JP2006142982A

JP2006142982A - 車体挙動報知システム

Info

Publication number: JP2006142982A
Application number: JP2004335491A
Authority: JP
Inventors: Minoru Okada; 岡田　　稔; Kazuyoshi Kato; 和克加藤; Masashi Kato; 真史加藤
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2004-11-19
Filing date: 2004-11-19
Publication date: 2006-06-08
Also published as: DE102005053737A1

Abstract

【課題】運転者や同乗者にとって、ヨー、ロール、ピッチといった車体全体の挙動をリアルタイムに把握することは難しく、これらを直観的に報知する装置が存在しないという課題がある。
【解決手段】運転者が運転する走行中車両の車体全体の挙動を前記車両内の乗員にリアルタイムに報知する報知システムにおいて、前記挙動を推定するための状態量として少なくとも前記車両の各車輪の回転角速度を検出する状態検出手段と、前記車体の振動に関わる力学モデルを内部に備え前記状態量と該力学モデルに基づいて前記車体全体の挙動を推定する車両に設置された挙動推定部と、前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動を画像によって前記車両内の乗員に報知する報知手段を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、乗員に対し実車両の車体全体の挙動をリアルタイムで報知する車体挙動報知システムに関する。

従来より、車両の状態をリアルタイムに乗員へ報知するシステムとして様々な提案がなされている。例えば、特開２００１−２３１１０９号公報は、燃料電池車の各種動力源の使用状態をリアルタイムに乗員に報知する提案を行っている。また、特開平７−１０３７８２号公報では、車両の各種センサの情報を元に車両状態を推定し、数値やメータ形式で乗員に報知している。
特開２００１−２３１１０９号公報特開平７−１０３７８２号公報

実車両を運転している一般の運転者および乗員は、車両のダイブやスクオート等のピッチング、ロールといった振動や横滑りなどを車体挙動として感覚的に捉えている。車体挙動とは、ある運動特性を持つ車体に対しある操作入力を行った場合の振動量・振動変化量である。運動特性を理解するには、十分な運転経験を積み正確に車体挙動を把握できる必要がある。初心運転者の場合、車体全体の挙動を十分に把握できないため、どの程度ステアを回したら、あるいはアクセル・ブレーキを踏んだら、車体がどのような振動を示すか、ステアやアクセル・ブレーキを操作する速度によって振動変化量がどのように変化するかといった車体の運動特性を理解することができない。また、車体個体間でシートの形状や搭乗位置が異なるため、熟練運転者であっても、運転する車体が替わった場合に車体挙動を瞬時に把握することは難しい。もし運転者が、ある運転操作に対する車体の振動量・振動変化量すなわち車体全体の挙動をリアルタイムかつ直観的に把握可能であれば、車体の運動特性の理解に役立つ。ひいては安全な運転が可能である。運転者でない乗員が、車体挙動をリアルタイムかつ直観的に把握可能であれば、運転者に運転に関する助言を行うことができる。また、実際に車両を運転する際に役に立つと考えられる。

しかしながら、特開２００１−２３１１０９号公報に開示されている技術では、車両の動力供給状態は報知しているが、車体全体の挙動については報知していない。特開平７−１０３７８２号公報では、リアルタイムに車両状態を報知しているものの、その報知手段が数値・メータによるため、乗員は直観的に車体全体の挙動を理解できない。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、リアルタイムかつ直観的に実車両の車体全体の挙動を車内の人間に報知することを目的とする。

上記課題を解決するため講じた請求項１に記載の技術的特徴は、運転者が運転する走行中車両の車体全体の挙動を前記車両内の乗員にリアルタイムに報知する報知システムにおいて、前記挙動を推定するための状態量として少なくとも前記車両の各車輪の回転角速度を検出する状態検出手段と、前記車体の振動に関わる力学モデルを内部に備え前記状態量と該力学モデルに基づいて前記車体全体の挙動を推定する車両に設置された挙動推定部と、前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動を画像によって前記車両内の乗員に報知する報知手段を備えた点である。

請求項２に記載の技術的特徴は、前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動を、前記報知手段に加え、音声によって前記車両内の乗員に報知する音声報知手段とを備えた点である。

請求項３に記載の技術的特徴は、前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動情報を前記車両外に送信する送信手段を備えた点である。

請求項４に記載の技術的特徴は、前記送信手段によって送信された前記挙動情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信した前記挙動情報を車外の人間に報知する報知手段を備えた点である。

請求項５に記載の技術的特徴は、前記報知手段によって乗員に報知する描画画像の数、描画場所、２次元または３次元形式の描画画像を選択する描画画像選択手段を備え、前記描画画像選択手段の選択結果に基づき描画する報知画像を決定する報知手段を備えた点である。

請求項６に記載の技術的特徴は、前記報知手段によって乗員に報知を行うかどうかを切り替える報知切替手段を備え、前記報知切替手段の切替選択結果に基づき報知を行う報知手段を備えた点である。

請求項７に記載の技術的特徴は、前記挙動推定部が車体の挙動としてロール、ピッチ、ヨー、タイヤの切れ角を推定する点である。

請求項８に記載の技術的特徴は、さらに前記車両の自己位置を推定し乗員が指示した場所へ自動的に操舵し駐車を行う自動駐車装置を備え、自車両のタイヤ切れ角、または、前記自動駐車装置が駐車処理を実行する際の目標タイヤ切れ角を画像により乗員に報知する報知手段を備えた点である。

請求項９に記載の技術的特徴は、前記車両の自己位置を推定し乗員が指示した場所へ自動的に操舵し運転を行う自動運転装置、または、乗員が指示した場所へ到達するための操作を支援する運転支援装置を備え、前記自動運転装置または前記運転支援装置が動作中の場合には、タイヤ切れ角、自動運転装置または運転支援装置の目標タイヤ切れ角を画像によって乗員に報知する報知手段を備えた点である。

以下、本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明における車体挙動報知システムの一例を示す概略構成図である。車体には、車体重心部の水平方向のヨーレートを計測するヨーレートセンサ１０、車体重心付近の前後方向の加速度を計測するＧセンサ１１、各車輪の回転速度を計測する車輪速センサ１２、ステアリングの回動角を計測する操舵角センサ１３、が備えられている。各センサの出力結果は、挙動推定部１４に入力され、車体の力学モデル１５を持つ挙動推定手段によって、現在の車体全体の挙動が推定される。この車体挙動の推定とは、自車両の重心におけるロール、ピッチ、ヨーとタイヤの切れ角を算出することである。推定された車体挙動は、報知手段１６によって画像形式で乗員に報知される。

〔実施例１〕
次に、本発明の好適な実施例を図２から図５に基づき詳細に説明する。図２は、車体における各機能の配置を表している。車両重心付近のフロアにヨーレートセンサ１０、車両重心付近のフロアにＧセンサ１１、各車輪軸に車輪速センサ１２、ステアリングシャフトに操舵角センサ１３を配置する。ヨーレートセンサ１０、Ｇセンサ１１、車輪速センサ１２、操舵角センサ１３の各出力は、車両内のフロアに配置した挙動推定部１４に入力される。挙動推定部１４は、演算処理機能とメモリ機能を備えている。メモリには、自車両の力学モデル１５が記憶されている。力学モデル１５とは、ステア・アクセル・ブレーキといった車体に対する操作入力と、路面振動など車体に対する外部入力とが、車体に入力された場合の車体振動メカニズム、つまり車体の挙動を数学的に表現した数式モデルである。挙動推定部１４は、この力学モデル１５とセンサの各出力値を演算処理することで、現在の車体全体の挙動を推定し、報知手段１６に出力する。報知手段１６は、推定した現在の自車両挙動を画像形式で描画する。

図３は報知手段の配置の一例であり、ステアリングホイール３２横の助手席３１側のインストゥルメンタルパネル３０に設置した報知手段１６によって自車両の挙動を示す画像を表示している。報知手段を図３に示すような配置にすることで、運転者は、速度計や回転計の確認動作を妨げられず、必要な時に車体挙動を確認できる。また、助手席の乗員は、詳細な車体全体の挙動をリアルタイムに把握することで、運転者に運転に関するアドバイスが可能であり、車体挙動に対する理解を深めることができる。

図４は、報知手段に描画した画像群４０で、ワイヤフレームを用いて実車両を忠実に再現している。画像群４０において、左上は車体全体を上方から描画した画像４１（以下、上方画像４１）、左下は車体全体を側方から描画した画像４２（以下、側方画像４２）、右下は車体全体を後方から描画した画像４３（以下、後方画像４３）である。乗員は、上方画像４１によってヨーやタイヤ切れ角、側方画像４２によってピッチング、後方画像４３によってロールの挙動を掴むことができる。上方画像４１と側方画像４２を図４のように組み合わせて報知することで、乗員はこれら二つの画像の関係から、ステアリング操作を行いながら加速・減速をした場合の車体全体の挙動がより掴み易い。同様に、側方画像４２と後方画像４３を横方向に並べることで、ロール・ピッチの関係が掴み易いため、コーナリング時の挙動理解に有効である。なお、挙動推定の結果は、リアルタイムにこの画像群４０に反映される。

また、挙動報知を受ける乗員が容易に理解可能であるように、ピッチ、ロール、ヨー、コーナリングフォースの各パラメータの大きさを矢印の長さで可視化する。図５は、自車両を上方から見た場合のタイヤ横力５０、タイヤ縦力５１、ヨー５２のパラメータの大きさを矢印の長さで表現した例である。同様に乗員が現在のタイヤ切れ角を容易に把握できるよう、報知画像群４０内の操舵輪を現在のタイヤ切れ角に合わせて描画する。

このように、本発明システムは、車両の力学モデルを用いて挙動の推定を行い、現在の車体全体の挙動をリアルタイムかつ直観的に乗員に報知することが可能である。これにより、乗員が車両の挙動を容易に把握することで、安全な運転が可能であると考えられる。

〔実施例２〕
実施例２について、図６に基づき説明する。なお、実施例１と同様な箇所の説明は省略または簡略化する。本実施例と実施例１との違いは、実施例１では画像のみで乗員に車体全体の挙動を報知していたのに対し、本実施例では画像に加え音声による挙動報知を行う音声報知手段６０を備えた点である。車体全体の挙動を推定したとき、車体が横滑り状態になりつつあると推定されたなら、警告音によって乗員に報知を行う。これにより、運転者は報知画像を注視することなく車体全体の挙動を把握することができ、その他の乗員はリアルタイムに車体全体の挙動を把握することができる。

〔実施例３〕
実施例３について、図７に基づき説明する。図７に示すように、本実施例と前述の実施例との違いは、車体全体の挙動を車両外部に送信する送信手段７０と、挙動情報を受信する受信手段７１、受信した挙動情報を車両外の人間に報知する外部報知手段７２を備えた点である。送信手段７０は車両内に、受信手段７１および外部報知手段７２は車両外に設置する。これにより、車内の人間だけではなく、車外の人間にも車体全体の挙動を報知することができる。車外の人間は、報知された車体挙動を容易に理解できるため、乗員に対して運転に関する適確なアドバイスが可能である。

〔実施例４〕
実施例４について、図８、図９に基づき説明する。実施例４は、実施例１に対し、報知する画像群４０内の配置と、各種手段の配置が異なっている。図８は、本実施例の入出力構成図である。実施例１との違いは、描画画像選択手段８１が追加された点と、挙動推定部１４の設置場所が異なっている。乗員は、描画画像選択手段８１を用いて、描画する画像の種類・位置を選択（選択操作８０）することで、これらを自由に変更することができる。すなわち、車体を上方・側方・前方・後方などから描画した２次元画像や３次元画像の選択と、その画像の表示位置を選択できる。図９は描画画像の配置を変更した一例であり、カーナビゲーション（以下、カーナビ）のモニタ９０（以下、カーナビモニタ９０）内に報知画像の描画を行っている。また、挙動の推定を行う挙動推定部１４はカーナビ内に設置されている。画像群４０の配置は、上方画像４１が縦方向に、上方画像４１の下に後方画像４３、後方画像４３の右側に側方画像４２とした。また、画像群４０の左上に地図情報９１を配置している。この画像群４０の配置には、上方画像４１が実車の進行方向と一致、後方画像４３が上方画像４１の下側に位置し側方画像４２が横向きになる点で乗員の感覚と一致するという利点が存在する。

カーナビモニタ９０に報知画像群４０を描画した利点について述べる。近年、多くの自動車がカーナビを搭載しているが、知っている道を走行する際にまで、ナビゲーション機能を使用している利用者は少ない。また、経路探索を行う際には、カーナビ内のプロセッサは高負荷演算を行う必要があるが、一度経路を設定してしまえば、予定経路を逸脱しない限りプロセッサの負荷は低くリソースが余っている。本実施例のように、カーナビモニタ９０に報知画像群４０を出力する、またはカーナビのプロセッサを挙動推定に用いることはリソースの有効活用であるといえる。

〔実施例５〕
実施例５は、図１０に基づき説明する。図１０は概略構成図である。実施例５と実施例１との違いは、挙動の報知の実行および停止を報知切替選択手段１０１によって乗員が切り替える点である。これにより、乗員が不必要であると感じる時には、報知を停止することができ、煩わしさを解消することができる。

〔実施例６〕
実施例６は、図１１に基づき説明する。実施例６は、実施例１に対し、報知する画像群の描画場所が異なっている。実施例６では、図１１に示すように、フロントガラス１１０に投影されるヘッドアップディスプレイ１１１を用いて描画を行う。これにより、運転者は、視線の移動を行うことなく、車体全体の挙動を理解することができる。

〔実施例７〕
実施例７は、図１２に基づき説明する。実施例７と前述の実施例の違いは、実施例７には自動駐車装置１２０が組み込まれている点である。図１２に示すように、自動駐車装置１２０は描画画像選択装置８１に接続されており、自動駐車装置１２０によって操作されている現在のタイヤの切れ角や自動運転装置１２０の目標操舵角を選択表示することができる。自動運転装置１２０が操作している現在のタイヤ切れ角を画像により報知することができれば、自動駐車装置１２０による自動駐車運転中に処理を中止しても、乗員は現在のタイヤ切れ角がどの程度であるか直観的に理解することができ、スムーズに手動操作による駐車を行うことができる。また、自動運転装置１２０のタイヤの目標切れ角を報知することができれば、乗員は安心してこれを利用することができる。本実施例では、自動駐車を例に挙げたが、駐車に限らず車両を自動・手動で運転する場合に、本システムは有効である。

〔実施例８〕
実施例８は、図１３に基づき説明する。実施例８と実施例７との違いは、実施例７で組み込まれていた自動駐車装置が、実施例８で運転操作支援装置に置き換わった点である。この運転支援装置は、装置側が操舵や加減速の指示を行い、運転者がその指示を考慮して実際の運転操作を行う装置とする。図１３は、本実施例における報知画像の一例である。上方画像４１に、現在のタイヤ切れ角１３０、運転支援装置が作動中ならば該装置の指示する目標タイヤ切れ角１３１を重ねて描画する。本実施例では、現在の切れ角１３０を乗員が認識しやすいよう現在のタイヤ上に太線を追記したが、上方画像４１はリアルタイムに更新されるため太線を追記しなくても現在の切れ角を報知することは可能である。

このように、運転操作支援装置と本発明を組み合わせることで、乗員は現在切れ角１３０が目標切れ角１３１に重なるようハンドルを操作すれば良いことになり、直観的な操作支援が可能である。

〔その他の実施例〕
車両の挙動推定時に使用する力学モデルは、乗車人数や燃料搭載量、タイヤの磨耗などに応じて、手動または自動でチューニングを行っても良い。

車体全体の挙動を推定する際の入力となるセンサの数は、車体の挙動推定ができる範囲であれば何種類でも構わない。また、車載カメラやカーナビ、路車間通信などの情報を利用してもよい。

ワイヤフレームによる２Ｄ画像ではなく自由に視点を変更可能であるポリゴンを使用した３Ｄ画像に切り替えるなど、報知する画像の有無、場所、大きさ、種類は乗員や技術者が任意に設定可能な形態、もしくは状況に応じて自動的に設定する形態にしても良い。

挙動推定の処理は、専用プロセッサを使用しても良いし、カーナビのプロセッサなどを流用・共用しても良い。

発明を実施するための最良の形態において用いられる車両の概略構成を示すブロック図である。実施例１において用いられる各種センサの配置・入出力関係を示すブロック図である。実施例１において、インストゥルメンタルパネル内に報知手段を搭載した場合の概略図である。実施例１において、報知手段内に描画した車体全体の挙動を示す画像群である。実施例１において、パラメータの大きさに比例して長さを調整した矢印を示している。実施例２において、図１に音声報知手段を追加したブロック図である。実施例３において、図１に外部通信手段と外部報知手段を追加したブロック図である。実施例４において、図１に人間の操作入力と描画画像選択手段を追加したブロック図である。実施例４において、カーナビ画面と車体全体の挙動を示す画像群を統合したモニタ画面である。実施例５において、図１に人間の切替操作入力と報知切替選択手段を追加したブロック図である。実施例６において、ヘッドアップディスプレイに画像を描画した場合の概略図である。実施例７において、図７に自動駐車装置を追加したブロック図である。実施例８において、タイヤの目標切れ角と現在切れ角の報知する報知画像の例である。

符号の説明

１０ヨーレートセンサ
１１Ｇセンサ
１２車輪速センサ
１３操舵角センサ
１４挙動推定部
１５力学モデル
１６報知手段
３０インストゥルメンタルパネル
３１助手席
３２ステアリングホイール
４０報知画像群
４１上方画像
４２側方画像
４３後方画像
５０タイヤ横力
５１タイヤ縦力
５２ヨーレート
６０音声報知手段
７０送信手段
７１受信手段
７２外部報知手段
８０人間の選択操作
８１描画画像選択手段
９０カーナビゲーションモニタ
９１カーナビゲーション地図情報
１００乗員の切替操作
１０１報知切替選択手段
１１０フロントガラス
１１１挙動報知手段（ヘッドアップディスプレイ上）
１２０自動駐車装置
１３０現在のタイヤ切れ角
１３１運転支援装置のタイヤ目標切れ角
検出装置

Claims

運転者が運転する走行中車両の車体全体の挙動を前記車両内の乗員にリアルタイムに報知する報知システムにおいて、
前記挙動を推定するための状態量として少なくとも前記車両の各車輪の回転角速度を検出する状態検出手段と、
前記車体の振動に関わる力学モデルを内部に備え前記状態量と該力学モデルに基づいて前記車体全体の挙動を推定する車両に設置された挙動推定部と、
前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動を画像によって前記車両内の乗員に報知する報知手段とを備える車体挙動報知システム。
前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動を、前記報知手段に加え、音声によって前記車両内の乗員に報知する音声報知手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
前記挙動推定部によって推定された前記車体全体の挙動情報を前記車両外に送信する車両内に設置された送信手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
前記送信手段によって送信された前記挙動情報を受信する車両外に設置した受信手段と、
前記受信手段により受信した前記挙動情報を車両外の人間に報知する報知手段とを備えることを特徴とする請求項３に記載の車体挙動報知システム。
前記報知手段によって乗員に報知する描画画像の数、描画場所、２次元または３次元形式の描画画像を選択する描画画像選択手段を備え、前記描画画像選択手段の選択結果に基づき描画する報知画像を決定する報知手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
前記報知手段によって乗員に報知を行うかどうかを切り替える報知切替手段を備え、前記報知切替手段の切替選択結果に基づき報知を行う報知手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
前記挙動推定部は前記車体全体の挙動としてロール、ピッチ、ヨー、タイヤの切れ角を推定することを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
さらに前記車両の自己位置を推定し乗員が指示した場所へ自動的に操舵し駐車を行う自動駐車装置を備え、
自車両のタイヤ切れ角、または、前記自動駐車装置が駐車処理を実行する際の目標タイヤ切れ角を画像により乗員に報知する報知手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。
前記車両の自己位置を推定し乗員が指示した場所へ自動的に操舵し運転を行う自動運転装置、または、乗員が指示した場所へ到達するための操作を支援する運転支援装置を備え、
前記自動運転装置または前記運転支援装置が動作中の場合には、タイヤ切れ角、自動運転装置または運転支援装置の目標タイヤ切れ角を画像によって乗員に報知する報知手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車体挙動報知システム。