JP2016215658A - Automatic driving device and automatic driving system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両の自動運転制御に関し、特に、運転者の運転熟練度に応じた自動運転制御に関する。 The present invention relates to automatic driving control of a vehicle, and more particularly to automatic driving control according to the driving skill of a driver.
将来の自動運転時代の到来に向けて、様々な技術開発が進められている。完全自動化の達成時期や自動運転に関する内容については様々であるが、高速道路における自動運転制御については、構想段階から実現段階に移行しつつある。自動運転技術の実用化にあたっては、手動運転では考慮されなかった課題や問題点を解決していく必要がある。 Various technologies are being developed for the coming of the age of autonomous driving. Although there are various contents regarding the timing of achievement of full automation and automatic driving, automatic driving control on highways is shifting from the conception stage to the realization stage. In the practical application of automatic driving technology, it is necessary to solve problems and problems that were not considered in manual driving.
特許文献1には、ドライバの運転嗜好を考慮した走行制御計画を生成することができる走行制御計画生成装置が開示されている。さらには、ドライバの運転嗜好を手動走行時に学習し、運転嗜好の優先度を求める技術についても開示されている。特許文献2には、車両の半自動運転が中止された場合に、車両の走行状態等を予測し、段階的に報知方法を切り替えて半自動運転が中止されたことを報知する半自動運転システムが開示されている。
手動運転では、運転者は、自身の運転熟練度に応じて、走行速度、ギアチェンジ、走行車線、車間距離等を制御する。しかし、自動運転システムが実用化されるにあたり、運転環境の変化や突発的なシステム障害によりシステム上の限界を迎えたとき、自動運転制御が中止され、手動運転に引き継ぐ場面が想定され、その際、運転者の熟練度以上の走行状態で運転を引継がなければならない状況が発生する。例えば、アウトバーン等の高速道路において、前方車両を追い越すために車線を移動し200km/hの速度を出した瞬間に突発的要因(例えば、前方トレーラが横転したなど)により自動運転制御が中止されると、時速200Kmで運転をしたことのない運転初心者は、その状況から運転を引き継がなければならない。 In manual driving, the driver controls traveling speed, gear change, traveling lane, distance between vehicles, and the like according to his / her driving skill level. However, when the automatic driving system is put into practical use, when the system limit is reached due to changes in the operating environment or sudden system failure, it is assumed that automatic driving control will be canceled and handed over to manual driving. In other words, a situation occurs in which driving must be taken over in a driving state exceeding the skill level of the driver. For example, on an expressway such as an autobahn, the automatic driving control is canceled due to an unexpected factor (for example, the front trailer rolls over) at the moment when the lane is moved to overtake the preceding vehicle and the speed is 200 km / h. And a driving beginner who has never driven at a speed of 200 km / h must take over driving from the situation.
本発明は、このような従来の課題を解決するものであり、運転者の運転技量または熟練度に応じて自動運転を制御可能な自動運転装置および自動運転システムを提供することを目的とする。 The present invention solves such a conventional problem, and an object thereof is to provide an automatic driving apparatus and an automatic driving system capable of controlling automatic driving according to the driving skill or skill level of the driver.
本発明に係る自動運転装置は、運転者の運転技術に関する運転技術情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された運転技術情報を分析する分析手段と、車両の自動運転を制御する自動運転制御手段とを有し、前記自動運転制御手段は、前記分析手段の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する。 An automatic driving apparatus according to the present invention includes an acquisition unit that acquires driving technology information related to a driver's driving technology, an analysis unit that analyzes driving technology information acquired by the acquiring unit, and an automatic unit that controls automatic driving of a vehicle. The automatic operation control means determines a parameter for controlling automatic operation based on the analysis result of the analysis means.
好ましくは前記パラメータは、車両の上限速度であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された速度の上限値を前記パラメータの上限速度に決定する。好ましくは前記パラメータは、前方車両との車間距離であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された車間距離を前記パラメータの車間距離に決定する。好ましくは前記パラメータは、車両の走行する車線であり、前記自動運転制御手段は、前記分析手段により分析された走行車線を前記パラメータの走行車線に決定する。好ましくは前記運転技術情報は、車両の走行履歴に関する走行履歴情報を含む。好ましくは前記運転技術情報は、運転者の発汗量、心拍および視線の少なくとも1つを含む生体情報を含み、前記分析手段は、前記生体情報に基づき前記運転技術情報を分析する。好ましくは前記分析手段は、ナビゲーション手段から得られた情報に基づき前記運転技術情報を分析する。好ましくは自動運転装置はさらに、運転者を識別する識別手段を有し、前記取得手段は、前記識別手段により識別された運転者の運転技術情報を取得する。 Preferably, the parameter is an upper limit speed of the vehicle, and the automatic operation control means determines an upper limit value of the speed analyzed by the analysis means as the upper limit speed of the parameter. Preferably, the parameter is an inter-vehicle distance from a preceding vehicle, and the automatic driving control means determines the inter-vehicle distance analyzed by the analyzing means as the inter-vehicle distance of the parameter. Preferably, the parameter is a lane in which the vehicle travels, and the automatic operation control means determines the travel lane analyzed by the analysis means as the travel lane of the parameter. Preferably, the driving technology information includes travel history information related to a travel history of the vehicle. Preferably, the driving technique information includes biological information including at least one of a driver's sweat amount, a heartbeat, and a line of sight, and the analysis unit analyzes the driving technique information based on the biological information. Preferably, the analysis means analyzes the driving technique information based on information obtained from the navigation means. Preferably, the automatic driving apparatus further includes identification means for identifying the driver, and the acquisition means acquires the driving technique information of the driver identified by the identification means.
本発明に係る自動運転システムは、上記構成の自動運転装置と、前記自動運転装置とネットワークを介して接続された配信装置とを含み、自動運転装置は、前記運転技術情報を前記配信装置へ送信する第1の送信手段を含み、前記配信装置は、前記取得手段から取得された前記運転技術情報を記憶する記憶手段と、前記運転技術情報を分析する分析手段と、当該分析手段により分析された分析情報を自動運転装置へ送信する第2の送信手段とを含む。好ましくは前記第1の送信手段はさらに、前記識別手段により識別された運転者情報を前記配信装置へ送信し、前記記憶手段は、運転者毎に運転技術情報を記憶し、前記分析手段は、識別された運転者の運転技術情報を分析し、前記第2の送信手段は、識別された運転者の分析情報を自動運転装置へ送信する。 An automatic driving system according to the present invention includes an automatic driving device having the above-described configuration and a distribution device connected to the automatic driving device via a network, and the automatic driving device transmits the driving technical information to the distribution device. The distribution apparatus includes: a storage unit that stores the driving technique information acquired from the acquiring unit; an analyzing unit that analyzes the driving technique information; Second transmitting means for transmitting the analysis information to the automatic driving device. Preferably, the first transmission unit further transmits driver information identified by the identification unit to the distribution device, the storage unit stores driving technology information for each driver, and the analysis unit includes: The driving technology information of the identified driver is analyzed, and the second transmission means transmits the identified driver analysis information to the automatic driving device.
本発明によれば、手動運転時の運転技術情報を取得し、運転者の運転技術の分析結果に基づき自動運転を制御可能にしたので、突発的な要因等により自動運転から手動運転に切り替わっても、運転者は、自身の運転技術に応じた引継ぎを行うことが可能になる。 According to the present invention, since the driving technology information at the time of manual driving is acquired and the automatic driving can be controlled based on the analysis result of the driving technology of the driver, the automatic driving is switched to the manual driving due to a sudden factor or the like. However, the driver can take over according to his / her driving skill.
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の好ましい態様では、自動運転装置は、車両等の移動体内に搭載される電子装置であることができる。好ましい態様では、自動運転装置は、車両の自動運転を制御する機能を含み、自動運転装置は、撮像カメラ、各種センサおよび車両の走行情報等に基づき、前方車両、自車周辺の障害物、走行車線等を認識し、車両のステアリング、速度、ブレーキ等を制御する。さらに自動運転装置は、ナビゲーション機能を包含することができ、ナビゲーション機能と相俟って自動運転制御を実現することができる。さらに自動運転装置は、ネットワークを介して外部サーバー等と通信する機能を備え、外部サーバーから自動運転制御に必要な情報を得ることもできる。 Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In a preferred aspect of the present invention, the automatic driving device can be an electronic device mounted in a moving body such as a vehicle. In a preferred embodiment, the automatic driving device includes a function for controlling the automatic driving of the vehicle. The automatic driving device is based on an imaging camera, various sensors, vehicle driving information, and the like. Recognize lanes, etc., and control vehicle steering, speed, brakes, etc. Further, the automatic driving device can include a navigation function, and can realize automatic driving control in combination with the navigation function. Furthermore, the automatic driving device has a function of communicating with an external server or the like via a network, and can obtain information necessary for automatic driving control from the external server.
図1は、本発明の実施例に係る自動運転システムの一例を示す図である。1つの態様では、自動運転システム10は、自車20と、自車20が自動運転をするのに必要な情報を提供するデータ解析配信サイト30を含む。自車20は、ネットワークNWを介してデータ解析配信サイト30と通信する機能を含み、自車20は、自車走行中に得られた運転技術情報(走行履歴を含む)や運転者の生体情報をデータ解析配信サイト30へ提供することができる。データ解析配信サイト30は、提供された運転技術情報や生体情報を解析し、運転者の熟練度や運転技術を分析し、分析結果を自車20へ提供することができる。自車20は、分析された情報を利用して自動運転を制御することができる。また、他の態様では、自動運転システム10は、交通情報配信サイト40からリアルタイムな道路交通情報を得ることができ、この道路交通情報により自動運転に必要な情報が補完される。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an automatic driving system according to an embodiment of the present invention. In one aspect, the automatic driving system 10 includes a
なお、ここに例示の自動運転システム10は、自車20がデータ解析配信サイト30からの情報を利用するが、これに限らず、自車20は、データ解析配信サイト30を利用することなく、自己完結的に自動運転制御を実施することも可能である。この場合、自車20は、データ解析配線サイト30が実施する機能と同等の機能を包含する。
In the automatic driving system 10 illustrated here, the
図1Aは、自車20に搭載される自動運転装置の構成例を示すブロック図である。本実施例に係る自動運転装置100は、入力部110、ナビゲーション部120、画像/音声出力部130、撮像部140、記憶部150、運転者検出部160、自車両情報検出部170、生体情報検出部180、通信部190、自動運転実行部200、および制御部210を含んで構成される。
FIG. 1A is a block diagram illustrating a configuration example of an automatic driving device mounted on the
入力部110は、入力キーデバイス、音声入力認識装置、タッチパネルなどにより、ユーザーからの指示を受け取り、これを制御部210へ提供する。ナビゲーション部120は、GPS衛星から送信されるGPS信号、車両に搭載されるジャイロセンサや加速度センサのセンサ出力に基づき自車の現在地を算出し、目的地までの経路を案内したり、自車位置周辺の道路地図を表示させる。画像/音声出力部130は、例えば、液晶ディスプレイ等に道路地図等を表示させ、スピーカー等から音声を出力する。撮像部140は、撮像カメラにより自車周辺を撮像し、その撮像データを制御部210へ提供する。撮像カメラの数は、特に限定されないが、例えば、自車の前方、後方、左右の側方を撮像する。撮像データは、例えば、自車の自動運転制御に利用され、撮像データから抽出された白線内を自車が走行するようにステアリングが制御され、また前方車両との間に一定の車間距離を保つように速度の制御等が行われる。
The
記憶部150は、種々のデータやソフトウエア等を記憶することができる。例えば、ナビゲーション部120に必要な道路地図データを記憶したり、後述する自車両情報検出部170によって検出された自車の走行履歴情報を含む運転技術情報などを記憶する。運転者検出部160は、自車20を運転する運転者を検出する。図2は、運転者検出部160の構成例を示すブロック図である。運転者検出部160は、例えば、車内に取り付けられた撮像カメラ等の撮像データから運転者の顔を検出する顔検出部162、顔検出部162によって検出された顔に基づき運転者を識別する運転者識別部164を含む。運転者識別部164は、例えば、予め登録された複数の運転者の顔画像の中から一致する運転者を識別する。また、運転者の顔情報に関連付けして運転者の属性情報を登録しておくことも可能であり、これにより、識別された運転者の属性(例えば、年齢、性別、運転歴など)を得ることができる。なお、運転者の識別方法は、これに限らず、他の方法を用いてもよい。例えば、運転者検出部140は、運転者が有するスマートフォン、タブレット型端末等が自動運転装置100に接続されているとき、スマートフォン等に含まれる個人の識別情報(例えば、SIM情報等)を抽出することで運転者の識別を行うようにしてもよい。
The
自車両情報検出部170は、自車の走行状態や自車周辺の障害物等の情報を検出する。図3は、自車両情報検出部150の構成例を示すブロック図である。自車両情報検出部170は、例えば、加速度センサ171、ジャイロセンサ172、横加速度センサ173、速度センサ174、GPSセンサ175、ステアリングセンサ176、ブレーキセンサ177、ミリ波レーダー178などを含んで構成される。加速度センサ171は、自車の進行方向の加速度の時間変化を検出する。ジャイロセンサ172は、自車の角速度を検出する。横加速度センサ173は、自車の進行方向に対して垂直方法に働く加速度の時間変化を検出する。速度センサ174は、車速パルス等に基づき自車の速度を検出する。GPSセンサ175は、自車の位置を検出する。ステアリングセンサ176は、自車のハンドルの舵角を検出する。ブレーキセンサ177は、自車のブレーキの有無を検出する。ミリ波レーダー178は、自車周囲の障害物との距離、方向、大きさ等を検出する。これらの検出結果は、制御部210へ提供され、制御部210は、例えば、自車両情報検出部170で検出された自車両情報等に基づき自車の自動運転を制御する。さらに制御部210は、自車両情報検出部170で検出された自車両情報等に基づき運転者の運転技量や熟練度を分析する。なお、図3に示す自車両情報検出部170の構成は一例であり、他の検出手段を包含するものであってもよい、例えば、アクセルワークに関する情報などを検出するセンサを含むことができる。
The own vehicle
生体情報検出部180は、走行中における運転者の生体情報を検出する。図4は、生体情報検出部180の構成例を示すブロック図である。発汗量検出部182は、運転者の発汗量を検出し、心拍検出部184は、運転者の心拍数を検出する。発汗量検出部182や心拍検出部184は、例えばウエアラブル端末であることができる。視線検出部186は、車内の視線カメラ等を用いて運転者の視線を検出する。これらの検出結果は、制御部210へ提供され、制御部210は、検出された生体情報に基づき運転者が正常に運転をしているか否か(わき見等をしていなか否か)を監視したり、運転のストレスの有無を判定することができる。例えば、交差点を右折するときに、運転者が追い越し車線を跨いで右折車線へ移動したときに、急激に心拍数や発汗量が大きくなるようであれば、そのような車線変更にストレスを感じ、運転者はそのような走行が苦手であるか熟練度が低いとみることができる。なお、本実施例で検出する生体情報は一例であり、他の生体情報、例えば、血圧などを検出するようにしても良い。
The biological
通信部190は、図1に示すネットワークNWやその他の外部機器との間で、無線または有線によるデータ通信を行うことを可能にする。自動運転実行部200は、自車20の自動運転が行われるとき、自車の速度、ステアリング、車間距離、走行車線、ブレーキなどを自動制御する。制御部210は、好ましい態様では、ROM、RAMなどを含むマイクロコントローラ等から構成され、ROMまたはRAMは、自動運転装置100の各部の動作を制御するための種々のプログラムを格納することができる。
The
本実施例では、制御部210は、自車の自動運転実行部200を制御するための自車運転制御プログラムを実行する。図5は、自車運転制御プログラム300の機能的な構成例を示す図である。自車運転制御プログラム300は、運転者情報取得部310、運転技術情報生成部320、運転技術情報分析部330、パラメータ決定部340、自動運転制御部350を含んで構成される。なお、本実施例では、自車20が自己完結的に運転者の熟練度を分析する例を示すが、図1に示すように、データ解析配信サイト30を利用して運転者の熟練度を分析することも可能である。
In the present embodiment, the
運転者情報取得部310は、運転者検出部160により識別された運転者の識別情報を取得する。運転者の識別情報は、運転技術情報生成部320、運転技術情報分析部330、パラメータ決定部340、および自動運転制御部350に提供され、運転者毎の運転技術が分析され、運転者の熟練度に応じた自動運転制御が実施可能になる。
The driver
運転技術情報生成部320は、自車両情報検出部170により検出された自車両情報、および生体情報検出部180で検出された生体情報を取得し、取得された情報に基づき運転技術情報を生成する。つまり、運転技術情報は、自車20の加速度情報、角速度情報、横加速度情報、自車周囲の障害物までの距離、方向、大きさ、ハンドルの操舵角、ブレーキのオン/オフ、運転者の発汗量情報、心拍情報、視線情報などに基づき構成される。さらに、運転技術情報生成部320は、自車両情報検出部170等以外のソースから運転者の運転に関する情報、例えば、ナビゲーション部120から自車が走行している道路や交差点に関する情報を取得し、この取得された情報に基づき運転技術情報を生成することができる。この場合、自車両情報検出部170で検出された自車両情報は、ナビゲーション部120の道路や交差点の情報と関連付けして取得される。例えば、自車が一般道路を走行しているとき、自車両情報は、当該一般道路のリンクデータに関連付けされ、自車が高速道路を走行しているとき、自車両情報は、当該高速道路のリンクデータに関連付けされる。また、自車が交差点を右左折するとき、当該交差点のノードデータが関連付けされる。リンクデータには、道路の属性情報として、道路種別、制限速度、車線情報などが含まれており、自車両情報に関連付けして運転技術情報が生成される。同様にノードデータには、交差点の属性情報として、車線数、右左折専用レーンの有無等の情報が含まれており、これも自車両情報に関連付けして運転技術情報が生成される。これ以外にも、運転技術情報生成部230は、例えば、車内バスを介して取得可能な速度情報、ギアチェンジ情報などを取得し、取得した情報を利用して運転技術情報を生成することができる。
The driving technology information generation unit 320 acquires the host vehicle information detected by the host vehicle
運転技術情報生成部320は、生成された運転技術情報を運転者毎に記憶部150等に蓄積する。図6は、記憶部150に記憶される運転技術情報の一例を説明する図である。同図の例では、4人の運転者A、B、C、Dの一般道路の平均走行速度、高速道路の平均走行速度、2車線以上を跨ぐ右折、1カ月あたりの急ブレーキ回数が記憶されている。
The driving technology information generation unit 320 accumulates the generated driving technology information in the
一般道路または高速道路の平均速度は、例えば、走行中に一定のサンプリング周期で得られた速度情報の平均を算出したり、あるいは、過去に走行した平均速度に今回の平均速度を累積しその平均を算出することにより得られる。一般道路または高速道路を走行中か否かは、上記したようにナビゲーション部120から得られる情報により判定される。2車線以上を跨ぐ右折は、例えば、ナビゲーション部120によりルート案内をしているときに、その案内の指示にどの程度従ったかにより算出される。交差点に進入する車線が複数であるとき、通常、ナビゲーション部120による案内は、交差点の手前の一定距離に到達したときに右折車線への案内を行うため、当該案内に従い車線変更すれば、2車線以上を跨ぐような右折にはならない。従って、交差点への車線が2車線以上であって、右折のための車線案内が成されてか一定時間以内に車線変更がされなかった場合には、案内の指示に従わなかったと判定される。この際、車線変更したか否かは、ステアリングの角度、横加速度などから判定される。割合が100%であれば、ナビゲーションの案内の指示に100%従ったことを意味する。急ブレーキの回数は、例えば、1月に何回行われたかが記憶される。急ブレーキか否かは、自車の速度が減少するときの加速度に基づき判定される。なお、図6は一例であり、これ以外にも、例えば自車の前方車両があるときの平均的な車間距離なども生成される。
The average speed of a general road or expressway is calculated by, for example, calculating the average of speed information obtained at a fixed sampling cycle during driving, or accumulating the average speed of this time on the average speed of driving in the past. It is obtained by calculating. Whether or not the vehicle is traveling on a general road or an expressway is determined based on the information obtained from the
運転技術情報分析部330は、運転技術情報生成部320によって生成された運転技術情報を分析する。分析は、運転技術情報の全てを対象とすることができるが、ここでは、図6に示す運転技術情報の分析例を説明する。図7は、図6の運転技術情報の分析結果の例示である。例えば、運転者A、Bは、高速道路の平均速度が100km/hであるため、自動運転の実動作においては、高速自動を運転するときの最高速度は、100km/hが適切であると分析する。一方、運転者C、Dは、高速道路の平均速度は125km/hであるが、運転者Cの1カ月あたりの急ブレーキ回数が閾値よりも大きいため、高速自動運転時の最高速度は、110km/hが適切であると分析し、運転者Dは、急ブレーキ回数が閾値よりも小さいため、高速自動運転時の最高速度は、120km/hが適切と分析する。運転情報分析部330の分析結果は、運転者毎に記憶部150に記憶され、運転技術情報が更新される都度、分析結果も更新される。
The driving technology
また、運転者Aは、2車線以上を跨ぐ右折の頻度が小さいため、自動運転時に追い越し車線は使うが、3車線以上の場合、2車線を跨がないような車線が適切であると分析される。運転者Bは、2車線を跨ぐ右折の頻度が大きいため、自動運転時の巡航速度が80〜90km/hが一定時間(例えば、3分)以上続く場合、追い越し車線は極力使わないと分析する。運転者C,Dは、2車線を間が右折の頻度が非常に小さいため、自動運転時に追い越し車線は使うが125km/hを越えた速度にしないと分析する。また、運転技術情報の分析から、巡航時の運転者A〜Dに適切な車間距離を分析する。 In addition, driver A uses a passing lane during automatic driving because the frequency of right turns across two or more lanes is low, but in the case of three or more lanes, it is analyzed that a lane that does not cross two lanes is appropriate. The The driver B analyzes that the overtaking lane is not used as much as possible when the cruising speed during automatic driving is 80 to 90 km / h for more than a certain time (for example, 3 minutes) because the frequency of right turns across two lanes is high. . The drivers C and D analyze that the frequency of turning right between the two lanes is very small, so the overtaking lane is used during automatic driving, but the speed does not exceed 125 km / h. Further, from the analysis of the driving technology information, the inter-vehicle distance appropriate for the drivers A to D at the time of cruising is analyzed.
パラメータ決定部340は、運転技術情報分析部330の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する。自動運転を制御するパラメータは、特に制限されるものではないが、好ましい態様では、パラメータは、自車の速度、巡航時に走行する車線、および前方車両との車間距離である。パラメータ決定部340は、運転技術情報分析部330の分析結果に従い、高速道路の最高速度の上限を決定する。例えば、運転者A、Bであれば、自動運転時の高速道路の最高速度は100km/hであり、運転者Cであれば、最高速度が110km/h、運転者Dであれば、最高速度が120km/hに決定される。また、パラメータ決定部340は、図7に示す分析結果に従い、高速道路の巡航時の走行車線、および車間距離を決定する。
The
自動運転制御部350は、パラメータ決定部340で決定されたパラメータに基づき自動運転実行部200による自動運転を制御する。自動運転では、自車両情報検出部170、撮像部140の情報に利用しながら、走行速度、ステアリング等が制御される。
The automatic
次に、本実施例の自動運転装置の動作について説明する。図8は、本発明の実施例に係る自動運転制御の動作フローである。まず、運転者が座席に着座すると、運転者検出部160によって運転者が識別される(S100)。運転者の識別情報は、自動運転制御プログラム300へ提供される。次に、自車20の走行が開始されるに伴い(S102)、自車両検出部170等によって自車両情報が逐次検出され、運転技術情報生成部320は、識別された運転者の運転技術情報を生成し、これを記憶部150に蓄積させる(S104)。
次に、自動運転制御プログラム300は、自動運転制御が実行されるか否かを判定する(S106)。どのような状況下において自動運転制御が実行されるかは任意であり、ユーザー等は、自動運転制御が実施される状況を適宜設定または変更することができる。好ましい態様では、自車20が高速道路を走行するときに自動運転制御が実行される。この場合、自動運転制御プログラム300は、ナビゲーション部120の自車位置情報等を参照し、自車が高速道路の走行を開始したとき、自動運転制御を実行すると判定する。
Next, the operation of the automatic driving device of this embodiment will be described. FIG. 8 is an operation flow of automatic operation control according to the embodiment of the present invention. First, when the driver is seated on the seat, the driver is identified by the driver detection unit 160 (S100). The driver identification information is provided to the automatic driving control program 300. Next, as the traveling of the
Next, the automatic operation control program 300 determines whether or not automatic operation control is executed (S106). Under what circumstances the automatic operation control is executed is arbitrary, and the user or the like can appropriately set or change the state in which the automatic operation control is performed. In a preferred embodiment, automatic driving control is executed when the
自動運転制御が実行されると判定されると、運転技術情報分析部330は、生成、蓄積された運転技術情報を分析し(S108)、その分析結果に基づきパラメータ決定部340が自動運転制御のためのパラメータを決定し(S110)、その決定に従い自動運転制御部350による自動運転が開始される(S112)。自動運転中、自動運転制御プログラム300は、運転制御の限界を迎えたとき(例えば、渋滞など)、自動運転を解除し(S114)、そのときマニュアル運転に切り替えられる(S116)。運転者は、自分自身の運転技量ないし熟練度に応じた自動運転からマニュアル運転を引き継ぐことになるので、運転操作に支障やストレスを感じることがない。
If it is determined that the automatic driving control is executed, the driving technology
次に、本発明の第2の実施例に係る自動運転システムについて説明する。第2の実施例では、自車20は、ネットワークNWを介してデータ解析配信サイト30、交通情報配信サイト40等のクラウドサーバーに接続される(図1を参照)。自車20は、運転者検出部160によって識別された運転者情報、自車両情報検出部170によって検出された自車両情報、生体情報検出部180によって検出された生体情報、自車20の位置情報などをデータ解析配信サイト30へ送信する。データ解析配信サイト30は、提供された情報に基づき運転者の運転技術情報の生成、蓄積、分析を行い、その分析結果を自車20へ送信する。自車20は、データ解析配信サイト30の分析結果に基づき、自動運転の制御のためのパラメータを決定し、自動運転を制御する。あるいは、データ解析配信サイト30において、自動運転の制御のためのパラメータを決定し、決定されたパラメータを自車20へ送信するようにしてもよい。
Next, an automatic driving system according to a second embodiment of the present invention will be described. In the second embodiment, the
次に、本発明の第3の実施例について説明する。上記実施例では、運転技術情報分析部330は、自車両情報検出部170により検出された自車両情報の分析を主に行うものであるが、運転技術情報分析部330は、生体情報検出部180で検出された生体情報をさらに利用することも可能である。好ましくは、運転技術情報分析部330は、発汗量検出部182により検出さられた発汗量、心拍検出部184により検出された心拍数と閾値とを比較し、閾値を越えた場合には、当該運転動作にストレスを感じていると判定する。言い換えれば、ストレスがあるということは、そのような運転が苦手であるか、やむを得ずにそのような運転をしたことを意味する。従って、運転技術情報分析部330は、そのようなストレスを判定した分析をすることが望ましい。好ましい例では、生体情報に基づきストレスが判定されたとき、その運転技術情報の蓄積がキャンセルされるか、あるいは運転技術情報の重み付けが軽くなるような蓄積を行う。
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In the above embodiment, the driving technique
図9は、第3の実施例の動作フローを示す図である。自車の走行開始に伴い、自車両情報および生体情報が検出され、検出された情報が運転技術情報生成部320へ提供される(S200)。運転技術情報生成部320は、生体情報と閾値とを比較し(S202)、その比較結果に基づき運転者が当該運転にストレスを感じているか否かを判定する(S204)。ストレスを感じていると判定した場合には、運転技術情報生成部320は、当該自車両情報による運転技術情報を累積しない(S206)。これにより、ストレスを感じているときの運転が分析に反映されないようにする。一方、ストレスを感じていないと判定された場合には、通常通り、自車両情報に基づく運転技術情報が累積され、それが分析に反映されるようにする。このように、第3の実施例によれば、運転者の本来の運転と異なる運転を除外するか軽視することが可能になり、運転者の運転技量または熟練度を適切に判定することができる。 FIG. 9 is a diagram showing an operation flow of the third embodiment. As the host vehicle starts to travel, host vehicle information and biological information are detected, and the detected information is provided to the driving skill information generation unit 320 (S200). The driving technology information generation unit 320 compares the biometric information with the threshold value (S202), and determines whether the driver feels stress on the driving based on the comparison result (S204). When it determines with feeling stress, the driving skill information generation part 320 does not accumulate the driving skill information by the said own vehicle information (S206). This prevents the driving when feeling stressed from being reflected in the analysis. On the other hand, when it is determined that the user does not feel stress, the driving technique information based on the own vehicle information is accumulated as usual and is reflected in the analysis. As described above, according to the third embodiment, it is possible to exclude or neglect driving that is different from the driver's original driving, and it is possible to appropriately determine the driving skill or skill level of the driver. .
以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は、特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の要旨の範囲において、種々の変形、変更が可能である。 The preferred embodiment of the present invention has been described in detail above. However, the present invention is not limited to the specific embodiment, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the invention described in the claims. It can be changed.
10:自動運転システム 20:自車
30:データ解析配信サイト 40:交通情報配信サイト
100:自動運転装置 110:入力部
110:ナビゲーション部 120:画像/音声出力部
130:撮像部 140:撮像部
150:記憶部 160:運転者検出部
170:自車両情報検出部 180:生体情報検出部
190:通信部 200:自動運転実行部
210:制御部 300:自車運転制御プログラム
210:運転者情報取得部 320:運転技術情報生成部
330:運転技術情報分析部 340:パラメータ決定部
350:自動運転制御部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10: Autonomous driving system 20: Own vehicle 30: Data analysis delivery site 40: Traffic information delivery site 100: Automated driving device 110: Input part 110: Navigation part 120: Image / sound output part 130: Imaging part 140: Imaging part 150 : Storage unit 160: driver detection unit 170: own vehicle information detection unit 180: biological information detection unit 190: communication unit 200: automatic driving execution unit 210: control unit 300: own vehicle driving control program 210: driver information acquisition unit 320: Driving technology information generation unit 330: Driving technology information analysis unit 340: Parameter determination unit 350: Automatic driving control unit
Claims (13)
前記取得手段により取得された運転技術情報を分析する分析手段と、
車両の自動運転を制御する自動運転制御手段とを有し、
前記自動運転制御手段は、前記分析手段の分析結果に基づき自動運転を制御するためのパラメータを決定する、自動運転装置。 An acquisition means for acquiring driving technology information related to the driving technology of the driver;
Analyzing means for analyzing the driving technology information acquired by the acquiring means;
Automatic driving control means for controlling automatic driving of the vehicle,
The automatic operation control means, wherein the automatic operation control means determines parameters for controlling automatic operation based on the analysis result of the analysis means.
自動運転装置は、前記運転技術情報を前記配信装置へ送信する第1の送信手段を含み、
前記配信装置は、前記取得手段から取得された前記運転技術情報を記憶する記憶手段と、前記運転技術情報を分析する分析手段と、当該分析手段により分析された分析情報を自動運転装置へ送信する第2の送信手段とを含む、自動運転システム。 An automatic driving device according to any one of claims 1 to 11, and a distribution device connected to the automatic driving device via a network,
The automatic driving device includes first transmission means for transmitting the driving technology information to the distribution device,
The distribution device transmits a storage unit that stores the driving technology information acquired from the acquiring unit, an analysis unit that analyzes the driving technology information, and analysis information analyzed by the analyzing unit to the automatic driving device. An automatic driving system including a second transmission means.
前記記憶手段は、運転者毎に運転技術情報を記憶し、前記分析手段は、識別された運転者の運転技術情報を分析し、前記第2の送信手段は、識別された運転者の分析情報を自動運転装置へ送信する、請求項12に記載の自動運転システム。
The first transmission means further transmits the driver information identified by the identification means to the distribution device,
The storage means stores driving technology information for each driver, the analyzing means analyzes driving technology information of the identified driver, and the second transmitting means is analysis information of the identified driver. The automatic driving system according to claim 12, wherein the automatic driving system is transmitted to the automatic driving device.
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---|---|
JP (1) | JP2016215658A (en) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018124686A (en) * | 2017-01-30 | 2018-08-09 | ダイハツ工業株式会社 | Manual driving switching system for automobile |
WO2019058460A1 (en) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 日産自動車株式会社 | Travel assistance method and travel assistance device |
WO2019077685A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | 本田技研工業株式会社 | Running model generation system, vehicle in running model generation system, processing method, and program |
WO2019142276A1 (en) * | 2018-01-17 | 2019-07-25 | 三菱電機株式会社 | Driving control device, driving control method, and driving control program |
CN110281932A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-27 | 本田技研工业株式会社 | Travel controlling system, vehicle, drive-control system, travel control method and storage medium |
DE112018002415T5 (en) | 2017-05-11 | 2020-01-16 | Isuzu Motors Limited | VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEM AND VEHICLE DRIVE CONTROL METHOD |
JP2020019290A (en) * | 2018-07-30 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | Operation evaluation system, operation evaluation method, program, and medium |
CN111989729A (en) * | 2018-04-20 | 2020-11-24 | 索尼半导体解决方案公司 | Information processing apparatus, mobile apparatus, information processing system, method, and program |
JP2021047634A (en) * | 2019-09-18 | 2021-03-25 | 株式会社Subaru | Automatic driving control device for vehicle |
US11267486B2 (en) | 2017-05-11 | 2022-03-08 | Isuzu Motors Limited | Vehicle driving control system and vehicle driving control method |
JP7034518B1 (en) * | 2021-07-12 | 2022-03-14 | 株式会社フルリール | Systems, information processing equipment, methods, programs |
CN114684182A (en) * | 2020-12-31 | 2022-07-01 | 杭州神驹科技有限公司 | Unmanned control method for mine electric heavy truck vehicle |
WO2022145506A1 (en) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 한국전자기술연구원 | Method and system for generating hierarchical dataset for artificial intelligence learning, including data acquisition situation information |
US11447154B2 (en) | 2019-07-29 | 2022-09-20 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle travel system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07108849A (en) * | 1993-10-13 | 1995-04-25 | Hitachi Ltd | Vehicular automatic traveling control device |
JP2002319087A (en) * | 2001-04-18 | 2002-10-31 | Mazda Motor Corp | Method, system and device for diagnosing vehicle driving characteristic device for controlling vehicle, and computer program therefor |
JP2003118425A (en) * | 2001-10-17 | 2003-04-23 | Denso Corp | Vehicle control system |
JP2007272834A (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Equos Research Co Ltd | Driver model creation device, drive support device, and drive behavior determination device |
JP2008180591A (en) * | 2007-01-24 | 2008-08-07 | Toyota Motor Corp | Travel control plan generation system |
-
2015
- 2015-05-14 JP JP2015098724A patent/JP2016215658A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07108849A (en) * | 1993-10-13 | 1995-04-25 | Hitachi Ltd | Vehicular automatic traveling control device |
JP2002319087A (en) * | 2001-04-18 | 2002-10-31 | Mazda Motor Corp | Method, system and device for diagnosing vehicle driving characteristic device for controlling vehicle, and computer program therefor |
JP2003118425A (en) * | 2001-10-17 | 2003-04-23 | Denso Corp | Vehicle control system |
JP2007272834A (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Equos Research Co Ltd | Driver model creation device, drive support device, and drive behavior determination device |
JP2008180591A (en) * | 2007-01-24 | 2008-08-07 | Toyota Motor Corp | Travel control plan generation system |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018124686A (en) * | 2017-01-30 | 2018-08-09 | ダイハツ工業株式会社 | Manual driving switching system for automobile |
US11267486B2 (en) | 2017-05-11 | 2022-03-08 | Isuzu Motors Limited | Vehicle driving control system and vehicle driving control method |
DE112018002415T5 (en) | 2017-05-11 | 2020-01-16 | Isuzu Motors Limited | VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEM AND VEHICLE DRIVE CONTROL METHOD |
WO2019058460A1 (en) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 日産自動車株式会社 | Travel assistance method and travel assistance device |
JPWO2019077685A1 (en) * | 2017-10-17 | 2020-11-05 | 本田技研工業株式会社 | Driving model generation system, vehicle in driving model generation system, processing method and program |
WO2019077685A1 (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | 本田技研工業株式会社 | Running model generation system, vehicle in running model generation system, processing method, and program |
CN111201554B (en) * | 2017-10-17 | 2022-04-08 | 本田技研工业株式会社 | Travel model generation system, vehicle in travel model generation system, processing method, and storage medium |
CN111201554A (en) * | 2017-10-17 | 2020-05-26 | 本田技研工业株式会社 | Travel model generation system, vehicle in travel model generation system, processing method, and program |
CN111587198A (en) * | 2018-01-17 | 2020-08-25 | 三菱电机株式会社 | Driving control device, driving control method, and driving control program |
JPWO2019142276A1 (en) * | 2018-01-17 | 2020-10-22 | 三菱電機株式会社 | Operation control device, operation control method and operation control program |
US11639183B2 (en) | 2018-01-17 | 2023-05-02 | Mitsubishi Electric Corporation | Driving control device, driving control method, and computer readable medium |
WO2019142276A1 (en) * | 2018-01-17 | 2019-07-25 | 三菱電機株式会社 | Driving control device, driving control method, and driving control program |
CN110281932A (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-27 | 本田技研工业株式会社 | Travel controlling system, vehicle, drive-control system, travel control method and storage medium |
CN111989729A (en) * | 2018-04-20 | 2020-11-24 | 索尼半导体解决方案公司 | Information processing apparatus, mobile apparatus, information processing system, method, and program |
US11572085B2 (en) | 2018-04-20 | 2023-02-07 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Information processing device, mobile device, information processing system, and method |
CN111989729B (en) * | 2018-04-20 | 2022-12-06 | 索尼半导体解决方案公司 | Information processing apparatus, mobile apparatus, information processing system, method, and program |
JP2020019290A (en) * | 2018-07-30 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | Operation evaluation system, operation evaluation method, program, and medium |
JP7072461B2 (en) | 2018-07-30 | 2022-05-20 | 本田技研工業株式会社 | Driving evaluation system, driving evaluation method, program, and medium |
US11447154B2 (en) | 2019-07-29 | 2022-09-20 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle travel system |
JP2021047634A (en) * | 2019-09-18 | 2021-03-25 | 株式会社Subaru | Automatic driving control device for vehicle |
JP7307639B2 (en) | 2019-09-18 | 2023-07-12 | 株式会社Subaru | Autonomous vehicle control device |
WO2022145506A1 (en) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 한국전자기술연구원 | Method and system for generating hierarchical dataset for artificial intelligence learning, including data acquisition situation information |
CN114684182A (en) * | 2020-12-31 | 2022-07-01 | 杭州神驹科技有限公司 | Unmanned control method for mine electric heavy truck vehicle |
JP2023011271A (en) * | 2021-07-12 | 2023-01-24 | 株式会社フルリール | System, information processing device, method and program |
JP7034518B1 (en) * | 2021-07-12 | 2022-03-14 | 株式会社フルリール | Systems, information processing equipment, methods, programs |
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