JP2016215790A - Lane change plan generating device, lane change plan generating method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自車両が安全且つ快適に車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成する技術に関する。 The present invention relates to a technique for generating a lane change plan that is a plan for a host vehicle to change lanes safely and comfortably.
例えば、特許文献１には、自車及び周囲の車両の状態に応じて車線変更オプションを提供する技術が記載されている。 For example, Patent Document 1 describes a technology that provides a lane change option according to the state of the host vehicle and surrounding vehicles.
しかし、上記特許文献の技術では、自車両が安全且つ快適に車線変更を行うことができない。すなわち、上記特許文献の技術は、単に、車線変更時の行動および時機をドライバに提示することで、車線変更をサポートするためのＨＭＩを提供することを目的としている。このため、上記特許文献には、車線変更時に取り得る行動の選択肢を生成して評価する点については記載がない。また、上記特許文献には、安全且つ快適な解決策を選択する点について記載がない。さらに、上記特許文献には、車線変更時に取り得る行動の選択肢を生成して評価するという車線変更に関して最も重要な点については言及されていない。 However, with the technology of the above-mentioned patent document, the host vehicle cannot change lanes safely and comfortably. That is, the technique of the above-mentioned patent document aims to provide an HMI for supporting the lane change by simply presenting the driver the behavior and time when the lane is changed. For this reason, the said patent document does not describe the point which produces | generates and evaluates the choice of the action which can be taken at the time of lane change. Further, the above-mentioned patent document does not describe the point of selecting a safe and comfortable solution. Furthermore, the above-mentioned patent document does not mention the most important point regarding the lane change in which an action option that can be taken at the time of lane change is generated and evaluated.
本発明は、このような課題に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、自車両が安全且つ快適に車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成する技術を提供することにある。 This invention is made in view of such a subject, The place made into the objective is providing the technique which produces | generates the lane change plan which is a plan for the own vehicle to change a lane safely and comfortably. It is in.
本発明によれば、次のような作用効果を奏する。
すなわち、自車両が走行する走行路の延伸方向および前記延伸方向に直交する直交方向に沿う座標系を、自車両に関する車両情報、周囲車両に関する車両情報および自車両の運転状況に応じて分割することでグリッド群を設定する。
According to the present invention, the following operational effects can be obtained.
That is, the coordinate system along the extending direction of the travel path on which the host vehicle travels and the orthogonal direction orthogonal to the extending direction is divided according to the vehicle information about the host vehicle, the vehicle information about the surrounding vehicles, and the driving situation of the host vehicle. Use to set the grid group.
そして、設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係と自車両の運転状況を評価した評価結果とに応じて、自車両が車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成する。 And, according to the evaluation result that evaluates the positional relationship between the grid in which the host vehicle exists and the grid in which the surrounding vehicle exists in the set grid group and the driving situation of the host vehicle, the host vehicle makes a lane change A lane change plan that is a plan is generated.
したがって、本発明によれば、自車両が安全且つ快適に車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成することができる。 Therefore, according to the present invention, it is possible to generate a lane change plan that is a plan for the host vehicle to change lanes safely and comfortably.
以下に本発明の実施形態を図面とともに説明する。なお、本発明は下記実施形態に限定されるものではなく、様々な態様にて実施することが可能である。
［運転支援システム１の構成］
本発明が適用された運転支援システム１は、乗用車等の車両に搭載されたシステムである。具体的には、運転支援システム１は、図１に示すように、車線変更計画・走行軌道生成装置１０と、車載ネットワーク１５と、カメラ２０と、ＬＩＤＡＲ２５と、グリッドマップパターンデータベース３０と、車両制御装置３５と、を備えている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited to the following embodiment, It is possible to implement in various aspects.
[Configuration of driving support system 1]
A driving support system 1 to which the present invention is applied is a system mounted on a vehicle such as a passenger car. Specifically, as shown in FIG. 1, the driving support system 1 includes a lane change plan / travel track generation device 10, an in-vehicle network 15, a camera 20, a LIDAR 25, a grid map pattern database 30, and vehicle control. Device 35.
車載ネットワーク１５は、自車両における通信線等のネットワークを示し、この車載ネットワーク１５には、車線変更計画・走行軌道生成装置（以下生成装置）１０や、周知の車速センサ、加速度センサ、或いは位置検出センサ等の各種センサ等が接続されている。カメラ２０は、自車両の前方の走行路を撮像し、撮像画像を生成装置１０に送る。 The in-vehicle network 15 indicates a network such as a communication line in the host vehicle. The in-vehicle network 15 includes a lane change plan / traveling track generation device (hereinafter referred to as a generation device) 10, a well-known vehicle speed sensor, acceleration sensor, or position detection. Various sensors such as sensors are connected. The camera 20 images the traveling road ahead of the host vehicle and sends the captured image to the generation device 10.
ＬＩＤＡＲ２５は、比較的波長が短い光波等の電磁波を自車両の前方に照射し、この反射波を受信することで物標の位置を得る周知の構成である。ＬＩＤＡＲ２５は、物標の点群（相対位置、方位、反射強度、照射時刻）情報を生成装置１０に送る。 The LIDAR 25 is a well-known configuration that obtains the position of a target by irradiating an electromagnetic wave such as a light wave having a relatively short wavelength in front of the host vehicle and receiving the reflected wave. The LIDAR 25 sends information on the target point group (relative position, orientation, reflection intensity, irradiation time) to the generation apparatus 10.
グリッドマップパターンデータベース３０は、グリッドマップを記憶するのに用いられる。グリッドマップの詳細については後述する。
車両制御装置３５は、生成装置１０から出力された走行軌道を受信し、この走行軌道に沿って自車両を制御するために、自車両の動力や操舵力を制御する。
The grid map pattern database 30 is used to store a grid map. Details of the grid map will be described later.
The vehicle control device 35 receives the traveling track output from the generating device 10 and controls the power and steering force of the own vehicle in order to control the own vehicle along the traveling track.
生成装置１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ１２とを備えたコンピュータとして構成されている。ＣＰＵ１１は、メモリに格納されたプログラムに基づく各種処理を実行する。また、生成装置１０は、車載ネットワーク１５を介して各種センサからの情報を取得する。また、生成装置１０は、車線変更計画生成機能、走行軌道生成機能および車線変更時衝突回避機能の各機能を実行する。なお、車線変更計画生成機能、走行軌道生成機能および車線変更時衝突回避機能については後述する。 The generation device 10 is configured as a computer including a CPU 11 and a memory 12 such as a ROM or a RAM. The CPU 11 executes various processes based on programs stored in the memory. Further, the generation apparatus 10 acquires information from various sensors via the in-vehicle network 15. Moreover, the production | generation apparatus 10 performs each function of a lane change plan production | generation function, a travel track production | generation function, and the collision avoidance function at the time of a lane change. The lane change plan generation function, the travel track generation function, and the lane change collision avoidance function will be described later.
なお、生成装置１０は、本発明のグリッド設定手段および生成手段の一例である。
［運転者による車線変更の分析結果について］
次に、本発明の車線変更計画生成機能の前提となった運転者による車線変更の分析結果について説明する。
The generation device 10 is an example of a grid setting unit and a generation unit of the present invention.
[Analysis result of lane change by driver]
Next, the analysis result of the lane change by the driver, which is the premise of the lane change plan generation function of the present invention, will be described.
図２は、運転者による車線変更の記録の一例であり、グリッドモデルと自車両が右車線への車線変更を行う状況が示されている。
これによれば、運転者によるステアリングホイールの操舵は時刻７．６で開始されるが、運転者は、右車線への車線変更を行う以前に、減速操作を既に開始しており、１９．５ｍ／ｓから１６．７ｍ／ｓへの減速を行っている点が示されている。このことから、前方の周囲車両から安全なスペースを確保し且つ右側車線の周囲車両に自車両を通過させるために、運転者が減速操作を行なわなければならないことが判明した。
FIG. 2 is an example of a lane change record by the driver, and shows a situation where the grid model and the host vehicle change lanes to the right lane.
According to this, steering of the steering wheel by the driver is started at time 7.6, but the driver has already started the deceleration operation before changing the lane to the right lane, and 19.5 m The point of decelerating from 1 / s to 16.7m / s is shown. From this, it has been found that the driver must perform a deceleration operation in order to secure a safe space from the surrounding vehicle in front and pass the vehicle to the surrounding vehicle in the right lane.
このように、運転者による車線変更に関するデータを分析した結果、図３に示すように、運転者による行動モデルが、第１セグメントと第２セグメントという２つの部分からなることが判明した。第１セグメントでは、車線変更を実行するための準備行動を行い、第２セグメントでは、実際に車線変更を実行することとなる。 As described above, as a result of analyzing the data relating to the lane change by the driver, it has been found that the behavior model by the driver is composed of two parts, the first segment and the second segment, as shown in FIG. In the first segment, a preparatory action for executing the lane change is performed, and in the second segment, the lane change is actually executed.
このうちの第１セグメントでは、運転者は自車両の走行速度を調節して、周囲車両との位置関係および相対速度に基づく安全なスペースを確保する。この第１セグメントでの運転者の行動は、周囲車両の数量、周囲車両との相対距離および周囲車両との相対速度に非常に影響される。なお、他に大きな影響を与える要因としては、走行路の曲率や、視界、周囲車両の行動などが挙げられる。また、時間に関する制約および距離に関する制約が、第１セグメントにおいては運転者が行動を選択する際に極めて重要な要因であることが判明した。これは、高速道路にて流れに合流するときや高速道路から退出するときに発生する。 In the first segment, the driver adjusts the traveling speed of the host vehicle to secure a safe space based on the positional relationship with the surrounding vehicle and the relative speed. The driver's behavior in the first segment is greatly influenced by the number of surrounding vehicles, the relative distance to the surrounding vehicles, and the relative speed to the surrounding vehicles. Other factors that have a great influence include the curvature of the road, the field of view, and the behavior of surrounding vehicles. In addition, it has been found that time constraints and distance constraints are extremely important factors when the driver selects an action in the first segment. This occurs when joining the flow on the highway or leaving the highway.
また、運転者による車線変更に関するデータを分析した結果、図４に示すように、第１セグメントにおける行動の候補として、車線変更を行うこと（図中の「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ａ」）、待機すること（図中の「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｂ」）、加速すること（図中の「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｃ」）、減速すること（図中の「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｄ」）、の４つの行動があると考えられる。 Further, as a result of analyzing the data relating to the lane change by the driver, as shown in FIG. 4, the lane change is performed as a candidate for the action in the first segment (“Behavior A” in the figure), and waiting (FIG. "Behavior B"), accelerating ("Behavior C" in the figure), and decelerating ("Behavior D" in the figure).
また、第２セグメントでは、車線変更時に自車両が走行し得る走行軌道を生成する。なお、この走行軌道の算出手法については後述する。
以上のような分析結果に基づき、本発明では、運転者による行動モデルにおける２つの行動部分を第１セグメントおよび第２セグメントと定義して、車線変更計画の生成および走行軌道の生成を行う。
Further, in the second segment, a traveling track on which the host vehicle can travel when the lane is changed is generated. A method for calculating the traveling track will be described later.
Based on the analysis results as described above, in the present invention, the two behavior portions in the behavior model by the driver are defined as the first segment and the second segment, and the lane change plan is generated and the traveling track is generated.
［グリッドマップについて］
次に、本発明の車線変更計画生成機能で用いるグリッドマップについて説明する。
図５に示すように、グリッドマップでは、自車両の周囲環境を９つのグリッドからなるグリッド群に分割する。各グリッドは、自車両や周囲車両が存在する占領状態と、自車両および周囲車両が存在しない非占領状態と、になり得る。なお、図５では、自車両が走行する車線の右側車線の後方のグリッドを１番目のグリッド、同車線の中央のグリッドを２番目のグリッド、同車線の前方のグリッドを３番目のグリッド、自車両が走行する車線の後方のグリッドを４番目のグリッド、同車線の中央のグリッドを５番目のグリッド、同車線の前方のグリッドを６番目のグリッド、自車両が走行する車線の左側車線の後方のグリッドを７番目のグリッド、同車線の中央のグリッドを８番目のグリッド、同車線の前方のグリッドを９番目のグリッドと表示している。換言すれば、グリッド群を自車両が存在する車線とその左右の車線に設定する。
[About grid map]
Next, a grid map used in the lane change plan generation function of the present invention will be described.
As shown in FIG. 5, in the grid map, the surrounding environment of the host vehicle is divided into a grid group including nine grids. Each grid can be in an occupied state where the host vehicle and the surrounding vehicles are present and a non-occupied state where the host vehicle and the surrounding vehicles are not present. In FIG. 5, the grid behind the right lane of the lane on which the vehicle is traveling is the first grid, the center grid of the lane is the second grid, the grid ahead of the lane is the third grid, The grid behind the lane in which the vehicle runs is the fourth grid, the grid in the center of the lane is the fifth grid, the grid in the front of the lane is the sixth grid, and behind the left lane of the lane in which the vehicle is traveling Is displayed as the seventh grid, the center grid of the lane as the eighth grid, and the forward grid of the lane as the ninth grid. In other words, the grid group is set to the lane in which the host vehicle exists and the left and right lanes.
なお、４車線以上の走行路に対応するため、上述の９つのグリッドからなるグリッド群を、自車両が存在する車線とその左右何れか一方の２つの車線に設定してもよい。
各グリッドのサイズは、自車両の走行速度、周囲車両の走行速度、当該グリッドが自車両の前方のグリッドまたは後方のグリッドの何れであるか、によって設定される。
In addition, in order to correspond to a traveling path of four or more lanes, the grid group including the nine grids described above may be set to the lane where the host vehicle exists and the two lanes on either the left or right side thereof.
The size of each grid is set according to the traveling speed of the host vehicle, the traveling speed of surrounding vehicles, and whether the grid is the front grid or the rear grid of the host vehicle.
自車両の後方のグリッドのサイズは、次式を用いて算出される。なお、このグリッドのサイズは、自車両が存在する中央のグリッドのサイズと比較して大きくなる傾向にある。 The size of the grid behind the host vehicle is calculated using the following equation. Note that the size of this grid tends to be larger than the size of the central grid where the host vehicle is present.
なお、ｂｍｉｎは、後方での最小の安全距離である。また、α１は、グリッドのサイズを最適化するための時間に関する定数である。また、fb()は、自車両の走行速度（vh）、周囲車両の走行速度（v1、…、v9）、走行路の曲率（k）、走行路の傾斜（pitch,roll）、天候（rainy,sunny）、走行路の路面状態（friction）、視界状態（foggy）に関する関数である。また、fb()は、相対速度などの線形または非線形の関係から計算される。 Note that b min is the minimum safety distance at the rear. Α 1 is a constant related to time for optimizing the size of the grid. F b () is the travel speed of the host vehicle (v h ), the travel speed of surrounding vehicles (v 1 ,..., V 9 ), the curvature of the travel path (k), and the slope of the travel path (pitch, roll). , Weather (rainy, sunny), road surface state (friction), function regarding visibility state (foggy). F b () is calculated from a linear or non-linear relationship such as relative velocity.
また、自車両の前方のグリッドのサイズは、次式を用いて算出される。なお、このグリッドのサイズは、自車両が存在する中央のグリッドのサイズと比較して小さくなる傾向にある。 In addition, the size of the grid in front of the host vehicle is calculated using the following equation. Note that the size of this grid tends to be smaller than the size of the central grid where the host vehicle is present.
なお、ｏｍｉｎは、前方での最小の安全距離である。また、α２は、グリッドのサイズを最適化するための時間に関する定数である。また、fo()は、自車両の走行速度（vh）、周囲車両の走行速度（v1、…、v9）、走行路の曲率（k）、走行路の傾斜（pitch,roll）、天候（rainy,sunny）、走行路の路面状態（friction）、視界状態（foggy）に関する関数である。また、fo()は、相対速度などの線形または非線形の関係から計算される。 Note that o min is the minimum safe distance ahead. Α 2 is a constant related to time for optimizing the size of the grid. Also, f o () is the travel speed of the host vehicle (v h ), the travel speed of surrounding vehicles (v 1 ,..., V 9 ), the curvature of the travel path (k), and the slope of the travel path (pitch, roll). , Weather (rainy, sunny), road surface state (friction), function regarding visibility state (foggy). F o () is calculated from a linear or non-linear relationship such as relative velocity.
また、中央列のグリッドのサイズについては、次式のように、自車両の全長寸法に基づくものとなる。なお、中央列のグリッドが大きい場合であっても、右側または左側の中央列のグリッドに周囲車両が存在する場合には、自車両は車線変更を行わないこととなる。 Moreover, about the size of the grid of a center row | line | column, it becomes based on the full length dimension of the own vehicle like following Formula. Even if the grid in the center row is large, if there are surrounding vehicles in the grid in the center row on the right or left side, the host vehicle will not change lanes.
なお、α３は、グリッドのサイズを最適化するための時間に関する定数である。また、fl()は、自車両の走行速度（vh）、周囲車両の走行速度（v1、…、v9）、走行路の曲率（k）、走行路の傾斜（pitch,roll）、天候（rainy,sunny）、走行路の路面状態（friction）、視界状態（foggy）に関する関数である。また、fl()は、相対速度などの線形または非線形の関係から計算される。
Α 3 is a constant related to time for optimizing the size of the grid. Further, f l () is the travel speed of the host vehicle (v h ), the travel speed of surrounding vehicles (v 1 ,..., V 9 ), the curvature of the travel path (k), and the slope of the travel path (pitch, roll). , Weather (rainy, sunny), road surface state (friction), function regarding visibility state (foggy). Further, f l () is calculated from a linear or non-linear relationship such as a relative velocity.
［車線変更計画生成機能について］
次に、生成装置１０が実行する車線変更計画生成機能について、図６を参照しながら説明する。
[About lane change plan generation function]
Next, the lane change plan generation function executed by the generation device 10 will be described with reference to FIG.
ここでは、生成装置１０は、自車両が走行する走行路の延伸方向および前記延伸方向に直交する直交方向（横方向）に沿う座標系を、自車両に関する車両情報、周囲車両に関する車両情報および自車両の運転状況に応じて分割することでグリッド群（グリッドマップ）を設定する。また、生成装置１０は、設定したグリッドマップのうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係と自車両の運転状況を評価した評価結果とに応じて車線変更計画を生成する。さらに、生成装置１０は、車線変更時に自車両が実際に走行し得る走行軌道を生成する。 Here, the generation apparatus 10 uses a coordinate system along the extending direction of the travel path on which the host vehicle travels and the orthogonal direction (lateral direction) orthogonal to the extending direction, as vehicle information about the host vehicle, vehicle information about the surrounding vehicle, and the host vehicle. A grid group (grid map) is set by dividing according to the driving situation of the vehicle. Further, the generation device 10 generates a lane change plan according to the positional relationship between the grid in which the host vehicle exists and the grid in which the surrounding vehicle exists in the set grid map and the evaluation result that evaluates the driving situation of the host vehicle. To do. Furthermore, the generation device 10 generates a traveling track on which the host vehicle can actually travel when the lane is changed.
まず、生成装置１０は、カメラ２０からの撮像画像を取得し（Ｓ１）、この撮像画像から周囲車両を認識する周知の処理を実施するとともに、ＬＩＤＡＲ２５によって得られた物標の点群情報（最新および過去のもの）を利用して（Ｓ２）、周囲車両の走行速度や位置に関する情報を得る（Ｓ３）。 First, the generation device 10 acquires a captured image from the camera 20 (S1), performs a well-known process of recognizing surrounding vehicles from the captured image, and also performs point cloud information (latest information on the target) obtained by the LIDAR 25. (S2) and information on the traveling speed and position of surrounding vehicles is obtained (S3).
また、生成装置１０は、カメラ２０からの撮像画像を取得し（Ｓ１）、この撮像画像から周囲車両を認識する周知の処理を実施するとともに、ＬＩＤＡＲ２５によって得られた物標の点群情報（最新および過去のもの）を利用して（Ｓ２）、周囲車両の挙動に関する情報を得る（Ｓ４）。 Further, the generation apparatus 10 acquires a captured image from the camera 20 (S1), performs a known process of recognizing surrounding vehicles from the captured image, and also performs point cloud information (latest information) of the target obtained by the LIDAR 25. (S2) and information on the behavior of surrounding vehicles is obtained (S4).
また、生成装置１０は、カメラ２０からの撮像画像を取得し（Ｓ１）、この取得した撮像画像から白線を認識する周知の処理を実行することで、走行路（自車線や隣接車線）の幅、走行路の形状（走行路の位置毎の曲率）や起伏（地形）等の情報を走行路情報として得る（Ｓ５）。 In addition, the generation device 10 acquires a captured image from the camera 20 (S1), and executes a known process for recognizing a white line from the acquired captured image, so that the width of the traveling path (the own lane or the adjacent lane) is increased. Information such as the shape of the travel path (curvature for each position of the travel path) and undulations (terrain) is obtained as travel path information (S5).
続いて、生成装置１０は、周囲車両の走行速度や位置に関する情報（Ｓ３）、周囲車両の挙動に関する情報（Ｓ４）、および走行路情報（Ｓ５）を用いて、周囲車両の横方向／進行方向の走行軌道を生成する（Ｓ６）。 Subsequently, the generation device 10 uses the information on the traveling speed and position of the surrounding vehicle (S3), the information on the behavior of the surrounding vehicle (S4), and the traveling path information (S5), and uses the lateral direction / traveling direction of the surrounding vehicle. Is generated (S6).
また、生成装置１０は、周囲車両の横方向／進行方向の走行軌道（Ｓ６）、走行路情報（Ｓ５）、およびデータベースの情報（Ｓ７）を用いて、グリッドマップを作成する（Ｓ８）。なお、このデータベースには、車線変更時に自車両が行い得る行動の候補が記録されている。 In addition, the generation device 10 creates a grid map using the travel trajectory (S6) in the lateral direction / traveling direction of the surrounding vehicle, the travel path information (S5), and the information (S7) in the database (S8). In this database, candidates for actions that can be performed by the host vehicle when the lane is changed are recorded.
また、生成装置１０は、グリッドマップに基づき自車両が行い得る行動の候補を生成する（Ｓ９〜Ｓ１２）。各行動は第１セグメントおよび第２セグメントから構成される。これは、上述のように、運転者による車線変更に関するデータを分析した結果、運転者による行動モデルでは、２つの行動部分からなることに基づく。 Moreover, the production | generation apparatus 10 produces | generates the candidate of the action which the own vehicle can perform based on a grid map (S9-S12). Each action is composed of a first segment and a second segment. As described above, this is based on the fact that the driver's behavior model is composed of two behavior parts as a result of analyzing data related to lane change by the driver.
そして、自車両が行い得る行動の候補としては、次のような行動Ａ（Ｓ９）、行動Ｂ（Ｓ１０）、行動Ｃ（Ｓ１１）、行動Ｄ（Ｓ１２）といった４つの行動パターンが挙げられる。このうちの行動Ａ（Ｓ９）では、第１セグメントでの行動はなく、第２セグメントで車線変更を実行する。この車線変更は短時間で完了することが推奨される。また、行動Ｂ（Ｓ１０）では、第１セグメントで待機し、第２セグメントで車線変更を実行する。また、行動Ｃ（Ｓ１１）では、第１セグメントで加速を行い、第２セグメントで車線変更を実行する。また、行動Ｄ（Ｓ１２）では、第１セグメントで減速を行い、第２セグメントで車線変更を実行する。 And the candidate of the action which the own vehicle can perform includes the following four action patterns such as action A (S9), action B (S10), action C (S11), and action D (S12). Of these, in action A (S9), there is no action in the first segment, and the lane change is executed in the second segment. It is recommended that this lane change be completed in a short time. Moreover, in action B (S10), it waits in a 1st segment and performs a lane change in a 2nd segment. In action C (S11), acceleration is performed in the first segment, and lane change is performed in the second segment. In action D (S12), deceleration is performed in the first segment, and lane change is performed in the second segment.
なお、このモデルでは、図８に示すように、９つのグリッドからなるグリッドマップに基づき２５６通りの周囲車両の配置状況が考えられるが、自車線に隣接する左右の車線の何れか一方を考慮しないことにより、自車両が存在するグリッドと、その前後方向のグリッド、左右何れか一方の隣接車線上に設定される３つのグリッドとの合計５つのグリッドからなるグリッドマップに限定することができる。このモデルでは、３２通りの周囲車両の配置状況が考えられる。なお、上述のような９つのグリッドからなるグリッドマップを想定すべき場合もある。 In this model, as shown in FIG. 8, 256 surrounding vehicles can be arranged based on a grid map including nine grids, but one of the left and right lanes adjacent to the own lane is not considered. Thus, the grid map can be limited to a grid map including a total of five grids including a grid in which the host vehicle is present, a grid in the front-rear direction, and three grids set on either the left or right adjacent lane. In this model, there are 32 possible arrangements of surrounding vehicles. In some cases, a grid map including nine grids as described above should be assumed.
また、このモデルでは、例えば図１１に示すような左側の隣接車線を考慮しない場合、右側の隣接車線への車線変更時に自車両が行い得る行動として次の３つのケースが考えられる。 Further, in this model, for example, when the left adjacent lane as shown in FIG. 11 is not considered, the following three cases can be considered as actions that the own vehicle can perform when changing the lane to the right adjacent lane.
（１）ケースＡ：このケースでは、右側車線の接近車両が自車両を追い越して右側車線が車線変更可能な状態になるまで待機する。
（２）ケースＢ：このケースでは、減速した後に右側車線に入る。これは、高速道路の出口に近づいている場合など、制限時間内または制限距離内に車線変更を行わなければならない場合に、望ましい行動である。
(1) Case A: In this case, the vehicle waits until the approaching vehicle in the right lane overtakes the host vehicle and the right lane can be changed.
(2) Case B: In this case, the vehicle enters the right lane after decelerating. This is a desirable behavior when lane changes must be made within a limited time or within a limited distance, such as when approaching an expressway exit.
（３）ケースＣ：そのまま右側車線に入る。
また、このモデルでは、３２通りの周囲車両の配置状況を、図１２および図１３に例示するような４つのカテゴリに分類することができる。
(3) Case C: Enter the right lane as it is.
Moreover, in this model, the arrangement | positioning condition of 32 kinds of surrounding vehicles can be classified into four categories as illustrated in FIGS.
（１）カテゴリＡ：２つの行動の候補があり、隣接車両との相対速度および相対距離に基づき待機するか車線変更を行うかの何れか一方を行う。
（２）カテゴリＢ：このカテゴリでは、更に多くの行動候補がある。車線変更を行うが、時には、加速、減速または待機が、安全且つ円滑な車線変更を行うためには望ましい行動である。制限時間／制限距離がある場合、安全な車線変更を行うためには、加速または減速が必要である。
(1) Category A: There are two action candidates, and either one of standby or lane change is performed based on the relative speed and relative distance with the adjacent vehicle.
(2) Category B: There are more action candidates in this category. While changing lanes, sometimes acceleration, deceleration or waiting is a desirable action to make a safe and smooth lane change. If there is a time limit / distance, acceleration or deceleration is necessary to make a safe lane change.
（３）カテゴリＣ：車線変更を行う際の複雑な配置状態に関係する。このカテゴリでは、自車両の右側のセルが周囲車両に占領されている。車線変更する先の車線に空きスペースを作り出すための適切な行動が選択されるべきである。このカテゴリでは、加速、減速または待機を行うのが良い。 (3) Category C: It relates to a complicated arrangement state when changing lanes. In this category, the cell on the right side of the host vehicle is occupied by surrounding vehicles. Appropriate actions should be selected to create free space in the lane to which the lane changes. In this category, it is better to accelerate, decelerate or wait.
（４）カテゴリＤ：車線変更を行うために待機すべきである。他の行動は行うべきではない。
図６に戻り、グリッドマップの作成（Ｓ８）に続いて、生成装置１０は、グリッドマップ（Ｓ８）に基づき、運転状況パターンを作成する（Ｓ１３）。
(4) Category D: Should wait for a lane change. No other action should be taken.
Returning to FIG. 6, following the creation of the grid map (S8), the generation device 10 creates a driving situation pattern based on the grid map (S8) (S13).
ここで、運転状況パターンとは、図１２に例示するように、周囲環境に関して過去および現在の評価されたデータを含む時間に基づくパターンである。これは、自車に関する情報、周囲車両に関する情報、道路情報などを利用して作成され、パターン化で認識された課題を行動候補に変換することを目的とする。 Here, the driving situation pattern is a pattern based on time including past and present evaluated data regarding the surrounding environment, as illustrated in FIG. The purpose of this is to convert a task that is created using information about the vehicle, information about surrounding vehicles, road information, and the like and recognized by patterning into action candidates.
本実施形態では、次の（１）〜（９）のような要因を考慮してパターンを作成する。
（１）エリアI：自車両が占めるグリッド
（２）エリアII：自車両の延伸方向への相対的な走行速度
（３）エリアIII：自車両の直交方向への相対的な走行速度
（４）エリアIV：自車両の延伸方向への相対的な距離
（５）エリアV：自車両の直交方向への相対的な距離
（６）エリアVI：自車両の挙動（自車両の延伸方向への加速度、自車両の直交方向の加速度、操舵角度、ヨーレート）
（７）エリアVII：道路の曲率
（８）エリアVIII：レーンまでの距離
（９）エリアIX：制限時間、制限距離
なお、上記以外にも、運転者または搭乗者の行動パターンや好み、予定や時間的余裕の有無といった拘束条件などの要因を考慮してパターンを作成してもよい。
In the present embodiment, the pattern is created in consideration of the following factors (1) to (9).
(1) Area I: Grid occupied by own vehicle (2) Area II: Relative traveling speed in the direction of extension of the own vehicle (3) Area III: Relative traveling speed in the direction orthogonal to the own vehicle (4) Area IV: Relative distance in the extension direction of the own vehicle (5) Area V: Relative distance in the orthogonal direction of the own vehicle (6) Area VI: Behavior of the own vehicle (acceleration in the extension direction of the own vehicle) , Acceleration in the orthogonal direction of the vehicle, steering angle, yaw rate)
(7) Area VII: Curvature of the road (8) Area VIII: Distance to the lane (9) Area IX: Time limit, distance limit Other than the above, the driver's or passenger's behavior pattern, preference, schedule, etc. A pattern may be created in consideration of factors such as constraint conditions such as whether or not there is a time margin.
これらの要因のデータをレンジ［−１，１］を最大限とする区域にパターン化する。なお、「ｔ＝０」は、現在を示す。また、「−ｔｐ＝５ｓ」とは、現在から５秒前の時点を示す。 The data of these factors is patterned into areas that maximize the range [-1, 1]. “T = 0” indicates the present. Further, “−t p = 5 s” indicates a time point 5 seconds before the present time.
また、運転状況パターンの評価値ｙについては、次式を用いて算出される。 Further, the evaluation value y of the driving situation pattern is calculated using the following equation.
なお、「ＮＶ」は隣接車両の特徴を示し、「Ｒ」は自車両と隣接車両との相対距離を示し、「ＣＤ」は車両の挙動を示し、「ＣＮ」は制限時間／制限距離を示す。また、「−ｔｐ，+ｔｆ」とは、時間「ｔｐ」前から時間「ｔｆ」後までの期間であることを示す。
“NV” indicates the characteristics of the adjacent vehicle, “R” indicates the relative distance between the host vehicle and the adjacent vehicle, “CD” indicates the behavior of the vehicle, and “CN” indicates the time limit / distance. . “−t p , + t f ” indicates a period from before the time “t p ” to after the time “t f ”.
このような評価の結果、評価値ｙが数値「０」である場合は車線変更を示し、数値「１」である場合は待機後に車線変更を示し（図１７（ａ）参照）、数値「２」である場合は加速後に車線変更を示し（図１７（ｂ）参照）、数値「３」である場合は減速後に車線変更を示すといった具合である。 As a result of such evaluation, if the evaluation value y is a numerical value “0”, it indicates a lane change, and if it is a numerical value “1”, it indicates a lane change after standby (see FIG. 17A). ”Indicates a lane change after acceleration (see FIG. 17B), and a numerical value“ 3 ”indicates a lane change after deceleration.
また、評価結果の学習については、次式を用いて行われる。 The learning of the evaluation result is performed using the following equation.
なお、「Ｐ」は、運転状況パターンを示す。また、「Ｗ」は、運転者による運転挙動の検証結果および実験結果に基づき設定される係数である。また、「−ｔｐ，０」とは、時間「ｔｐ」前から現在時刻までの期間である。
“P” indicates a driving situation pattern. “W” is a coefficient set based on the verification result and the experimental result of the driving behavior by the driver. “−t p , 0” is a period from the time “t p ” before the current time.
図６に戻り、運転状況パターン（Ｓ１３）の作成に続いて、生成装置１０は、運転状況パターンと行動選択関数および行動選択係数（Ｓ１５）を用いて行動の候補を評価する（Ｓ１４）。まず、運転状況パターン上の要因ごとのスコアに対応する行動選択関数および行動選択係数を掛け合わせ、集計することで全体のスコアを算出する。そして、算出した全体のスコアを評価することで自車両が行い得る行動の候補を評価する。具体的には、自車両が行い得る行動の候補を、加速、減速、待機および車線変更の中から選択する。なお、行動選択関数および行動選択係数は、予め実験等に基づき、要因ごとに設定される。 Returning to FIG. 6, following the creation of the driving situation pattern (S13), the generation apparatus 10 evaluates action candidates using the driving situation pattern, the action selection function, and the action selection coefficient (S15) (S14). First, an overall score is calculated by multiplying and summing the action selection function and action selection coefficient corresponding to the score for each factor on the driving situation pattern. And the candidate of the action which the own vehicle can perform is evaluated by evaluating the calculated whole score. Specifically, a candidate for an action that the host vehicle can perform is selected from acceleration, deceleration, standby, and lane change. The action selection function and the action selection coefficient are set for each factor based on experiments and the like in advance.
また、生成装置１０は、行動の候補を評価（Ｓ１４）した後に、この評価によって行動Ａが選択されたか否かを判断する（Ｓ１６）。行動Ａが選択された場合には、第２セグメントで自車両自車両が行い得る走行軌道を生成する（Ｓ１７）。一方、行動Ａが選択されなかった場合には、第１セグメントで自車両が行い得る行動の候補として、加速（行動Ｃの場合）／減速（行動Ｄの場合）／待機（行動Ｂの場合）の行動パターンを生成する（Ｓ１８）。この第１セグメントの行動パターンは、加速、減速または待機によって、安全スペース／安全余裕時間を作り出すことを目的とする。 Further, after evaluating the action candidate (S14), the generation apparatus 10 determines whether or not the action A is selected by this evaluation (S16). When the action A is selected, a traveling track that can be performed by the host vehicle is generated in the second segment (S17). On the other hand, if action A is not selected, acceleration (in the case of action C) / deceleration (in the case of action D) / standby (in the case of action B) as candidate actions that the vehicle can perform in the first segment Is generated (S18). This behavioral pattern of the first segment aims to create a safe space / safety margin by acceleration, deceleration or waiting.
例えば、図１５に示すように、現在時刻（ｔ０）から目標時刻（Ｔ）までの間に、自車両が先行車両を追い越して距離「ｒ」だけ先行することを想定し、自車両の加減速度を次式を用いて算出する。 For example, as shown in FIG. 15, it is assumed that the own vehicle overtakes the preceding vehicle and precedes the distance “r” between the current time (t 0 ) and the target time (T). The speed is calculated using the following formula.
ここで、ｒについては、次のような項を用いる。
Here, the following terms are used for r.
また、円滑且つ快適な加減速を設定するため、次式を用いて行動パターンのコスト値を算出する。
Moreover, in order to set smooth and comfortable acceleration / deceleration, the cost value of an action pattern is calculated using the following equation.
ここで、Δｄ（ｔ）については、次のような項を用いる。
Here, the following terms are used for Δd (t).
図６に戻り、加減速時の行動パターンの生成（Ｓ１８）に続き、生成装置１０は、リアルタイムでの制御および監視処理（Ｓ１９）のうち、選択された行動の実施および車両制御を行う（Ｓ２０）。
Returning to FIG. 6, following the generation of the action pattern during acceleration / deceleration (S18), the generation apparatus 10 performs the selected action and vehicle control in the real-time control and monitoring process (S19) (S20). ).
また、生成装置１０は、自車両の行動の実施および車両制御（Ｓ２０）を行う間、リアルタイムでの走行軌道評価および衝突評価からなる状況評価を実施する（Ｓ２１）。
このうちの走行軌道評価には、図１６に示すように、周囲車両の走行軌道を評価するために、過去の動作のデータ、道路情報、および車線変更や車線維持といった周囲車両の挙動を用いる。
Further, the generation apparatus 10 performs a situation evaluation including a real-time traveling track evaluation and a collision evaluation while performing the action of the own vehicle and the vehicle control (S20) (S21).
Of these, as shown in FIG. 16, in order to evaluate the traveling track of surrounding vehicles, past motion data, road information, and behavior of surrounding vehicles such as lane change and lane keeping are used.
周囲車両の走行軌道は、規定期間（０〜Ｔｈｉｓｔ）の間に記録された過去の位置データと車線の中央線とに基づき、多項式の関数を用いて算出される。車線の中央線については、車線変更の場合には自車両が右側の車線の中央線に沿って走行し、車線維持の場合には自車両が現在の車線の中央線に沿って走行すると規定する。そして、規定期間（０〜Ｔｏｐｒ）の間においてこれらのデータを多項式の曲線に合致させる。なお、この評価は、すべての周囲車両の走行軌道について行われる。 Running track around the vehicle, based on the center line of the position data and the lane past recorded during a defined period (0 to T hist), it is calculated using a function of the polynomial. For the lane center line, it is prescribed that the host vehicle will run along the center line of the right lane when changing lanes, and that the host vehicle will run along the center line of the current lane when maintaining lanes . These data are matched with a polynomial curve during a specified period (0 to T opr ). This evaluation is performed on the traveling tracks of all surrounding vehicles.
また、衝突評価については、規定期間（０〜Ｔｏｐｒ）の間において周囲車両の走行軌道からサンプリングを行い、ＩＣＳ（Inevitable Collision States）手法を用いて２つの走行軌道の間の衝突の可能性をチェックすることで行う。なお、ＩＣＳ手法については、公知技術に従うのでここではその詳細な説明は省略する。 For collision evaluation, sampling is performed from the traveling track of the surrounding vehicle during a specified period (0 to T opr ), and the possibility of a collision between two traveling tracks is measured using an ICS (Inevitable Collision States) method. Do this by checking. Since the ICS method follows a known technique, a detailed description thereof is omitted here.
図６に戻り、状況評価（Ｓ２１）に続き、走行軌道生成装置１０は、再評価のための余裕時間を待機し（Ｓ２２）、上述のグリッドマップの作成（Ｓ８）に再度移行する。
［走行軌道生成機能について］
次に、生成装置１０が実行する走行軌道生成機能について説明する。
Returning to FIG. 6, following the situation evaluation (S 21), the traveling track generation device 10 waits for a margin time for re-evaluation (S 22), and proceeds to the grid map creation (S 8) again.
[About running track generation function]
Next, the traveling track generation function executed by the generation device 10 will be described.
生成装置１０は、上述の車線変更計画生成機能において行動Ａが選択された場合に（Ｓ２３）、走行路情報（Ｓ２４）に基づき、横方向への自車両の挙動の候補を生成する（Ｓ２５）。 When the action A is selected in the above-described lane change plan generation function (S23), the generation apparatus 10 generates a candidate for the behavior of the host vehicle in the lateral direction based on the travel route information (S24) (S25). .
続いて、生成装置１０は、周囲車両の走行速度や位置、行動に関する情報を得た後に（Ｓ２６）、周囲車両の挙動を評価し（Ｓ２７）、自車両と周囲車両との間に衝突の可能性が無いことを確認する（Ｓ２８）。 Subsequently, the generation device 10 obtains information on the traveling speed, position, and behavior of the surrounding vehicle (S26), evaluates the behavior of the surrounding vehicle (S27), and can collide between the own vehicle and the surrounding vehicle. It is confirmed that there is no sex (S28).
続いて、生成装置１０は、車線変更時の走行軌道のコスト値が最小となる走行軌道を選択する（Ｓ２９）。車線変更時の走行軌道のコスト値については、次式を用いて算出される。 Subsequently, the generation device 10 selects a travel track that minimizes the cost value of the travel track when the lane is changed (S29). The cost value of the travel track when changing lanes is calculated using the following equation.
ここで、ｋ（ｔ）については、次のような項を用いる。
Here, the following terms are used for k (t).
続いて、生成装置１０は、車線変更を実行する旨を対象車線の周囲車両に送信する。
Subsequently, the generation device 10 transmits to the surrounding vehicles of the target lane that the lane change is to be executed.
［車線変更時衝突回避機能について］
次に、生成装置１０が実行する車線変更時衝突回避機能について、図７を参照しながら説明する。
[About collision avoidance function when changing lanes]
Next, the lane change collision avoidance function executed by the generation device 10 will be described with reference to FIG.
まず、生成装置１０は、自車両が車線変更を行う間、周囲車両の行動および走行軌道を監視する（Ｓ３１）。
具体的には、生成装置１０は、周囲車両の走行速度や位置に関する情報を得る（Ｓ３２）。また、生成装置１０は、周囲車両の挙動に関する情報を得る（Ｓ３３）。さらに、生成装置１０は、周囲車両の横方向／進行方向の走行軌道を生成する（Ｓ３４）。
First, the generation device 10 monitors the behaviors and traveling tracks of surrounding vehicles while the host vehicle changes lanes (S31).
Specifically, the generation device 10 obtains information on the traveling speed and position of surrounding vehicles (S32). Moreover, the production | generation apparatus 10 acquires the information regarding the behavior of a surrounding vehicle (S33). Further, the generating device 10 generates a traveling track in the lateral direction / traveling direction of the surrounding vehicle (S34).
続いて、生成装置１０は、自車両と周囲車両との間の衝突の可能性を確認し（Ｓ３５）、自車両と周囲車両との間の衝突の可能性の有無を判断する（Ｓ３６）。衝突の可能性が存在しない場合には、リアルタイムでの制御および監視処理（Ｓ３７）のうち、選択された行動の実施および車両制御を行う（Ｓ３８）。また、生成装置１０は、自車両の行動の実施および車両制御（Ｓ３８）を行う間、リアルタイムでの状況評価を実施する（Ｓ３９）。その後、衝突の可能性の確認（Ｓ３５）を再度実施する。 Subsequently, the generation device 10 confirms the possibility of a collision between the host vehicle and the surrounding vehicle (S35), and determines whether or not there is a possibility of a collision between the host vehicle and the surrounding vehicle (S36). If there is no possibility of collision, the selected action is executed and the vehicle is controlled (S38) in the real-time control and monitoring process (S37). Moreover, the production | generation apparatus 10 implements the situation evaluation in real time, while performing the action of the own vehicle, and vehicle control (S38) (S39). Thereafter, confirmation of the possibility of collision (S35) is performed again.
一方、衝突の可能性が存在する場合には、生成装置１０は、グリッドマップを作成する（Ｓ４０）。
さらに、生成装置１０は、グリッドマップを評価して、現在の状況がケースＡ（Ｓ４１）、ケースＢ（Ｓ４２）またはケースＣ（Ｓ４３）の何れであるかを判定する。ケースＡ（Ｓ４１）とは、衝突回避のために減速が必要な状況を示す（図１８（ｂ）参照）。また、ケースＢ（Ｓ４２）は、衝突回避のために加速が必要な状況を示す。また、ケースＣ（Ｓ４３）は衝突回避のためにそれ以外の行動が必要な状況を示す。
On the other hand, if there is a possibility of collision, the generation device 10 creates a grid map (S40).
Furthermore, the generation apparatus 10 evaluates the grid map and determines whether the current situation is Case A (S41), Case B (S42), or Case C (S43). Case A (S41) indicates a situation where deceleration is required to avoid a collision (see FIG. 18B). Case B (S42) shows a situation where acceleration is necessary to avoid a collision. Case C (S43) shows a situation where other actions are necessary to avoid collision.
ケースＣである場合には、次のように衝突回避を計画する（Ｓ４４）。すなわち、車線変更の対象である右側車線とは反対側の車線である左側車線へ一時的に車線変更を行う行動（Ｓ４５）、もしくは車線変更の対象である右側車線から自車線へ戻る行動（Ｓ４６、図１８（ａ）参照）を計画する。 In case C, collision avoidance is planned as follows (S44). That is, an action of temporarily changing the lane to the left lane that is the lane opposite to the right lane that is the lane change target (S45), or an action of returning from the right lane that is the lane change target to the own lane (S46) FIG. 18 (a)) is planned.
続いて、生成装置１０は、ケースＡ（Ｓ４１）、ケースＢ（Ｓ４２）またはケースＣ（Ｓ４３）の各状況に応じ、行動選択関数および行動選択係数（Ｓ４８）を用いて行動の候補を評価する（Ｓ４７）。 Subsequently, the generation apparatus 10 evaluates action candidates using an action selection function and an action selection coefficient (S48) according to each situation of case A (S41), case B (S42), or case C (S43). (S47).
続いて、生成装置１０は、加速／減速／待機の行動パターンを生成する（Ｓ４９）。その後、生成装置１０は、リアルタイムでの制御および監視処理（Ｓ３７）のうち、選択された行動の実施および車両制御に移行する（Ｓ３８）。 Subsequently, the generation device 10 generates an acceleration / deceleration / standby action pattern (S49). Then, the production | generation apparatus 10 transfers to implementation and vehicle control of the selected action among control and monitoring processes (S37) in real time (S38).
［実施形態の効果］
このように本実施形態の運転支援システム１によれば、自車両が走行する走行路の延伸方向および前記延伸方向に直交する直交方向に沿う座標系を、自車両に関する車両情報、周囲車両に関する車両情報および自車両の運転状況に応じて分割することでグリッド群を設定し、設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係と自車両の運転状況を評価した評価結果とに応じて、自車両が車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成する。
[Effect of the embodiment]
As described above, according to the driving support system 1 of the present embodiment, the coordinate system along the extending direction of the travel path on which the host vehicle travels and the orthogonal direction orthogonal to the extending direction is used as vehicle information about the host vehicle, and vehicles related to surrounding vehicles. The grid group is set by dividing according to the information and the driving situation of the own vehicle, and the positional relationship between the grid in which the own vehicle exists and the grid in which the surrounding vehicle exists and the driving situation of the own vehicle are set. A lane change plan that is a plan for the host vehicle to change lanes is generated according to the evaluated result.
したがって、自車両が安全且つ快適に車線変更を行うための計画である車線変更計画を生成することができる。 Therefore, it is possible to generate a lane change plan that is a plan for the host vehicle to change lanes safely and comfortably.
１…運転支援システム、１０…車線変更計画・走行軌道生成装置、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、１５…車載ネットワーク、２０…カメラ、２５…ＬＩＤＡＲ、３０…グリッドマップパターンデータベース３０、３５…車両制御装置。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Driving assistance system, 10 ... Lane change plan and traveling track generation apparatus, 11 ... CPU, 12 ... Memory, 15 ... In-vehicle network, 20 ... Camera, 25 ... LIDAR, 30 ... Grid map pattern database 30, 35 ... Vehicle control apparatus.
Claims (32)
自車両が走行する走行路の延伸方向および前記延伸方向に直交する直交方向に沿う座標系を、自車両に関する車両情報、周囲車両に関する車両情報および自車両の運転状況に応じて分割することでグリッド群を設定するグリッド設定手段（１０）と、
前記グリッド設定手段が設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係と自車両の運転状況を評価した評価結果とに応じて前記車線変更計画を生成する生成手段（１０）と、
を備えることを特徴とする車線変更計画生成装置（１）。 A lane change plan generation device (1) that is mounted on a host vehicle and generates a lane change plan that is a plan for the host vehicle to change lanes,
A grid is obtained by dividing the coordinate system along the extending direction of the travel path on which the host vehicle travels and the orthogonal direction orthogonal to the extending direction according to the vehicle information about the host vehicle, the vehicle information about the surrounding vehicles, and the driving situation of the host vehicle. Grid setting means (10) for setting a group;
The lane change plan is generated according to a positional relationship between a grid in which the host vehicle is present and a grid in which a surrounding vehicle is present in the grid group set by the grid setting means and an evaluation result of evaluating a driving situation of the host vehicle. Generating means (10);
A lane change plan generation device (1) comprising:
自車両に関する車両情報には自車両のサイズまたは走行速度が含まれ、周囲車両に関する車両情報には周囲車両のサイズまたは走行速度が含まれていること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to claim 1,
The lane change plan generation device characterized in that the vehicle information related to the host vehicle includes the size or travel speed of the host vehicle, and the vehicle information related to the surrounding vehicle includes the size or travel speed of the surrounding vehicle.
自車両の運転状況には自車両と周囲車両との相対関係が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to claim 1 or 2,
A lane change plan generation device characterized in that the driving situation of the host vehicle includes a relative relationship between the host vehicle and surrounding vehicles.
自車両と周囲車両との相対関係には、前記グリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to claim 3,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a positional relationship between a grid in which the host vehicle is present and a grid in which the surrounding vehicle is present in the grid group.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な走行速度、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な走行速度が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to claim 3 or claim 4,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative traveling speed with respect to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative traveling speed with respect to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. A lane change plan generation device.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な距離、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 3 to 5,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative distance to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative distance to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. Lane change plan generator.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な加速度、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な加速度が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan production | generation apparatus of any one of Claims 3-6,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative acceleration with respect to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative acceleration with respect to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. Lane change plan generator.
自車両の運転状況には、前記走行路の曲率が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 7,
The driving condition of the host vehicle includes the curvature of the travel path, the lane change plan generation device.
自車両の運転状況には、自車両から隣接レーンまでの距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 8,
A lane change plan generation device characterized in that the driving status of the host vehicle includes a distance from the host vehicle to an adjacent lane.
自車両の運転状況には、車線変更を完了させるまでの制限時間が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 9,
A lane change plan generation device characterized in that the driving situation of the host vehicle includes a time limit until the lane change is completed.
自車両の運転状況には、車線変更を完了させるまでの制限距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 10,
A lane change plan generation device characterized in that the driving status of the host vehicle includes a limit distance until the lane change is completed.
自車両の運転状況には、運転者に関する情報が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan production | generation apparatus of any one of Claims 1-11,
A lane change plan generation device characterized in that the driving status of the host vehicle includes information on the driver.
自車両の運転状況には、搭乗者に関する情報が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 12,
A lane change plan generation device characterized in that the driving status of the host vehicle includes information about the passenger.
前記生成手段は、前記グリッド設定手段が設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係または自車両の運転状況を評価した評価結果が変化した場合には、前記車線変更計画を再度生成すること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 13,
When the evaluation result of evaluating the positional relationship between the grid where the host vehicle exists and the grid where the surrounding vehicle exists or the driving situation of the host vehicle changes in the grid group set by the grid setting unit. The lane change plan generating device, wherein the lane change plan is generated again.
前記グリッド設定手段（１０）は、前記グリッド群を自車両が存在する車線とその左右の車線に設定すること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 13,
The said grid setting means (10) sets the said grid group to the lane where the own vehicle exists, and its left and right lanes. The lane change plan production | generation apparatus characterized by these.
前記グリッド設定手段（１０）は、前記グリッド群を自車両が存在する車線とその左右何れか一方の２つの車線に設定すること
を特徴とする車線変更計画生成装置。 In the lane change plan generation device according to any one of claims 1 to 13,
The said grid setting means (10) sets the said grid group to the lane in which the own vehicle exists, and two lanes of either the left or right.
自車両が走行する走行路の延伸方向および前記延伸方向に直交する直交方向に沿う座標系を、自車両に関する車両情報、周囲車両に関する車両情報および自車両の運転状況に応じて分割することでグリッド群を設定し、
設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係と自車両の運転状況を評価した評価結果とに応じて前記車線変更計画を生成すること
ことを特徴とする車線変更計画生成方法。 A lane change plan generation method for generating a lane change plan that is a plan for the host vehicle to change lanes,
A grid is obtained by dividing the coordinate system along the extending direction of the travel path on which the host vehicle travels and the orthogonal direction orthogonal to the extending direction according to the vehicle information about the host vehicle, the vehicle information about the surrounding vehicles, and the driving situation of the host vehicle. Set the group,
Generating the lane change plan according to a positional relationship between a grid in which the host vehicle is present and a grid in which a surrounding vehicle is present in the set grid group and an evaluation result of evaluating a driving situation of the host vehicle. Lane change plan generation method.
自車両に関する車両情報には自車両のサイズまたは走行速度が含まれ、周囲車両に関する車両情報には周囲車両のサイズまたは走行速度が含まれていること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to claim 17,
A lane change plan generation method characterized in that the vehicle information related to the host vehicle includes the size or travel speed of the host vehicle, and the vehicle information related to the surrounding vehicle includes the size or travel speed of the surrounding vehicle.
自車両の運転状況には自車両と周囲車両との相対関係が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to claim 17 or 18,
A method of generating a lane change plan, characterized in that the driving situation of the host vehicle includes a relative relationship between the host vehicle and surrounding vehicles.
自車両と周囲車両との相対関係には、前記グリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to claim 19,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a positional relationship between a grid in which the host vehicle is present and a grid in which the surrounding vehicle is present in the grid group.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な走行速度、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な走行速度が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to claim 19 or 20,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative traveling speed with respect to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative traveling speed with respect to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. A lane change plan generation method.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な距離、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to any one of claims 19 to 21,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative distance to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative distance to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. Lane change plan generation method.
自車両と周囲車両との相対関係には、自車両の延伸方向への周囲車両に対する相対的な加速度、または自車両の直交方向への周囲車両に対する相対的な加速度が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 19 to 22,
The relative relationship between the host vehicle and the surrounding vehicle includes a relative acceleration with respect to the surrounding vehicle in the extending direction of the own vehicle or a relative acceleration with respect to the surrounding vehicle in the orthogonal direction of the own vehicle. Lane change plan generation method.
自車両の運転状況には、前記走行路の曲率が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 23,
The driving condition of the host vehicle includes the curvature of the travel route, and the lane change plan generation method according to claim 1.
自車両の運転状況には、自車両から隣接レーンまでの距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 24,
A method for generating a lane change plan, characterized in that the driving situation of the host vehicle includes a distance from the host vehicle to an adjacent lane.
自車両の運転状況には、車線変更を完了させるまでの制限時間が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 25,
A method for generating a lane change plan, characterized in that the driving situation of the host vehicle includes a time limit for completing the lane change.
自車両の運転状況には、車線変更を完了させるまでの制限距離が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 26,
A method of generating a lane change plan, characterized in that a driving distance of the host vehicle includes a limit distance until the lane change is completed.
自車両の運転状況には、運転者に関する情報が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 27,
A method for generating a lane change plan, characterized in that the driving status of the host vehicle includes information about the driver.
自車両の運転状況には、搭乗者に関する情報が含まれること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 In the lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 28,
A method of generating a lane change plan, characterized in that the driving status of the host vehicle includes information about the passenger.
設定したグリッド群のうち自車両が存在するグリッドと周辺車両が存在するグリッドとの位置関係または自車両の運転状況を評価した評価結果が変化した場合には、前記車線変更計画を再度生成すること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 29,
When the evaluation result evaluating the positional relationship between the grid where the host vehicle exists and the grid where the surrounding vehicle exists or the driving situation of the host vehicle changes among the set grid groups, the lane change plan is generated again. A lane change plan generation method characterized by:
前記グリッド群を自車両が存在する車線とその左右の車線に設定すること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 30,
A lane change plan generation method, characterized in that the grid group is set to a lane in which the host vehicle is present and to the left and right lanes.
前記グリッド群を自車両が存在する車線とその左右何れか一方の２つの車線に設定すること
を特徴とする車線変更計画生成方法。 The lane change plan generation method according to any one of claims 17 to 30,
A lane change plan generation method, characterized in that the grid group is set to a lane in which the host vehicle is present and two lanes on either side of the lane.
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