 , and y1 are recorded in the data for learning. x1 to x6 and y1 are data that are adjusted based on information from the environment, and the value of 0 or 1 is adjusted according to an adjustment method shown in Figure 6. For example, in the case where the distance data between vehicles D and the speed of the vehicle V shown in Figure 5 are obtained, for x1, 1 is adjusted when the vehicle is traveling on a road with two or more lanes on one side, and O is adjusted when the vehicle is traveling on a road with a stripe on one side or narrower.

[045] Para x2, 1 é ajustado quando o veículo está trafegando em uma subida, e O é ajustado em outros casos (em uma estrada plana ou em uma descida), e para x3, 1 é ajustado quando uma luz de tráfego adiante do veículo é uma luz vermelha, e O é ajustado em outros casos (uma luz verde ou nenhuma luz de tráfego). Observar que, a luz vermelha pode incluir uma luz amarela. Para x4, 1 é ajustado quando a distância a partir do veículo para uma interseção é mais curta do que um predeterminado valor J [m], e O é ajustado quando a distância é igual a ou mais longa do que o predeterminado valor J [m], e para x5, 1 é ajustado quando o número de veículos dentro de L [m] adiante do veículo é igual a ou maior do que um predeterminado valor N, e O é ajustado quando o número de veículos é igual a ou menor do que o predeterminado valor N-1. Para x6, 1 é ajustado quando um indicador de direção usado para girar o veículo para a direita ou para a esquerda está LIGADO, e O é ajustado quando um indicador de direção está DESLIGADO. Adicionalmente, para y1, 1 é ajustado quando a distância a partir do veículo parado para a linha de parada é igual a ou mais longa do que um predeterminado valor K [m], e O é ajustado quando a distância é mais curta do que o predeterminado valor K [m]. Como descrito acima, nos dados para aprendizagem mostrado na Figura 5, as peças da informação do ambiente de x1 a x6 e y1 são associadas com os dados de viagem da distância entre veículos D e a velocidade do veículo V.[045] For x2, 1 is set when the vehicle is traveling uphill, and O is set in other cases (on a flat road or downhill), and for x3, 1 is set when a traffic light ahead of vehicle is a red light, and O is set in other cases (a green light or no traffic light). Please note that the red light may include a yellow light. For x4, 1 is set when the distance from the vehicle to an intersection is shorter than a predetermined value J[m], and 0 is set when the distance is equal to or longer than the predetermined value J[m ], and for x5, 1 is set when the number of vehicles within L [m] ahead of the vehicle is equal to or greater than a predetermined value N, and 0 is set when the number of vehicles is equal to or less than than the default value N-1. For x6, 1 is set when a direction indicator used to turn the vehicle to the right or left is ON, and 0 is set when a direction indicator is OFF. Additionally, for y1, 1 is set when the distance from the stopped vehicle to the stop line is equal to or longer than a predetermined K [m] value, and O is set when the distance is shorter than the predetermined K [m] value. As described above, in the data for learning shown in Figure 5, the pieces of environment information from x1 to x6 and y1 are associated with the trip data of the distance between vehicles D and the speed of the vehicle V.

[046] Outro exemplo dos dados para aprendizagem armazenados na unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 é mostrado na Figura 7. Como mostrado na Figura 7, peças de dados de uma distância de frenagem Db, uma velocidade no início de desaceleração Vb, e x1 a x6 são registrados nos dados para aprendizagem. A distância de frenagem Db é a distância de frenagem do caso onde o veículo é parado em uma interseção, e a velocidade no início de desaceleração Vb é a velocidade no início de desaceleração do caso onde o veículo é parado em uma interseção.[046] Another example of the learning data stored in the learning data storage unit 21 is shown in Figure 7. As shown in Figure 7, pieces of data of a braking distance Db, a speed at the beginning of deceleration Vb, and x1 to x6 are recorded in the data for learning. The braking distance Db is the braking distance in the case where the vehicle is stopped at an intersection, and the speed at the start of deceleration Vb is the speed at the start of deceleration in the case where the vehicle is stopped at an intersection.

[047] x1 a x6 na Figura 7 são dados que são ajustados com base na informação do ambiente, e a valor de 0 ou 1 é ajustado de acordo com um método de ajuste mostrado na Figura 8. Por exemplo, no caso onde os dados da distância de frenagem Db e a velocidade no início de desaceleração Vb mostrado na Figura 7 são obtido, para x1, 1 é ajustado quando a curvatura da estrada na qual o veículo está viajando é igual a ou maior do que um predeterminado valor, e 0 é ajustado quando a curvatura é menor do que o predeterminado valor.[047] x1 to x6 in Figure 7 are data that are adjusted based on information from the environment, and the value of 0 or 1 is adjusted according to an adjustment method shown in Figure 8. For example, in the case where the data of the braking distance Db and the speed at the start of deceleration Vb shown in Figure 7 are obtained, for x1, 1 is set when the curvature of the road on which the vehicle is traveling is equal to or greater than a predetermined value, and 0 is set when the curvature is less than the predetermined value.

[048] Para x2, 1 é ajustado quando o veículo está viajando em uma descida, e 0 é ajustado em outros casos (uma estrada plana ou em uma subida), e para x3, 1 é ajustado quando uma luz de tráfego adiante do veículo é uma luz vermelha, e 0 é ajustado em outros casos (uma luz verde ou nenhuma luz de tráfego). Observar que, a luz vermelha pode incluir a luz amarela. Para x4, 1 é ajustado quando é noite, e 0 é ajustado quando é outro do que noite. A determinação de se é noite pode ser realizada com base em um estado de iluminação dos faróis. Para x5, 1 é ajustado quando o clima em torno do veículo é clima ruim, e 0 é ajustado quando não é um clima ruim. Para um método de determinar se é um clima ruim, é determinado que não é um clima ruim quando os limpadores do veículo estão DESLIGADOS ou ajustados para serem intermitentes, e é determinado que é um clima ruim quando os limpadores estão LIGADOS. Para x6, 1 é ajustado quando um indicador de direção usado para girar o veículo para a direita ou para a esquerda está LIGADO, e 0 é ajustado quando um indicador de direção está DESLIGADO. Como descrito acima, nos dados para aprendizagem mostrado na Figura 7, as peças da informação do ambiente de x1 a x6 são associadas com os dados de viagem da distância de frenagem Db e a velocidade no início de desaceleração Vb.[048] For x2, 1 is set when the vehicle is traveling downhill, and 0 is set in other cases (a flat road or uphill), and for x3, 1 is set when a traffic light ahead of the vehicle is a red light, and 0 is set in other cases (a green light or no traffic light). Please note that red light may include yellow light. For x4, 1 is set when it is night, and 0 is set when it is other than night. Determining whether it is night can be based on a headlight lighting status. For x5, 1 is set when the weather around the vehicle is bad weather, and 0 is set when it is not bad weather. For one method of determining whether it is bad weather, it is determined that it is not bad weather when the vehicle's wipers are OFF or set to be intermittent, and it is determined that it is bad weather when the wipers are ON. For x6, 1 is set when a direction indicator used to turn the vehicle to the right or left is ON, and 0 is set when a direction indicator is OFF. As described above, in the learning data shown in Figure 7, pieces of environment information from x1 to x6 are associated with travel data of braking distance Db and speed at the start of deceleration Vb.

[049] Na etapa S107, a unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 determina se uma predeterminada quantidade dos dados para aprendizagem pode ser armazenada, e quando os dados para aprendizagem armazenados é menos do que a predeterminada quantidade, o processo retorna para a etapa S103, e quando a predeterminada quantidade ou mais dos dados para aprendizagem pode ser acumulada, o processo prossegue para a etapa S109.[049] In step S107, the learning data storage unit 21 determines whether a predetermined amount of the learning data can be stored, and when the stored learning data is less than the predetermined amount, the process returns to step S103, and when the predetermined amount or more of the data for learning can be accumulated, the process proceeds to step S109.

[050] Na etapa S109, a unidade de aprendizagem de características de direção 23 aprende as características de direção do condutor durante a direção manual. Por exemplo, na aprendizagem de uma distância entre veículos, a aprendizagem é realizada por criar um modelo de regressão múltipla expresso pela Expressão a seguir (1) usando os dados ajustados mostrados na Figura 5. [Mat. 1] Df = (a0 + a1 x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6) Vf + (b0 + b1y1) (1)[050] In step S109, the steering characteristics learning unit 23 learns the driver's steering characteristics during manual steering. For example, in learning a distance between vehicles, learning is accomplished by creating a multiple regression model expressed by the following Expression (1) using the fitted data shown in Figure 5. [Mat. 1] Df = (a0 + a1 x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6) Vf + (b0 + b1y1) (1)

[051] Na expressão (1), Vf é uma velocidade atual do veículo, e Df é uma distância entre veículos para um veículo precedente calculada a partir do modelo. x1 a x6 e y1 são fatores ambientais, e a0 a a6, b0, e b1 são coeficientes obtidos pela aprendizagem. O termo de (a0 a a6x6) na expressão (1) é o tempo entre o veículo hospedeiro e um veículo precedente em viagem (progresso no tempo sem a distância entre veículo parados). O termo de (b0 + b1y1) é a distância entre veículo parados, que é uma distância entre veículos entre o veículo e o veículo precedente quando as velocidades de veículo dos mesmos se torna zero. Como descrito acima, o modelo de regressão múltipla expresso pela Expressão (1) indica que uma distância entre veículos para um veículo precedente e uma distância entre veículos parados são variadas dependendo dos fatores ambientais.[051] In expression (1), Vf is a current vehicle speed, and Df is an inter-vehicle distance to a preceding vehicle calculated from the model. x1 to x6 and y1 are environmental factors, and a0 to a6, b0, and b1 are coefficients obtained by learning. The term from (a0 to a6x6) in expression (1) is the time between the host vehicle and a preceding vehicle traveling (time progress minus the distance between stopped vehicles). The term of (b0 + b1y1) is the distance between vehicle stops, which is an inter-vehicle distance between the vehicle and the preceding vehicle when their vehicle speeds become zero. As described above, the multiple regression model expressed by Expression (1) indicates that an intervehicle distance to a preceding vehicle and a distance between stopped vehicles are varied depending on environmental factors.

[052] Entre os coeficientes na expressão (1), como mostrado na Figura 6, a0 é um valor de referência que é ajustado para cada viagem e é um valor médio do progresso no tempo em uma viagem quando os valores de x1 a x6 são 0. b0 é um valor de referência que é ajustado para cada condutor e é a distância entre veículo parados do caso onde os valores de y1 é 0. Por exemplo, um valor médio de uma distância entre veículos parados pode ser usado.[052] Among the coefficients in expression (1), as shown in Figure 6, a0 is a reference value that is adjusted for each trip and is an average value of progress over time in a trip when the values from x1 to x6 are 0. b0 is a reference value that is set for each driver and is the distance between stopped vehicles in the case where the values of y1 is 0. For example, an average value of a distance between stopped vehicles can be used.

[053] Desse modo, a unidade de aprendizagem de características de direção 23 realiza a análise de regressão múltipla usando os dados para aprendizagem como mostrado na Figura 5 para calcular os coeficientes de a0 a a6, b0, e b1 na expressão (1).[053] Thus, the steering characteristics learning unit 23 performs the multiple regression analysis using the learning data as shown in Figure 5 to calculate the coefficients from a0 to a6, b0, and b1 in expression (1).

[054] Na aprendizagem de uma distância de frenagem, a aprendizagem é realizada por criar um modelo de regressão múltipla expresso pela Expressão a seguir (2) usando os dados ajustados mostrados na Figura 7. [Mat. 2] Db = (c0 + c1x1 + c2x2 + c3x3 + c4x4 + c5x5 + c6x6) Vb2 + dVb (2)[054] In learning a braking distance, learning is performed by creating a multiple regression model expressed by the following Expression (2) using the fitted data shown in Figure 7. [Mat. 2] Db = (c0 + c1x1 + c2x2 + c3x3 + c4x4 + c5x5 + c6x6) Vb2 + dVb (2)

[055] Na expressão (2), Vb é a velocidade no início de desaceleração, e Db é a distância de frenagem calculada a partir do modelo. x1 a x6 são fatores ambientais, e c0 a c6 e d são coeficientes obtidos pela aprendizagem. Como descrito acima, o modelo de regressão múltipla expresso pela Expressão (2) indica que a distância de frenagem do veículo prestes a parar em uma interseção é variada dependendo dos fatores ambientais.[055] In expression (2), Vb is the speed at the beginning of deceleration, and Db is the braking distance calculated from the model. x1 to x6 are environmental factors, and c0 to c6 and d are coefficients obtained by learning. As described above, the multiple regression model expressed by Expression (2) indicates that the braking distance of the vehicle about to stop at an intersection is varied depending on environmental factors.

[056] O modelo de regressão múltipla da Expressão (2) pode ser aplicado a um diferente tipo do comportamento de início de desaceleração. Como mostrado abaixo, a Expressão (2) pode ser expressa como a Expressão (3), e a Expressão (4) pode ser derivada a partir da Expressão (2) e da Expressão (3). [Mat. 3] Db = Vb2/2a + dVb (3) [Mat. 4] a = 1/2(c0 + c1x1 + c2x2 + c3x3 + c4x4 + c5x5 + c6x6) (4)[056] The multiple regression model of Expression (2) can be applied to a different type of deceleration start behavior. As shown below, Expression (2) can be expressed as Expression (3), and Expression (4) can be derived from Expression (2) and Expression (3). [Mat. 3] Db = Vb2/2a + dVb (3) [Mat. 4] a = 1/2(c0 + c1x1 + c2x2 + c3x3 + c4x4 + c5x5 + c6x6) (4)

[057] a representa uma desaceleração média (m/s2) nas expressões (3) e (4), e d representa TTI (tempo para interseção: o tempo para alcançar uma interseção sob o pressuposto de que o veículo continua em movimento a uma velocidade no início da frenagem) nas expressões (2) e (3).[057] a represents an average deceleration (m/s2) in expressions (3) and (4), and d represents TTI (time to intersection: the time to reach an intersection under the assumption that the vehicle continues moving at a speed at the beginning of braking) in expressions (2) and (3).

[058] Entre os coeficientes na expressão (2), como mostrado na Figura 8, c0 e d são valores de referência que são ajustados para cada pessoa. c0 é um valor médio de uma desaceleração quando os valores de x1 a x6 são 0, e d é um grau de dependência em TTI (que é, um grau de variação da desaceleração dependendo da velocidade). A valor mais próximo de 1 é ajustado para d na medida em que o grau de dependência em TTI é mais alto.[058] Among the coefficients in expression (2), as shown in Figure 8, c0 and d are reference values that are adjusted for each person. c0 is an average value of a deceleration when values from x1 to x6 are 0, and d is a degree of dependence on TTI (that is, a degree of variation of deceleration depending on speed). A value closer to 1 is adjusted to d as the degree of dependence on TTI is higher.

[059] Desse modo, a unidade de aprendizagem de características de direção 23 realiza a análise de regressão múltipla usando os dados para aprendizagem como mostrado na Figura 7 para calcular os coeficientes de c0 a c6 e d na expressão (2). A unidade de aprendizagem de características de direção 23 calcula os desvios padrões e médios de parâmetros para obter distribuição de probabilidade.[059] Thus, the steering characteristics learning unit 23 performs the multiple regression analysis using the learning data as shown in Figure 7 to calculate the coefficients from c0 to c6 and d in expression (2). The steering characteristics learning unit 23 calculates standard and mean deviations of parameters to obtain probability distribution.

[060] Na etapa S111, a unidade de aprendizagem de características de direção 23 armazena os coeficientes calculados de a0 a a6, b0, e b1 da Expressão (1) ou os coeficientes calculados de c0 a c6 e d da Expressão (2) e distribuições de probabilidade dos parâmetros como um resultado do cálculo, e termina o processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com a presente modalidade.[060] In step S111, the steering characteristics learning unit 23 stores the calculated coefficients from a0 to a6, b0, and b1 of Expression (1) or the calculated coefficients from c0 to c6 and d of Expression (2) and distributions of probability of the parameters as a result of the calculation, and ends the processing of learning of steering characteristic according to the present embodiment.

[061] Procedimento de Processamento de Controle de Direção Automatizada[061] Automated Driving Control Processing Procedure

[062] Em seguida, um procedimento do processamento de controle de direção automatizada pelo dispositivo de assistência à direção 1 de acordo com a presente modalidade é descrito com referência ao gráfico de fluxo na Figura 9.[062] Next, a procedure of the automated steering control processing by the steering assistance device 1 according to the present embodiment is described with reference to the flow chart in Figure 9.

[063] Como mostrado na Figura 9, na etapa S201, a unidade de determinação de área 25 obtém a localização atual do veículo a partir da unidade de armazenamento de dados de aprendizagem 21 e determina a área na qual o veículo está atualmente viajando com base na localização atual do veículo. A área a ser determinada pode ou ser uma área dividida pela unidade administrativa ou uma área tendo características de direção similares.[063] As shown in Figure 9, in step S201, the area determination unit 25 obtains the current location of the vehicle from the learning data storage unit 21 and determines the area in which the vehicle is currently traveling based on on the vehicle's current location. The area to be determined can either be an area divided by the administrative unit or an area having similar management characteristics.

[064] Na etapa S203, a unidade de ajuste de característica de direção 27 detecta as características de direção da área determinada na etapa S201 e compara as características de direção detectadas da área e o resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção para determinar se um predeterminado intervalo ocorre entre os mesmos. Quando um predeterminado intervalo ocorre, o processo prossegue para a etapa S205, e quando o intervalo não ocorre, o processo prossegue para a etapa S213.[064] In step S203, the direction characteristic adjustment unit 27 detects the direction characteristics of the area determined in step S201 and compares the detected direction characteristics of the area and the learning result of the direction characteristic learning processing to determine whether a predetermined gap occurs between them. When a predetermined gap occurs, the process proceeds to step S205, and when the gap does not occur, the process proceeds to step S213.

[065] Primeiro, o caso onde um predeterminado intervalo ocorre é descrito na etapa S205, a unidade de ajuste de característica de direção 27 detecta os dados de viagem no estado de viagem do veículo e a informação do ambiente no ambiente de viagem em torno do veículo a partir da unidade de detecção de estado de viagem 3 e da unidade de detecção de ambiente de viagem 5.[065] First, the case where a predetermined gap occurs is described in step S205, the steering characteristic adjustment unit 27 detects the trip data in the vehicle trip state and the environment information in the trip environment around the vehicle. vehicle from the trip state detection unit 3 and the trip environment detection unit 5.

[066] Na etapa S207, a unidade de ajuste de característica de direção 27 ajusta o resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com as características de direção da área. Por exemplo, como mostrado na Figura 10, uma faixa aceitável A é ajustada antecipadamente para uma característica de direção detectada X da área. Na Figura 10, uma faixa a partir de -1,5a to +1,5a é ajustada como a faixa aceitável. Então, quando os resultados da aprendizagem Y1 e Y2 estão fora da faixa aceitável A, e é determinado que um predeterminado intervalo ocorre, a unidade de ajuste de característica de direção 27 ajusta os resultados da aprendizagem Y1 e Y2 para os tornar mais próximos da característica de direção X da área. Especificamente, o ajuste é realizado de modo que um vértice y1 indicando os valor médio do resultado da aprendizagem Y1 está dentro da faixa aceitável A. Ao mesmo tempo, também para o resultado da aprendizagem Y2, o ajuste é realizado de modo que um vértice y2 indicando os valor médio do resultado da aprendizagem Y2 está dentro da faixa aceitável A. No referido processo, o ajuste pode ser produzido de modo que os vértices y1 e y2 dos resultados da aprendizagem Y1 e Y2 coincidem com um vértice x indicando os valores médio da característica de direção X da área. Nesse caso, o resultados da aprendizagem Y1 e Y2 coincidem com a característica de direção X da área, e um controle de direção automatizada é executado com a característica de direção X da área.[066] In step S207, the direction characteristic adjustment unit 27 adjusts the learning result of the direction characteristic learning processing according to the direction characteristics of the area. For example, as shown in Figure 10, an acceptable range A is set in advance for a detected driving characteristic X of the area. In Figure 10, a range from -1.5a to +1.5a is set as the acceptable range. Then, when the learning results Y1 and Y2 are outside the acceptable range A, and it is determined that a predetermined range occurs, the steering characteristic adjustment unit 27 adjusts the learning results Y1 and Y2 to make them closer to the characteristic X direction of the area. Specifically, the adjustment is carried out so that a vertex y1 indicating the average value of the learning result Y1 is within the acceptable range A. At the same time, also for the learning result Y2, the adjustment is carried out so that a vertex y2 indicating the average value of the learning outcome Y2 is within the acceptable range A. In said process, the adjustment can be produced so that the vertices y1 and y2 of the learning outcomes Y1 and Y2 coincide with a vertex x indicating the average values of the X direction characteristic of the area. In this case, the Y1 and Y2 learning results coincide with the X direction characteristic of the area, and an automated direction control is performed with the X direction characteristic of the area.

[067] A Figura 10 mostra um exemplo do caso onde o parâmetro é a velocidade, e o resultado da aprendizagem Y1 mostra que o condutor tende a dirigir muito rápido com uma velocidade muito mais rápida do que a característica de direção X da área. Se um controle de direção automatizada é executado com o resultado da aprendizagem Y1 sem ajustar o resultado da aprendizagem Y1, os veículos ao redor viajando nesta área podem ter a sensação de que estão colados no carro e se sentem desconfortáveis e inseguros. No entanto, na presente modalidade, o resultado da aprendizagem Y1 é ajustado para ser próximo da característica de direção X da área; assim, é possível se evitar que os veículos ao redor se sintam desconfortáveis e inseguros por executar um controle de direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado.[067] Figure 10 shows an example of the case where the parameter is speed, and the result of learning Y1 shows that the driver tends to drive very fast with a speed much faster than the driving characteristic X of the area. If an automated steering control is performed with the Y1 learning outcome without adjusting the Y1 learning outcome, surrounding vehicles traveling in this area may feel that they are glued to the car and feel uncomfortable and unsafe. However, in the present embodiment, the learning result Y1 is adjusted to be close to the X direction characteristic of the area; thus, it is possible to prevent the surrounding vehicles from feeling uncomfortable and unsafe by performing an automated driving control based on the adjusted learning result.

[068] Por outro lado, o resultado da aprendizagem Y2 mostra que o condutor tende a dirigir muito lentamente com a velocidade muito mais lenta do que a característica de direção X da área. Se um controle de direção automatizada é executado com o resultado da aprendizagem Y2 sem ajustar o resultado da aprendizagem Y2, pode obstruir o fluxo de tráfego e causar problemas para os veículos ao redor. Adicionalmente, o ocupante pode se sentir desconfortável e inseguro pelas buzinas soando pelos veículos ao redor. No entanto, na presente modalidade, o resultado da aprendizagem Y2 é ajustado para ser mais próximo da característica de direção X da área; assim, é possível se evitar problemas para os veículos ao redor e sentimentos incômodos e inseguros do ocupante, executando o controle de direção automatizado com base no resultado de aprendizagem ajustado.[068] On the other hand, the Y2 learning result shows that the driver tends to drive very slowly with the speed much slower than the driving characteristic X of the area. If an automated steering control is performed with the Y2 learning result without adjusting the Y2 learning result, it may obstruct the flow of traffic and cause problems for surrounding vehicles. Additionally, the occupant may be made uncomfortable and unsafe by horns blaring from surrounding vehicles. However, in the present embodiment, the learning result Y2 is adjusted to be closer to the X direction characteristic of the area; thus, it is possible to avoid problems for the surrounding vehicles and uncomfortable and unsafe feelings of the occupant, executing the automated steering control based on the adjusted learning result.

[069] A faixa aceitável A pode sempre usar os valores constantes; no entanto, a faixa aceitável A pode também ser ajustada com base nas características de comportamento de direção dos condutores na área. Por exemplo, a faixa aceitável é ajustada com base no grau de variação dos comportamentos de direção dos condutores na área. Quando a variação de comportamentos de direção dos condutores na área é pequena, a faixa aceitável pode ser estreitada para uma faixa entre -1a e +1a, e quando a variação é grande, a faixa aceitável pode ser ampliada para uma faixa entre -2α e +2a. Por exemplo, no caso onde o parâmetro é a velocidade, a faixa aceitável A é ampliada se houver uma variedade de condutores tal como condutores rápidos e condutores lentos, e a faixa aceitável A é estreitada se quase todos os condutores estiverem viajando em uma velocidade similar.[069] Acceptable range A can always use constant values; however, the acceptable range A can also be adjusted based on the driving behavior characteristics of drivers in the area. For example, the acceptable range is adjusted based on the degree to which the driving behaviors of drivers in the area vary. When the variation in driving behaviors of drivers in the area is small, the acceptable range can be narrowed to a range between -1a and +1a, and when the variation is large, the acceptable range can be widened to a range between -2α and +1a. +2a. For example, in the case where the parameter is speed, the acceptable range A is widened if there are a variety of drivers such as fast drivers and slow drivers, and the acceptable range A is narrowed if almost all drivers are traveling at a similar speed. .

[070] A faixa aceitável A pode ser alterável dependendo da situação ao redor. Por exemplo, quando o veículo de direção automatizada está viajando em uma rodovia, os veículos ao redor estão viajando a uma velocidade em torno de 100 km/h, e uma variação é pequena; assim, a faixa aceitável A pode ser estreitada. Por outro lado, para o caso de viajem em uma estrada comum, a variação das velocidades dos veículos ao redor é grande; assim, é preferido se ampliar a faixa aceitável A.[070] The acceptable range A can be changed depending on the surrounding situation. For example, when the automated driving vehicle is traveling on a highway, the surrounding vehicles are traveling at a speed of around 100 km/h, and the variation is small; thus, the acceptable range A can be narrowed. On the other hand, for the case of traveling on an ordinary road, the variation in the speeds of the surrounding vehicles is large; thus, it is preferred to extend the acceptable range A.

[071] Como descrito acima, a unidade de ajuste de característica de direção 27 ajusta o resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção de acordo com as características de direção da área. Os resultados da aprendizagem Y1 e Y2 mostrados na Figura 10 respectivamente representam os resultados da aprendizagem calculada para os coeficientes a0 a a6, b0, e b1 na expressão (1) e os coeficientes c0 a c6 e d na expressão (2) calculada pelo processamento de aprendizagem de característica de direção. Assim, os referidos coeficientes são respectivamente ajustado para serem mais próximos das características de direção da área.[071] As described above, the direction characteristic adjustment unit 27 adjusts the learning result of the direction characteristic learning processing according to the direction characteristics of the area. The learning outcomes Y1 and Y2 shown in Figure 10 respectively represent the learning outcomes calculated for the coefficients a0 to a6, b0, and b1 in expression (1) and the coefficients c0 to c6 and d in expression (2) calculated by processing steering feature learning. Thus, said coefficients are respectively adjusted to be closer to the direction characteristics of the area.

[072] No entanto, quando não há veículos ao redor, o ajuste de acordo com as características de direção da área não é necessário; assim, o resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção pode ser diretamente aplicado às características de direção sob um controle de direção automatizada sem usar o resultado da aprendizagem ajustado.[072] However, when there are no vehicles around, adjustment according to the driving characteristics of the area is not necessary; thus, the learning result of the steering characteristic learning processing can be directly applied to the steering characteristics under an automated steering control without using the adjusted learning result.

[073] Na etapa S209, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 executa um controle de direção automatizada com base no resultado da aprendizagem assim ajustado. Especificamente, uma unidade de execução de controle de direção automatizada 29 transmite a instrução de execução de controle para o acionador 11 e executa as operações do acelerador, do freio, do volante, e semelhante necessárias para a direção automatizada.[073] In step S209, the automated steering control executing unit 29 performs automated steering control based on the learning result thus set. Specifically, an automated steering control executing unit 29 transmits the control executing instruction to the actuator 11 and performs the accelerator, brake, steering wheel, and the like operations necessary for automated steering.

[074] Na etapa S211, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 determina se a direção automatizada é terminada, e quando a direção automatizada não é terminada, o processo retorna para a etapa S205 e o controle de direção automatizada é continuado. Por outro lado, quando a direção automatizada é trocada para a direção manual, e a direção automatizada é terminada, um processamento de controle de direção automatizada de acordo com a presente modalidade é terminado.[074] In step S211, the automated steering control execution unit 29 determines whether automated steering is terminated, and when automated steering is not terminated, the process returns to step S205 and automated steering control is continued. On the other hand, when automated steering is switched to manual steering, and automated steering is terminated, an automated steering control processing according to the present embodiment is terminated.

[075] Em seguida, o caso onde um predeterminado intervalo não ocorre na etapa S203 é descrito. Na etapa S213, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 detecta os dados de viagem no estado de viagem do veículo e a informação do ambiente no ambiente de viagem em torno do veículo a partir da unidade de detecção de estado de viagem 3 e da unidade de detecção de ambiente de viagem 5.[075] Next, the case where a predetermined interval does not occur in step S203 is described. In the step S213, the automated driving control executing unit 29 detects the trip data in the vehicle trip state and the environment information in the trip environment around the vehicle from the trip state detection unit 3, and of the travel environment detection unit 5.

[076] Na etapa S215, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 ajusta as características de direção com base no resultado da aprendizagem do processamento de aprendizagem de característica de direção. Especificamente, os coeficientes a0 a a6, b0, e b1 da Expressão (1) e os coeficientes c0 a c6 e d da Expressão (2) como o resultado da aprendizagem são ajustados para as Expressões (1) a (4), e as características de direção tal como a distância entre veículos Df e a distância de frenagem Db são calculadas. A unidade de execução de controle de direção automatizada 29 então ajusta as características de direção calculadas como as características de direção sob o controle de direção automatizada.[076] In step S215, the automated steering control executing unit 29 adjusts the steering characteristics based on the learning result of the steering characteristic learning processing. Specifically, the coefficients a0 to a6, b0, and b1 of Expression (1) and the coefficients c0 to c6 and d of Expression (2) as the learning result are adjusted for Expressions (1) to (4), and the characteristics steering distance such as the distance between vehicles Df and the braking distance Db are calculated. The automated steering control executing unit 29 then adjusts the calculated steering characteristics as the steering characteristics under the automated steering control.

[077] Na etapa S217, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 executa um controle de direção automatizada usando as características de direção assim ajustadas. Especificamente, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 transmite a instrução de execução de controle para o acionador 11 e executa as operações do acelerador, do freio, do volante, e semelhante necessárias para a direção automatizada.[077] In step S217, the automated steering control executing unit 29 performs automated steering control using the steering characteristics thus set. Specifically, the automated steering control executing unit 29 transmits the control executing instruction to the actuator 11 and performs the accelerator, brake, steering wheel, and the like operations necessary for automated steering.

[078] Na etapa S219, a unidade de execução de controle de direção automatizada 29 determina se a direção automatizada é terminada, e quando a direção automatizada não é terminada, o processo retorna para a etapa S213 e o controle de direção automatizada é continuado. Por outro lado, quando a direção automatizada é trocada para a direção manual, e a direção automatizada é terminada, o processamento de controle de direção automatizada de acordo com a presente modalidade é terminado.[078] In step S219, the automated steering control execution unit 29 determines whether automated steering is terminated, and when automated steering is not terminated, the process returns to step S213 and automated steering control is continued. On the other hand, when automated steering is switched to manual steering, and automated steering is terminated, automated steering control processing according to the present embodiment is terminated.

Modality Effects

[079] Como descrito em detalhes, o método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade inclui detectar uma característica de direção de uma área na qual o veículo de direção automatizada está viajando, e ajustar um resultado da aprendizagem de acordo com a característica de direção detectada da área e executar o controle da direção automatizada com base no resultado da aprendizagem ajustado. Consequentemente, o veículo de direção automatizada não se comporta de modo diferente a partir dos veículos ao redor mesmo quando o resultado da aprendizagem difere a partir da característica de direção da área, e isso pode evitar a sensação de insegurança do ocupante. Adicionalmente, uma vez que o comportamento diferente do veículo de direção automatizada a partir dos veículos ao redor pode ser suprimido, é possível se evitar proporcionar a sensação de insegurança para os veículos ao redor.[079] As described in detail, the steering assistance method according to the present embodiment includes detecting a driving characteristic of an area in which the automated driving vehicle is traveling, and adjusting a learning result according to the characteristic detected direction of the area and perform automated driving control based on the set learning result. Consequently, the automated driving vehicle does not behave differently from the surrounding vehicles even when the learning outcome differs from the driving characteristic of the area, and this can avoid the occupant's feeling of insecurity. Additionally, since the different behavior of the automated driving vehicle from the surrounding vehicles can be suppressed, it is possible to avoid providing the feeling of insecurity to the surrounding vehicles.

[080] No método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, quando um predeterminado intervalo ocorre entre a característica de direção da área e o resultado da aprendizagem, o resultado da aprendizagem é ajustado para ser mais próximo da característica de direção da área. Consequentemente, mesmo quando há um intervalo entre o resultado da aprendizagem e a característica de direção da área, é possível se tornar o resultado da aprendizagem mais próximo da característica de direção da área. Isso permite se viajar de acordo com o modo único de viajar na área mesmo na cena onde o ocupante do veículo está propenso a se sentir inseguro pelo modo de viajar na área de viagem, e assim é possível se suprimir a sensação de insegurança do ocupante e a provisão da sensação de insegurança para os veículos ao redor no tempo adequado.[080] In the steering assistance method according to the present embodiment, when a predetermined gap occurs between the steering characteristic of the area and the learning result, the learning result is adjusted to be closer to the steering characteristic of the area . Consequently, even when there is a gap between the learning outcome and the direction characteristic of the area, it is possible to make the learning result closer to the direction characteristic of the area. This makes it possible to travel according to the unique mode of travel in the area even in the scene where the vehicle occupant is likely to feel unsafe by the way of traveling in the travel area, and thus it is possible to suppress the occupant's sense of insecurity and the provision of the feeling of insecurity to the surrounding vehicles in adequate time.

[081] Adicionalmente, no método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, uma faixa aceitável é ajustada para a característica de direção da área, a faixa aceitável sendo ajustada com base em uma característica de comportamento de direção de condutores na área. Consequentemente, o resultado da aprendizagem pode ser ajustado de acordo com a comportamento de característica de direção dos condutores na área, e assim é possível se ajustar o resultado da aprendizagem de modo adequado.[081] Additionally, in the steering assistance method according to the present embodiment, an acceptable range is set for the driving characteristic of the area, the acceptable range being set based on a driving behavior characteristic of drivers in the area. Consequently, the learning result can be adjusted according to the driving characteristic behavior of the drivers in the area, and thus it is possible to adjust the learning result accordingly.

[082] No método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a faixa aceitável é alterável dependendo de uma situação ao redor do veículo de direção automatizada. Consequentemente, o resultado da aprendizagem pode ser ajustado de acordo com a flexibilidade da situação ao redor, e assim é possível se ajustar o resultado da aprendizagem de modo adequado.[082] In the steering assistance method according to the present modality, the acceptable range is changeable depending on a situation around the automated steering vehicle. Consequently, the learning outcome can be adjusted according to the flexibility of the surrounding situation, and thus it is possible to adjust the learning outcome accordingly.

[083] Adicionalmente, no método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a característica de direção a ser aprendida é pelo menos uma de uma distância entre veículos, um tempo de frenagem, uma velocidade, uma aceleração, e um tempo de intervalo. Consequentemente, é possível se ajustar o resultado da aprendizagem especificamente de acordo com cada parâmetro.[083] Additionally, in the steering assistance method according to the present embodiment, the steering characteristic to be learned is at least one of a distance between vehicles, a braking time, a speed, an acceleration, and a braking time. interval. Consequently, it is possible to adjust the learning outcome specifically according to each parameter.

[084] No método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a área é dividida por unidade administrativa. Consequentemente, uma vez que as áreas são divididas claramente, o ocupante quando se move para outra área pode reconhecer a mudança da área com certeza.[084] In the management assistance method according to the present modality, the area is divided by administrative unit. Consequently, since the areas are clearly divided, the occupant when moving to another area can recognize the change of area with certainty.

[085] Adicionalmente, no método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a área é dividida por região tendo uma característica de direção similar. Consequentemente, uma vez que as características de direção são similares na área, é possível se executar um controle de direção automatizada apropriado para o modo de viajar na área de modo mais confiável por ajustar o resultado da aprendizagem de cada área.[085] Additionally, in the steering assistance method according to the present embodiment, the area is divided by region having a similar steering characteristic. Consequently, since the driving characteristics are similar in the area, it is possible to perform automated driving control appropriate for the mode of travel in the area more reliably by adjusting the learning outcome of each area.

[086] No método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a característica de direção da área é armazenada no veículo de direção automatizada antecipadamente. Consequentemente, é possível se ajustar a característica de direção rapidamente no ponto no tempo quando a área de viagem é mudada ou o ponto no tempo quando um predeterminado intervalo ocorre.[086] In the steering assistance method according to the present embodiment, the area steering characteristic is stored in the automated steering vehicle in advance. Consequently, it is possible to adjust the driving characteristic quickly at the point in time when the travel area is changed or the point in time when a predetermined gap occurs.

[087] Adicionalmente, no método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, a característica de direção da área é calculada por um servidor externo. Consequentemente, é possível se reduzir a carga do processamento no veículo de direção automatizada e também possível se reduzir o custo por realizar o processamento pelo servidor externo de uma vez.[087] Additionally, in the steering assistance method according to the present embodiment, the steering characteristic of the area is calculated by an external server. Consequently, it is possible to reduce the processing load on the automated driving vehicle and also possible to reduce the cost by performing the processing by the external server at once.

[088] No método de assistência à direção de acordo com a presente modalidade, o veículo de direção automatizada obtém a característica de direção da área a partir do servidor externo através de uma unidade de comunicação. Consequentemente, é possível se reduzir a carga do processamento no veículo de direção automatizada e também possível se reduzir a capacidade para armazenar as características de direção da área.[088] In the steering assistance method according to the present embodiment, the automated steering vehicle obtains the steering characteristic of the area from the external server through a communication unit. Consequently, it is possible to reduce the processing load on the automated driving vehicle and also possible to reduce the capacity to store the driving characteristics of the area.

[089] A modalidade descrita acima é um exemplo da presente invenção. Portanto, a presente invenção não se limita à modalidade descrita acima, e é desnecessário dizer que, mesmo para um modo que não seja a modalidade acima, várias alterações dependendo de projetos e similares podem ser feitas sem se afastar da ideia técnica de acordo com a presente invenção. LISTA DOS SINAIS DE REFERÊNCIA 1 dispositivo de assistência à direção 3 unidade de detecção de estado de viagem 5 unidade de detecção de ambiente de viagem 7 chave de troca de direção 9 unidade de indicação de estado de controle 11 acionador 13 servidor de gerenciamento 21 unidade de armazenamento de dados para aprendizagem 23 unidade de aprendizagem de característica de direção 25 unidade de determinação de área 27 unidade de ajuste de característica de direção 29 unidade de execução de controle de direção automatizada 31 unidade de coleta de dados 33 unidade de cálculo de característica de direção 35 banco de dados 100 sistema de assistência à direção[089] The embodiment described above is an example of the present invention. Therefore, the present invention is not limited to the embodiment described above, and it goes without saying that even for a mode other than the above embodiment, various changes depending on designs and the like can be made without departing from the technical idea according to the above. present invention. LIST OF REFERENCE SIGNALS 1 steering assistance device 3 trip status detection unit 5 trip environment detection unit 7 direction change switch 9 control status indication unit 11 drive 13 management server 21 control unit data storage for learning 23 steering characteristic learning unit 25 area determination unit 27 steering characteristic setting unit 29 automated steering control executing unit 31 data collection unit 33 steering characteristic calculation unit 35 database 100 driving assistance system

Claims

1. A method of steering assistance for an automated driving vehicle that is capable of switching between manual steering performed by a driver and automated driving, comprising: obtaining a current location of the automated driving vehicle; and learn a driver's driving characteristic during manual driving, and reflect a learning outcome for a driving characteristic under automated driving control; FEATURED BY: determining the area in which the automated steering vehicle is currently traveling based on the current location obtained; detecting the driving characteristic of the area which is determined to be the area in which the automated driving vehicle is currently traveling; and adjusting the learning result according to the detected driving characteristic of the area and performing automated driving control based on the adjusted learning result, wherein when a predetermined gap occurs between the driving characteristic of the area and the learning result , the learning result is adjusted to be closer to the direction characteristic of the area.

2. Direction assistance method, according to claim 1, CHARACTERIZED by the fact that an acceptable range is defined for the driving characteristic of the area, the acceptable range being defined based on a characteristic of driving behavior of drivers in the area.

3. Method of steering assistance, according to claim 2, CHARACTERIZED by the fact that the acceptable range is modifiable depending on the situation surrounding the automated driving vehicle.

4. Method of steering assistance, according to any one of claims 1 to 3, CHARACTERIZED by the fact that the steering characteristic to be learned is at least one of a distance between vehicles, a braking time, a speed, a acceleration, and an interval time.

5. Direction assistance method, according to any one of claims 1 to 4, CHARACTERIZED by the fact that the area is divided by administrative unit.

6. Direction assistance method, according to any one of claims 1 to 4, CHARACTERIZED by the fact that the area is divided by region having a similar driving characteristic.

7. Driving assistance method, according to any one of claims 1 to 6, CHARACTERIZED by the fact that the driving characteristic of the area is stored in the automated driving vehicle in advance.

8. Direction assistance method, according to any one of claims 1 to 7, CHARACTERIZED by the fact that the direction characteristic of the area is calculated by an external server (13).

9. Method of steering assistance, according to claim 8, characterized by the fact that the automated steering vehicle obtains the steering characteristic of the area from the external server (13) through a communication unit.

10. Assisted steering device (1) for an automated steering vehicle that is capable of switching between manual steering by a driver and automated steering control, wherein the steering assisting device (1) is configured to obtain a location current automated driving vehicle; and learn a driver's driving characteristic during manual driving, and reflect a learning outcome for a driving characteristic under automated driving control; CHARACTERIZED by the fact that the steering assistance device (1) is configured to: determine the area in which the automated steering vehicle is currently traveling based on the current location obtained; detecting the driving characteristic of the area which is determined to be the area in which the automated driving vehicle is currently traveling; and adjusting the learning result according to the detected driving characteristic of the area, and performing automated steering control based on the adjusted learning result, wherein when a predetermined gap occurs between the driving characteristic of the area and the result of the learning, the learning result is adjusted to be closer to the direction characteristic of the area.