JP2014232497A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JP2014232497A5
JP2014232497A5 JP2013114109A JP2013114109A JP2014232497A5 JP 2014232497 A5 JP2014232497 A5 JP 2014232497A5 JP 2013114109 A JP2013114109 A JP 2013114109A JP 2013114109 A JP2013114109 A JP 2013114109A JP 2014232497 A5 JP2014232497 A5 JP 2014232497A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
acceleration
virtual
information
travel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013114109A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5980170B2 (ja
JP2014232497A (ja
Filing date
Publication date
Application filed filed Critical
Priority to JP2013114109A priority Critical patent/JP5980170B2/ja
Priority claimed from JP2013114109A external-priority patent/JP5980170B2/ja
Priority to SG11201509702VA priority patent/SG11201509702VA/en
Priority to EP14803668.4A priority patent/EP2991055A4/en
Priority to PCT/JP2014/063465 priority patent/WO2014192615A1/ja
Publication of JP2014232497A publication Critical patent/JP2014232497A/ja
Publication of JP2014232497A5 publication Critical patent/JP2014232497A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5980170B2 publication Critical patent/JP5980170B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出する加速度演算部と、前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出する車両状態演算部と、を備えることを特徴とするシミュレーション装置である。
また本発明は、上述のシミュレーション装置において、前記車両状態演算部が、前記加速度情報と、予め車種ごとに一意に定められる固有値群からなる複数の車種固有情報のうちから選択された一つと、に基づいて、当該選択された一の車種固有情報で示される前記仮想車両の前記電力消費量を算出することを特徴とする。
また本発明は、上述のシミュレーション装置において、前記走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の後方を走行する仮想後続車両の走行を模擬する追従モデル演算部を備え、前記車両状態演算部は、さらに、前記仮想後続車両の模擬走行から求められる当該仮想後続車両についての加速度情報に基づいて、前記仮想後続車両が前記実測用車両の後方を走行した場合に想定される当該仮想後続車両の前記電力消費量を算出することを特徴とする。
また本発明は、電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出し、前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出するを備えることを特徴とするシミュレーション方法である。
また本発明は、シミュレーション装置のコンピュータを、電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出する加速度演算手段、前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出する車両状態演算手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
図2に示すように、実測用車両Aが道路を走行している状態において、走行履歴情報収集装置100が、単位時間ごと(例えば10秒ごと)に現在位置を検出すると、位置情報P1,P2,P3、P4,P5・・・が取得される。なお、位置情報P1,P2,P3,P4,P5が示す位置において、実測用車両Aの速度が、それぞれ時速V ,V ,V ,V ,V であったとする。走行履歴情報収集装置100は内部に備える速度取得部104(後述)により、実測用車両Aの時速(速度情報)V ,V ,V ,V ,V を、それぞれ、位置情報P1,P2,P3,P4,P5に対応付けて、自身に備えられた記憶部(後述する記憶部106)に記憶する。
式(2)の左辺“a”は、対象車両(追従モデルに基づいて走行の挙動を模擬しようとする車両、図9参照)の加速度である。対象車両の加速度aは、式(2)右辺の各項の値に基づいて決定される。ここで式(2)右辺第1項目“a ”は、対象車両の前方車両(対象車両の前方直近を走行する車両、図9参照)に対する相対速度に起因する項であり、式(3)で示される。なお式(2)の“θ”は道路勾配である。
ここでV1は前方車両の速度、V は対象車両の速度である。またdは、前方車両と対象車両の車間距離である(図9)。式(3)は、対象車両が、車間距離dに反比例し、かつ、相対速度(V −V )に比例して加減速する傾向を示している。
式(2)右辺第2項目“a ”は、対象車両と前方車両の車間距離に起因する項であり、式(4)で示される。
式(2)右辺第3項目“a ”は、対象車両の自由流速に起因する項であり、式(5)で示される。
ここでVexpは自由流速である。自由流速とは、対象車両が追従状態にない場合(前方車両が存在しない場合)において走行する速度である。すなわち、前方車両が存在しない場合において、対象車両のドライバーが希望する運転速度といえる。式(5)は、対象車両の速度V が自由流速Vexpと一致するように加速、減速を行う特性を表現している。
なお上述の式(2)〜(5)におけるλ,λ ,λ ,λ は係数である。また、T ,T ,T は遅延時間であり、それぞれの項(相対速度、車間距離、自由流速)が実際の加速度aに作用するまでのタイムラグを定義したものである。またl,m,nは感度であり、各項における車間距離dについての影響の度合いを与えるものである。
なお、上述した追従モデルは一例であり、別の追従モデルとして上述した各項の一部が含まれない場合や、他の項が含まれる場合があってもよい。
ここで追従モデル演算部214は、式(2)〜(5)に用いられる各パラメータ(λ,θ,f(V),Vexp他)を設定するとともに、仮想後続車両Cについての位置情報、速度情報、加速度情報の適当な初期値を与えることで、仮想車両B(すなわち実測用車両A)の後方を走行する仮想後続車両Cの走行を一意に模擬することができる。例えば、追従モデル演算部214は、車間距離dを、前方車両である仮想車両Bと対象車両である仮想後続車両Cの位置関係に基づいて逐次算出する。また前方車両である仮想車両Bの速度V については、走行履歴情報テーブル241に記憶されている数値を参照することができる。したがって追従モデル演算部214は、式(2)〜(5)の演算に基づいて、仮想後続車両Cの模擬走行を実行することができる。また追従モデル演算部214は、仮想後続車両Cの模擬走行中における追従モデルの演算の過程で逐次算出される速度情報、加速度情報等をその都度、車両状態演算部212に出力する。
なお、本実施形態に係る車種設定部215は、仮想車両B及び上述した複数の仮想後続車両C,D,E,・・・について、それぞれ異なる車種固有情報を設定してもよい。例えば、仮想後続車両Cは普通自動車で仮想後続車両Dはバス、などと設定してもよい。
同様に、本実施形態に係る追従モデル演算部214は、複数の仮想後続車両C,D,E,・・・について、それぞれ異なる追従モデルを適用してもよい。例えば、現実では車両のドライバーごとの性格の相違により、基準車間距離f(ドライバーが安全性を感じる車間距離)や自由流速Vexp(ドライバーが希望する走行速度)が異なってくる。また、ドライバーごとに加速、減速へのフィードバックの早さも異なる。このような違いを考慮して、仮想後続車両C,D,E,・・・ごとに異なるパラメータ(f(V),Vexp,T ,T ,T ,l,m,n)を与えて算出してもよい。このようにすることで、シミュレーション全体として、さらに現実に近い模擬走行を実現することができる。
また自由流速Vexpは、道路の車線数との相関性から導かれるものであってもよい。この場合において、追従モデル演算部214は、道路ネットワーク情報テーブル400に記憶される模擬走行中の道路の車線数を参照しながら、自由流速Vexpを逐次変化させてもよい。また追従モデル演算部214は、自由流速Vexpとして、実測用車両Aの実際の走行で取得された走行履歴情報に基づいて算出される走行ルート中の所定の区間ごとの平均値を設定してもよい。

Claims (6)

  1. 電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出する加速度演算部と、
    前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出する車両状態演算部と、
    を備えることを特徴とするシミュレーション装置。
  2. 前記車両状態演算部は、
    前記加速度情報と、予め車種ごとに一意に定められる固有値群からなる一つまたは複数の車種固有情報のうちから選択された一つと、に基づいて、当該選択された一の車種固有情報についての前記仮想車両の前記電力消費量を算出する
    ことを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション装置。
  3. 前記走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の後方を走行する仮想後続車両の走行を模擬する追従モデル演算部を備え、
    前記車両状態演算部は、さらに、
    前記仮想後続車両の模擬走行から求められる当該仮想後続車両についての加速度情報に基づいて、前記仮想後続車両が前記実測用車両の後方を走行した場合に想定される当該仮想後続車両の前記電力消費量を算出する
    ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のシミュレーション装置。
  4. 前記加速度演算部は、
    前記走行履歴情報として、GPSにより取得される前記実測用車両についての位置情報及び速度情報を入力する
    ことを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載のシミュレーション装置。
  5. 電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出し、
    前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出する
    を備えることを特徴とするシミュレーション方法。
  6. シミュレーション装置のコンピュータを、
    電気自動車でない実測用車両による所定の走行ルートの実際の走行に基づいて取得される情報である走行履歴情報に基づいて、前記実測用車両の走行中の各時点における加速度を示す加速度情報を算出する加速度演算手段、
    前記加速度情報と、車両の加速度から当該車両の電力消費量を算出可能な算出モデルと、に基づいて、電気自動車である仮想車両が前記実測用車両と同等の走行を行った場合に想定される当該仮想車両に搭載される電池の電力消費量を算出する車両状態演算手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。
JP2013114109A 2013-05-30 2013-05-30 シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム Active JP5980170B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013114109A JP5980170B2 (ja) 2013-05-30 2013-05-30 シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム
SG11201509702VA SG11201509702VA (en) 2013-05-30 2014-05-21 Simulation device, simulation method, and program
EP14803668.4A EP2991055A4 (en) 2013-05-30 2014-05-21 SIMULATION DEVICE, SIMULATION METHOD, AND PROGRAM
PCT/JP2014/063465 WO2014192615A1 (ja) 2013-05-30 2014-05-21 シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013114109A JP5980170B2 (ja) 2013-05-30 2013-05-30 シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2014232497A JP2014232497A (ja) 2014-12-11
JP2014232497A5 true JP2014232497A5 (ja) 2015-10-08
JP5980170B2 JP5980170B2 (ja) 2016-08-31

Family

ID=51988648

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013114109A Active JP5980170B2 (ja) 2013-05-30 2013-05-30 シミュレーション装置、シミュレーション方法及びプログラム

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP2991055A4 (ja)
JP (1) JP5980170B2 (ja)
SG (1) SG11201509702VA (ja)
WO (1) WO2014192615A1 (ja)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6969217B2 (ja) * 2017-08-09 2021-11-24 トヨタ自動車株式会社 自動車用モータ諸元設定システム
EP3482997A1 (en) * 2017-11-14 2019-05-15 Tata Consultancy Services Limited Electric vehicle based micro grid identification for on-demand power supply
US11847907B2 (en) * 2018-08-06 2023-12-19 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Traffic flow simulator, simulation method of traffic flow, and computer program
CN112347693B (zh) * 2020-10-26 2023-12-22 上海感探号信息科技有限公司 一种车辆运行动态镜像模拟方法、装置和系统
CN112747771A (zh) * 2020-12-24 2021-05-04 河南天迈科技有限公司 一种模拟测试定位数据的方法
CN113126624B (zh) * 2021-04-20 2023-02-17 禾多科技(北京)有限公司 自动驾驶仿真测试方法、装置、电子设备和介质
CN114005279A (zh) * 2021-11-11 2022-02-01 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 车端交通流预测方法、装置、存储介质和车辆
CN115808922B (zh) * 2022-01-07 2023-10-27 宁德时代新能源科技股份有限公司 商用电动车辆能耗预测方法、装置和计算机设备
CN114677837B (zh) * 2022-03-16 2023-08-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种基于雷视数据的交通仿真方法、装置及电子设备

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10307983A (ja) * 1997-05-08 1998-11-17 Nkk Corp 道路工事区間における交通シミュレーション方法
JPH11232583A (ja) 1998-02-12 1999-08-27 Mitsubishi Electric Corp 交通シミュレーション・システム
JP4490991B2 (ja) * 2007-06-11 2010-06-30 株式会社東芝 交通流シミュレーション方法
JP2009104415A (ja) * 2007-10-23 2009-05-14 Denso Corp 車両走行履歴情報提供システム
JP4861534B1 (ja) * 2010-09-17 2012-01-25 パイオニア株式会社 エネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定方法、エネルギー消費量推定プログラムおよび記録媒体
JP5656624B2 (ja) * 2010-12-28 2015-01-21 三菱重工業株式会社 道路交通流シミュレーション装置、道路交通流シミュレーションプログラム、及び道路交通流シミュレーション方法
US20130041552A1 (en) * 2011-08-11 2013-02-14 Ford Global Technologies, Llc Methods and Apparatus for Estimating Power Usage
JP4890659B1 (ja) * 2011-11-04 2012-03-07 パイオニア株式会社 エネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定方法、エネルギー消費量推定プログラムおよび記録媒体

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2014232497A5 (ja)
Tuncali et al. Utilizing S-TaLiRo as an automatic test generation framework for autonomous vehicles
Wang et al. Cooperative ramp merging system: Agent-based modeling and simulation using game engine
Yoo et al. Stackelberg game based model of highway driving
Vasconcelos et al. Calibration of the Gipps car-following model using trajectory data
JP2019502582A5 (ja)
CN111795832B (zh) 一种智能驾驶车辆测试方法、装置及设备
US10358131B2 (en) Vehicle spacing control
JP2019034714A (ja) 複数車両環境における自律的車両目標のための自律的動作
CN108334055A (zh) 车辆自动驾驶算法的检验方法、装置、设备及存储介质
Ma et al. Density waves in car-following model for autonomous vehicles with backward looking effect
CN105842684A (zh) 采用雷达数据的车辆运动估计增强
Heilmeier et al. A race simulation for strategy decisions in circuit motorsports
Hyeon et al. Short-term speed forecasting using vehicle wireless communications
CN115777088A (zh) 车辆运行安全模型测试系统
Li et al. A real-time co-simulation framework for virtual test and validation on a high dynamic vehicle test bed
JP2014156203A5 (ja)
Wang et al. Development of BP neural network PID controller and its application on autonomous emergency braking system
JP2014137741A (ja) 交通評価装置、コンピュータプログラム及び交通評価方法
McAree et al. Lateral control of vehicle platoons with on-board sensing and inter-vehicle communication
Zhao et al. Virtual traffic simulator for connected and automated vehicles
Gerardo et al. Modeling the turning speed and car following behaviors of autonomous vehicles in a virtual world
Herzfeld et al. Collision avoidance by utilizing dynamic road friction information
Cao et al. Merging trajectory generation for vehicle on a motor way using receding horizon control framework consideration of its applications
CN115447605A (zh) 自动驾驶车辆及其控制方法及控制装置