JP2006218950A - Corner learning system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、コーナ学習システムに関するものである。 The present invention relates to a corner learning system.
従来、ナビゲーション装置が搭載された車両において、前記ナビゲーション装置が提供する道路状況データに対応させてサスペンション制御を行うことができるようにした車両のサスペンション制御装置が提供されている(例えば、特許文献1参照。)。この場合、道路にコーナがあるか否かをデータベースに基づいて判定し、サスペンションの硬さを制御するロール制御が行われている。
しかしながら、前記従来のサスペンション制御装置においては、道路の改修工事等によって道路形状が変更された場合であっても、ナビゲーション装置が提供する道路状況データに基づいてロール制御を行うので、道路の改修工事等によってコーナ部分が直線に変更された場所を走行する際にサスペンションの硬さを変更してしまい、走行安定性が悪化したり、車両の運転者や同乗者に違和感を与えてしまうことがある。 However, in the conventional suspension control device, even when the road shape is changed due to road repair work or the like, roll control is performed based on the road condition data provided by the navigation device. When driving in a place where the corner portion has been changed to a straight line due to, etc., the suspension's hardness may be changed, resulting in a deterioration in driving stability or an uncomfortable feeling to the driver or passenger of the vehicle. .
本発明は、前記従来の問題点を解決して、データベースに記憶されているコーナ情報と車両が取得した情報とを比較して、両者の不一致に基づいて誤制御判定を行い、該誤制御判定の結果を学習することによって、実際のコーナ形状に対応して適切にサスペンション制御を行うことができるコーナ学習システムを提供することを目的とする。 The present invention solves the above-described conventional problems, compares corner information stored in a database with information acquired by a vehicle, makes an erroneous control determination based on a mismatch between the two, and determines the erroneous control determination. It is an object of the present invention to provide a corner learning system that can appropriately perform suspension control corresponding to an actual corner shape by learning the results of the above.
そのために、本発明のコーナ学習システムにおいては、地図データから道路の曲率半径を取得する曲率半径取得手段と、該曲率半径取得手段が取得した曲率半径に基づいて車両のサスペンションを制御するサスペンション制御手段と、前記サスペンションの制御禁止情報を記憶する記憶手段と、車両挙動情報を取得する車両挙動情報取得手段と、該車両挙動情報取得手段が取得した車両挙動情報に基づいて前記車両が走行中の道路の曲率半径を算出する曲率半径算出手段と、前記曲率半径取得手段が取得した曲率半径と前記曲率半径算出手段が算出した曲率半径とを比較する比較手段と、該比較手段による比較結果に基づいて、前記制御禁止情報を前記記憶手段に記憶させる記憶処理手段とを有する。 Therefore, in the corner learning system of the present invention, a curvature radius acquisition unit that acquires the curvature radius of the road from the map data, and a suspension control unit that controls the suspension of the vehicle based on the curvature radius acquired by the curvature radius acquisition unit. Storage means for storing suspension control prohibition information, vehicle behavior information acquisition means for acquiring vehicle behavior information, and a road on which the vehicle is traveling based on vehicle behavior information acquired by the vehicle behavior information acquisition means A radius of curvature calculating means for calculating the radius of curvature, a comparing means for comparing the radius of curvature acquired by the radius of curvature acquisition means with the radius of curvature calculated by the radius of curvature calculation means, and based on a comparison result by the comparison means Storage control means for storing the control prohibition information in the storage means.
本発明によれば、データベースに記憶されているコーナ情報と車両が取得した情報とを比較して、両者の不一致に基づいて誤制御判定を行い、該誤制御判定の結果を学習するようになっている。そのため、実際のコーナ形状に対応して適切にサスペンション制御を行うことができる。 According to the present invention, the corner information stored in the database is compared with the information acquired by the vehicle, the erroneous control determination is performed based on the mismatch between the two, and the result of the erroneous control determination is learned. ing. Therefore, suspension control can be appropriately performed according to the actual corner shape.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図2は本発明の実施の形態におけるコーナ学習システムの構成を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the corner learning system according to the embodiment of the present invention.
図に示されるように、本実施の形態におけるコーナ学習システムは、道路情報としての車両の走行環境情報を出力する走行環境情報出力ユニットとしてのナビゲーション装置10、車両のサスペンション(懸架装置)を制御する制御ユニットとしてのサスペンション制御装置20、及び、サスペンションとしてのサスペンションユニット30を有する。ここで、前記車両は乗用車、トラック、バス、二輪車等道路を走行可能なものであればいかなる種類のものであってもよいが、本実施の形態においては、説明の都合上、前記車両が4つの車輪を備える乗用車である場合について説明する。なお、前記サスペンションユニット30は4つの車輪のそれぞれに取り付けられているものとする。
As shown in the figure, the corner learning system in the present embodiment controls the
そして、11はGPS(Global Positioning System)センサ、12は車両の回転角速度、すなわち、旋回角を検出するジャイロセンサ、13は車両の速度を検出する車速センサ、及び、14は車両の加速度を検出するGセンサである。
ここで、前記ナビゲーション装置10は、CPU、MPU等の演算手段、半導体メモリ、磁気ディスク等の記憶手段、CRT、液晶ディスプレイ、LED(Light Emitting Diode)ディスプレイ、レーザホログラム等の表示手段、タッチパネル、リモートコントローラ、押しボタンスイッチ等の入力手段、通信インターフェイス等を備える。なお、前記ナビゲーション装置10は、前記GPSセンサ11、ジャイロセンサ12、車速センサ13、Gセンサ14に加えて、運転者が操作する車両のステアリングの舵(だ)角を検出するステアリングセンサ、車両の方向指示器としてのウィンカの動作を検出するウィンカセンサ、運転者が操作するアクセル開度を検出するアクセルセンサ、運転者が操作する車両のブレーキペダルの動きを検出するブレーキセンサ、車両の重量情報を取得する車重センサ、地磁気センサ、距離センサ、ビーコンセンサ、高度計等を備えていてもよい。この場合、前記GPSセンサ11は、図示されないGPS衛星が発信した電波を受信することによって地球上における現在位置を検出し、前記地磁気センサは、地磁気を測定することによって車両が向いている方位を検出し、前記距離センサは、道路上の所定の位置間の距離等を検出する。また、前記ビーコンセンサは、道路に沿って配設されたビーコンからの位置情報を受信して現在位置を検出する。そして、前記ナビゲーション装置10は、前記GPSセンサ11、ジャイロセンサ12、車速センサ13、Gセンサ14等からの信号に基づいて、車両の現在位置、車両が向いている方位、車両の速度、車両の移動距離等を検出する。
Here, the
また、前記ナビゲーション装置10の記憶手段は、地図データファイル、交差点データファイル、ノードデータファイル、道路データファイル、及び、各地域のホテル、ガソリンスタンド等の施設の情報が記憶された施設情報データファイルから成る地図データを格納する地図データベース部15を備える。さらに、前記記憶手段は、サスペンション制御装置20が検出した道路上の段差に関する情報、すなわち、段差情報や経路を探索するためのデータの他、前記表示手段の画面に、探索された経路に沿って案内図を表示したり、次の交差点までの距離、次の交差点における進行方向等を表示したり、他の案内情報を表示したりするための各種のデータを記憶する記憶メディア部19を備える。なお、該記憶メディア部19には、所定の情報を音声出力するための各種のデータも記憶される。また、前記記憶手段は、磁気テープ、磁気ディスク、磁気ドラム、フラッシュメモリ、CD−ROM、MD、DVD−ROM、光ディスク、MO、ICカード、光カード、メモリカード等、あらゆる形態の記憶媒体を含むものであり、取り外し可能な外部記憶媒体を使用することもできる。
The storage means of the
そして、前記交差点データファイルには交差点データが、ノードデータファイルにはノードデータが、道路データファイルには道路データが、それぞれ、記憶され、前記交差点データ、ノードデータ及び道路データによって道路状況が表示手段の画面に表示される。なお、前記交差点データには、交差点の種類、すなわち、交通信号灯器の設置されている交差点であるか又は交通信号灯器の設置されていない交差点であるかが含まれる。また、前記ノードデータは、前記地図データファイルに記録された地図データにおける少なくとも道路の位置及び形状を構成するものであり、実際の道路の分岐点(交差点、T字路等を含む)、ノード点、及び、各ノード点間を連結するリンクを示すデータから成る。さらに、前記ノード点は、少なくとも道路の屈曲点の位置を示す。 The intersection data file stores intersection data, the node data file stores node data, and the road data file stores road data. The road data is displayed by the intersection data, node data, and road data. Displayed on the screen. The intersection data includes the type of intersection, that is, whether the intersection is a traffic signal lamp or an intersection where a traffic signal lamp is not installed. The node data constitutes at least the position and shape of the road in the map data recorded in the map data file, and includes actual road branch points (including intersections, T-junctions, etc.), node points And data indicating a link connecting the node points. Further, the node point indicates at least the position of a road bending point.
また、前記道路データには、道路自体について、幅員、勾(こう)配、カント、高度、バンク、路面の状態、道路の車線数、該車線数の減少する地点、幅員の狭くなる地点等のデータが含まれる。なお、高速道路や幹線道路の場合、対向方向の車線のそれぞれが別個の道路データとして格納され、2条化道路として処理される。例えば、片側2車線以上の幹線道路の場合、2条化道路として処理され、上り方向の車線と下り方向の車線は、それぞれ、独立した道路として道路データに格納される。また、コーナについては、曲率半径、交差点、T字路、コーナの入口等のデータが含まれる。さらに、道路属性については、踏切、高速道路出入口ランプウェイ、高速道路の料金所、降坂路、登坂路、道路種別(国道、主要地方道、一般道、高速道等)等のデータが含まれる。 The road data includes the width, gradient, cant, altitude, bank, road surface condition, number of road lanes, points where the number of lanes decreases, points where the width becomes narrower, etc. Contains data. In the case of an expressway or a main road, each lane in the opposite direction is stored as separate road data and processed as a double road. For example, in the case of a main road having two or more lanes on one side, it is processed as a two-way road, and the upward lane and the downward lane are stored in the road data as independent roads. The corner includes data such as a radius of curvature, an intersection, a T-junction, and a corner entrance. Further, the road attributes include data such as railroad crossings, expressway entrance rampways, expressway toll gates, downhill roads, uphill roads, road types (national roads, major local roads, general roads, highways, etc.).
さらに、前記ナビゲーション装置10の通信インターフェイスは、サスペンション制御装置20との間で通信を行うとともに、FM送信装置、電話回線網、インターネット、携帯電話網等との間で各種のデータの送受信を行うためのものであり、例えば、図示されない情報センサ等によって受信した渋滞等の道路情報、交通事故情報、GPSセンサ11の検出誤差を検出するD−GPS情報等の各種のデータを受信する。
Further, the communication interface of the
そして、前記ナビゲーション装置10は、車両の現在位置を検出する現在位置検出部16、サスペンション制御装置20が検出した誤制御に関する情報に基づいて誤制御が生じたことに関する情報を記憶メディア部19に記憶させる誤制御判定記憶処理部17、及び、既に学習された誤制御が生じたことに関する情報をサスペンション制御装置20に通知する誤制御情報通知処理部18を有する。さらに、ナビゲーション装置10は、同一地点において送信された誤制御検出情報の数をカウントするカウンタとしての図示されない誤制御検出情報カウンタを有する。また、前記ナビゲーション装置10は、通常の車両用ナビゲーション装置と同様に、目的地までの経路の探索、経路中の走行案内、特定区間の決定、地点、施設等の検索等の基本処理を実行し、地図を表示手段の画面に表示し、前記地図上に車両の現在位置、該現在位置から目的地までの経路、該経路に沿った案内情報等を表示する。なお、該案内情報は、発音手段によって音声出力されるようにしてもよい。また、前記ナビゲーション装置10は車両の現在位置を特定する現在位置特定手段として機能する。さらに、前記ナビゲーション装置10は、車両の走行経路において車両の前方に位置するコーナ等(交差点、T字路、高速道路出入口ランプウェイ等も含む)の形状、該コーナ等への推奨進入速度等を含む走行環境を認識する。そして、該走行環境情報はサスペンション制御装置20に送信される。
Then, the
また、該サスペンション制御装置20は、CPU、MPU等の演算手段、半導体メモリ、磁気ディスク等の記憶手段、通信インターフェイス等を備える。そして、前記サスペンション制御装置20は、例えば、車両内に配設されたボディ通信網としての車内LAN(Local Area Network)等の通信網を介して、ナビゲーション装置10と通信可能に接続されている。なお、前記サスペンション制御装置20は、誤制御が生じたことに関する情報をナビゲーション装置10に送信する誤制御判定部21、及び、サスペンションユニット30の特性を制御するサスペンション特性制御部としての減衰力制御部25を有する。
The
そして、前記誤制御判定部21は、ヨーレートセンサ22、車速センサ26、ステアリングセンサ27等の検出信号から車両挙動情報を取得し、該車両挙動情報に基づいてコーナの半径を算出し、コーナ制御が必要であるか否かを判断する。ここで、車両挙動情報とは、車速、加速度、旋回横加速度、上下加速度等の車両の動き、すなわち、挙動を示す情報であり、車両が備える各種のセンサの検出信号によって取得することができる。
The erroneous
また、前記減衰力制御部25は、車両の速度を検出する車速センサ26及び運転者が操作する車両のステアリングの舵角を検出するステアリングセンサ27の検出信号、並びに、ナビゲーション装置10から取得したコーナ情報及び誤制御情報に基づいて、各サスペンションユニット30の特性を制御する。なお、前記ナビゲーション装置10の車速センサ13及びステアリングセンサを車速センサ26及びステアリングセンサ27として兼用することもできる。また、減衰力制御部25は、前記サスペンションユニット30のいかなる特性を制御してもよく、例えば、ばね部材のばねレート(ばね定数又はスプリングレート)の値を制御してもよいが、ここでは、サスペンションユニット30の特性としての減衰力を制御する場合について説明する。また、該減衰力の制御はいかなる方法で行われてもよいが、ここでは、各サスペンションユニット30の油圧ダンパ34に内蔵されたアクチュエータを駆動してオリフィス切り換え型減衰可変バルブを回転させることによって、油流路におけるオリフィスの直径の大きさを変化させるものとする。
The damping
ここで、サスペンションユニット30は、一端が車体に回動可能に取り付けられ、他端が車軸を支持するハブ部材等に取り付けられたアッパーアーム31、ロワーアーム32等の車輪支持装置、並びに、コイルスプリング33等のばね部材及び油圧ダンパ34等の減衰器から成る緩衝装置を有する。なお、図に示される車輪支持装置及び緩衝装置は、一例に過ぎず、サスペンションユニット30はいかなるタイプの車輪支持装置及び緩衝装置を有するものであってもよい。図に示される油圧ダンパ34は、アクチュエータ内蔵型の減衰力可変ダンパである。なお、前記サスペンションユニット30は、サスペンション制御装置20に制御状況情報を送信する。また、図に示される例においては、サスペンション制御装置20が独立した構成になっているが、サスペンション制御装置20が有する機能をサスペンションユニット30に付属させることもできる。
Here, the
そして、前記サスペンション制御装置20は、車両がコーナを走行する場合には、コーナ制御を実行する。ここでは、コーナ制御としてロール抑制制御を行うものとする。車両がコーナを旋回しているときには、ヨーモーメントが車体に作用するので、旋回中心に対する車体の外側のサスペンションユニット30にはストロークを減少させるような力が作用し、旋回中心に対する車体の内側のサスペンションユニット30にはストロークを増加させるような力が作用する。そのため、サスペンション制御装置20は、旋回中心に対する車体の外側のサスペンションユニット30の縮側の減衰力を大きくしてストロークを減少させないように制御し、旋回中心に対する車体の内側のサスペンションユニット30の伸側の減衰力を大きくしてストロークを増加させないように制御する。そして、車速が一定である場合、コーナの曲率が大きい程、すなわち、コーナの曲がり方がきつい程、ヨーモーメントが大きく、サスペンションユニット30に作用する力が大きくなるので、サスペンションユニット30の減衰力を大きくするように制御する。また、コーナの曲率が一定である場合、車速が高い程、ヨーモーメントが大きく、サスペンションユニット30に作用する力が大きくなるので、サスペンションユニット30の減衰力を大きくするように制御する。
The
本実施の形態において、コーナ学習システムは、機能の観点から、曲率半径取得手段、サスペンション制御手段、記憶手段、車両挙動情報取得手段、曲率半径算出手段、比較手段及び記憶処理手段を有する。前記曲率半径取得手段は、地図データから道路の曲率半径を取得するものであり、誤制御判定部21、減衰力制御部25等の機能を含むものである。また、前記サスペンション制御手段は、曲率半径取得手段が取得した曲率半径に基づいて車両のサスペンションを制御するものであり、減衰力制御部25等の機能を含むものである。さらに、前記記憶手段は、サスペンションの制御禁止情報を記憶するものであり、記憶メディア部19等の機能を含むものである。さらに、前記車両挙動情報取得手段は、車両挙動情報を取得するものであり、誤制御判定部21等の機能を含むものである。さらに、前記曲率半径算出手段は、道路の曲率半径を算出するものであり、誤制御判定部21等の機能を含むものである。さらに、前記比較手段は、曲率半径取得手段が取得した曲率半径と曲率半径算出手段が算出した曲率半径とを比較するものであり、誤制御判定部21等の機能を含むものである。さらに、前記記憶処理手段は、比較手段による比較結果に基づいて、制御禁止情報を記憶手段に記憶させるものであり、現在位置検出部16、誤制御判定記憶処理部17等の機能を含むものである。
In the present embodiment, the corner learning system includes a curvature radius acquisition unit, a suspension control unit, a storage unit, a vehicle behavior information acquisition unit, a curvature radius calculation unit, a comparison unit, and a storage processing unit from the viewpoint of function. The curvature radius acquisition means acquires the curvature radius of the road from the map data, and includes functions such as an erroneous
次に、前記構成のコーナ学習システムの動作について説明する。 Next, the operation of the corner learning system having the above configuration will be described.
図1は本発明の実施の形態における誤制御判定の動作を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing an operation of erroneous control determination in the embodiment of the present invention.
車両がコーナを走行する際に、前述のようにサスペンションユニット30の特性を制御することによって、走行安定性を向上させることができる。しかし、コーナを走行していることを検出してからサスペンションユニット30の特性を変更しても間に合わないので、十分な効果を得ることができない。そのため、十分な効果を得るためには、あらかじめコーナ制御を開始して、サスペンションユニット30の特性を事前に変更する必要がある。そこで、該サスペンションユニット30の特性を事前に変更するためには、道路の曲率半径としてのコーナの半径等の情報であるコーナ情報を含む地図データをナビゲーション装置10の地図データベース部15にあらかじめ格納し、前記コーナ情報と車両の現在位置とに基づいて、車両の進行方向前方の所定距離範囲内にコーナがあることを判断することが考えられる。しかし、道路の改修工事等によって道路形状が変更され、コーナが直線になってしまうことがある。このような場合、地図データベース部15にあらかじめ格納されたコーナ情報に従ってコーナ制御を実行すると、サスペンションユニット30の特性が不適切に変更され、走行安定性が悪化したり、車両の運転者や同乗者に違和感を与えてしまうことがある。
When the vehicle travels around a corner, the running stability can be improved by controlling the characteristics of the
そのため、車両が走行する際に道路形状を学習することによって、道路形状の変更に対応して適切にコーナ制御を実行することが考えられる。そして、道路形状を学習する手段として車両の走行軌跡を記録し、該走行軌跡に基づいて道路の形状を判断することが検討されているが、走行軌跡に基づいて道路の形状を正確に算出することは、コストが高くなり実用化されていない。 Therefore, it is conceivable that corner control is appropriately executed in response to a change in the road shape by learning the road shape when the vehicle travels. And, as a means for learning the road shape, it has been studied to record the vehicle trajectory and determine the road shape based on the travel trajectory, but the road shape is accurately calculated based on the travel trajectory. That is expensive and not put into practical use.
そこで、本実施の形態においては、車両がコーナを走行する際に、サスペンション制御装置20が車両挙動情報を取得して道路の曲率半径としてのコーナの半径を算出し、ナビゲーション装置10から受信したコーナ情報に含まれる道路の曲率半径としてのコーナの半径と比較して比較結果をナビゲーション装置10にフィードバックし、ナビゲーション装置10がコーナ情報の誤りを記憶メディア部19に記憶して学習するようになっている。これにより、道路形状が変更されたことを学習することができるので、それ以降にコーナが直線になった場所を走行する際には、コーナ制御を禁止することができる。そのため、前述のようにコストが高くなることがなく、また、走行安定性が悪化したり、車両の運転者や同乗者に違和感を与えてしまうことを防止することができる。
Therefore, in the present embodiment, when the vehicle travels around the corner, the
図1は、ナビゲーション装置10の地図データベース部15に格納されているコーナ情報に含まれるコーナの半径を示す曲線であるナビゲーション半径線41、及び、サスペンション制御装置20が車両挙動情報を取得して算出したコーナの半径を示す曲線である実測半径線42の例を示している。また、矢印43はナビゲーション半径線41の極小値と実測半径線42の極小値との差分を示している。なお、図1において、縦軸にはコーナの半径としての道路半径及び旋回判定を採ってあり、横軸には進行方向を採ってある。ここで、サスペンション制御装置20は、ヨーレートセンサ22、車速センサ26、ステアリングセンサ27等の検出信号から車両挙動情報を取得し、該車両挙動情報に基づいてコーナの半径を算出して実測半径線42の値を算出するが、具体的には、車両挙動情報としてのヨーレート及び車速から次の式(1)によって半径を算出する。
R=v/ω ・・・式(1)
但し、Rは半径〔m〕、vは車速〔m/sec〕、ωはヨーレート〔rad/sec〕である。
FIG. 1 shows a
R = v / ω Formula (1)
However, R is a radius [m], v is a vehicle speed [m / sec], and ω is a yaw rate [rad / sec].
また、図1において、44はナビゲーション装置10の地図データベース部15に格納されているコーナ情報に含まれるコーナ区間であるナビゲーションコーナ区間であり、45はサスペンション制御装置20が車両挙動情報に基づいて判定したコーナ区間である実測コーナ区間である。
In FIG. 1, 44 is a navigation corner section that is a corner section included in the corner information stored in the
そして、サスペンション制御装置20は、ナビゲーション半径線41と実測半径線42とを比較し、また、ナビゲーションコーナ区間44と実測コーナ区間45とを比較して、該当するコーナに対してコーナ制御を実行する必要があるか否かを判断し、コーナ制御を実行する必要がない場合には、誤制御検出情報をナビゲーション装置10にフィードバックする。この場合、制御対象機器であるサスペンション制御装置20がコーナ制御実行の必要性を判断するので、より正確な情報を取得することができる。また、サスペンションユニット30以外の他の制御対象機器についても、個別に制御の必要性を判断することができるので、拡張性に優れている。
Then, the
ところで、1回の誤制御検出情報によって地図データベース部15に記憶されたコーナ情報に基づくコーナ制御を禁止すると、適切なサスペンション制御を行うことができなくなることがある。例えば、2車線以上の道路において複数のコーナが連続する区間を走行する場合、運転者によっては、車線を跨(また)ぐように車両を走行させて、できる限り直線的な走行軌跡を描くように運転することがある。このとき、サスペンション制御装置20は、コーナ制御を実行する必要がないと判断し誤制御検出情報をナビゲーション装置10に送信するので、前記区間におけるコーナ制御が禁止されることになる。しかし、次回以降に同一区間を走行する際に、コーナ制御が行われなくなると、隣接する車線に他の車両が走行していて車線を跨ぐように車両を走行させることができないときには、1つの車線内を走行することになって、コーナの形状に沿った走行軌跡を描くように車両が走行するので、走行安定性が悪化し、車両の運転者や同乗者に違和感を与えてしまうことになる。
By the way, if corner control based on corner information stored in the
そこで、本実施の形態において、ナビゲーション装置10は、カウンタとしての誤制御判定カウンタを備え、地図データベース部15に記憶されているコーナ区間の各々について送信された誤制御判定の数をカウントするようになっている。そして、誤制御判定カウンタのカウント値が閾(しきい)値未満であると、コーナ制御を禁止するための制御禁止情報としての誤制御情報の出力が禁止され、該当するコーナ区間において、ナビゲーション装置10からのコーナ情報に基づくコーナ制御が行われるようになっている。この場合、誤制御情報を送信するか否かを決定する閾値を該当するコーナ区間の地理的属性としてエリアに応じて変更することができる。例えば、前述のように、車線を跨ぐように車両を走行させて、できる限り直線的な走行軌跡を描くように運転することは、交通量の比較的少ないエリアである山間部、郊外等において多く見受けられる。これに対し、都市部のエリアにおいては、交通量が比較的多いので、車線を跨ぐように車両を走行させて、できる限り直線的な走行軌跡を描くように運転することが少ないと考えられる。そこで、誤制御判定が送信された地点が都市部の場合には前記閾値を低く、例えば、1以上で誤制御情報を送信するように設定し、誤制御判定が送信された地点が都市部以外の場合には前記閾値を高く、例えば、3以上で誤制御情報を送信するように設定する。
Therefore, in the present embodiment, the
次に、コーナ学習システムの実行する処理について説明する。 Next, processing executed by the corner learning system will be described.
図3は本発明の実施の形態におけるコーナ学習システムの実行する処理の手順を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of processing executed by the corner learning system according to the embodiment of the present invention.
まず、サスペンション制御装置20は誤制御判定処理を実行する。ここで、該誤制御判定処理は、サスペンション制御装置20の誤制御判定部21が、車両挙動情報に基づいてコーナの半径を算出し、算出した半径の値をナビゲーション装置10から取得したコーナ情報に含まれるコーナの半径の値と比較してコーナ制御を実行する必要があるか否かを判断する処理である。そして、コーナ制御を実行する必要がない場合には、誤制御検出情報をナビゲーション装置10に送信する。
First, the
続いて、該ナビゲーション装置10は誤制御判定記憶処理を実行する。ここで、該誤制御判定記憶処理は、サスペンション制御装置20から受信した誤制御検出情報に基づいて誤制御コーナを学習する処理である。この場合、誤制御検出情報を受信したコーナについての誤制御判定カウンタのカウント値を1だけ増加、すなわち、インクリメントし、前記カウント値が閾値以上のときに、対応するコーナを誤制御コーナであるとして、制御禁止情報としての誤制御情報を記憶メディア部19に記憶して、コーナ制御が行われないコーナであることを学習する。なお、前記閾値はコーナのあるエリアが都市部であるか否かによって変更される。また、誤制御検出情報を受信しないコーナについての誤制御判定カウンタのカウント値はクリアされて0になる。なお、誤制御検出情報を受信しないコーナについての誤制御判定カウンタのカウント値を1だけ減少、すなわち、デクリメントするようにしてもよい。
Subsequently, the
続いて、ナビゲーション装置10は誤制御情報通知処理を実行する。ここで、該誤制御情報通知処理は、ナビゲーション装置10の誤制御情報通知処理部18が、現在位置検出部16から取得した車両の現在位置、地図データベース部15から取得したコーナ情報及び記憶メディア部19に記憶されている誤制御情報に基づいて、車両の進行方向前方における所定範囲内にある誤制御コーナについての誤制御情報をサスペンション制御装置20に送信する処理である。
Subsequently, the
続いて、該サスペンション制御装置20は減衰力制御処理を実行する。ここで、該減衰力制御処理は、サスペンション制御装置20の減衰力制御部25が、ナビゲーション装置10から受信したコーナ情報に基づき、コーナ制御としてサスペンションユニット30の減衰力を制御して車両のロールを抑制するロール抑制制御を行うものである。なお、ナビゲーション装置10から誤制御情報を受信したコーナについては、コーナ制御が禁止されているので、サスペンションユニット30の減衰力を変更しない。
Subsequently, the
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS1 サスペンション制御装置20は誤制御判定処理を実行する。
ステップS2 ナビゲーション装置10は誤制御判定記憶処理を実行する。
ステップS3 ナビゲーション装置10は誤制御情報通知処理を実行する。
ステップS4 サスペンション制御装置20は減衰力制御処理を実行する。
Next, a flowchart will be described.
Step S1: The
Step S2 The
Step S3 The
Step S4: The
次に、ステップS1における誤制御判定処理のサブルーチンについて説明する。 Next, a subroutine for the erroneous control determination process in step S1 will be described.
図4は本発明の実施の形態における誤制御判定処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing a subroutine of erroneous control determination processing in the embodiment of the present invention.
まず、サスペンション制御装置20は、ナビゲーション装置10のコーナ情報を取得する。なお、該コーナ情報は、減衰力制御処理を実行するために、減衰力制御部25が、ナビゲーション装置10から受信したものである。続いて、サスペンション制御装置20は、ヨーレートセンサ22、車速センサ26、ステアリングセンサ27等の検出信号から車両挙動情報を取得し、半径計算を実施する。すなわち、車速、ヨーレート等の車両挙動情報に基づいてコーナの半径を算出する。
First, the
続いて、サスペンション制御装置20は、コーナ情報によるコーナ区間で算出した半径が閾値以下であるか否かを判断する。この場合、ナビゲーション装置10のコーナ情報によって特定されたコーナ区間を車両が走行した際に取得された車両挙動情報に基づいて算出されたコーナの半径の値が、あらかじめ設定された閾値以下であるか否かを判断する。なお、前記コーナ区間を車両が走行する際には、ナビゲーション装置10のコーナ情報に基づいて、減衰力制御部25によるコーナ制御が実行されている。また、算出されたコーナの半径の値を、コーナ情報に含まれるコーナの半径の値と比較することもできる。
Subsequently, the
そして、閾値以下でない場合、サスペンション制御装置20は、実際にはコーナが存在しないものと判断し、ナビゲーション装置10に誤制御検出情報を送信して処理を終了する。すなわち、前記コーナ区間を車両が走行する際に減衰力制御部25によるコーナ制御が実行されたにも関わらず、実際にはコーナが存在しなかったのであるから、誤った制御が行われたものとして、誤制御検出情報が送信される。
If it is not less than or equal to the threshold value, the
また、算出した半径が閾値以下であるか否かを判断して、閾値以下である場合、サスペンション制御装置20は、実際にコーナが存在するものと判断し、ナビゲーション装置10に誤制御検出情報なしを送信して処理を終了する。すなわち、減衰力制御部25によるコーナ制御が実行された前記コーナ区間を車両が走行する際に、コーナの存在が確認されたのであるから、誤った制御が行われていないものとして、誤制御検出情報なしが送信される。
Further, it is determined whether or not the calculated radius is equal to or smaller than the threshold value. If the calculated radius is equal to or smaller than the threshold value, the
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS1−1 ナビゲーション装置10のコーナ情報を取得する。
ステップS1−2 車両挙動情報を取得し、半径計算を実施する。
ステップS1−3 コーナ情報によるコーナ区間で算出した半径が閾値以下であるか否かを判断する。コーナ情報によるコーナ区間で算出した半径が閾値以下でない場合はステップS1−4に進み、コーナ情報によるコーナ区間で算出した半径が閾値以下である場合はステップS1−5に進む。
ステップS1−4 ナビゲーション装置10に誤制御検出情報を送信して処理を終了する。
ステップS1−5 ナビゲーション装置10に誤制御検出情報なしを送信して処理を終了する。
Next, a flowchart will be described.
Step S1-1: Corner information of the
Step S1-2: Vehicle behavior information is acquired and radius calculation is performed.
Step S1-3: It is determined whether or not the radius calculated in the corner section based on the corner information is equal to or less than a threshold value. If the radius calculated in the corner section based on the corner information is not less than or equal to the threshold value, the process proceeds to step S1-4. If the radius calculated in the corner section based on the corner information is equal to or less than the threshold value, the process proceeds to step S1-5.
Step S1-4: The erroneous control detection information is transmitted to the
Step S1-5: No error control detection information is transmitted to the
次に、ステップS2における誤制御判定記憶処理のサブルーチンについて説明する。 Next, the subroutine of the erroneous control determination storage process in step S2 will be described.
図5は本発明の実施の形態における誤制御判定記憶処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart showing a subroutine of erroneous control determination storage processing in the embodiment of the present invention.
まず、ナビゲーション装置10は、誤制御検出情報があるか否か、すなわち、誤制御判定部21から受信した信号が誤制御検出情報であるか誤制御検出情報なしであるかを判断する。そして、誤制御検出情報がある場合、対応するコーナ情報が判断できるか否か、すなわち、誤制御検出情報に対応するコーナに関するコーナ情報を地図データベース部15に格納されているコーナ情報の中から特定することができるか否かを判断する。そして、対応するコーナ情報が判断できない場合には、そのまま処理を終了する。
First, the
また、対応するコーナ情報が判断できる場合、ナビゲーション装置10は、対応するコーナの誤制御判定カウンタをインクリメントする。すなわち、誤制御検出情報を受信したコーナについての誤制御判定カウンタのカウント値をインクリメントする。続いて、ナビゲーション装置10は、誤制御エリアが都市部であるか否かを判断する。この場合、誤制御検出情報を受信したコーナが存在するエリアが都市部であるか否かを判断する。
If the corresponding corner information can be determined, the
そして、エリアが都市部である場合、ナビゲーション装置10は、誤制御判定カウンタが第1の所定値としての所定値1以上であるか否かを判断する。ここで、所定値1は、エリアが都市部である場合に、誤制御検出情報に対応するコーナを誤制御コーナとして記憶メディア部19に記憶するための閾値であり、例えば、1であるが、任意に設定することができる。そして、誤制御判定カウンタのカウント値が所定値2以上でない場合にはそのまま処理を終了する。また、誤制御判定カウンタのカウント値が所定値2以上である場合には、誤制御コーナを学習して処理を終了する。この場合、誤制御検出情報に対応するコーナについて制御禁止情報としての誤制御情報を記憶メディア部19に記憶することによって学習する。
When the area is an urban area, the
一方、エリアが都市部でない場合、ナビゲーション装置10は、誤制御判定カウンタが第2の所定値としての所定値2以上であるか否かを判断する。ここで、所定値2は、エリアが都市部でない場合に、誤制御検出情報に対応するコーナを誤制御コーナとして記憶メディア部19に記憶するための閾値であり、例えば、3であるが、任意に設定することができる。そして、誤制御判定カウンタのカウント値が所定値2以上でない場合にはそのまま処理を終了する。また、誤制御判定カウンタのカウント値が所定値2以上である場合には、誤制御コーナを学習して処理を終了する。
On the other hand, when the area is not an urban area, the
また、誤制御検出情報があるか否かを判断して誤制御検出情報がない場合、すなわち、誤制御判定部21から受信した信号が誤制御検出情報なしである場合、ナビゲーション装置10は、対応するコーナ情報が判断できるか否か、すなわち、誤制御検出情報なしに対応するコーナに関するコーナ情報を地図データベース部15に格納されているコーナ情報の中から特定することができるか否かを判断する。そして、対応するコーナ情報が判断できない場合には、そのまま処理を終了する。また、対応するコーナ情報が判断できる場合、ナビゲーション装置10は、対応するコーナの誤制御判定カウンタをクリアして処理を終了する。この場合、誤制御検出情報なしを受信したコーナについての誤制御判定カウンタのカウント値を0にする。なお、誤制御判定カウンタのカウント値をデクリメントするようにしてもよい。
Further, when there is no erroneous control detection information by determining whether there is erroneous control detection information, that is, when the signal received from the erroneous
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS2−1 誤制御検出情報があるか否かを判断する。誤制御検出情報がある場合はステップS2−2に進み、誤制御検出情報がない場合はステップS2−8に進む。
ステップS2−2 対応するコーナ情報が判断できるか否かを判断する。対応するコーナ情報が判断できる場合はステップS2−3に進み、対応するコーナ情報が判断できない場合は処理を終了する。
ステップS2−3 対応するコーナの誤制御判定カウンタをインクリメントする。
ステップS2−4 誤制御エリアが都市部であるか否かを判断する。誤制御エリアが都市部である場合はステップS2−5に進み、誤制御エリアが都市部でない場合はステップS2−6に進む。
ステップS2−5 誤制御判定カウンタが所定値1以上であるか否かを判断する。誤制御判定カウンタが所定値1以上である場合はステップS2−7に進み、誤制御判定カウンタが所定値1以上でない場合は処理を終了する。
ステップS2−6 誤制御判定カウンタが所定値2以上であるか否かを判断する。誤制御判定カウンタが所定値2以上である場合はステップS2−7に進み、誤制御判定カウンタが所定値2以上でない場合は処理を終了する。
ステップS2−7 誤制御コーナを学習して処理を終了する。
ステップS2−8 対応するコーナ情報が判断できるか否かを判断する。対応するコーナ情報が判断できる場合はステップS2−9に進み、対応するコーナ情報が判断できない場合は処理を終了する。
ステップS2−9 対応するコーナの誤制御判定カウンタをクリアして処理を終了する。
Next, a flowchart will be described.
Step S2-1: Determine whether there is erroneous control detection information. If there is erroneous control detection information, the process proceeds to step S2-2. If there is no erroneous control detection information, the process proceeds to step S2-8.
Step S2-2: Determine whether the corresponding corner information can be determined. If the corresponding corner information can be determined, the process proceeds to step S2-3. If the corresponding corner information cannot be determined, the process ends.
Step S2-3: Increment the corresponding corner erroneous control determination counter.
Step S2-4: It is determined whether or not the erroneous control area is an urban area. If the erroneous control area is an urban area, the process proceeds to step S2-5. If the erroneous control area is not an urban area, the process proceeds to step S2-6.
Step S2-5: It is determined whether or not the erroneous control determination counter is a predetermined value 1 or more. If the erroneous control determination counter is equal to or greater than the predetermined value 1, the process proceeds to step S2-7. If the erroneous control determination counter is not equal to or greater than the predetermined value 1, the process ends.
Step S2-6: It is determined whether or not the erroneous control determination counter is a predetermined value 2 or more. If the erroneous control determination counter is equal to or greater than the predetermined value 2, the process proceeds to step S2-7. If the erroneous control determination counter is not equal to or greater than the predetermined value 2, the process ends.
Step S2-7: The erroneous control corner is learned and the process is terminated.
Step S2-8: It is determined whether or not corresponding corner information can be determined. If the corresponding corner information can be determined, the process proceeds to step S2-9. If the corresponding corner information cannot be determined, the process ends.
Step S2-9: The erroneous control determination counter at the corresponding corner is cleared and the process is terminated.
次に、ステップS3における誤制御情報通知処理のサブルーチンについて説明する。 Next, the subroutine of the erroneous control information notification process in step S3 will be described.
図6は本発明の実施の形態における誤制御情報通知処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 FIG. 6 is a flowchart showing a subroutine of erroneous control information notification processing in the embodiment of the present invention.
まず、ナビゲーション装置10は、現在位置前方道路の誤制御コーナを記憶メディア部19から読み出す。この場合、現在位置検出部16から取得した車両の現在位置に基づき、車両の進行方向前方の道路にある学習された誤制御コーナについての情報を記憶メディア部19から取得する。続いて、前方に誤制御コーナがあるか否かを判断する。この場合、車両の進行方向前方における所定範囲内に学習された誤制御コーナがあるか否かを判断する。
First, the
そして、前方に誤制御コーナがない場合には処理を終了する。また、前方に誤制御コーナがある場合、ナビゲーション装置10はサスペンション制御装置20に誤制御情報を送信して処理を終了する。この場合、車両の進行方向前方における所定範囲内にある誤制御コーナについての誤制御情報を送信する。
If there is no erroneous control corner ahead, the process is terminated. If there is an erroneous control corner ahead, the
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS3−1 現在位置前方道路の誤制御コーナを記憶メディア部19から読み出す。
ステップS3−2 前方に誤制御コーナがあるか否かを判断する。前方に誤制御コーナがある場合はステップS3−3に進み、前方に誤制御コーナがない場合は処理を終了する。
ステップS3−3 サスペンション制御装置20に誤制御情報を送信して処理を終了する。
Next, a flowchart will be described.
Step S3-1: Read out the erroneous control corner of the road ahead of the current position from the
Step S3-2: It is determined whether there is an erroneous control corner ahead. If there is an erroneous control corner ahead, the process proceeds to step S3-3, and if there is no erroneous control corner ahead, the process ends.
Step S3-3: The erroneous control information is transmitted to the
次に、ステップS4における減衰力制御処理のサブルーチンについて説明する。 Next, the subroutine of the damping force control process in step S4 will be described.
図7は本発明の実施の形態における減衰力制御処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 FIG. 7 is a flowchart showing a subroutine of damping force control processing in the embodiment of the present invention.
まず、サスペンション制御装置20は、ナビゲーション装置10から前方のコーナ情報を受信する。すなわち、車両の進行方向前方における所定範囲内にあるコーナについて、地図データベース部15に格納されているコーナ情報を受信する。そして、サスペンション制御装置20は、前方にコーナがあるか否かを判断する。この場合、車両の進行方向前方における所定範囲内に、地図データベース部15にコーナ情報が格納されているコーナがあるか否かを判断する。そして、前方にコーナがない場合にはそのまま処理を終了する。また、前方にコーナがある場合、サスペンション制御装置20は、サスペンションユニット30の減衰力を上げて走行安定性を向上させて処理を終了する。この場合、旋回中心に対する車体の外側のサスペンションユニット30の縮側の減衰力を大きくしてロール抑制制御を行うことによってコーナ制御を実行することにより、車両の走行安定性を向上させる。なお、該当するコーナについて誤制御情報をナビゲーション装置10から受信している場合、サスペンション制御装置20はコーナ制御を実行しない。
First, the
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS4−1 ナビゲーション装置10から前方のコーナ情報を受信する。
ステップS4−2 前方にコーナがあるか否かを判断する。前方にコーナがある場合はステップS4−3に進み、前方にコーナがない場合は処理を終了する。
ステップS4−3 サスペンションユニット30の減衰力を上げて走行安定性を向上させ、処理を終了する。
Next, a flowchart will be described.
Step S4-1: The front corner information is received from the
Step S4-2: It is determined whether or not there is a corner ahead. If there is a corner ahead, the process proceeds to step S4-3. If there is no corner ahead, the process ends.
Step S4-3: The damping force of the
このように、本実施の形態において、サスペンション制御装置20は、コーナ制御を実行しているコーナを走行する際に取得された車両挙動情報に基づいて前記コーナの半径を算出し、コーナ制御を実行する必要があるか否かを判断し、必要がない場合には誤制御検出情報をナビゲーション装置10に送信する。すると、該ナビゲーション装置10は、コーナ制御を禁止する誤制御コーナであることを学習する。そのため、道路の改修工事等によって道路形状が変更された場合であっても、実際のコーナ形状に対応して適切にサスペンション制御を行うことができる。
As described above, in the present embodiment, the
また、ナビゲーション装置10は、同一のコーナについて送信された誤制御検出情報の数をカウントする誤制御判定カウンタを備え、該誤制御判定カウンタのカウント値が閾値以上の場合に、誤制御情報をサスペンション制御装置20に送信して、サスペンション制御を禁止する。そのため、車線を跨ぐように車両を走行させて直線的な走行軌跡を描くように運転することができるコーナについても、適切にサスペンション制御を行うことができる。
In addition, the
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。 In addition, this invention is not limited to the said embodiment, It can change variously based on the meaning of this invention, and does not exclude them from the scope of the present invention.
16 現在位置検出部
17 誤制御判定記憶処理部
19 記憶メディア部
21 誤制御判定部
25 減衰力制御部
30 サスペンションユニット
16 current
Claims (4)
(b)該曲率半径取得手段が取得した曲率半径に基づいて車両のサスペンションを制御するサスペンション制御手段と、
(c)前記サスペンションの制御禁止情報を記憶する記憶手段と、
(d)車両挙動情報を取得する車両挙動情報取得手段と、
(e)該車両挙動情報取得手段が取得した車両挙動情報に基づいて前記車両が走行中の道路の曲率半径を算出する曲率半径算出手段と、
(f)前記曲率半径取得手段が取得した曲率半径と前記曲率半径算出手段が算出した曲率半径とを比較する比較手段と、
(g)該比較手段による比較結果に基づいて、前記制御禁止情報を前記記憶手段に記憶させる記憶処理手段とを有することを特徴とするコーナ学習システム。 (A) a curvature radius acquisition means for acquiring a curvature radius of a road from map data;
(B) suspension control means for controlling the suspension of the vehicle based on the curvature radius acquired by the curvature radius acquisition means;
(C) storage means for storing the suspension control prohibition information;
(D) vehicle behavior information acquisition means for acquiring vehicle behavior information;
(E) a curvature radius calculation means for calculating a curvature radius of a road on which the vehicle is traveling based on the vehicle behavior information acquired by the vehicle behavior information acquisition means;
(F) comparison means for comparing the curvature radius acquired by the curvature radius acquisition means with the curvature radius calculated by the curvature radius calculation means;
(G) A corner learning system comprising storage processing means for storing the control prohibition information in the storage means based on a comparison result by the comparison means.
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-
2005
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