JP2012173266A - 道路情報学習装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 学習する道路情報を選択し(ステップS1)、走行状態に応じた道路情報の算出精度を定め、指標化する(ステップS2)。指標に基づいて評価関数を求め(ステップS4)、それに基づいて道路情報推定に適した走行計画を生成する(ステップS4)。走行計画にしたがった走行時の走行情報を取得し(ステップS5)、道路情報を推定して、学習し(ステップS6)、地図情報データベース3にデータを格納する(ステップS7)。
【選択図】 図2
Description
このうち、加減速度aは、車速センサ40で検出した車速Vxから精度よく検出することができ、車重m、走行抵抗Rについても車速Vx等から比較的一様に算出することが可能である。一方、制駆動力Fxについては、エンジン回転数やシフト状態、ブレーキ油圧から算出可能であるが、車両走行状態に応じて算出精度は大きく異なってくる。そのため、道路勾配θの取得においては、制駆動力Fxの算出精度変化の影響が支配的になるので、走行状態(車両状態)に応じてFx算出精度を指標化し、これに基づいて道路勾配θの取得精度を求める。表1は、Fx算出精度指標Aの例である。ここで、Aは表記載の車両状態の関数であり、5が最も精度が高く、1は精度の低いことを示す。
上述したように車速Vxは精度よく検出することができる一方、横加速度Gyは加速度が小さい領域ではノイズ成分が大きくなるため、その逆数である道路半径rの推定精度が低下する。そのため、道路半径rの算出精度指標Arは、Ar=Gyを用いることができる。こうして設定した算出精度指標Arを用いて評価関数Jを定義する。この評価関数は式(2)においてAに代えて上記算出精度指標Arを用いることになる。その他の処理は、基本的に上述した道路勾配θ推定の場合と同様である。
こうして設定した算出精度指標Awを用いて評価関数Jを定義する。この評価関数は式(2)においてAに代えて上記算出精度指標Awを用いることになる。その他の処理は、基本的に上述した道路勾配θ推定の場合と同様である。
Claims (3)
- 走行している道路の情報を取得して学習する道路情報学習装置において、
取得する道路情報の取得精度を評価する評価手段と、
前記評価に基づいて道路情報取得に適した走行計画を求める走行計画立案手段と、
を備えていることを特徴とする道路情報学習装置。 - 前記評価手段は、走行状態に応じて道路情報の取得精度を評価することを特徴とする請求項1記載の道路情報学習装置。
- 前記評価手段は、前記走行状態の算出精度に基づいて前記道路情報の取得精度を評価することを特徴とする請求項2記載の道路情報学習装置。
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JP5522082B2 JP5522082B2 (ja) | 2014-06-18 |
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Country | Link |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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-
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- 2011-02-24 JP JP2011038516A patent/JP5522082B2/ja active Active
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