JP2015230675A - Travelling allowance calculation device for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、走行路と自車両周囲の他車両に基づき、車線変更の余裕度など、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する技術に関する。 The present invention relates to a technique for calculating a travel margin indicating the degree of freedom of travel of a host vehicle relative to another vehicle, such as a margin for changing lanes, based on a travel path and other vehicles around the host vehicle.
特許文献1に記載の走行制御装置では、車線毎に、車両密度が小さいときは自由流と判定し、車両密度が高くなると渋滞流と判定する。そして、特許文献1では、車線のうち車両密度が高い車線へ車線変更させると共に、車線密度が高い車線へ車線変更した車両に対し、車両密度が臨海密度に近づくほど車間距離が短くなりにくくなるように走行制御を行う。 In the travel control device described in Patent Document 1, for each lane, when the vehicle density is low, it is determined as a free flow, and when the vehicle density increases, it is determined as a traffic jam flow. And in patent document 1, while changing a lane to a lane with a high vehicle density among lanes, with respect to the vehicle which changed the lane to a lane with a high lane density, it becomes so that an inter-vehicle distance becomes difficult to become short as a vehicle density approaches seaside density. Travel control is performed.
特許文献1の技術では、単位区間(例えば道路1km)当たりに存在する車両台数から車両密度を求め、その車両密度からその車線の混雑度を判定することで車線変更を決定している。
しかしながら、隣接車線における単位距離当たりの他車両の台数が同じであっても、他車両間の相互位置(ばらつき度合)や自車両に対する他車両の位置関係によって、自車両が車線変更可能かどうかは異なる。このため、特許文献1で求める車線の混雑度では、自車両の車線変更の余裕度など、運転者にとっての他車両に対する自車両の走行自由度の度合を把握し難いという課題がある。
本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、自車両の車線変更の余裕度など、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を、より適切に把握することを目的としている。
In the technique of Patent Document 1, the vehicle density is determined from the number of vehicles existing per unit section (for example, 1 km of road), and the lane change is determined by determining the congestion degree of the lane from the vehicle density.
However, even if the number of other vehicles per unit distance in the adjacent lane is the same, whether the own vehicle can change lanes depending on the mutual position (variation degree) between other vehicles and the positional relationship of the other vehicle with respect to the own vehicle. Different. For this reason, in the congestion degree of the lane calculated | required by patent document 1, there exists a subject that it is difficult for a driver | operator to grasp | ascertain the extent of the driving | running | working freedom degree of the own vehicle with respect to other vehicles, such as the margin of the lane change of the own vehicle.
The present invention has been made paying attention to the above points, and aims to more appropriately grasp the degree of freedom of traveling of the host vehicle relative to other vehicles, such as a margin for changing the lane of the host vehicle. Yes.
上記課題を解決するために、本発明の態様である車両の走行余裕度算出装置は、評価判定区間の走行路に設定可能な経路及びその経路の総数を算出し、算出した全経路のうち、上記他車両検出部が検出した他車両と干渉しないと推定される経路である非干渉経路の本数を算出する。そして、全経路の本数に対する非干渉経路の本数の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。 In order to solve the above-described problem, the vehicle travel margin calculation device according to the aspect of the present invention calculates the total number of routes that can be set as the travel route of the evaluation determination section and the total number of the routes. The number of non-interfering routes, which are routes estimated not to interfere with other vehicles detected by the other vehicle detection unit, is calculated. Then, the ratio of the number of non-interfering routes to the number of all routes is calculated as a travel margin indicating the degree of freedom of travel of the host vehicle with respect to other vehicles.
本発明によれば、自車両に対する他車両の位置関係に応じて走行可能な経路の本数を求めるために、他車両の相互位置や自車両と他車両との位置関係も加味した、自車両の車線変更の余裕度など、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を評価することが可能となる。この結果、本発明によれば、自車両の車線変更の余裕度など、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を、より適切に把握することが出来る。 According to the present invention, in order to obtain the number of routes that can be traveled according to the positional relationship of the other vehicle with respect to the own vehicle, the mutual position of the other vehicle and the positional relationship between the own vehicle and the other vehicle are taken into account. It is possible to evaluate the degree of freedom of travel of the host vehicle with respect to other vehicles, such as a margin for changing lanes. As a result, according to the present invention, it is possible to more appropriately grasp the degree of freedom of travel of the host vehicle relative to other vehicles, such as a margin for changing the lane of the host vehicle.
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
自車両は、図1及び図2に示すように、地図情報1、周囲検知部2、車両挙動検出部3、走行余裕指数演算部4、駆動制御部5、操舵制御部6、及び警報装置7を備える。
地図情報1は、走行路の路面のノード情報等を有し、特に走行路の合流・分岐ノードを有する。合流・分岐ノードはリスク情報となる。地図情報1は、ナビゲーション装置の地図データなどである。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIGS. 1 and 2, the host vehicle includes map information 1, a surrounding
The map information 1 includes node information on the road surface of the traveling road, and particularly has a junction / branch node of the traveling road. The merge / branch node is risk information. The map information 1 is map data of a navigation device.
周囲検知部2は、車両周囲の他車両を検出する。図1では、車両前方の位置を例示しているが、前方の左右両側や四方の位置など複数箇所に設置されていても良い。周囲検知部2は、例えば自車両周囲を撮像するカメラや、他車両との距離を計測するレーザーレンジファインダ(以下、LRFとも呼ぶ)などのセンサからなり、自車両に対する他車両の位置、速度、障害物の種類を検出する。路面を撮像しても構わない。
The surrounding
車両挙動検出部3は、自車両の車両挙動を検出する検出部である。車両挙動検出部3は、自車両の位置、姿勢角、速度等を検出する。
駆動制御部5は、車速目標値に基づき自車両の駆動力を制御する制御装置である。
操舵制御部6は、操舵目標値に基づき自車両の操舵を制御する制御装置である。
警報装置7は、運転者に対し警報などの報知を行う装置である。報知は音や表示などによって行う。
The vehicle
The drive control unit 5 is a control device that controls the driving force of the host vehicle based on the vehicle speed target value.
The steering control unit 6 is a control device that controls the steering of the host vehicle based on the steering target value.
The alarm device 7 is a device that notifies the driver of an alarm or the like. Notification is performed by sound or display.
走行余裕指数演算部4は、地図情報1から取得した走行路の情報と、周囲検知部2からの情報により判定した自車両周囲の他車両の情報から、自車両が、将来、他車両を回避して走行できる余地が、走行路の路面にどの程度、存在しているかの走行の余裕指標を演算する。即ち、走行余裕指数演算部4は、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する。
The travel margin index calculation unit 4 avoids other vehicles in the future from the information of the travel route acquired from the map information 1 and the information of other vehicles around the host vehicle determined by the information from the surrounding
走行余裕指数演算部4は、図3に示すように、走行路情報取得部41、区間設定部42、交通流判定部43、走行余裕度選択部44、第1走行余裕度演算部45、第2走行余裕度演算部46、第3走行余裕度演算部47、第4走行余裕度演算部48、及び情報提示部49を備える。
走行路情報取得部41は、自車両の位置情報から、自車両が走行中の走行路の情報を地図情報1から取得する。走行路情報取得部41は、例えば、自車両近傍に合流区間や分岐区間があるなどの情報を取得する。
As shown in FIG. 3, the travel margin index calculation unit 4 includes a travel route
The travel path
区間設定部42は、走行路に対し自車両の走行余裕度を判定するための領域として、自車両周囲に所定の領域(区間)を評価判定区間として設定する。本実施形態の評価判定区間は、走行路における、自車両を基準にして進行方向前方の所定前方距離位置から進行方向後方の所定後方距離位置までの区間とする。例えば、所定前方距離を30mとし、所定後方距離を30mとする。もっとも坂道などで他車両の情報を取得できない場合も想定して、周囲検知部2で検知可能な範囲となるように、周囲検知部2での検出範囲に応じて、周囲検知部2で取得できる範囲に評価判定区間を設定変更するようにしてもよい。
The
交通流判定部43は、地図情報1による走行路の情報、周囲検知部2が検出する自車両周囲の他車両の情報から、自車両周囲の道路についての交通流の種別を判定する。
交通流の種別の分類は、図4に示すように、流体工学的視点による分類である。交通流判定部43は、図5に示すように、各車線後の車両の流れがそれぞれほぼ一様な状態であり、車線間での車両の車線変更が少ない場合を層流とする。車線変更が少ないとは例えば単位時間当たりに車線変更する車両が1台以下の場合を指す。単位時間とは例えば5秒とする。
The traffic
The classification of the type of traffic flow is a classification from the viewpoint of fluid engineering as shown in FIG. As shown in FIG. 5, the traffic
一方、交通流判定部43は、図6に示すように、自車両周囲の他車両のうち車線変更をする他車両が多い場合若しくは車線変更する他車両が多いと推定される場合の交通流を乱流とする。車線変更をする他車両が多い場合とは、例えば単位時間当たりの車線変更する車両が2台以上の場合である。単位時間とは例えば5秒間である。
また層流を、図5に示すように、単層流と多層流とに分類する。交通流判定部43は、車線間での車両の平均速度が小さい場合を単層流(図5(a))とする。平均速度が小さいとは、例えば隣接車線間での速度差が5Km/h以下を指す。逆に、車線間での車両の平均速度が大きい場合を多層流(図5(b))とする。
On the other hand, as shown in FIG. 6, the traffic
The laminar flow is classified into a single laminar flow and a multi-layer flow as shown in FIG. The traffic
更に乱流を、図6に示すように、走行路の車線状態から混層流(図6(a))と混流(図6(b))とに分類する。混層流は、道路の車線数が減少しない区間の走行路の場合において、車線間で流れが混ざる乱れ方の場合を指す。本実施形態では、道路の合流によって車線数が減少しない場合であって乱流と判定した場合を混層流とする。混流は、道路の車線数が減少し、複数車線と複数車線の合流によって流れの方向が入り乱れる乱れ方の状態となっているときを指す。本実施形態では、道路の合流によって車線数が減少した場合に乱流と判定した場合を混流とする。 Further, as shown in FIG. 6, the turbulent flow is classified into a mixed layer flow (FIG. 6A) and a mixed flow (FIG. 6B) from the lane state of the travel path. In the case of a traveling road in a section where the number of lanes of the road does not decrease, the mixed layer flow indicates a turbulent way in which the flow is mixed between lanes. In the present embodiment, the case where the number of lanes does not decrease due to the merging of roads and is determined as turbulent flow is defined as mixed flow. Mixed flow refers to the time when the number of lanes on the road decreases and the flow direction is disturbed due to the merging of multiple lanes and multiple lanes. In this embodiment, the case where it is determined as turbulent flow when the number of lanes is decreased due to road merging is defined as mixed flow.
本実施形態の交通流判定部43は、後述のように、地図情報1と自車両の現在位置から乱流判定区間か層流判定区間かを先ず判定し、その後に車線間の車両の状態に応じて、乱流や層流の判定を行っている(図7参照)。
交通流判定部43は、地図情報1から走行路の合流地点のノードを取得する。そして、走行路が合流する区間を高リスク区間とみなす。合流地点から予め設定した設定距離(例えば200m)までの区間を乱流判定区間とし、それ以外を層流判定区間とする。
As will be described later, the traffic
The traffic
次に、交通流判定部43の判定の一例を、図8を参照して説明する。以下の判定例では、道路の路面状態と自車両周囲の他車両の状態とから交通流を判定する。
交通流判定部43は、まずステップS10にて、地図情報1から自車両が乱流判定区間を走行中か層流判定区間を走行中か判定する。乱流判定区間を走行中と判定した場合にはステップS20に移行する。層流判定区間を走行中と判定した場合にはステップS60に移行する。
Next, an example of determination by the traffic
In step S10, the traffic
ステップS20では、周囲検知部2が検出する車両の車線変更情報に基づき、単位時間当たりの車線変更の車両が2台以上存在するか判定する。車線変更の車両が2台以上存在する場合には乱流と判定して、ステップS30に移行する。車線変更の車両が1台以下の場合には、層流判定を行うためにステップS60に移行する。
ステップS30では、走行路が合流することで車線数が減少した区間か判定する。車線数が減少した場合には、ステップS40に移行して混層流と判定したフラグを立てる。車線数が減少していないと判定した場合には、ステップS50に移行して混流と判定したフラグを立てる。
In step S20, based on the lane change information of the vehicle detected by the
In step S30, it is determined whether the section is a section in which the number of lanes has decreased due to the joining of the traveling roads. When the number of lanes decreases, the process proceeds to step S40, and a flag determined to be a mixed flow is set. When it is determined that the number of lanes has not decreased, the process proceeds to step S50, and a flag determined as mixed flow is set.
また、ステップS60では、自車両の隣接車線を走行する他車両の平均車速を算出する。自車両の左右両方に隣接車線が存在する場合には、各車線毎に他車両の平均車速を算出する。対象とする他車両は、評価判定区間に存在する他車両とする。
ステップS70では、自車両の速度と隣接車線の他車両の速度との差が、5Km/h以内か判定する。判定条件を満足する場合には、ステップS80に移行して、単層流と判定したフラグを立てる。一方判定条件を満足した場合には、ステップS90に移行して多層流と判定したフラグを立てる。
In step S60, the average vehicle speed of other vehicles traveling in the adjacent lane of the host vehicle is calculated. When adjacent lanes exist on both the left and right sides of the host vehicle, the average vehicle speed of other vehicles is calculated for each lane. The target other vehicle is assumed to be another vehicle existing in the evaluation determination section.
In step S70, it is determined whether the difference between the speed of the host vehicle and the speed of the other vehicle in the adjacent lane is within 5 km / h. If the determination condition is satisfied, the process proceeds to step S80, and a flag determined to be a single layer flow is set. On the other hand, if the determination condition is satisfied, the process proceeds to step S90, and a flag determined to be multilayer flow is set.
ここで、上記説明では、交通流判定部43は、走行路の状態と車線変更車両の数と他車両の速度とから交通流を判定する場合で説明した。交通流判定部43は、単純に乱流判定区間を走行中は乱流と判定し、層流判定区間を走行中は層流と判定しても良い。また、交通流判定部43は、車線変更車両の数と他車両の速度とのみで交通流を判定しても良い。例えば、単位時間当たりの車線変更車両の数から乱流と層流に分類してもよい。
Here, in the above description, the traffic
走行余裕度選択部44は、交通流判定部43が層流と判定する場合、第1走行余裕度算出部45D又は第2走行余裕度算出部46Dの少なくとも一方が算出する走行余裕度を選択する。また、走行余裕度選択部44は、交通流判定部43が乱流と判定する場合、第3走行余裕度算出部47C又は第4走行余裕度算出部48Dの少なくとも一方が算出する走行余裕度を選択する。
The travel
このとき、走行余裕度選択部44は、交通流判定部43が単層流と判定する場合、第1走行余裕度算出部45Dが算出する走行余裕度を選択し、交通流判定部43が多層流と判定する場合、第2走行余裕度算出部46Dが算出する走行余裕度を選択すると良い。
また、走行余裕度選択部44は、交通流判定部43が混層流と判定する場合、第3走行余裕度算出部47Cが算出する走行余裕度を選択し、交通流判定部43が混流と判定する場合、第4走行余裕度算出部48Dが算出する走行余裕度を選択すると良い。
At this time, when the traffic
In addition, when the traffic
「第1走行余裕度演算部45」
次に、第1走行余裕度演算部45について説明する。
第1走行余裕度演算部45は、評価判定区間内において、他車両との関係で車線変更可能な経路(回避経路)の割合を走行余裕度として算出する。
第1走行余裕度演算部45は、図9に示すように、総経路算出部45A、干渉経路算出部45B、非干渉経路算出部45C、第1寄与度変更部45E、第1走行余裕度算出部45Dを備える。
“First Travel
Next, the first travel
The first travel
As shown in FIG. 9, the first travel
総経路算出部45Aは、地図情報1(走行路の情報)から評価判定区間の走行路に設定可能な経路及びその経路の総数を算出する。ここで、経路を算出する経路算出条件によって車線変更可能な経路の数は違うが、一定区間である評価判定区間内の走行路に対して車線変更可能な軌跡を設定するので、評価判定区間内に存在する車線毎に、経路の終点位置を設定して、各経路の軌跡を算出する。例えば、評価判定区間内の自車両線以外の車線内に対し、それぞれ所定間隔毎(例えば0.5m毎)に経路の終点位置を設定し、自車両位置を始点から各終点位置に到達する軌跡曲線を、公知の技術に基づき設定する。例えば、経路の始点と終点とから車線変更位置を設定し、その車線変更位置でS字状の曲線軌跡を設定するようにして各経路の軌跡を算出する。このとき、自車両の現在の速度や操舵可能な性能に基づき、走行不能な曲線を含む軌跡曲線となる経路を除外しても良い。例えば、自車両の横位置に位置する隣接車線の部分には経路の終点位置を設定しない。
The total
干渉経路算出部45Bは、周囲検知部2が検出した自車両周囲の他車両のうち評価判定区間内に位置する他車両を特定し、総経路算出部45Aが求めた経路について、特定した他車両と干渉する経路の数を求める。平面視において、走行路に設定した各経路の軌跡のうち、特定した他車両が占有する空間(所定の余裕代分だけ占有路面空間を大きく設定しても良い。)を通過する軌跡の経路を、干渉経路とする。
The interference
非干渉経路算出部45Cは、総経路算出部45Aが算出した経路の数から干渉経路算出部45Bが算出した干渉経路の数を引き算して、非干渉の経路数を求める。
第1走行余裕度算出部45Dは、総経路算出部45Aが算出した経路の数に対する非干渉経路算出部45Cが求めた非干渉の経路数の割合を、第1の走行余裕度とする。例えば総経路算出部45Aが算出した経路の数が20で、非干渉の経路数が10であれば、第1の走行余裕度は、10/20=0.5となる。
The non-interference
The first travel
次に、第1走行余裕度算出部45Dでの処理例について図10を参照して説明する。
第1走行余裕度算出部45Dは、算出処理を開始すると、先ずステップS100にて評価判定区間内に生成(設定)する経路の数、及び各経路の終点をどこに設定するのかの情報を決定する。
生成する経路の数は、例えば車線毎に一定の数として、評価判定区間内における車線毎に、各経路の終点を振り分けることで、各経路の終点を設定する。
ステップS110では、自車両位置を始点とし、始点と各終点との傾きや距離を算出する。
ステップS120では、経路生成のパラメータを読み込む。例えば、各経路の終点位置の座標情報と、自車両の位置(例えば自車両の重心位置)である経路の始点情報をもとに、軌跡曲線を生成するのに必要なパラメータを決定する。経路生成の演算方式は公知のモデル式を採用すればよい。
Next, an example of processing in the first travel
When the calculation process is started, the first travel
The number of routes to be generated is, for example, a fixed number for each lane, and the end point of each route is set by allocating the end point of each route for each lane in the evaluation determination section.
In step S110, the own vehicle position is used as a starting point, and the inclination and distance between the starting point and each end point are calculated.
In step S120, parameters for route generation are read. For example, parameters necessary for generating a trajectory curve are determined based on the coordinate information of the end point position of each route and the start point information of the route that is the position of the host vehicle (for example, the center of gravity position of the host vehicle). A publicly known model formula may be adopted as a route generation calculation method.
ステップS130では、ステップS120で決定したパラメータに基づき、曲線生成式(例えばβスプライン関数)によって各経路を生成する。例えば、車線変更部分(白線を跨る部分)を、経路の始点と終点を結んだ直線に基づき決定し、その車線変更部分の軌道がS字状の軌跡の曲線で且つ曲率が大きくなるような軌跡モデルによって各経路の軌跡を生成する。
ステップS140では、自車両周囲の他車両の位置、及びその他車両が占める路面占有領域の位置情報を求める。具体的に他車両の位置・姿勢・寸法データ、すなわち他車両の幾何データ、運転データを取得し、評価判定区間の路面における、各車両の路面占有領域を特定する。
In step S130, each path is generated by a curve generation formula (for example, a β spline function) based on the parameters determined in step S120. For example, the lane change part (the part that crosses the white line) is determined based on a straight line connecting the start point and end point of the route, and the trajectory of the lane change part is a curve of an S-shaped trajectory and has a large curvature. The path of each route is generated by the model.
In step S140, the position information of the other vehicle surrounding the host vehicle and the position information of the road surface occupation area occupied by the other vehicle are obtained. Specifically, position / posture / dimension data of other vehicles, that is, geometric data and driving data of other vehicles are acquired, and a road surface occupation area of each vehicle on the road surface of the evaluation determination section is specified.
ステップS150では、評価判定区間内で検知した各他車の路面占有領域ごとに、経路1本ずつその他車両の路面占有領域内を通過するか否か行う。これを評価判定区間内の全ての他車両と全経路との全ての組合せで検索処理を実施する。そして、全他車両の路面占有領域内を通過しない非干渉の経路を特定する。
ステップS160では、ステップS150での検索結果に基づき、全ての他車両の路面占有領域を通過しない経路の数を加算して、通過しない非干渉経路の本数を求める。非干渉経路が5本あれば、非干渉経路の本数は、「1+1+1+1+1=5」となる。
ステップS170では、評価判定区間の走行路に設定した全ての経路の数を読み込む。
ステップS180では、ステップS170が取得した「全ての経路の数」に対する、ステップS160で求めた「通過しない経路の数(非干渉経路の数)」の割合を求める。この割合が、走行余裕度となる。
In step S150, for each road occupation area of each other vehicle detected in the evaluation determination section, it is determined whether or not one route passes through the road occupation area of the other vehicle. The search process is performed for all combinations of all other vehicles and all routes in the evaluation determination section. And the non-interfering path | route which does not pass the inside of the road surface occupation area of all the other vehicles is specified.
In step S160, based on the search result in step S150, the number of non-interfering routes that do not pass is obtained by adding the number of routes that do not pass through the road area occupied by all other vehicles. If there are five non-interfering paths, the number of non-interfering paths is “1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5”.
In step S170, the number of all routes set as the travel route in the evaluation determination section is read.
In step S180, the ratio of the “number of routes that do not pass (number of non-interfering routes)” obtained in step S160 to the “number of all routes” acquired in step S170 is obtained. This ratio is the travel margin.
また第1走行余裕度演算部45は、図9に示すように、第1寄与度変更部45Eを備える。第1寄与度変更部45Eは、第1の走行余裕度に対する非干渉経路の寄与する割合を変更する。例えばステップS150で求めた、全ての他車両の路面占有領域を通過しない非干渉経路について重み付けを行って、その非干渉経路の走行余裕度に寄与する割合を変更する。なお、全経路について重み付けを行って、走行余裕度に対する非干渉経路の寄与する割合を変更するようにしても良い。
Moreover, the 1st driving | running | working
第1寄与度変更部45Eは、具体的には、以下の少なくともいずれかの処理によって、寄与する割合を変更する。
すなわち、第1寄与度変更部45Eは、他車両の車種属性に応じて、加速性能が高いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合を、加速性能が低いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する処理を行っても良い。他車両の前方領域は、例えば他車両の前方1m前までの領域である。加速性能が高いほど前方領域(前方距離)を広く設定するようにしても良い。前方領域は例えば他車両の前側1m以内の領域である。
Specifically, the first
That is, the first
また、第1寄与度変更部45Eは、自車両からの距離が遠い経路の上記寄与する割合を、自車両からの距離が近い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する処理を行っても良い。自車両からの距離は、各経路の終点位置や白線との交差点位置などの代表点までの距離を採用する。
また、第1寄与度変更部45Eは、経路を形成する軌道における最大の曲率に応じ、最大の曲率が大きい経路の上記寄与する割合を、最大の曲率が小さい経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更を行っても良い。例えば、予め設定した設定曲率以上の最大の曲率を有する経路の重み付けを半分などとする。
また、第1寄与度変更部45Eは、分岐・合流区間と経路の終点との距離に応じて、分岐・合流区間に近い経路の上記寄与する割合を、分岐・合流区間から遠い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更を行っても良い。例えば、経路の終点が分岐・合流区間若しくは分岐・合流のノード点から100m以内の場合に、経路の重み付けを半分などとする。
Further, the first
In addition, the first
In addition, the first
次に、第1寄与度変更部45Eで行われる、各設定変更の処理例を説明する。
「他車両の車種属性による設定変更」
第1寄与度変更部45Eの第1の処理例は、他車両の車種属性に応じて、非干渉経路が第1の走行余裕度に寄与する割合を重み付けにより設定変更する。具体的には、動きの早い車(加速性能が高い車)の前方を通過する経路は走行余裕度に対する寄与が小さいとみなし、逆に動きが遅い車(加速性能が低い車)の前方を通過する経路は第1の走行余裕度に対する寄与が大きいとみなし、動きの早い車(加速性能が高い車)の前方を通過する経路に1未満の重み付け値を乗算する。前方とは、例えば1mである。
Next, an example of each setting change process performed by the first
"Setting change by other vehicle type attribute"
In the first processing example of the first
第1の処理例を、図11を参照して説明する。
その第1の処理は、まずステップS200にて、車両属性の重み付け設定の情報を読み込む。
ステップS210では、周囲検知部2からの情報に基づき、隣車線に存在する他車両の属性を判別する。
ステップS220では、車種に応じた重み付け値を決定する。例えば、車種が小型車・普通車・スポーツ車両のいずれかに応じてファジー推論を実施して、第1の重み付け値を設定する。例えば、普通車を「1」とし、スポーツ車両を「0.6」などを重み付け値として設定する。すなわち、車種に応じて、動きの早い車(加速性能が高い)と推定されるほど、「1」よりも小さい値となるように、第1の重み付け値を設定する。
A first processing example will be described with reference to FIG.
In the first process, first, in step S200, information on weight setting of vehicle attributes is read.
In step S210, the attribute of the other vehicle existing in the adjacent lane is determined based on the information from the surrounding
In step S220, a weight value corresponding to the vehicle type is determined. For example, the first weighting value is set by performing fuzzy inference according to any of the small vehicle, the ordinary vehicle, and the sports vehicle. For example, “1” is set for a normal vehicle and “0.6” for a sports vehicle is set as a weighting value. That is, according to the vehicle type, the first weighting value is set so as to be a value smaller than “1” as it is estimated that the vehicle moves faster (acceleration performance is higher).
ステップS230では、車両の特性に応じた重み付け値を決定する。例えば、車両質量、総排気量に応じてファジー推論を実施して、第2の重み付け値を設定する。すなわち、推定される他車両の諸元に応じて、動きの早い車と推定されるほど「1」よりも小さい値となるように第2の重み付け値を設定する。
ステップS240では、他車両の運転者の特性が把握できると判定した場合には、その運転者の特性に応じて重み付け値を決定する。即ち、直近の過去の車両の挙動データから急加速の運転タイプと判別出来る車両かどうかについてファジー推論を実施して、第3の重み付け値を設定する。すなわち、過去の車両挙動の判定結果に応じて、動きの早い車と推定されるほど「1」よりも小さい値となるように第3の重み付け値を設定する。
In step S230, a weight value corresponding to the characteristics of the vehicle is determined. For example, the second weighting value is set by performing fuzzy inference in accordance with the vehicle mass and the total displacement. That is, the second weighting value is set so as to be a value smaller than “1” as the vehicle is estimated to move faster according to the specifications of the estimated other vehicle.
In step S240, when it is determined that the characteristics of the driver of the other vehicle can be grasped, a weighting value is determined according to the characteristics of the driver. That is, the third weighting value is set by performing fuzzy inference as to whether or not the vehicle can be determined as the rapid acceleration driving type from the latest past vehicle behavior data. That is, the third weighting value is set so as to become a value smaller than “1” as the vehicle is estimated to move faster according to the determination result of the past vehicle behavior.
ステップS250では、求めた3種類の重み付け値(第1〜第3の重み付け値)を乗算して、最終的な重み付け値を求める。複数の重みのバランスを保つための推論処理も実施して、3種類の重み付け値に対し重要度に基づき重み付けを行っても良い。また例えば、最終的な重み付け値に対して下限値の設定処理を行って良い。
以上の処理を各他車両毎に実施する。
In step S250, the final three weighting values (first to third weighting values) are multiplied to obtain a final weighting value. An inference process for maintaining a balance of a plurality of weights may also be performed, and weighting may be performed on the three types of weighting values based on importance. Further, for example, a lower limit setting process may be performed on the final weighting value.
The above processing is performed for each other vehicle.
ステップS260では、各車両の占有路面空間の車両進行方向の前方領域に対し、重み付け用の領域を設定し、その領域を通過する軌跡の非干渉経路に対して、対応する他車両に設定した重み付け値を乗算する。なお、各経路の重み付け前の初期値は「1」である。
そして、上記のステップS160の処理において、非干渉経路の本数を加算する際に、重み付けを乗算した後の値を加算して、非干渉経路の本数とする。例えば、非干渉経路の一つが0.5を乗算した場合には、その経路は0.5本としてカウントされる。
In step S260, a weighting area is set for the front area in the vehicle traveling direction of the occupied road surface space of each vehicle, and the weighting set for the corresponding other vehicle for the non-interfering path of the trajectory passing through the area. Multiply values. The initial value of each route before weighting is “1”.
In the process of step S160 described above, when adding the number of non-interfering paths, the value after multiplication by weight is added to obtain the number of non-interfering paths. For example, when one of the non-interfering paths is multiplied by 0.5, the path is counted as 0.5.
「経路までの距離による設定変更」
第1寄与度変更部45Eの第2の処理例は、自車両からの距離に応じて、他車と交わらない経路が第1の走行余裕度に寄与する割合を重み付けにより設定変更する。自車両から遠い経路は第1の走行余裕度に対する寄与が小さいとみなし、自車両に近い経路は第1の走行余裕度に対する寄与が大きいとみなす。例えば、自車両から予め設定した設定距離以上の離れている経路に、1未満の重み付け値を乗算する。
“Change the setting according to the distance to the route”
In the second processing example of the first
次に、第2の処理例について、図12を参照して説明する。
その第2の処理は、まずステップS300にて、全ての非干渉経路の情報を読み込む。全ての経路を重み付けの対象としても良い。
次に、ステップS310では、各経路の代表的な位置座標を使って、自車両との距離を求める。そして、自車両から遠くにある経路ほど、「1」よりも小さくなる重み付け値を算出する。
例えば、経路の終点位置を代表的な位置座標とする。また例えば、隣接車線における自車両の隣接位置を、重み付け値「1」として、自車両から遠くなるほど指数関数の逆数に応じて小さく値を重み付け値とする。
Next, a second processing example will be described with reference to FIG.
In the second process, first, in step S300, information on all non-interfering paths is read. All routes may be subject to weighting.
Next, in step S310, the distance to the host vehicle is obtained using the representative position coordinates of each route. A weight value smaller than “1” is calculated for a route farther from the host vehicle.
For example, the end position of the route is set as a representative position coordinate. Further, for example, the adjacent position of the host vehicle in the adjacent lane is set to a weighting value “1”, and the value is set to a smaller value according to the reciprocal of the exponential function as the distance from the host vehicle increases.
次に、ステップS320では、自車両進行方向に対する経路位置に応じて重み付けを行う。即ち、自車両よりも後ろにある経路は、自車両よりも前方にある経路と比較して、進行方向の観点から移動先の候補として考慮するには価値が低いので、重み付けを小さく設定する。例えば、自車両よりも前方にある経路に対する重み付けとし「1」を設定し、自車両の横方向よりも後方の経路に対する重み付けとして「0.7」を設定する。その重み付けをステップS310で求めた重み付け値に乗算して補正する。 Next, in step S320, weighting is performed according to the route position with respect to the traveling direction of the host vehicle. That is, the route behind the host vehicle is less valuable to consider as a destination candidate from the viewpoint of the traveling direction than the route ahead of the host vehicle, so the weight is set smaller. For example, “1” is set as a weight for a route ahead of the host vehicle, and “0.7” is set as a weight for a route behind the lateral direction of the host vehicle. The weighting is corrected by multiplying the weighting value obtained in step S310.
次に、ステップS330では、各重み付け値を対応する非干渉経路に乗算する。各経路の初期値は「1」とする。重み付け値が「0.9」であれば、1×0.9=0.9となる。
そして、上記のステップS160の処理において、非干渉経路の本数を加算する際に、重み付けを乗算した後の値を加算して、非干渉経路の本数とする。例えば、非干渉経路の一つが0.9を乗算した場合には、その経路は0.9本としてカウントされる。
Next, in step S330, each weighting value is multiplied by the corresponding non-interference path. The initial value of each route is “1”. If the weighting value is “0.9”, 1 × 0.9 = 0.9.
In the process of step S160 described above, when adding the number of non-interfering paths, the value after multiplication by weight is added to obtain the number of non-interfering paths. For example, when one of the non-interfering paths is multiplied by 0.9, the path is counted as 0.9.
「経路の曲率による設定変更」
第1寄与度変更部45Eの第3の処理例は、回避経路の曲率に応じて、非干渉経路が第1の走行余裕度に寄与する割合を設定変更する。曲率の大きな経路は第1の走行余裕度に対する寄与が小さいとみなし、曲率の小さな経路は第1の走行余裕度に対する寄与が大きいとみなす。すなわち、曲率が大きな経路は自車両にとって走行し難い。そのため、曲率が大きな経路に対して上記寄与を小さくするような重み付け値を求める。
“Change the setting according to the curvature of the route”
The third processing example of the first contribution
第3の処理例について図13を参照して説明する。
その第3の処理は、まずステップS400にて、全ての非干渉経路の情報を読み込む。
次に、ステップS410では、曲率を入力、重み付けを出力としたデータテーブルを読み込む。関数を用意しても良い。曲率が大きくなるほど重み付けを小さくするように設定されている。
A third processing example will be described with reference to FIG.
In the third process, first, in step S400, information on all non-interfering paths is read.
Next, in step S410, a data table with the curvature as an input and the weight as an output is read. A function may be prepared. The weighting is set to decrease as the curvature increases.
ステップS420では、対象とする経路についてそれぞれ、軌跡中の曲率のうち最大の曲率を代表値として求める。
ステップS430では、ステップS420で求めた代表値に対応する重み付け値をデータテーブルから読み取る。
ステップS440では、ステップS420で求めた重み付け値を、対応する経路に乗算する。各経路の初期値は「1」とする。ステップS420での重み付け値が「0.8」であれば、1×0.8=0.8となる。
そして、上記のステップS160の処理において、非干渉経路の本数を加算する際に、重み付けを乗算した後の値を加算して、非干渉経路の本数とする。例えば、非干渉経路の一つが0.8を乗算した場合には、その経路は0.8本としてカウントされる。
In step S420, the maximum curvature among the curvatures in the trajectory is obtained as a representative value for each target route.
In step S430, the weight value corresponding to the representative value obtained in step S420 is read from the data table.
In step S440, the corresponding route is multiplied by the weighting value obtained in step S420. The initial value of each route is “1”. If the weight value in step S420 is “0.8”, 1 × 0.8 = 0.8.
In the process of step S160 described above, when adding the number of non-interfering paths, the value after multiplication by weight is added to obtain the number of non-interfering paths. For example, when one of the non-interfering paths is multiplied by 0.8, the path is counted as 0.8.
「区間による設定変更」
第1寄与度変更部45Eの第4の処理例は、リスクの高い区間と非干渉経路の終点との距離に応じて、非干渉経路が走行余裕度に寄与する割合を設定変更する。リスクの高い区間に近い経路は走行余裕度に対する寄与が小さいとみなす。
ここで、リスクの高い区間とは、道路の分岐点、合流点を含む区間である。例えば分岐点、合流点から進行方向に予め設定した距離までをリスクの高い区間とし、そのリスクの高い区間に終点が位置する経路に、例えば0.5の重み付け値を乗算して、走行余裕度に寄与する割合を小さくする。
“Setting change by section”
The fourth processing example of the first contribution
Here, a section with a high risk is a section including a branch point and a junction of roads. For example, a road having a high risk from a branch point or a junction point to a predetermined distance in the traveling direction is set as a high-risk section, and a travel margin is obtained by multiplying a route where the end point is located in the high-risk section by, for example, a weighting value of 0.5. Reduce the percentage that contributes to
次に第4の処理例を、図14を参照して説明する。
その第4の処理は、まずステップS500にて、全ての非干渉経路の情報を読み込む。
次に、ステップS510では、リスクが高い区間までの距離を基準にした重み付けを各経路に施すためのデータテーブルを読み込む。
次に、ステップS520では、対象とする経路の終点位置とリスクが高い区間までの距離を求め、所定距離以下の経路を、重み付け対象の経路として設定する。
Next, a fourth processing example will be described with reference to FIG.
In the fourth process, first, in step S500, information on all non-interfering paths is read.
Next, in step S510, a data table for applying weighting to each route based on the distance to the section with high risk is read.
Next, in step S520, the end point position of the target route and the distance to the high-risk section are obtained, and a route that is equal to or less than the predetermined distance is set as a route to be weighted.
次に、ステップS530では、ステップS520で重み付け対象とした経路について、リスクが高い区間までの距離を求め、データテーブルを参照して、リスクが高い区間に近いほど小さくなる重み付け値を求める。
なお、リスクが高い区間は、例えば道路の分岐点、合流点位置を基準として距離を決定する。距離は、例えば道路進行方向に沿った距離とする。
Next, in step S530, the distance to the high-risk section is obtained for the route targeted for weighting in step S520, and a weight value that is smaller as the section is higher in risk is obtained by referring to the data table.
In addition, for a section with high risk, the distance is determined based on, for example, a road junction or a junction point. The distance is, for example, a distance along the road traveling direction.
次に、ステップS540では、ステップS530で求めた重み付け値を、対応する経路に乗算する。各経路の初期値は「1」とする。ステップS530での重み付け値が「0.8」であれば、1×0.8=0.8となる。
そして、上記のステップS160の処理において、非干渉経路の本数を加算する際に、重み付けを乗算した後の値を加算して、非干渉経路の本数とする。例えば、非干渉経路の一つが0.8を乗算した場合には、その経路は0.8本としてカウントされる。
ここで、第1〜第4の処理例でそれぞれ求めた重み付け値の少なくとも2以上の重み付け値を対象とする経路に乗算しても良い。
Next, in step S540, the corresponding route is multiplied by the weighting value obtained in step S530. The initial value of each route is “1”. If the weight value in step S530 is “0.8”, 1 × 0.8 = 0.8.
In the process of step S160 described above, when adding the number of non-interfering paths, the value after multiplication by weight is added to obtain the number of non-interfering paths. For example, when one of the non-interfering paths is multiplied by 0.8, the path is counted as 0.8.
Here, the target route may be multiplied by at least two or more of the weight values obtained in the first to fourth processing examples.
「第2走行余裕度演算部46」
次に、第2走行余裕度演算部46の処理について説明する。
第2走行余裕度演算部46は、評価判定区間の距離に対する、進入可能な隙間の総和の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
第2走行余裕度演算部46は、図15に示すように、隙間検出部46A、進入可能隙間検出部46B、総和距離算出部46C、第2走行余裕度算出部46Dを備える。
隙間検出部46Aは、評価判定区間内において、自車両が走行する自車両線に隣接する隣接車線を走行する他車両間の隙間、及び評価判定区間の始端若しくは終端位置とそれに一番近い隣接車線を走行する他車両との間の隙間を検出する。
"Second travel
Next, the process of the second travel
The second travel
As shown in FIG. 15, the second travel
In the evaluation determination section, the
進入可能隙間検出部46Bは、隙間検出部46Aが検出した隙間のうち、自車両が進入可能な大きさの隙間と推定される隙間である進入可能隙間を検出する。
総和距離算出部46Cは、進入隙間判定部が検出した進入可能隙間の各隙間距離の総和を算出する。
第2走行余裕度算出部46Dは、評価判定区間の距離に対する総和の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
The enterable
The total
The second travel
次に、第2走行余裕度算出部46Dでの処理例について図16を参照して説明する。
第2走行余裕度算出部46Dは、算出処理を開始すると、先ずステップS600では、周囲検知部2での計測範囲を読み込み、地図上に投影し、評価できる隣車線の範囲(評価判定区間)を決める。
ステップS610では、隙間の計算に必要な初期値を読み込む。
ステップS620では、周囲検知部2のうちLRFによる計測結果を読み込む。
ステップS630では、隙間を計算するための他車両の幾何データ、運動データを取得する。例えば、他車両の位置、姿勢、寸法データを読み込む。
ステップS640では、隣車線にいる隣り合う他車両同士の間隔(隙間)を計算する。更に、求めた隙間のうち、自車両が進入可能な隙間である進入可能隙間を検出する。
Next, an example of processing in the second travel
When the second travel
In step S610, an initial value necessary for calculation of the gap is read.
In step S620, the measurement result by LRF is read from the
In step S630, geometric data and motion data of another vehicle for calculating the clearance are acquired. For example, the position, posture, and dimension data of other vehicles are read.
In step S640, an interval (gap) between adjacent other vehicles in the adjacent lane is calculated. Further, an enterable gap that is a gap into which the host vehicle can enter is detected among the obtained gaps.
ステップS650では、求めた隙間のうち、自車両が進入可能な隙間である進入可能隙間を全て加算した合計値(総和)を求める。
ステップS660では、評価判定区間の長さを取得する。
ステップS670では、評価判定区間の長さに対する進入可能隙間の合計値を、走行余裕度として算出する。この走行余裕度は、隣接車線毎に求めても良い。また、左右の両隣接車線に対し一つの指標として求める場合には、評価判定区間の長さを二倍とすればよい。
In step S650, a total value (total) is obtained by adding all of the gaps that can be entered, which is a gap into which the host vehicle can enter.
In step S660, the length of the evaluation determination section is acquired.
In step S670, the total value of the allowable entry gap with respect to the length of the evaluation determination section is calculated as the travel margin. This travel margin may be obtained for each adjacent lane. Moreover, what is necessary is just to double the length of an evaluation determination area, when calculating | requiring as one parameter | index with respect to both right and left adjacent lanes.
また第2走行余裕度演算部46は、図15に示すように、第2寄与度変更部46Eを備える。第2寄与度変更部46Eは、進入可能隙間について、走行余裕度に重み付けを行って、寄与する割合を変更する。
第2寄与度変更部46Eは、具体的には、以下の少なくともいずれかの処理によって、寄与する割合を変更する。
Moreover, the 2nd driving | running | working
Specifically, the second contribution
すなわち、第2寄与度変更部46Eは、進入可能隙間の長さが、自車両の縦長さに設定余裕代分(例えば1m)を足した長さよりも短い場合、その進入可能隙間の寄与する割合を小さく設定変更する処理をしてもよい。
また第2寄与度変更部46Eは、自車両からの距離が遠い進入可能隙間の寄与する割合を、自車両からの距離が遠い進入可能隙間の寄与する割合よりも小さく設定変更するようにしてもよい。
That is, when the length of the
Further, the second
また第2寄与度変更部46Eは、隙間の大きさが小さくなる方向に変化すると推定した進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定変更するようにしても良い。この場合には、他車両の挙動に基づき進入可能隙間の変化を推定する隙間変化推定部46Fを備える。隙間変化推定部46Fは、例えば他車両の加速度を推定して進入可能隙間の変化を推定する。
Further, the second contribution
また第2寄与度変更部46Eは、他車両の車種属性に応じて、進入可能隙間を形成する他車両の一方の車両が加速性能が高いと推定される当該進入可能隙間の寄与する割合を、進入可能隙間を形成する他車両の一方の車両が加速性能が低いと推定される当該進入可能隙間の寄与する割合よりも小さく設定変更するようにしてもよい。
また第2寄与度変更部46Eは、分岐・合流区間に近い隙間の上記寄与する割合を、分岐・合流区間から遠い隙間の上記寄与する割合よりも小さく設定変更するようにしてもよい。このとき、走行路の分岐若しくは合流する区間である分岐・合流区間を検出する分岐・合流区間検出部を備える。
Further, the second
The second
次に、第2寄与度変更部46Eで行われる、各設定変更の処理例を説明する。
「隙間の大きさによる設定変更」
第2寄与度変更部46Eの第1の処理例は、予め設定した値以下、例えば自車両の縦長さと変わらないような隙間については、走行余裕指標に対する割合を小さくするように重み付けを設定する。
第1の処理について図17を参照して説明する。
その第1の処理は、まずステップS700にて、自車両の長さを基準にした重み付けを各隙間に施すためのデータテーブルを読み込む。
Next, an example of processing for each setting change performed by the second
“Setting change by gap size”
In the first processing example of the second contribution
The first process will be described with reference to FIG.
In the first process, first, in step S700, a data table for applying weighting to each gap based on the length of the host vehicle is read.
ステップS710では、隙間を計算するための他車両の幾何データ、運動データを取得する。具体的には、他車両の位置・姿勢・寸法データを読み込む。
ステップS720では、隣車線にいる他車両同士の間隔(隙間)のうちの隙間進入可能隙間を取得する。
ステップS730では、自車両の縦方向の長さに予め設定した値を足した基準長さよりも寸法が小さい隙間だけをデータテーブルで重み付けを求めるためにスタックに入れる。
ステップS740では、データテーブルを用いて、基準長さ未満の隙間は重み付けを小さくする処理を施す。すなわち、スタックに入っている隙間を入力として、データテーブルより重み付けを計算する。
そして、上記のステップS650の処理において、進入可能隙間の長さを加算する際に、ステップS740にて重み付けを乗算した後の値を加算して、合計値(総和)を求める。
In step S710, geometric data and motion data of another vehicle for calculating the clearance are acquired. Specifically, the position / posture / dimension data of another vehicle is read.
In step S720, the gap entryable gap is acquired from the gap (gap) between the other vehicles in the adjacent lane.
In step S730, only a gap having a dimension smaller than a reference length obtained by adding a preset value to the longitudinal length of the host vehicle is placed in the stack in order to obtain a weight in the data table.
In step S740, the data table is used to reduce the weighting for gaps less than the reference length. That is, the gaps in the stack are input and the weight is calculated from the data table.
Then, in the process of step S650 described above, when adding the length of the accessible gap, the value after multiplying the weight in step S740 is added to obtain a total value (total).
「隙間の距離による設定変更」
第2寄与度変更部46Eの第2の処理例は、自車両の遠くにある隙間は大きさに関わらず走行余裕指標に対する割合を小さくする様に重み付けを設定する。
第2の処理例について図18を参照して説明する。
その第2の処理は、まずステップS800にて、自車両の距離を基準にした重み付けを各隙間に施すためのデータテーブルを読み込む。例えば、自車両の隣位置にある隙間を、重み付けとしての最大値(「1」)とする。
“Setting change by gap distance”
In the second processing example of the second
A second processing example will be described with reference to FIG.
In the second process, first, in step S800, a data table for applying weighting to each gap based on the distance of the host vehicle is read. For example, the gap adjacent to the host vehicle is set to the maximum value (“1”) as a weight.
ステップS810にて、各隙間の代表的な位置座標を使って、自車両との距離をもとめる。データテーブルを使って、自車両から遠くにある隙間ほど、重み付けを小さくする処理を施す。例えば、指数関数の逆数に応じて決まる距離に応じて小さくなる重み付けを取得する。各隙間の代表的な位置座標は、例えば隙間の中点や自車両に一番近い位置とする。
ステップS820では、自車両よりも後ろにある隙間は、自車両よりも前方にある隙間と比較して、進行方向の観点から移動先の候補として考慮するには価値が低いので、ステップS810で求めた重み付けを小さくなるように補正する。例えば自車両位置よりも後方の隙間の重み付け値に1より小さい値(例えば0.7)を乗算して小さくなるように補正する。
In step S810, the distance to the host vehicle is obtained using the representative position coordinates of each gap. Using the data table, processing is performed to reduce the weighting of the gap farther away from the host vehicle. For example, a weight that decreases according to the distance determined according to the reciprocal of the exponential function is acquired. The representative position coordinates of each gap are, for example, the midpoint of the gap and the position closest to the host vehicle.
In step S820, the gap behind the host vehicle is less valuable to consider as a destination candidate from the viewpoint of the direction of travel compared to the gap ahead of the host vehicle. The weighting is corrected to be small. For example, the weighting value of the gap behind the host vehicle position is multiplied by a value smaller than 1 (for example, 0.7) so as to make the correction smaller.
次に、ステップS830にて、ステップS830で求めた重み付け値を、対応する隙間の大きさに乗算する。
そして、上記のステップS650の処理において、進入可能隙間の長さを加算する際に、ステップS830にて重み付けを乗算した後の値を加算して、合計値(総和)を求める。
Next, in step S830, the weight value obtained in step S830 is multiplied by the size of the corresponding gap.
Then, in the process of step S650 described above, when the length of the approachable gap is added, the value after multiplying the weight in step S830 is added to obtain a total value (sum).
「隙間の変化度合による設定変更」
第2寄与度変更部46Eの第3の処理例は、隙間の大きさが小さくなる、小さくなる可能性がある場合に、それらの隙間に限って走行余裕指標に対する割合を小さくする様に重み付けを設定する。
第3の処理例について図19を参照して説明する。
その第3の処理は、まずステップS900にて、隙間の変化速度を基準にした重み付けを各隙間に施すためのデータテーブルを読み込む。
`` Setting change according to gap change degree ''
In the third processing example of the second contribution
A third processing example will be described with reference to FIG.
In the third process, first, in step S900, a data table for applying weighting to each gap based on the change rate of the gap is read.
ステップS910では、他車両の動きを予測する。すなわち、他車両の所定の時刻先の位置情報を推定する。例えば自車両と他車速との相対的な位置変化量から、他車両の将来の位置は推定可能である。
ステップS920では、他車両の動きの予測結果から、各隙間の変化の割合を計算する。
ステップS930では、隙間の変化の割合をデータテーブルに入れ、変化の割合が大きなものほど重み付けを小さくなる様に重み付け値を求める。
次に、ステップS940では、ステップS930で求めた重み付け値を、対応する隙間の大きさに乗算する。
そして、上記のステップS650の処理において、進入可能隙間の長さを加算する際に、ステップS830にて重み付けを乗算した後の値を加算して、合計値(総和)を求める。
In step S910, the movement of the other vehicle is predicted. That is, the position information of a predetermined time ahead of the other vehicle is estimated. For example, the future position of the other vehicle can be estimated from the relative position change between the host vehicle and the other vehicle speed.
In step S920, the rate of change of each gap is calculated from the prediction result of the movement of the other vehicle.
In step S930, the change ratio of the gap is entered in the data table, and the weight value is obtained so that the larger the change ratio, the smaller the weight.
Next, in step S940, the weight value obtained in step S930 is multiplied by the size of the corresponding gap.
Then, in the process of step S650 described above, when the length of the approachable gap is added, the value after multiplying the weight in step S830 is added to obtain a total value (sum).
「隙間の変化推定による設定変更」
第2寄与度変更部46Eの第4の処理例は、小型スポーツ車両の様に俊敏な車の近くにある隙間は、緩やかな動きの車の近くにある隙間よりもリスクが高いため、隙間が小さくなる可能性があるかどうかに関わらず、走行余裕指標に対する割合を小さくする様に重み付けを設定する。
“Setting change by estimating gap change”
The fourth processing example of the second
第4の処理例について図20を参照して説明する。
その第4の処理は、まずステップS1000で車両の属性を基準にした重み付けを各隙間に施すためのデータテーブルを読み込む。
ステップS1010で、隣車線にいる他車両の属性を判別する。
ステップS1020では、データテーブルを参照して車種に応じた重み付けを求める。具体的には、小型・ノーマル・スポーツ車両に応じてファジー推論を実施して第1の重み付け値を決定する。周囲検知部2が検知した他車両の情報に基づき、車両の車種を推定し、加速性能が高い車両ほど、重み付け値として小さくなる値を設定する。
A fourth processing example will be described with reference to FIG.
In the fourth process, first, in step S1000, a data table for applying weighting to each gap based on the vehicle attribute is read.
In step S1010, the attribute of the other vehicle in the adjacent lane is determined.
In step S1020, a weight corresponding to the vehicle type is obtained with reference to the data table. Specifically, the first weighting value is determined by performing fuzzy inference according to the small / normal / sports vehicle. The vehicle type of the vehicle is estimated based on the information on the other vehicle detected by the
ステップS1030では、車両の特性に応じた重み付け値を決定する。例えば、車両質量、総排気量に応じてファジー推論を実施して、第2の重み付け値を設定する。すなわち、推定される他車両の諸元に応じて、動きの早い車と推定されるほど「1」よりも小さい値となるように第2の重み付け値を設定する。
ステップS1040では、他車両の運転者の特性が把握できると判定した場合には、その運転者の特性に応じて重み付け値を決定する。即ち、直近の過去の車両の挙動データから急加速の運転タイプと判別出来る車両かどうかについてファジー推論を実施して、第3の重み付け値を設定する。すなわち、過去の車両挙動の判定結果に応じて、動きの早い車と推定されるほど「1」よりも小さい値となるように第3の重み付け値を設定する。
In step S1030, a weight value corresponding to the characteristics of the vehicle is determined. For example, the second weighting value is set by performing fuzzy inference in accordance with the vehicle mass and the total displacement. That is, the second weighting value is set so as to be a value smaller than “1” as the vehicle is estimated to move faster according to the specifications of the estimated other vehicle.
In step S1040, when it is determined that the characteristics of the driver of the other vehicle can be grasped, a weighting value is determined according to the characteristics of the driver. That is, the third weighting value is set by performing fuzzy inference as to whether or not the vehicle can be determined as the rapid acceleration driving type from the latest past vehicle behavior data. That is, the third weighting value is set so as to become a value smaller than “1” as the vehicle is estimated to move faster according to the determination result of the past vehicle behavior.
ステップS1050では、求めた3種類の重み付け値(第1〜第3の重み付け値)を乗算して、最終的な重み付け値を求める。複数の重みのバランスを保つための推論処理も実施して、3種類の重み付け値に対し重要度に基づき重み付けを行っても良い。また例えば、最終的な重み付け値に対して下限値の設定処理を行って良い。
そして、上記のステップS650の処理において、進入可能隙間の長さを加算する際に、ステップS830にて重み付けを乗算した後の値を加算して、合計値(総和)を求める。
In step S1050, the final three weighting values (first to third weighting values) are multiplied to obtain a final weighting value. An inference process for maintaining a balance of a plurality of weights may also be performed, and weighting may be performed on the three types of weighting values based on importance. Further, for example, a lower limit setting process may be performed on the final weighting value.
Then, in the process of step S650 described above, when the length of the approachable gap is added, the value after multiplying the weight in step S830 is added to obtain a total value (sum).
「リスク区間による設定変更」
第2寄与度変更部46Eの第5の処理例は、リスクが高い区間に近い隙間は、走行余裕指標に対する割合が小さくなる様に重みを設定する。
第5の処理例について図21を参照して説明する。
その第5の処理は、まずステップS1100にて、リスクが高い区間までの距離を基準にした重み付けを各隙間に施すためのデータテーブルを読み込む。
“Change of setting by risk interval”
In the fifth processing example of the second contribution
A fifth processing example will be described with reference to FIG.
In the fifth process, first, in step S1100, a data table for applying weighting to each gap based on the distance to the high-risk section is read.
ステップS1110にて、隙間とリスクが高い区間までの距離を求め、所定値以下のものを検出する。
ステップS1120にて、ステップS1110にて検出した所定値以下の隙間について、リスクが高い区間に近い隙間ほど重み付けを小さくするように重み付け値を求める。例えば距離の大きなものから順番に並べなおし、データテーブルに入力して重み付け値を求める。
そして、上記のステップS650の処理において、進入可能隙間の長さを加算する際に、ステップS830にて重み付けを乗算した後の値を加算して、合計値(総和)を求める。
ここで、第1〜第5の処理例でそれぞれ求めた重み付け値の少なくとも2以上の重み付け値を対象とする隙間に乗算しても良い。
In step S1110, the distance to the gap and the section with a high risk is obtained, and those below a predetermined value are detected.
In step S1120, for gaps that are equal to or smaller than the predetermined value detected in step S1110, a weighting value is obtained so that the closer the gap is to the higher risk section, the lower the weight. For example, the data are rearranged in descending order of distance and are input to the data table to obtain a weighting value.
Then, in the process of step S650 described above, when the length of the approachable gap is added, the value after multiplying the weight in step S830 is added to obtain a total value (sum).
Here, the target gap may be multiplied by at least two weighting values obtained in the first to fifth processing examples.
「第3走行余裕度演算部47」
次に、第3走行余裕度演算部47の処理について説明する。
第3走行余裕度演算部47は、区間設定部42内において自車両よりも前方(自車両線以外の車線を含む)を走行し、且つ自車両が走行する自車両線又は自車両線に隣接する隣接車線に車線変更した避走車両を検出すると、上記避走車両の進入によって減速する車両の台数及びその減速量の少なくとも一方を推定し、推定した減速する車両の台数及びその減速量の少なくとも一方から、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する。このとき、減速する車両の台数が多いほど、又は上記減速量が大きいほど、上記走行余裕度を小さく算出する。
"Third travel
Next, the process of the third travel
The third travel
第3走行余裕度演算部47は、図22に示すように、避走車両検出部47A、減速車両推定部47B、第3走行余裕度算出部47Cを備える。
避走車両検出部47Aは、車両前方から避走した避走車両の有無を検出する。避走車両検出部47Aは、自車両が走行する自車線に隣接する隣接車線での車両の平均車速よりも、自車両の速度が速い場合に、避走車両の有無を検出することが好ましい。
As shown in FIG. 22, the third travel
The escape
減速車両推定部47Bは、避走車両検出部47Aが避走車両を検出すると、避走車両の後方に存在する他車両のうち減速する他車両の台数及びその減速量を推定する。
第3走行余裕度算出部47Cは、減速車両推定部47Bが推定した減速する他車両の台数及びその減速量の少なくとも一方から、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する。具体的には、走行余裕度算出部は、減速する他車両の台数が多いほど、又は減速量が大きいほど、走行余裕度を小さく算出する。
When the avoidance
The third travel
次に、第3走行余裕度演算部47の第1基本処理例について図23を参照して説明する。
第3走行余裕度算出部47Cの第1基本処理例は、算出処理を開始すると、先ずステップS1200にて、自車両よりも前方を走行し且つ自車両線若しくは隣接車線に車線変更した避走車両を見つけるために、自車両の前側に取り付けた周囲検知部2からの情報を読み込む。例えば、自車両の左右のフロントライトおよびリアライトの近辺に取り付けられたセンサからの認識情報を取得する。
Next, a first basic processing example of the third travel
In the first basic processing example of the third travel
ステップS1210では、周囲検知部2の情報をもとに、避走車両および避走車両が移動する方向を推定する。例えば、車線間の白線をまたぐ車両のオプティカルフローの方向に応じて、隣車線に避走する車両、隣車線から自車両線に避走する車両が存在するかを判別する。
ステップS1220では、避走車両が自車両線に移動しているか、隣車線へ移動しているか判定する。自車両線に移動している場合はステップS1230へ移行する。隣車線へ移動している場合はステップS1310に移行する。
In step S1210, the avoidance vehicle and the direction in which the avoidance vehicle moves are estimated based on the information from the surrounding
In step S1220, it is determined whether the escape vehicle is moving to the own vehicle lane or the adjacent lane. When moving to the own vehicle line, the process proceeds to step S1230. When moving to the adjacent lane, the process proceeds to step S1310.
ステップS1230では、自車両線に入ってくる避走車両の位置を予測する。例えば、避走車両が進入する位置を他車両の動き予測によく使われるカルマンフィルタで予測する。
ステップS1240では、自車両よりも前方を走行し且つ、自車両線に進入する避走車両のために減速する先行車の減速度を予測する。例えば、先行車の減速度をベイズ推定で予測する。先行車が存在しなければ、自車両の減速度を予測する。
ステップS1250では、先行車のために自車両が減速する必要があるかを予測する。例えば、自車両が、減速した先行車の後ろにいる場合、必要な減速量をベイズ推定で予測する。
In step S1230, the position of the avoidance vehicle that enters the host vehicle line is predicted. For example, the position where the escape vehicle enters is predicted by a Kalman filter that is often used for predicting the movement of other vehicles.
In step S1240, a deceleration of a preceding vehicle that travels ahead of the host vehicle and decelerates for the escape vehicle that enters the host vehicle line is predicted. For example, the deceleration of the preceding vehicle is predicted by Bayesian estimation. If there is no preceding vehicle, the deceleration of the host vehicle is predicted.
In step S1250, it is predicted whether the host vehicle needs to decelerate for the preceding vehicle. For example, when the host vehicle is behind a decelerating preceding vehicle, the necessary deceleration amount is predicted by Bayesian estimation.
ステップS1260では、実際の各車両の減速度を計測する。例えば、実際の先行車と自車両の動きを計測する。
ステップS1270では、予測値と実測値の差を計算して時間積分する。例えば、予測結果と実際の計測結果から、減速度の差を求め、それを予め設定した時間幅で時間積分する。先行車が存在する場合には、先行車と自車両とで実施して、その平均値や一方の値を選択する。
In step S1260, the actual deceleration of each vehicle is measured. For example, the movements of the actual preceding vehicle and the host vehicle are measured.
In step S1270, the difference between the predicted value and the actually measured value is calculated and integrated over time. For example, a difference in deceleration is obtained from the prediction result and the actual measurement result, and the time difference is integrated over a preset time width. When there is a preceding vehicle, it is carried out with the preceding vehicle and the host vehicle, and the average value or one value is selected.
ステップS1280では、積分値を正規化する。これは比較し易くするためである。例えば、予測時間と実際の計測時間の差の最大値によって正規化することで、−1〜1の間の値になる様に補正する。この正規化した積分値を走行余裕度とする。
積分値が大きいほど、避走車両の進入によって避走車両の後方の車両の乱れ具合が予想されるものと乖離して、自車両は、他車両を回避するための走行の余裕度が低くなると推定される。
In step S1280, the integral value is normalized. This is to facilitate comparison. For example, normalization is performed by the maximum value of the difference between the predicted time and the actual measurement time, so that a value between −1 and 1 is corrected. This normalized integrated value is defined as a travel margin.
The larger the integrated value, the more the deviation of the vehicle behind the evacuation vehicle due to the entry of the evacuation vehicle and the lower the margin of the vehicle to avoid other vehicles. Presumed.
ステップS1290では、自車両がリスクが高い区間の手前を走行しているかを判定する。例えば、自車両は、リスクが高い区間の200m手前を走行しているか判定する。
ステップS1300では、自車両がリスクが高い区間の手前を走行していると判定すると、ステップS1280で求めた走行余裕度を小さくする補正を行う。例えば、1よりも小さい値(0.6など)からなる補正値を乗算して小さくする。
ここで、リスクが高い区間の手前にいるときは、隣車線よりも自車両線のエントロピー(車両の乱雑度の度合)が高くなる傾向にある。この場合、自車両線についての走行余裕度が求められる事となる。
In step S1290, it is determined whether the host vehicle is traveling in front of a high-risk section. For example, it is determined whether the host vehicle is traveling 200 m before a high-risk section.
If it is determined in step S1300 that the host vehicle is traveling in front of a high-risk section, correction is performed to reduce the travel margin obtained in step S1280. For example, a correction value consisting of a value smaller than 1 (such as 0.6) is multiplied to make it smaller.
Here, when the vehicle is in front of a high-risk section, the entropy (degree of vehicle messiness) of the host vehicle lane tends to be higher than that of the adjacent lane. In this case, a travel margin for the own vehicle line is obtained.
ステップS1310では、自車両線または別の車線から隣車線に入っていく避走車両の位置を予測する。例えば、避走車両が進入する位置を他車両の動き予測によく使われるカルマンフィルタで予測する。
ステップS1320では、自車両よりも前方を走行し且つ、隣接車線に進入する避走車両のために減速する後続車の減速度を予測する。例えば、予測された位置の車両の前後間隔から、後続車の減速度をベイズ推定で予測する。
ステップS1330では、後続車のために更に別の後続車が減速する必要があるかを予測する。例えば、その後の後続車も減速するかを更にベイズ推定で予測する。
In step S1310, the position of the escape vehicle entering the adjacent lane from the own vehicle lane or another lane is predicted. For example, the position where the escape vehicle enters is predicted by a Kalman filter that is often used for predicting the movement of other vehicles.
In step S1320, the deceleration of the succeeding vehicle that travels ahead of the host vehicle and decelerates for the escape vehicle that enters the adjacent lane is predicted. For example, the deceleration of the succeeding vehicle is predicted by Bayesian estimation from the longitudinal interval of the vehicle at the predicted position.
In step S1330, it is predicted whether another subsequent vehicle needs to decelerate for the subsequent vehicle. For example, it is further predicted by Bayesian estimation whether the subsequent vehicle is also decelerated.
ステップS1340では、実際の各車両の減速度を計測する。例えば、実際の後続車とそのまた後続車の動きを計測する。
ステップS1350では、予測値と実測値の差を計算して時間積分する。例えば、予測結果と実際の計測結果から、減速度の差を求め、それを所定の時間幅で時間積分する。
ステップS1360では、積分値を正規化する。これは比較し易くするためである。例えば、予測時間と実際の計測時間の差の最大値によって正規化することで、−1〜1の間の値になる様に補正する。この正規化した積分値を走行余裕度とする。
積分値が大きいほど、避走車両の進入によって避走車両の後方の車両の乱れ具合が予想されるものと乖離して、自車両は、他車両を回避するための走行の余裕度が低くなると推定される。
In step S1340, the actual deceleration of each vehicle is measured. For example, the actual subsequent vehicle and the movement of the subsequent vehicle are measured.
In step S1350, the difference between the predicted value and the actually measured value is calculated and integrated over time. For example, the difference in deceleration is obtained from the prediction result and the actual measurement result, and the time difference is integrated over a predetermined time width.
In step S1360, the integral value is normalized. This is to facilitate comparison. For example, normalization is performed by the maximum value of the difference between the predicted time and the actual measurement time, so that a value between −1 and 1 is corrected. This normalized integrated value is defined as a travel margin.
The larger the integrated value, the more the deviation of the vehicle behind the evacuation vehicle due to the entry of the evacuation vehicle and the lower the margin of the vehicle to avoid other vehicles. Presumed.
ステップS1370では、リスクが高い区間の手前にいるかを判定する。例えば、自車両は、リスクが高い区間の200m手前にいるか判定する。
ステップS1380では、自車両がリスクが高い区間の手前を走行していると判定すると、ステップS1360で求めた走行余裕度を小さくする補正を行う。例えば、1よりも小さい値(0.6など)からなる補正値を乗算して小さくする。
ここで、リスクが高い区間の手前を走行している場合、自車両線よりも隣接車線など他車線のエントロピー(車両の乱雑度の度合)が高くなる傾向にある。
In step S1370, it is determined whether it is in front of a section with a high risk. For example, it is determined whether the host vehicle is 200 m before a high-risk section.
If it is determined in step S1380 that the host vehicle is traveling in front of a high-risk section, correction is performed to reduce the travel margin obtained in step S1360. For example, a correction value consisting of a value smaller than 1 (such as 0.6) is multiplied to make it smaller.
Here, when traveling in front of a high-risk section, the entropy (degree of vehicle messiness) of other lanes such as adjacent lanes tends to be higher than the own lane.
次に、第3走行余裕度算出部47Cの第2基本処理例について、図24を参照して説明する。
第3走行余裕度算出部47Cの第2基本処理例は、基本処理は第1基本処理例の処理と同様である。
但し、ステップS1240、S1250の処理の代わりにステップS1400の処理を実施し、ステップS1320、S1330の代わりにステップS1410の処理を行う点が異なる。
Next, a second basic processing example of the third travel
In the second basic processing example of the third travel
However, the difference is that the process of step S1400 is performed instead of the processes of steps S1240 and S1250, and the process of step S1410 is performed instead of steps S1320 and S1330.
ステップS1400では、避走先に後続車両がいて、車両間隔が狭いとき、一定減速度で減速するとみなす。例えば、避走先に後続車両がいて、車両間隔が狭いとき、一定減速度で減速すると予測する。
ステップS1410では、避走先に後続車両がいて、車両間隔が狭いとき、一定減速度で減速するとみなす。例えば、避走先に後続車両がいて、車両間隔が狭いとき、一定減速度で減速すると予測する。
In step S1400, when there is a succeeding vehicle at the avoidance destination and the vehicle interval is narrow, it is assumed that the vehicle decelerates at a constant deceleration. For example, when there is a following vehicle at the avoidance destination and the vehicle interval is narrow, it is predicted that the vehicle will decelerate at a constant deceleration.
In step S1410, when there is a succeeding vehicle at the avoidance destination and the vehicle interval is narrow, it is assumed that the vehicle decelerates at a constant deceleration. For example, when there is a following vehicle at the avoidance destination and the vehicle interval is narrow, it is predicted that the vehicle will decelerate at a constant deceleration.
次に、第3走行余裕度算出部47Cの第3基本処理例について図25を参照して説明する。
第3走行余裕度算出部47Cの第3基本処理例は、基本処理は第2基本処理例の処理と同様である。
但し、ステップS1230の処理の代わりにステップS1420の処理を実施し、ステップS1310の代わりにステップS1430の処理を行う点が異なる。
Next, a third basic processing example of the third travel
In the third basic processing example of the third travel
However, the difference is that the process of step S1420 is performed instead of the process of step S1230, and the process of step S1430 is performed instead of step S1310.
ステップS1420では、隣接車線中央からの横位置ずれ速度によって避走車両の自車両線への進入を予測する。ここで、隣接車線中央からの横位置ずれ速度が所定値以上の車両は、自車両線に進入することが顕著に予測される。
ステップS1430では、自車両線中央からの横位置ずれ速度によって避走車両の隣接車線への進入を予測する。ここで、自車両線中央からの横位置ずれ速度が所定値以上の車両は、隣接車線に進入することが顕著に予測される。
In step S1420, the approach of the escape vehicle to the own vehicle lane is predicted based on the lateral displacement speed from the center of the adjacent lane. Here, it is significantly predicted that a vehicle having a lateral displacement speed from the center of the adjacent lane exceeding a predetermined value will enter the own vehicle lane.
In step S1430, the approach of the escape vehicle to the adjacent lane is predicted based on the lateral displacement speed from the center of the own vehicle lane. Here, it is significantly predicted that a vehicle having a lateral displacement speed from the center of the own vehicle lane that is greater than or equal to a predetermined value will enter the adjacent lane.
ここで、上記の各処理は、実際の制動状態と予想との乖離(差)が大きい分、余裕度が低くなる。その積分値を余裕度としている。予測誤差の累積値を求めるために、時間積分を計算しているが、予測誤差の累積値は、エントロピーの定義である「時間経過に応じて増える乱雑さ」に等しい。
もっとも、減速台数で余裕度を求めたりしても良い。すなわち、実際の減速度と台数で余裕度を算出するようにしても良い。
Here, in each of the above-described processes, the margin is reduced because the deviation (difference) between the actual braking state and the prediction is large. The integrated value is used as a margin. In order to obtain the cumulative value of the prediction error, the time integral is calculated, and the cumulative value of the prediction error is equal to the definition of entropy “randomness increasing with time”.
However, a margin may be obtained from the number of decelerations. That is, the margin may be calculated based on the actual deceleration and the number.
「第4走行余裕度演算部」
次に、第4走行余裕度演算部48の処理について説明する。
第4走行余裕度演算部48は、他車両が存在しなければ見通せるであろう仮想の見通し可能領域に対する、実際の見通し可能領域の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
"Fourth driving margin calculation unit"
Next, the process of the fourth travel
The fourth travel
第4走行余裕度演算部48は、図26に示すように、仮想領域設定部48A、死角領域算出部48B、見通し領域算出部48C、第4走行余裕度算出部48Dを備える。
仮想領域設定部48Aは、走行路の情報から評価判定区間の路面の領域を仮想の見通し可能領域として設定する。
死角領域算出部48Bは、評価判定区間の路面のうち、他車両によって自車両から死角となる死角領域を算出する。
As shown in FIG. 26, the fourth travel
The virtual
The blind spot
見通し領域算出部48Cは、仮想の見通し可能領域から死角領域を除いた領域を、実際の見通し可能領域として算出する。死角領域算出部48Bは、見通し領域算出部48Cの一部を構成していても良い。
第4走行余裕度算出部48Dは、仮想領域設定部48Aが設定した仮想の見通し可能領域に対する見通し領域算出部48Cが算出した実際の見通し可能領域の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
The line-of-sight
The fourth travel
死角領域補正部48Eは、死角領域算出部が算出する死角領域の大きさを補正する。
死角領域補正部48Eは、具体的には、以下の少なくともいずれかの処理によって、寄与する割合を変更する。
すなわち、死角領域補正部48Eは、死角領域を形成する他車両の縦長さが予め設定した設定長さ以上の場合、その死角領域の大きさを実際よりも大きく補正する。予め設定した設定長さとは、トラックと見なさせる長さであり、例えば、他車両の縦長さが長いほど、死角領域の大きさを実際よりも大きく補正する。
The blind spot
Specifically, the blind spot
That is, the blind spot
また、死角領域補正部48Eは、死角領域を形成する他車両の加速度が予め設定した設定加速度以上の場合、その死角領域の大きさを実際よりも大きな値に補正する。
また、死角領域補正部48Eは、自車両に対する死角領域を形成する他車両の位置、及びその死角領域の境界線の長さによって、対象とする死角領域の大きさを補正し、その補正は、自車両位置からの距離が大きいほど小さく、自車両側方よりも前後方向にずれるほど小さく、上記境界線が長いほど小さくする。
The blind spot
Further, the blind spot
例えば、図27(a)に基づき、他車両が自車両位置からの距離が大きいほど小さくなる係数α1を求め、図27(b)に基づき、他車両が自車両側方に位置する状態を90度として、他車両の位置が自車両側方よりも前後方向にずれるほど小さくなる係数α2を求め、図27(c)に基づき、死角領域の境界線の長いほど小さくする係数α3を求める。そして、下記式で最終的な係数αを求め、求めたαを対応する死角領域の面積に乗算して、各死角領域を補正する。
α=α1×α2×α3
For example, based on FIG. 27 (a), a coefficient α1 that is smaller as the distance from the own vehicle position is larger is obtained, and the state in which the other vehicle is located on the side of the own vehicle is determined based on FIG. As a degree, a coefficient α2 that decreases as the position of the other vehicle deviates in the front-rear direction from the side of the host vehicle is obtained, and a coefficient α3 that decreases as the boundary line of the blind spot area becomes longer is obtained based on FIG. Then, a final coefficient α is obtained by the following equation, and the obtained α is multiplied by the area of the corresponding blind spot region to correct each blind spot region.
α = α1 × α2 × α3
ここで、係数α1を図27(a)のように設定するのは、死角との距離が大きくなると危険な死角と考えにくくなるので、飛び出しによる危険は低いものとみなして、中心の大きさを減らすためである。
係数α2を図27(b)のように設定するのは、自車両が隣の車線に横移動若しくは斜め前に移動したいとき、車両の死角があって一番邪魔な位置は、真横にいる車両の斜め前に入るときの考えによるものである。他車が斜め前や斜め後ろにいるときは、他車の間の横がわずかながらでも見通せるので、死角から加速や減速してやってくるバイクに気付くことができる時間にゆとりがあると考えられる。
Here, the coefficient α1 is set as shown in FIG. 27A because it becomes difficult to consider a dangerous blind spot as the distance from the blind spot increases. It is to reduce.
The coefficient α2 is set as shown in FIG. 27 (b) because when the own vehicle wants to move laterally in the adjacent lane or move diagonally forward, the vehicle's blind spot and the most disturbing position is the vehicle just beside it. It is based on the idea when entering diagonally before. When the other vehicle is diagonally forward or diagonally behind, you can see even a little sideways between the other vehicles, so there may be plenty of time to notice the bike that is accelerating or decelerating from the blind spot.
係数α3を図27(c)のように設定するのは、死角線の長さがバイクの横幅より少しゆとりがあるくらいだと、そこから飛び出しがあると危険である一方、死角線が長すぎて、一車線もある様な場合は、その車線をバイクが走り続けることの方が多く、飛び出しに該当しないケースになるので、危険でないと考えられるからである。
ここで、図28に死角領域の例を示す。図28中、斜線部分が死角領域であり、符号DLが境界線を示す。また死角は、例えば自車両の運転席から見た死角とする。
境界線は、次の範囲の長さである。
・他車両位置から道路境界若しくは評価判定区間の境界まで
・但し、道路境界までにもう1台車両がいて明らかに自車両から見える場合は、他車両から奥側の他車両まで(このような場合、奥側の他車両から道路境界までの死角は、手前の死角よりも遠くにあり、飛び出してくる車両がいても時間的にゆとりがあるので、α4として小さな重みを掛けることが好ましい。)
The coefficient α3 is set as shown in FIG. 27C. If the length of the blind spot is slightly larger than the width of the motorcycle, it is dangerous to jump out of the width, but the blind spot is too long. If there is a single lane, it is more likely that the motorcycle will continue to run in that lane, and it will not fall out, so it is considered dangerous.
Here, FIG. 28 shows an example of a blind spot area. In FIG. 28, the hatched portion is a blind spot area, and the reference symbol DL indicates a boundary line. The blind spot is, for example, a blind spot viewed from the driver's seat of the host vehicle.
The boundary line is the length of the next range.
-From the position of another vehicle to the boundary of the road boundary or evaluation judgment section-However, if there is another vehicle up to the road boundary and it can be clearly seen from the own vehicle, from the other vehicle to the other vehicle on the back (in such a case The dead angle from the other vehicle on the far side to the road boundary is farther than the front dead angle, and even if there is a vehicle popping out, there is a time allowance, so it is preferable to apply a small weight as α4.)
次に、第4走行余裕度算出部48Dの第1基本処理例について図29を参照して説明する。
第4走行余裕度算出部48Dの第1基本処理例は、算出処理を開始すると、先ずステップS1500にて、周囲検知部2の計測範囲を読み込む。この範囲内に評価判定区間を設定する。
ステップS1510では、車線内での計測可能な範囲を地図上に反映する。複数の車線があればそれも含む、道路の境界の外は見通せる範囲から除外する。
Next, a first basic processing example of the fourth travel
In the first basic processing example of the fourth travel
In step S1510, the measurable range in the lane is reflected on the map. Outside the road boundary, including multiple lanes, if any, is excluded from the viewable range.
ステップS1520では、道路付属物の様な静止物体による死角は評価の対象外なので除去する。例えば、地図と比較して、環境静止物による死角を除去する。
ステップS1530では、レーザーレンジファインダの出力結果を読み込む。
ステップS1540では、移動する他車両と計測可能範囲(評価判定区間)の境界から自車両から死角となる死角領域の面積を推定する。
In step S1520, a blind spot caused by a stationary object such as a road accessory is excluded from the evaluation, and thus is removed. For example, compared with a map, a blind spot caused by an environmental stationary object is removed.
In step S1530, the output result of the laser range finder is read.
In step S1540, the area of a blind spot area that becomes a blind spot from the host vehicle is estimated from the boundary between the moving other vehicle and the measurable range (evaluation determination section).
このとき、死角領域補正部48Eが、上述のように推定した死角領域の面積を適宜補正しても良い。
ステップS1550では、見通せる範囲から死角を除去したものを見通せた領域として計算する。
ステップS1560では、「見通せる領域」に対する「見通せた領域」の割合から走行余裕指標を計算する。
At this time, the blind spot
In step S1550, the area obtained by removing the blind spot from the viewable range is calculated as a viewable area.
In step S1560, a travel allowance index is calculated from the ratio of “viewable area” to “viewable area”.
次に、第4走行余裕度算出部48Dの第2基本処理例について図30を参照して説明する。
第4走行余裕度算出部48Dの第2基本処理例は、上記の第1基本処理例に対し、ステップS1550の処理とステップS1560の処理との間にステップS1600〜S1710の処理を追加した点が異なる。
Next, a second basic processing example of the fourth travel
The second basic processing example of the fourth travel
ステップS1600では、物陰から飛び出し危険因子のリスクを見積もるため、リスクの2次元確率分布(統計分布)を読み込む。例えば、2次元正規分布を読み込む。同じ統計分布を各死角の境界線DLに適用する。
ステップS1610では、各死角の境界線にそれぞれ統計分布を重ねるための、回転と平行移動に必要な物理量を計算する。例えば、自車両の距離と各死角の距離と角度を計算する。
In step S1600, a risk two-dimensional probability distribution (statistical distribution) is read in order to estimate the risk of the risk factor popping out from the shadow. For example, a two-dimensional normal distribution is read. The same statistical distribution is applied to the boundary line DL of each blind spot.
In step S1610, a physical quantity necessary for rotation and translation is calculated to superimpose a statistical distribution on the boundary line of each blind spot. For example, the distance of the own vehicle and the distance and angle of each blind spot are calculated.
ステップS1620では、統計分布を危険因子が飛び出しうる死角の出口に重ねる。このとき、2次元統計分布を死角の境界線の一端(進行方向)にくる様に設置する。続いて、統計分布を境界線の他端位置まで引き伸ばす。引き伸ばすほど、つまり境界線が長いほど、図31のように、中央値の大きさ(高さ)が低くなる。
この状態では、図32のように、2次元の統計分布が設定される事になる。
In step S1620, the statistical distribution is superimposed on the exit of the blind spot where risk factors can jump out. At this time, the two-dimensional statistical distribution is installed so as to be at one end (traveling direction) of the boundary line of the blind spot. Subsequently, the statistical distribution is stretched to the other end position of the boundary line. The longer the boundary, that is, the longer the boundary line, the lower the median size (height) as shown in FIG.
In this state, a two-dimensional statistical distribution is set as shown in FIG.
ステップS1700では、ステップS1620の計算が済むと、例えば図33に示すような、複数の統計分布の連なった山ができる。山と山の重なった部分は、それ分、高くなる。その山の所定の等高線の高さを指定する。すなわち、予め設定された等高線の高さ情報を読み込む。等高線の高さは自車両位置の等高線の高さ若しくはその高さより余裕代分だけ高い高さとする。なお、図32、34と図33とは車両の配置が異なる例を示し、図33は他車両MTが3台存在する場合を例示している。 In step S1700, after the calculation in step S1620 is completed, a mountain having a series of statistical distributions as shown in FIG. 33, for example, is formed. The part where the mountains overlap is higher. Specifies the height of a given contour line for that mountain. That is, the preset contour line height information is read. The height of the contour line is the height of the contour line of the vehicle position or a height higher than the height by a margin. 32 and 34 and FIG. 33 show examples in which the arrangement of vehicles is different, and FIG. 33 illustrates a case where there are three other vehicles MT.
ステップS1710では、等高線の高さと見通せた領域と見通せる領域などを結ぶと、図34に示すような、自車両を含むひとつの閉じた面(閉領域)ができる。但し、その閉じた空間に、自車両が通れない部分が存在すれば、自車両からみてその部分の奥側の面積は無視する。
そして、その閉じた面を見通せた領域とみなす。即ち、2次元統計分布における所定の高さの等高線、見通せた領域、見通せる領域で囲まれた面積を算出し、見通せた領域と置き換える。
その他の処理は、第1基本処理例と同様である。
情報提示部49は、走行余裕度選択部44が選択した走行余裕度に応じた報知を、警報装置7を通じて運転者に行う。
In step S1710, by connecting the height of the contour line to the visible area and the visible area, one closed surface (closed area) including the host vehicle is formed as shown in FIG. However, if there is a portion in the closed space where the host vehicle cannot pass, the area on the back side of the portion as viewed from the host vehicle is ignored.
Then, it is regarded as an area where the closed surface can be seen. That is, the contour line of a predetermined height in the two-dimensional statistical distribution, the viewable area, and the area surrounded by the viewable area are calculated and replaced with the viewable area.
Other processes are the same as those in the first basic process example.
The
(動作その他について)
自車両が図7に示すような層流判定区間を走行しており、交通流判定部43が交通流の種別を層流(図5参照)と判定すると、第1走行余裕度演算部45が算出する回避可能な経路の割合から求める走行余裕度、又は第2走行余裕度演算部46が算出する他車両間の隙間の割合から求める走行余裕度を選択する。そして、情報提示部49は、走行余裕度選択部44が選択した走行余裕度に応じた報知を、警報装置7を通じて運転者に行う。
(About operation and others)
If the host vehicle is traveling in a laminar flow determination section as shown in FIG. 7 and the traffic
このとき、交通流判定部43が、交通流の種別が層流のうち単層流(図5(a)参照)と判定した場合には、第1走行余裕度演算部45が算出する回避可能な経路の割合から求める走行余裕度を採用することが好ましい。一方、交通流判定部43が、交通流の種別が層流のうち多層流(2層流)(図5(b)参照)と判定した場合には、第2走行余裕度演算部46が算出する回避可能な経路の割合から求める走行余裕度を採用することが好ましい。
At this time, when the traffic
第1走行余裕度演算部45では、図35に示すように、他車両に関係なく走行路面に経路を設定し、その設定した経路のうち実線で示す経路を他車両と干渉しない非干渉経路として検出する。そして、第1走行余裕度演算部45は、総経路に対する非干渉経路の割合を走行余裕度として算出する。
第2走行余裕度演算部46では、図36に示すように、隣接車線に位置する他車両間の隙間の割合に基づき走行余裕度を算出する。
As shown in FIG. 35, the first travel
As shown in FIG. 36, the second travel
一方、自車両が図7に示すような乱流判定区間を走行しており、交通流判定部43が交通流の種別を乱流(図6参照)と判定すると、第3走行余裕度演算部47が算出する避走による他車両の乱れ度合から求める走行余裕度、又は第4走行余裕度演算部48が算出する自車両から走行路の見え度合から求める走行余裕度を選択する。そして、情報提示部49は、走行余裕度選択部44が選択した走行余裕度に応じた報知を、警報装置7を通じて運転者に行う。
On the other hand, if the host vehicle is traveling in a turbulent flow determination section as shown in FIG. 7 and the traffic
このとき、交通流判定部43が、交通流の種別が乱流のうち混層流(図6(a)参照)と判定した場合には、第3走行余裕度演算部47が算出する走行余裕度を採用することが好ましい。一方、交通流判定部43が、交通流の種別が乱流のうち混流(図6(b)参照)と判定した場合には、第4走行余裕度演算部48が算出する回避可能な経路の割合から求める走行余裕度を採用することが好ましい。
At this time, when the traffic
図36に示すように、自車両MM前方を走行していた他車両MT1が隣接車線に避走すると、その避走によってその後続車両MT2が減速する場合がある。第3走行余裕度演算部47では、その避走に伴う車両の減速台数がその減速量に基づいて走行余裕度を算出する。
また第4走行余裕度演算部48は、図38に示すように、評価判定区間の面積に対する他車両MTによる死角領域DSの合計値の割合を走行余裕度として算出する。
ここで、走行路に存在する車両の密度だけで、自車両の車線変更の余裕度など他車両を回避可能な走行自由度の度合を判定しようとすると、図39(a)のような状態も図39(b)のような状態も同じ車両密度となってしまう。ここで、MMは自車両を示し、MT自車両周囲の他車両を示す。以下同様である。
As shown in FIG. 36, when another vehicle MT1 traveling in front of the host vehicle MM escapes to the adjacent lane, the subsequent vehicle MT2 may decelerate due to the avoidance. The third travel
Further, as shown in FIG. 38, the fourth travel
Here, if it is attempted to determine the degree of freedom of travel that can avoid other vehicles, such as a margin for changing the lane of the host vehicle, based only on the density of the vehicles existing on the travel path, the state shown in FIG. The state as shown in FIG. 39B also has the same vehicle density. Here, MM indicates the own vehicle and other vehicles around the MT own vehicle. The same applies hereinafter.
これに対し、第1走行余裕度演算部45が算出する、回避可能な経路の割合から算出する走行余裕度を適用する場合、図39(a)のように自車両MMが他車両MTで囲まれている場合には、例えば回避可能な経路がゼロとなって走行余裕度はゼロとなる。一方、図39(b)のように自車両MMに対して他車両MTがばらついて存在する場合には、たとえば、走行余裕度は「6/20」などとなる。このように、第1走行余裕度演算部45が算出する走行余裕度を指標とすることで、自車両に対する他車両の関係に応じた、自車両の現在の走行状況が「他車両回避(前後への加減速、車線変更等)」という視点でどれくらい余裕があるかを予め且つ適切に把握することが可能となる。
On the other hand, when the travel margin calculated from the ratio of avoidable routes calculated by the first travel
特に、交通流が単層流の場合には、自車両の速度と隣接車線の他車両の平均速度がほぼ同じであるので、上記走行余裕度は近い将来において保持されていると考えられる。
また、走行路に存在する車両の密度だけで、自車両の車線変更の余裕度など他車両を回避可能な走行自由度の度合を判定しようとすると、図40(a)のような状態も図40(b)のような状態も同じ車両密度となってしまう。
In particular, when the traffic flow is a single-layer flow, the traveling margin is considered to be maintained in the near future because the speed of the host vehicle and the average speed of other vehicles in the adjacent lane are substantially the same.
Further, when it is attempted to determine the degree of freedom of travel that can avoid other vehicles, such as a margin for changing the lane of the host vehicle, based on only the density of the vehicles existing on the travel path, the state as shown in FIG. A state such as 40 (b) also has the same vehicle density.
これに対し、第2走行余裕度演算部46が算出する、進入可能隙間の割合から算出する走行余裕度の場合には、図40(a)のように、自車両が進入可能が隙間がない場合には、走行余裕度は0となり、図40(b)のように自車両に対して車両がばらついて存在する場合には、たとえば、進入可能隙間の合計値は例えば「3+3+3+3=12」となって、走行余裕度は「12m/24m」などとなる。このように、第2走行余裕度演算部46が算出する走行余裕度を指標とすることで、他車間の状態によって、自車両に対する他車両の関係に応じた、自車両の現在の走行状況が「他車両回避(前後への加減速、車線変更等)」という視点でどれくらい余裕があるかをあらかじめ且つ適切に把握することが可能となる。
On the other hand, in the case of the travel allowance calculated from the ratio of the approachable gap calculated by the second travel
特に多層流(2層流)の場合には、自車両の速度と隣接車線の他車両の平均速度が違うため、自車両とその横に位置する他車両の関係は近い将来で異なるものの、隣接車両間の関係でみれば近い将来では他車両間の状態は近似している可能性が高い。このため上記走行余裕度は近い将来において保持されていると考えられる。
以上のように、単純に車両密度だけでは、車両のばらつき度合に応じた適切な自車両の走行自由度を把握することが出来ないが、第1走行余裕度演算部45又は第2走行余裕度演算部46が算出する走行余裕度では、他車両のばらつき度合に応じて、自車両の現在の走行状況が「他車両回避(前後への加減速、車線変更等)」という視点でどれくらい余裕があるかをあらかじめ且つ適切に把握することが可能となる。
Especially in the case of multi-layer flow (two-layer flow), the speed of the host vehicle and the average speed of other vehicles in the adjacent lane are different, so the relationship between the host vehicle and the other vehicles located next to it will be different in the near future. In terms of the relationship between vehicles, it is highly likely that the state between other vehicles will be approximate in the near future. For this reason, it is considered that the travel margin is maintained in the near future.
As described above, it is not possible to grasp the appropriate degree of freedom of travel of the host vehicle according to the degree of vehicle variation simply by the vehicle density, but the first travel
また避走車両がある場合には、その避走車両によって他車両のばらつき度合が変化する。
これに対して、第3走行余裕度演算部47では、避走車両による後続車両の変化に応じて、自車両の現在の走行状況が「他車両回避(前後への加減速、車線変更等)」という視点でどれくらい余裕があるかをあらかじめ且つ適切に把握することが可能となる。車両が隣接車線に車線変更すると、その避走車両の後方にいる他車両はその車線の状況に応じて減速して、エントロピーが変化する。その変化の割合は、減速した車両の数や減速した車両の減速量が推定出来る。
When there is a avoiding vehicle, the degree of variation of other vehicles varies depending on the avoiding vehicle.
On the other hand, in the third travel
特に交通流が混層流の場合には、層流判定区間に比べて避走車両が多いと考えられ、その避走による影響を加味して第3走行余裕度演算部47では走行自由度を求めることが出来る。
また、第4走行余裕度演算部では、自車両からの見通せる割合から求めることで、混流のように車線の数が変化することによって車線間で流れが混ざる乱れ方の場合に、そのときの見通し状況から走行余裕度を判定することで、運転者に分かり易い走行余裕度を提供することが可能となる。特に、車線の合流区間で有効である。
In particular, when the traffic flow is a mixed flow, it is considered that there are more avoidance vehicles than the laminar flow determination section, and the third travel
In addition, the fourth travel margin calculation unit obtains from the ratio that can be seen from the host vehicle, and in the case of a turbulent manner in which the flow is mixed between lanes due to the number of lanes changing, such as mixed flow, the prospect at that time By determining the travel margin from the situation, it is possible to provide a travel margin that is easy for the driver to understand. This is particularly effective in the merging section of the lane.
(本実施形態の効果)
(1)区間設定部42は、走行路に対し評価を判定する際の区間である評価判定区間を設定する。総経路算出部45Aが、上記取得した走行路の情報から上記評価判定区間の走行路に設定可能な経路及びその経路の総数を算出する。非干渉経路算出部45Cは、総経路算出部45Aが算出した全経路のうち、上記他車両検出部が検出した他車両と干渉しないと推定される経路である非干渉経路の本数を算出する。第1走行余裕度算出部45Dは、全経路の本数に対する上記非干渉経路の本数の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
(Effect of this embodiment)
(1) The
単位道路区間における他車両の車両密度が同じ状態であっても、自車両周囲の他車両のばらつき度合によって、自車両の周りに存在する空きスペースの状態が異なることから、他車両を回避しつつ車線変更可能な余裕度は異なる。
これに対し、この構成によれば、自車両に対する他車両の位置に応じて、複数の経路のうち、どのくらいの本数の経路が残されているかの割合によって走行余裕度を算出する。
この結果、この構成によれば、運転者は、自車両に対する自車両周囲の他車両の関係に応じて、自車両の現在の走行状況が他車両回避(前後への加減速、車線変更等)という視点で、走行の自由度の観点からどれくらい余裕があるかを適切に把握するが可能となる。
Even if the vehicle density of other vehicles in the unit road section is the same, the state of the empty space around the own vehicle differs depending on the degree of variation of other vehicles around the own vehicle. The margin for changing lanes is different.
On the other hand, according to this configuration, the travel margin is calculated according to the ratio of how many routes are left among the plurality of routes according to the position of the other vehicle with respect to the host vehicle.
As a result, according to this configuration, the driver can avoid the other vehicle (acceleration / deceleration before and after, lane change, etc.) according to the relationship of the other vehicle around the own vehicle with respect to the own vehicle. From this viewpoint, it is possible to appropriately grasp how much room is available from the viewpoint of freedom of travel.
(2)第1寄与度変更部45Eは、上記他車両の車種属性に応じて、加速性能が高いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合を、加速性能が低いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する。
他車両がスポーツ車やバイクなど加速性能が高く、動きの早い車両の場合には、他車両前方の非干渉経路が当該他車両で占有される可能性がある。
この構成によれば、そのような非干渉経路の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(2) The first
When the other vehicle has a high acceleration performance such as a sports car or a motorcycle and moves quickly, the non-interference path ahead of the other vehicle may be occupied by the other vehicle.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such a non-interfering route small.
(3)第1寄与度変更部45Eは、自車両からの距離が遠い経路の上記寄与する割合を、自車両からの距離が近い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する。
自車両から遠い経路は、他車両を回避しつつ車線変更が完了するまでの時間が相対的に長くなって、非干渉経路でなくなる可能性が想定的に高い。
この構成によれば、そのような非干渉経路の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(3) The first
The route far from the host vehicle has a relatively high possibility that the time until the lane change is completed while avoiding other vehicles is relatively long, and is not a non-interfering route.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such a non-interfering route small.
(4)第1寄与度変更部45Eは、経路を形成する軌道における最大の曲率に応じ、上記最大の曲率が大きい経路の上記寄与する割合を、上記最大の曲率が小さい経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する。
他車両を回避して走行する経路として、軌跡のカーブの曲率が大きい経路ほど、運転者の走行の余裕度は小さいと考えられる。
この構成によれば、そのような非干渉経路の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(4) The first
As a route that travels while avoiding other vehicles, it is considered that the greater the curvature of the trajectory curve, the smaller the driver's travel margin.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such a non-interfering route small.
(5)第1寄与度変更部45Eは、分岐・合流区間と経路の終点との距離に応じて、上記分岐・合流区間に近い経路の上記寄与する割合を、上記分岐・合流区間から遠い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する。
分岐・合流区間に近い経路は、他車両の車線変更が起こる可能が相対的に高く、運転者が選択する経路として優先度が低いと考えられる。
この構成によれば、そのような非干渉経路の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(5) The first contribution
The route close to the branch / merging section is relatively likely to cause a lane change of another vehicle, and is considered to have a low priority as a route selected by the driver.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such a non-interfering route small.
(6)交通流判定部43が、自車両線を走行する車両の流れと自車両線に隣接する隣接車線を走行する車両の流れが層流状態であり、且つ上記隣接車線を走行する他車両の速度と自車両の速度との差が予め設定した設定速度差以下である単層流状態と判定する場合に、第1走行余裕度算出部45Dが算出する走行余裕度を選択する。
単層流の場合には、隣接車線の車両速度と自車両との車両速度差が無いか小さく、各車線での車の流れは一定であるような状況であるため、相対速度による影響を受けにくい交通流の状態となっている。
このため、自車両に対する周囲の他車両の状態が保持されやすいことから、回避可能な経路の割合から求めた走行自由度の妥当性が維持されやすい。この結果、運転者が将来、周囲を把握して車両の行動決定の指標としての適切な指標を提供することが出来る。
(6) Other vehicles in which the traffic
In the case of a single-layer flow, there is no or small difference between the vehicle speed of the adjacent lane and the host vehicle, and the vehicle flow in each lane is constant. It is a difficult traffic flow.
For this reason, since the state of other vehicles around the host vehicle is easily maintained, it is easy to maintain the validity of the degree of freedom of travel obtained from the ratio of avoidable routes. As a result, in the future, the driver can grasp the surroundings and provide an appropriate index as an index for determining the behavior of the vehicle.
(7)隙間検出部46Aは、評価判定区間内において、自車両が走行する自車両線に隣接する隣接車線を走行する他車両間の隙間、及び評価判定区間の始端若しくは終端位置とそれに一番近い隣接車線を走行する他車両との間の隙間を検出する。進入可能隙間検出部46Bは、隙間検出部46Aが検出した隙間のうち、自車両が進入可能な大きさの隙間と推定される隙間である進入可能隙間を判定する。総和距離算出部46Cは、進入隙間判定部が判定した進入可能隙間の各距離の総和を算出する。第2走行余裕度算出部46Dは、評価判定区間の距離に対する上記総和の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する。
(7) In the evaluation determination section, the
単位道路区間における他車両の車両密度が同じ状態であっても、自車両周囲の他車両のばらつき度合によって、他車両間の自車両が進入可能な大きさの隙間の形成状況が異なることから、他車両を回避しつつ車線変更可能な余裕度は異なる。
これに対し、この構成によれば、他車両間の自車両が進入可能な大きさの隙間に応じて走行余裕度を算出する。
この結果、この構成によれば、運転者は、自車両周囲の他車両のばらつき度合に応じて、自車両の現在の走行状況が他車両回避(前後への加減速、車線変更等)という視点で、走行の自由度の観点からどれくらい余裕があるかを適切に把握するが可能となる。
Even if the vehicle density of other vehicles in the unit road section is the same state, because the degree of variation of the other vehicles around the own vehicle, the formation situation of the gap that the own vehicle can enter between other vehicles is different, The degree of allowance for changing lanes while avoiding other vehicles is different.
On the other hand, according to this configuration, the travel margin is calculated according to a gap of a size that allows the own vehicle to enter between other vehicles.
As a result, according to this configuration, the driver can view that the current traveling state of the own vehicle is other vehicle avoidance (acceleration / deceleration before and after, lane change, etc.) according to the degree of variation of other vehicles around the own vehicle. Thus, it is possible to appropriately grasp how much room is available from the viewpoint of freedom of travel.
(8)第2寄与度変更部46Eは、上記進入可能隙間の長さが、上記自車両の縦長さに設定余裕代分を足した長さよりも短い場合、その進入可能隙間の寄与する割合を小さく設定変更する。
進入隙間が自車両の長さに近くなるほど、自車両が進入し難くなる。
この構成によれば、そのような進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(8) When the length of the
The closer the approach gap is to the length of the host vehicle, the more difficult it is for the host vehicle to enter.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such an approachable gap to be small.
(9)第2寄与度変更部46Eは、自車両からの距離が遠い進入可能隙間の寄与する割合を、自車両からの距離が遠い進入可能隙間の寄与する割合よりも小さく設定変更する。
自車両からの距離が遠い進入可能隙間は、他車両を回避しつつ車線変更完了までの時間が相対的に掛かるため、運転者が選択する経路として優先度が低いと考えられる。
この構成によれば、そのような進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(9) The second contribution
Since the approachable gap that is far from the host vehicle takes a relatively long time to complete the lane change while avoiding other vehicles, it is considered that the priority is low as a route to be selected by the driver.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such an approachable gap to be small.
(10)隙間変化推定部46Fは、他車両の挙動に基づき上記進入可能隙間の変化を推定する。第2寄与度変更部46Eは、隙間の大きさが小さくなる方向に変化すると推定した進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定変更する。
隙間の大きさが小さくなる方向に変化すると推定した進入可能隙間は、運転者にとって入りにくい隙間と想定される。
この構成によれば、そのような進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(10) The gap
The approachable gap that is estimated to change in a direction in which the size of the gap decreases is assumed to be a gap that is difficult for the driver to enter.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such an approachable gap to be small.
(11)第2寄与度変更部46Eは、上記他車両の車種属性に応じて、進入可能隙間を形成する他車両の一方の車両が加速性能が高いと推定される当該進入可能隙間の寄与する割合を、進入可能隙間を形成する他車両の両方の車両が加速性能が低いと推定される当該進入可能隙間の寄与する割合よりも小さく設定変更する。
スポーツ車などの動きの早い車で形成される隙間が変化する可能性が大きいと運転者が推定する可能性が大きい。
この構成によれば、そのような進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(11) The second contribution
There is a high possibility that the driver estimates that the gap formed by a fast moving vehicle such as a sports car is likely to change.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such an approachable gap to be small.
(12)第2寄与度変更部46Eは、上記分岐・合流区間に近い隙間の上記寄与する割合を、上記分岐・合流区間から遠い隙間の上記寄与する割合よりも小さく設定変更する。
分岐・合流区間に近い経路は、他車両の車線変更が起こる可能が相対的に高く、運転者が選択する経路として優先度が低いと考えられる。
この構成によれば、そのような進入可能隙間の上記寄与する割合を小さく設定することで、算出する走行余裕度の精度が向上する。
(12) The second
The route close to the branch / merging section is relatively likely to cause a lane change of another vehicle, and is considered to have a low priority as a route selected by the driver.
According to this configuration, the accuracy of the travel margin to be calculated is improved by setting the contribution ratio of such an approachable gap to be small.
(13)交通流判定部43が、自車両が複数車線の走行路を走行し、自車両線を走行する車両の流れと自車両線に隣接する隣接車線を走行する車両の流れが層流状態であり、且つ上記隣接車線を走行する他車両の速度と自車両の速度との差が予め設定した設定速度差より大きい場合である多層流状態と判定する場合に、第2走行余裕度算出部46Dが算出する走行余裕度を選択する。
多層流状態では、各車線毎の流れは一様な状態であるが、自車両の速度と隣接車線の他車両の速度とに所定以上の速度差が付いている状態である。このため多層流状態では、自車両の横に位置する車両が時間と共に変化するものの、車線毎における他車両間の隙間の状況は維持されやすい。この結果、運転者が将来、周囲を把握して車両の行動決定の指標としての適切な指標を提供することが出来る。
(13) The traffic
In the multi-layer flow state, the flow in each lane is uniform, but there is a speed difference of more than a predetermined value between the speed of the host vehicle and the speed of other vehicles in the adjacent lane. For this reason, in the multilayer flow state, although the vehicle located beside the host vehicle changes with time, the state of the gap between the other vehicles in each lane is easily maintained. As a result, in the future, the driver can grasp the surroundings and provide an appropriate index as an index for determining the behavior of the vehicle.
(14)減速車両推定部47Bは、避走車両検出部47Aが上記避走車両を検出すると、上記避走車両の後方に存在する他車両のうち減速する他車両の台数及びその減速量を推定する。第3走行余裕度算出部47Cは、減速車両推定部47Bが推定した減速する他車両の台数及びその減速量の少なくとも一方から、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する。このとき、第3走行余裕度算出部47Cは、上記減速する他車両の台数が多いほど、減速量が大きいほど、上記走行余裕度を小さく算出する。
(14) When the escape
避走車両によって、避走車両の後方の減速する他車両の台数及び減速量の少なくとも一方が多いほど、その車線が混雑する方向に移行しやすい。このような観点から走行余裕度を算出することで、これからの混雑度合を運転者が把握し易くなり、適切な行動決定の指標を提供することが出来る。
このように、この構成によれば、運転者は、これからの混雑度合が把握できて、自車両の現在の走行状況が他車両回避(前後への加減速、車線変更等)という視点で、走行の自由度の観点からどれくらい余裕があるかを適切に把握するが可能となる。
The more the at least one of the number and the amount of deceleration of other vehicles that decelerate behind the avoidance vehicle increases, the easier the lane becomes in a congested direction. By calculating the travel margin from such a viewpoint, it becomes easier for the driver to grasp the degree of congestion in the future, and an appropriate action determination index can be provided.
In this way, according to this configuration, the driver can grasp the degree of congestion in the future, and the current driving situation of the host vehicle is traveling from the viewpoint of avoiding other vehicles (acceleration / deceleration before and after, lane change, etc.). It is possible to appropriately grasp how much room is available from the viewpoint of the degree of freedom.
(15)避走車両検出部47Aは、自車両が走行する自車両線に隣接する隣接車線での車両の平均車速よりも、自車両の速度が速い場合に、避走車両の有無を検出する。
自車両が相対的に速い場合には、自車両が車線変更するときの隣接車線で対象となる他車両は、現在の自車両の横位置に存在する他車両よりも前方の他車両との関係が重要となる。
この構成によれば、自車両よりも前方側の他車両の混雑度合が把握出来る。この結果、運転者により適切な走行余裕度を提供可能となる。
(15) The avoidance
When the host vehicle is relatively fast, the other vehicle that is the target in the adjacent lane when the host vehicle changes lanes is related to the other vehicle ahead of the other vehicle that is present in the lateral position of the host vehicle. Is important.
According to this configuration, the degree of congestion of other vehicles ahead of the host vehicle can be grasped. As a result, it is possible to provide an appropriate travel margin for the driver.
(16)交通流判定部43は、自車両が複数車線の走行路を走行し、自車両線を走行する車両の流れと自車両線に隣接する隣接車線を走行する車両の流れとの関係が乱流状態であり且つ車線数に変更がない区間である混層流状態か判定する。交通流判定部43が混層流状態と判定する場合に、上記第3走行余裕度算出部47Cが算出する走行余裕度を選択する。
混層流状態では、車線数は変更されないが、所定数以上の車線変更が行われることで、各車線では車両が一様に流れず乱れが生じる。
この構成によれば、運転者に対して、この乱れの発生に応じた走行自由度を提供することが可能となる。
(16) The traffic
In the mixed flow state, the number of lanes is not changed. However, when the number of lanes is changed by a predetermined number or more, the vehicles do not flow uniformly in each lane, resulting in disturbance.
According to this configuration, it is possible to provide the driver with a degree of freedom of traveling according to the occurrence of this disturbance.
(17)仮想領域設定部48Aは、走行路の情報から上記評価判定区間の路面の領域を仮想の見通し可能領域として設定する。死角領域算出部48Bは、評価判定区間の路面のうち他車両によって自車両から死角となる死角領域を算出する。見通し領域算出部48Cは、仮想の見通し可能領域から上記死角領域を除いた領域を、実際の見通し可能領域として算出する。第4走行余裕度算出部48Dは、仮想領域設定部48Aが設定した仮想の見通し可能領域に対する上記見通し領域算出部48Cが算出した実際の見通し可能領域の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度を算出する。
この構成によれば、運転者に対して、現在の見通し状況に応じた走行自由度の度合を表す走行余裕度を提供することが可能となる。
(17) The virtual
According to this configuration, it is possible to provide the driver with a driving margin that indicates the degree of driving freedom according to the current visibility situation.
(18)死角領域補正部48Eは、死角領域を形成する他車両の縦長さが予め設定した設定長さ以上の場合、例えばトラックやバス相当の長さと判定すると、その死角領域の大きさを実際よりも大きく補正する。
死角を形成する車両が大きいほど、その背後にバイクなどが存在する可能性が高くなると思われる。このためこの構成によれば、第4走行余裕度算出部48Dが算出する走行余裕度の精度が向上する。
(18) When the vertical length of the other vehicle forming the blind spot area is equal to or longer than a preset length, the blind spot
The larger the vehicle that forms the blind spot, the more likely it is that there is a motorcycle behind it. For this reason, according to this configuration, the accuracy of the travel allowance calculated by the fourth travel
(19)死角領域補正部48Eは、死角領域を形成する他車両の加速度が予め設定した設定加速度以上の場合、その死角領域の大きさを実際よりも大きな値に補正する。
他車両の加速度が高いほど、死角領域の位置が変動しやすくなる。この構成によれば、そのような事も加味されることで、第4走行余裕度算出部48Dが算出する走行余裕度の精度が向上する。
(19) The blind spot
The higher the acceleration of the other vehicle, the more easily the position of the blind spot area changes. According to this configuration, by taking this into account, the accuracy of the travel allowance calculated by the fourth travel
(20)死角領域補正部48Eは、自車両に対する死角領域を形成する他車両の位置、及びその死角領域の境界線の長さによって、対象とする死角領域の大きさを補正し、その補正は、自車両位置からの距離が大きいほど小さく、自車両側方よりも前後方向にずれるほど小さく、上記境界線が長いほど小さくする。
この構成によれば、自車両に対する他車両の位置及び、走行路上の他車両の位置を考慮して、死角からの小型車やバイクの飛び出しの可能性を加味することで、第4走行余裕度算出部48Dが算出する走行余裕度の精度が向上する。
(20) The blind spot
According to this configuration, the fourth travel allowance calculation is performed by taking into consideration the position of the other vehicle relative to the host vehicle and the position of the other vehicle on the travel path, and taking into account the possibility of a small car or motorcycle jumping out from the blind spot. The accuracy of the travel margin calculated by the
(21)見通し領域算出部は、自車両からみた各他車両による死角領域の各境界線にそれぞれ、その境界線の両端部を含むように伸ばした面積一定の凸型の2次元正規分布を配置し、その配置した2次元正規分布で仮想の高低差を路面に設定し、評価判定区間の路面内における自車両を含み且つ自車両と同じ等高線の領域を、実際の見通し可能領域として算出する。
この構成によれば、死角からの小型車やバイクの飛び出しを考慮した、走行余裕度を算出可能となる。
(21) The line-of-sight calculation unit arranges a convex two-dimensional normal distribution with a constant area extended to include both ends of each boundary line of the blind spot area of each other vehicle as viewed from the own vehicle. Then, a virtual height difference is set on the road surface in the arranged two-dimensional normal distribution, and a region including the own vehicle in the road surface of the evaluation determination section and having the same contour line as the own vehicle is calculated as an actual viewable region.
According to this configuration, it is possible to calculate the travel allowance considering the pop-up of a small car or motorcycle from the blind spot.
ここで、死角の境界線が長くなるほど、飛び出しの可能性が小さくなると推定されるため、境界線が長くなるほど、中心位置の高さが低い2次元統計分布を配置している。更に、隣り合う死角が近い場合、つまり近接する境界線が存在する場合には、その各境界線にそれぞれ配置した2次元統計分布に重なりが発生し、重なり部分での高さが高くなって、見通せる領域から外されるようになっている。 Here, it is estimated that the longer the deadline boundary line, the smaller the possibility of popping out. Therefore, the longer the boundary line, the lower the two-dimensional statistical distribution of the center position. Furthermore, when the adjacent blind spots are close, that is, when there are adjacent boundary lines, an overlap occurs in the two-dimensional statistical distribution arranged on each boundary line, and the height at the overlapping portion is increased. It is designed to be removed from the visible area.
(22)交通流判定部43は、自車両が複数車線の走行路を走行し、自車両線を走行する車両の流れと自車両線に隣接する隣接車線を走行する車両の流れとの関係が乱流状態であり且つ車線数に変更がある区間である混流状態か判定する。交通流判定部43が混流状態と判定する場合に、上記第4走行余裕度算出部47Dが算出する走行余裕度を選択する。
混層流状態では、車線数も変更され、所定数以上の車線変更が行われることで、各車線では車両が一様に流れず乱れが生じる。
この構成によれば、運転者に対して、この乱れの発生に応じた走行自由度を提供することが可能となる。
(22) The traffic
In a mixed flow state, the number of lanes is also changed, and a lane change of a predetermined number or more is performed, so that the vehicle does not flow uniformly in each lane and a disturbance occurs.
According to this configuration, it is possible to provide the driver with a degree of freedom of traveling according to the occurrence of this disturbance.
(23)交通流判定部43は、走行路の交通流の種別が層流か乱流かを判定する。走行余裕度選択部44は、上記交通流判定部43が層流と判定する場合、第1走行余裕度算出部45D又は第2走行余裕度算出部46Dの少なくとも一方が算出する走行余裕度を選択し、上記交通流判定部43が乱流と判定する場合、第3走行余裕度算出部47C又は第4走行余裕度算出部48Dの少なくとも一方が算出する走行余裕度を選択する。
(23) The traffic
交通流が層流の場合には、各車線毎の流れは一様の状態となっている。このため各車両の他車両間の関係に応じて走行余裕度を求める、第1走行余裕度算出部45D又は第2走行余裕度算出部46Dの算出値を選択することで、層流に適した走行自由度を運転者に提供可能となる。
一方、交通流が乱流の場合には、各車線毎の流れは変化して入り乱れる状態となる。これに対して、第3走行余裕度算出部47Cは、その変化に応じて走行自由度を算出し、第4走行余裕度算出部48Dは、そのときの見通し度合に応じた走行自由度を算出することで、乱流に適した走行自由度を運転者に提供可能となる。
このように、この構成によれば、交通流の状態に応じて、適切な走行自由度を提供可能となる。
When the traffic flow is laminar, the flow for each lane is uniform. For this reason, it is suitable for the laminar flow by selecting the calculated value of the first traveling
On the other hand, when the traffic flow is turbulent, the flow for each lane changes and enters a turbulent state. On the other hand, the third travel
As described above, according to this configuration, it is possible to provide an appropriate degree of freedom in traveling according to the state of traffic flow.
DS 死角領域
MM 自車両
MT 他車両
1 地図情報
2 周囲検知部
3 車両挙動検出部
4 走行余裕指数演算部
5 駆動制御部
6 操舵制御部
7 警報装置
41 走行路情報取得部
42 区間設定部
43 交通流判定部
44 走行余裕度選択部
45 走行余裕度演算部
45A 総経路算出部
45B 干渉経路算出部
45C 非干渉経路算出部
45D 走行余裕度算出部
45E 寄与度変更部
46 走行余裕度演算部
46A 隙間検出部
46B 進入可能隙間検出部
46C 総和距離算出部
46D 走行余裕度算出部
46E 寄与度変更部
46F 隙間変化推定部
47 走行余裕度演算部
47A 避走車両検出部
47B 減速車両推定部
47C 走行余裕度算出部
48 走行余裕度演算部
48A 仮想領域設定部
48B 死角領域算出部
48C 領域算出部
48D 走行余裕度算出部
48E 死角領域補正部
49 情報提示部
DS blind spot area MM own vehicle MT other vehicle 1
Claims (6)
自車両周囲に存在する他車両を検出する他車両検出部と、
上記走行路に対し評価を判定する際の区間である評価判定区間を設定する区間設定部と、
上記取得した走行路の情報から上記評価判定区間の走行路に設定可能な経路及びその経路の総数を算出する総経路算出部と、
上記総経路算出部が算出した全経路のうち、上記他車両検出部が検出した他車両と干渉しないと推定される経路である非干渉経路の本数を算出する非干渉経路算出部と、
上記全経路の本数に対する上記非干渉経路の本数の割合を、他車両に対する自車両の走行自由度の度合を表す走行余裕度として算出する走行余裕度算出部と、
を備える車両の走行余裕度算出装置。 A road information acquisition unit for acquiring information of a road on which the host vehicle is traveling;
An other vehicle detection unit for detecting other vehicles existing around the own vehicle;
A section setting unit for setting an evaluation determination section that is a section for determining the evaluation with respect to the traveling road;
A route that can be set to the travel route of the evaluation determination section from the acquired travel route information and a total route calculation unit that calculates the total number of the routes;
A non-interference route calculation unit that calculates the number of non-interference routes that are estimated to not interfere with other vehicles detected by the other vehicle detection unit among all routes calculated by the total route calculation unit;
A travel margin calculating unit that calculates the ratio of the number of non-interfering routes to the number of all the routes as a travel margin representing the degree of freedom of travel of the host vehicle with respect to other vehicles;
A vehicle travel margin calculation device.
上記寄与度変更部は、上記他車両の車種属性に応じて、加速性能が高いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合を、加速性能が低いと推定される他車両の前方に設定した前方領域を通過する経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更することを特徴とする請求項1に記載した車両の走行余裕度算出装置。 A contribution degree changing unit for changing a contribution ratio of the non-interfering route to the travel margin,
When the acceleration performance is low, the contribution changing unit determines the contribution ratio of the route passing through the front region set in front of the other vehicle that is estimated to have high acceleration performance according to the vehicle type attribute of the other vehicle. The vehicle travel margin calculation device according to claim 1, wherein a setting change is made to be smaller than the contributing ratio of the route passing through a front area set in front of the estimated other vehicle.
上記寄与度変更部は、自車両からの距離が遠い経路の上記寄与する割合を、自車両からの距離が近い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載した車両の走行余裕度算出装置。 A contribution degree changing unit for changing the setting ratio of the non-interference route to the travel margin is provided.
The said contribution degree change part sets and changes the said contribution ratio of the path | route with a long distance from the own vehicle smaller than the said contribution ratio of the path | route with a short distance from the own vehicle. The travel margin calculation device for a vehicle according to claim 2.
上記寄与度変更部は、経路を形成する軌道における最大の曲率に応じ、上記最大の曲率が大きい経路の上記寄与する割合を、上記最大の曲率が小さい経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更することを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載した車両の走行余裕度算出装置。 A contribution degree changing unit for changing the setting ratio of the non-interference route to the travel margin is provided.
The contribution changing unit is configured to change the contribution ratio of the path having a large maximum curvature to be smaller than the contribution ratio of the path having a small maximum curvature according to the maximum curvature in the trajectory forming the path. The travel margin calculation device for a vehicle according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
上記走行路情報取得部は、走行路の分岐若しくは合流する区間である分岐・合流区間を取得し、
上記寄与度変更部は、上記分岐・合流区間と経路の終点との距離に応じて、上記分岐・合流区間に近い経路の上記寄与する割合を、上記分岐・合流区間から遠い経路の上記寄与する割合よりも小さく設定変更することを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか1項に記載した車両の走行余裕度算出装置。 A contribution degree changing unit for changing the setting ratio of the non-interference route to the travel margin is provided.
The travel path information acquisition unit acquires a branch / merge section that is a section or a section where the travel path branches or merges,
The contribution changing unit contributes the contribution ratio of the route close to the branch / merge section to the contribution of the route far from the branch / merge section according to the distance between the branch / merge section and the end point of the route. The travel margin calculation device for a vehicle according to any one of claims 1 to 4, wherein the setting is changed to be smaller than the ratio.
上記交通流判定部が単層流状態と判定する場合に、上記走行余裕度算出部は走行余裕度を算出することを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載した車両の走行余裕度算出装置。 The difference between the speed of the own vehicle and the speed of the other vehicle traveling in the adjacent lane is a laminar flow state of the flow of the vehicle traveling on the own lane and the flow of the vehicle traveling on the adjacent lane adjacent to the own lane. Further comprising a traffic flow determination unit that determines whether or not a single laminar flow state is equal to or less than a preset speed difference,
The vehicle according to any one of claims 1 to 5, wherein when the traffic flow determination unit determines a single-layer flow state, the travel margin calculation unit calculates a travel margin. Travel margin calculation device.
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