JP2016503533A5 - - Google Patents

Claims (25)

1. 車両のＡＤＡＳにおいて使用するための予想可能範囲を生成する方法であって、
   記憶されているデジタル位置依存データ、車両データ及び運転者データのうち１つ以上を使用して前記予想可能範囲を生成し、決定点に関連付けられた複数の可能分岐路の各々が将来に車両により選択される相対確率を示すデータを判定するステップを含む
   ことを特徴とする方法。
2. 前記デジタル位置依存データは、道路網の複数の道路区分を表すデジタルマップデータであって、各道路区分を表すデータが１つ以上の道路区分属性を示すデータと関連付けられ、
   前記方法は、前記道路区分を表すデータと関連付けられた前記道路区分属性を示すデータを使用して前記予想可能範囲を生成することを含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 道路区分と関連付けられ、前記予想可能範囲の生成に使用される前記道路区分属性を示すデータは、前記道路区分の幾何学的配置、前記道路区分の勾配、前記道路区分の角度、前記道路区分の道路クラス、前記道路区分と関連付けられた制限速度、前記道路区分に沿った車両の流れを示す車両流れデータ及び前記道路区分に対する車両速度プロファイルデータのうち１つ以上を示すデータを含む
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記車両データは、車種、車両速度、前記車両の移動履歴、オプションとして前記車両のターン履歴の１つ以上を示すデータである
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 可能分岐路ごとに、前記可能分岐路のうち前記決定点における他のどの可能分岐路よりも優先してその可能分岐路が選択される相対確率を示すデータを判定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 各可能分岐路が選択される相対確率を示す前記判定されたデータを記憶するステップをさらに含み、オプションとして、相対確率を示す前記判定されたデータに関連する前記可能分岐路を示すデータ、及び、前記決定点に関連する前記可能分岐路を示すデータの少なくともいずれかを関連させて、相対確率を示す前記判定されたデータを記憶するステップを含む
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 所定の進入路に関して前記決定点に存在する可能分岐路ごとに相対確率を示すデータを判定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記決定点で、前記可能分岐路と前記進入路との間で定義される角度、及び前記可能分岐路の道路クラス、のうち一方又は双方を示すデータを使用して、可能分岐路の各々が選択される相対確率を示す前記データを判定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記可能分岐路が前記進入路に対する相対的に小さい角度と関連付けられた場合、及び、相対的に高い重要度を示す道路クラスと関連付けられた場合の少なくともいずれかに、可能分岐路の確率が相対的により高いと判定するステップを含む
   ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. それぞれの可能分岐路を表す道路区分に関連付けられた速度プロファイルデータに基づいて、前記決定点からの各可能分岐路が選択される前記相対確率を判定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記速度プロファイルデータは、１以上の期間にわたり前記道路区分を走行する場合の平均走行速度を示し、
    前記決定点からの各可能分岐路が選択される前記相対確率は、前記予想可能範囲が生成される時間に適する前記期間における前記平均走行速度を使用して判定される
    ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 進路を表す前記道路区分と関連付けられている、相対的に高い平均速度を示す速度プロファイルを有する前記進路に相対的に高い確率が関連付けられる
    ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
13. 前記車両が前記決定点に近づく現在の車両速度と、各可能分岐路を表す前記道路区分と関連付けられた速度プロファイルデータの示す平均速度データとを比較することにより、前記複数の可能分岐路の各々が選択される前記相対確率を判定するステップを含み、オプションとして、前記現在の車両速度との速度の差が相対的に小さい分岐路に相対的に高い確率が関連付けられる
    ことを特徴とする請求項１０から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記進入路に関して前記決定点からの前記複数の可能分岐路の各々が選択された相対確率履歴を示すデータを使用して、決定点において前記複数の可能分岐路の各々が前記車両により選択される前記相対確率を判定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 道路網の１つ以上の決定点の各々に関して、１つ以上の可能進入路の各々に対して前記決定点における前記複数の可能分岐路の各々が車両により選択される前記相対確率を示すデータを有する確率行列を提供するステップと、
    選択される各可能分岐路の前記相対確率の判定に前記確率行列を使用するステップと、を含み、
    所定の可能分岐路が選択される前記相対確率を示すデータは、時間に関して車両に関連付けられた複数の装置の動作に関連する位置データに基づく
    ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 各可能分岐路が選択される前記相対確率を示すデータは、個別の運転者及び個別の車両の少なくともいずれかにより前記決定点で選択された分岐路の履歴を示すデータに基づいて判定される
    ことを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記複数の可能分岐路の各々の前記相対確率を判定するステップは、
    前記車両が前記複数の可能分岐路に沿って走行すると予想される尤度に従って前記複数の可能分岐路をランク付けするステップと、
    前記可能分岐路が選択される前記相対確率を示す各可能分岐路に関する確率係数を判定するステップと、の少なくともいずれかを含む
    ことを特徴とする請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記予想可能範囲を生成するステップは、決定点における将来に車両が走行すると予想される最確分岐路及び少なくとも１つの代替分岐路を予測するステップを含み、
    前記記憶されているデジタル位置依存データ、前記車両データ及び前記運転者データの少なくともいずれかは、前記最確分岐路及び前記少なくとも１つの代替分岐路の少なくともいずれかの判定に使用される
    ことを特徴とする請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 前記車両が事前計算済み経路に沿って走行する場合、
    前記方法は、
    前記決定点における前記事前計算済み経路の一部に対応する分岐路を前記最確分岐路であると判定するステップと、
    前記相対確率を示すデータを使用して、複数の代替分岐路の各々が前記決定点において選択される前記相対確率を判定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 前記車両が事前計算済み経路に沿って走行しない場合、
    前記方法は、前記相対確率を示すデータを使用して、前記決定点において選択される前記最確分岐路を少なくとも判定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
21. 前記予想可能範囲を生成するステップは、車両に関連付けられたＡＤＡＳの予想可能範囲生成サブシステムにより実行され、
    前記方法は、
    前記生成された予想可能範囲に関連付けられたデータを、１つ以上の車両サブシステムを制御する前記車両の１つ以上のＡＤＡＳアプリケーションによって使用するために車両バスを介して前記１つ以上のＡＤＡＳアプリケーションに提供する予想可能範囲生成サブシステムをさらに含む
    ことを特徴とする請求項１から２０のいずれか１項に記載の方法。
22. 前記１つ以上のＡＤＡＳアプリケーションは、前記車両バスを介して提供された前記生成された予想可能範囲に関連付けられたデータを使用して、速度警告を発生すること、推奨速度を提示すること及び前記車両のブレーキ作動機能を自動的に制御することのうち１つ以上を実行する
    ことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
23. コンピュータプログラムであって、請求項１から２２のいずれか１項に記載の方法を実行するための実行可能なコンピュータ可読命令を含む
    ことを特徴とするコンピュータプログラム。
24. 車両のＡＤＡＳにおいて使用するための予想可能範囲を生成するシステムであって、
    記憶されているデジタル位置依存データ、車両データ及び運転者データのうち１つ以上を使用して前記予想可能範囲を生成し、決定点に関連付けられた複数の可能分岐路の各々が将来に車両により選択される相対確率を示すデータを判定する手段を含む
    ことを特徴とするシステム。
25. 前記生成された予想可能範囲と関連付けられたデータを、１つ以上の車両サブシステムを制御する１つ以上のＡＤＡＳアプリケーションによって使用するために車両バスを介して前記車両の１つ以上のＡＳＡＳアプリケーションに提供するように構成される
    ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。