JP2018103859A - Steering support method and steering support device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a steering support device and a steering support method that can improve an operational feeling of a driver with respect to steering from the start of steering.SOLUTION: A steering support method includes: estimating steering start timing from vehicle surrounding conditions and brain activities of a vehicle driver; calculating steering estimation profile from the past steering profile; and starting steering control in accordance with the estimation profile at timing that is earlier than the steering start timing.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、操舵支援方法及び操舵支援装置に関する。   The present invention relates to a steering support method and a steering support device.

特許文献1は、レーンキープアシスト制御における目標コースと運転者が意図するコースとの乖離に起因する運転者の違和感を低減するために、操舵トルクに関する仕事率と操舵トルクの時間微分に関する仕事率との和を、運転者の操舵意思の強さを示す指標として算出し、指標が所定値以下となるように目標コースを補正する車両制御装置を開示する。   Japanese Patent Laid-Open No. 2004-133830 describes a work rate related to steering torque and a work rate related to time differentiation of steering torque in order to reduce a driver's uncomfortable feeling caused by a deviation between a target course and a course intended by the driver in lane keep assist control. Is calculated as an index indicating the strength of the driver's steering intention, and a vehicle control device is disclosed that corrects the target course so that the index is a predetermined value or less.

特開2015−151086号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-151086

しかしながら、特許文献1に記載の技術は、運転者の操舵により生じる操舵トルクを用いて目標コースを補正するため、操舵開始時において操舵に対する運転者の操作感を向上することが困難であった。   However, since the technique described in Patent Document 1 corrects the target course using the steering torque generated by the driver's steering, it is difficult to improve the driver's operational feeling with respect to steering at the start of steering.

本発明は、上記問題点を鑑み、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる操舵支援方法及び操舵支援装置を提供することを目的とする。   In view of the above-described problems, an object of the present invention is to provide a steering support method and a steering support device that can improve the operational feeling of a driver for steering from the start of steering.

本発明の一態様に係る操舵支援方法は、車両の周囲状況及び車両の運転者の脳活動から操舵開始タイミングを予測し、過去の操舵のプロファイルから操舵の予測プロファイルを算出し、操舵開始タイミングより早いタイミングで、予測プロファイルに応じた操舵の制御を開始する。   The steering support method according to an aspect of the present invention predicts the steering start timing from the surrounding environment of the vehicle and the brain activity of the driver of the vehicle, calculates a predicted steering profile from the past steering profile, and calculates the steering start timing from the steering start timing. Control of steering according to the prediction profile is started at an early timing.

本発明によれば、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる操舵支援装置方法及び操舵支援装置を提供できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the steering assistance apparatus method and steering assistance apparatus which can improve the driver | operator's operation feeling with respect to steering from the time of steering start can be provided.

図1は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置の構成を例示的に説明するブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustratively illustrating the configuration of the steering assist device according to the embodiment of the present invention. 図2は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置を搭載された車両が操舵される場面を図示した一例である。FIG. 2 is an example illustrating a scene in which a vehicle equipped with a steering assist device according to an embodiment of the present invention is steered. 図3は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援方法の一例を説明するフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of a steering support method by the steering support apparatus according to the embodiment of the present invention. 図4は、車両の操舵角と本発明の実施形態に係る操舵支援装置による操舵に対するアシスト力とを、MRPが検出された時刻に関して一致させて示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the steering angle of the vehicle and the assist force for steering by the steering assist device according to the embodiment of the present invention with the time when the MRP is detected matched. 図5は、MRPの検出時刻から実際の操舵開始までの遅延時間と、予測された操舵開始タイミングからアシスト開始タイミングまで早めた時間との関係を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the delay time from the MRP detection time to the actual steering start and the time advanced from the predicted steering start timing to the assist start timing. 図6は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置が予測プロファイルを算出する方法の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a method by which the steering assist device according to the embodiment of the present invention calculates a prediction profile. 図7は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置が予測プロファイルを算出する方法の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a method by which the steering assist device according to the embodiment of the present invention calculates a prediction profile. 図8は、本発明の実施形態に係る操舵支援装置により操舵開始から終了までの時間が低減されることを説明する図である。FIG. 8 is a diagram for explaining that the time from the start to the end of the steering is reduced by the steering assist device according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals, and redundant description is omitted. However, the following embodiments exemplify apparatuses and methods for embodying the technical idea of the present invention, and the technical ideas of the present invention are apparatuses and methods illustrated in the following embodiments. It is not something specific. The technical idea of the present invention can be variously modified within the technical scope described in the claims.

(操舵支援装置)
本発明の実施形態に係る操舵支援装置は、図1に示すように、コントローラ1と、周囲状況センサ2と、走行状態センサ3と、生体情報センサ4と、アクチュエータ群5とを備える。本実施形態に係る操舵支援装置は、例えば図2に示すように、車両Pに搭載され、車両Pの周囲の他車両Qや道路構造等の周囲状況に応じて、車両Pの操舵を制御することにより車両Pの操舵を支援する。
(Steering support device)
As shown in FIG. 1, the steering assist device according to the embodiment of the present invention includes a controller 1, an ambient condition sensor 2, a running state sensor 3, a biological information sensor 4, and an actuator group 5. For example, as shown in FIG. 2, the steering assist device according to the present embodiment is mounted on a vehicle P, and controls the steering of the vehicle P according to surrounding conditions such as other vehicles Q and road structures around the vehicle P. Thus, the steering of the vehicle P is supported.

周囲状況センサ2は、車両Pの周囲状況を検出する。周囲状況センサ2は、検出する周囲状況を示す情報を逐次コントローラ1に出力する。周囲状況センサ2は、例えば、車両Pの周囲状況の情報をそれぞれ取得する複数のセンサから構成される。周囲状況センサ2は、例えば、レーダ21と、カメラ22と、地図データベース(DB)23と、全地球測位システム(GPS)受信機24と、通信機25とを備える。   The ambient condition sensor 2 detects the ambient condition of the vehicle P. The ambient condition sensor 2 sequentially outputs information indicating the detected ambient condition to the controller 1. The ambient condition sensor 2 includes, for example, a plurality of sensors that respectively acquire information on the ambient condition of the vehicle P. The ambient condition sensor 2 includes, for example, a radar 21, a camera 22, a map database (DB) 23, a global positioning system (GPS) receiver 24, and a communication device 25.

レーダ21は、車両Pの周囲の所定の範囲を走査し、周囲の三次元距離データを取得する。三次元距離データは、レーダ21からの相対的な三次元上の位置を示す点群データである。レーダ21は、取得した三次元距離データから車両Pの周囲に存在する物体の情報を検出する。レーダ21は、例えば、他車両Qの相対位置、速度、加減速度、大きさ、他車両Qまで距離を検出する。レーダ21は、例えば、レーザレンジファインダ(LRF)や、ミリ波や超音波を用いた測距レーダを採用可能である。   The radar 21 scans a predetermined range around the vehicle P and acquires surrounding three-dimensional distance data. The three-dimensional distance data is point cloud data indicating a relative three-dimensional position from the radar 21. The radar 21 detects information on an object existing around the vehicle P from the acquired three-dimensional distance data. For example, the radar 21 detects the relative position, speed, acceleration / deceleration, size, and distance to the other vehicle Q of the other vehicle Q. As the radar 21, for example, a laser range finder (LRF) or a ranging radar using millimeter waves or ultrasonic waves can be employed.

カメラ22は、車両Pの周囲の所定の範囲を撮像し、周囲の画像を取得するイメージセンサである。カメラ22は、取得した画像から、周囲に存在する対象の情報を検出する。車両Pの周囲に存在する対象は、例えば、車両Pが走行する道路及び道路周辺の構造物、道路標示、標識、他車両Q、歩行者等である。カメラ22は、他車両Qの相対位置、速度、加減速度、大きさ、ブレーキランプの状態、ウインカーランプの状態や、他車両Qとの車間距離を検出するようにしてもよい。カメラ22は、ステレオカメラや全方位カメラであってもよく、複数のイメージセンサを含むようにしてもよい。   The camera 22 is an image sensor that captures a predetermined range around the vehicle P and acquires a surrounding image. The camera 22 detects information on a target existing around the acquired image. Objects existing around the vehicle P are, for example, a road on which the vehicle P travels and structures around the road, road markings, signs, other vehicles Q, pedestrians, and the like. The camera 22 may detect the relative position, speed, acceleration / deceleration, size of the other vehicle Q, the state of the brake lamp, the state of the blinker lamp, and the inter-vehicle distance from the other vehicle Q. The camera 22 may be a stereo camera or an omnidirectional camera, and may include a plurality of image sensors.

地図DB23は、地図データを格納する記憶装置である。地図DB23は、例えば、半導体メモリやディスクメディア等の記憶媒体から構成される。地図DB23は、曲率や幅を含む道路形状、道路種別、車線数等の一般的なカーナビゲーション装置における地図データに加えて、車線境界線の位置、通行帯区分、道路周辺の地物の位置及び形状等に関する情報を含む高精細な地図データを格納する。   The map DB 23 is a storage device that stores map data. The map DB 23 is composed of a storage medium such as a semiconductor memory or a disk medium, for example. In addition to map data in a general car navigation system such as road shape including curvature and width, road type, number of lanes, the map DB 23 includes the position of lane boundaries, lane divisions, the position of features around the road, Stores high-definition map data including information related to shapes and so on.

GPS受信機24は、人工衛星から受信する電波に基づいて、車両Pの緯度、経度及び高度を算出し、地図DB23に格納される地図データと整合させることにより、地図データにおける車両Pの現在位置を取得する。即ち、GPS受信機24は、地図DB23と共に、地図データにおける車両Pの現在位置を検出する測位装置を構成する。測位装置は、レーダ21やカメラ22から取得される情報と地図データとを照合することにより、地図データにおける車両Pの詳細な現在位置を検出し得る。周囲状況センサ2は、現在位置における車両Pの周囲状況の情報を地図データから検出する。   The GPS receiver 24 calculates the latitude, longitude, and altitude of the vehicle P based on the radio wave received from the artificial satellite and matches it with the map data stored in the map DB 23, so that the current position of the vehicle P in the map data is obtained. To get. That is, the GPS receiver 24 constitutes a positioning device that detects the current position of the vehicle P in the map data together with the map DB 23. The positioning device can detect the detailed current position of the vehicle P in the map data by collating information acquired from the radar 21 or the camera 22 with the map data. The ambient situation sensor 2 detects information on the ambient situation of the vehicle P at the current position from the map data.

通信機25は、無線通信により外部から車両Pの周囲状況を取得する通信インターフェースである。通信機25は、例えば、車線単位の渋滞情報、交通規制情報等の交通情報や、天気情報等をリアルタイムに送信する高度道路交通システム(ITS)から種々の情報を受信し得る。ITSは、車々間通信、路車間通信、VICS(登録商標)(Vehicle Information and Communication System)、テレマティクス等を含む。通信機25は、例えば、車々間通信により、車両Pの周囲の他車両の加減速度、車両Pに対する相対位置等を検出し得る。   The communication device 25 is a communication interface that obtains the surrounding situation of the vehicle P from the outside by wireless communication. The communication device 25 can receive various information from an intelligent road traffic system (ITS) that transmits traffic information such as traffic jam information and traffic regulation information in lane units, weather information, and the like in real time. ITS includes inter-vehicle communication, road-to-vehicle communication, VICS (registered trademark) (Vehicle Information and Communication System), telematics, and the like. The communication device 25 can detect the acceleration / deceleration of other vehicles around the vehicle P, the relative position with respect to the vehicle P, and the like by, for example, inter-vehicle communication.

走行状態センサ3は、車両Pの走行状態を検出する。走行状態センサ3は、検出する走行状態を示す情報を逐次コントローラ1に出力する。走行状態センサ3は、例えば、車両Pの走行状態の情報をそれぞれ取得する複数のセンサから構成される。走行状態センサ3は、例えば、車速センサ31と、加速度センサ32と、ヨーレートセンサ33と、アクセル開度センサ34と、ブレーキスイッチ35と、ステアリング操作量センサ36とを備える。   The traveling state sensor 3 detects the traveling state of the vehicle P. The traveling state sensor 3 sequentially outputs information indicating the detected traveling state to the controller 1. The traveling state sensor 3 is composed of, for example, a plurality of sensors that respectively acquire information on the traveling state of the vehicle P. The traveling state sensor 3 includes, for example, a vehicle speed sensor 31, an acceleration sensor 32, a yaw rate sensor 33, an accelerator opening sensor 34, a brake switch 35, and a steering operation amount sensor 36.

車速センサ31は、例えば車両Pの車輪速から車両Pの速度を検出する。加速度センサ32は、前後方向及び左右方向の車両Pの加速度を検出する。ヨーレートセンサ33は、車両Pのヨーレート、即ち鉛直方向を回転軸とする車両Pの角速度を検出する。アクセル開度センサ34は、例えば車両Pのアクセルペダルの踏み込み量から車両Pのアクセル開度を検出する。ブレーキスイッチ35は、運転者による車両Pのブレーキの操作状態、即ちブレーキの作動状態を検出する。ステアリング操作量センサ36は、車両Pのステアリングホイールの操作角又は操向輪の操舵角を検出する。   The vehicle speed sensor 31 detects the speed of the vehicle P from the wheel speed of the vehicle P, for example. The acceleration sensor 32 detects the acceleration of the vehicle P in the front-rear direction and the left-right direction. The yaw rate sensor 33 detects the yaw rate of the vehicle P, that is, the angular velocity of the vehicle P with the vertical direction as the rotation axis. The accelerator opening sensor 34 detects the accelerator opening of the vehicle P from the amount of depression of the accelerator pedal of the vehicle P, for example. The brake switch 35 detects the operating state of the brake of the vehicle P by the driver, that is, the operating state of the brake. The steering operation amount sensor 36 detects the operation angle of the steering wheel of the vehicle P or the steering angle of the steering wheel.

生体情報センサ4は、車両Pの運転者の脳活動を検出する。運転者の脳活動は、運転者が操舵動作を行おうとする意思(操舵意思)の発生を推定可能な生体情報である。即ち、脳活動は、車両Pの運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか1つに基づいて検出され得る。生体情報センサ4は、例えば、脳波センサ41と、撮像装置42とを備える。生体情報センサ4は、検出する生体情報を逐次コントローラ1に出力する。   The biological information sensor 4 detects the brain activity of the driver of the vehicle P. The brain activity of the driver is biometric information that can estimate the occurrence of the driver's intention to perform a steering operation (steering intention). That is, the brain activity can be detected based on at least one of the brain wave of the driver of the vehicle P, cerebral blood flow, heart rate, respiration, perspiration, and face image. The biological information sensor 4 includes an electroencephalogram sensor 41 and an imaging device 42, for example. The biological information sensor 4 sequentially outputs biological information to be detected to the controller 1.

脳波センサ41は、車両Pの運転者の脳波を検出する。脳波センサ41は、運転者の頭部に取り付けられる複数の電極により運転者の脳において生じる電気活動を検出し、検出される信号を周波数解析することにより、運動準備電位を検出する。運動準備電位は、手や脚等を動かそうとする時に発生する電位であり、ここでは特に、操舵のために手又は腕を動かそうとする電位であることを意味する。脳波センサ41の複数の電極は、例えば、運転者の頭部に配置しやすいように装着型の電極帽子で構成されてもよく、ヘッドレストに設けられた複数の電極で構成されてもよい。   The electroencephalogram sensor 41 detects the electroencephalogram of the driver of the vehicle P. The electroencephalogram sensor 41 detects an electrical activity generated in the driver's brain by a plurality of electrodes attached to the driver's head, and detects the motor preparation potential by frequency analysis of the detected signal. The motion preparation potential is a potential generated when a hand, a leg, or the like is moved, and particularly means a potential for moving a hand or an arm for steering. The plurality of electrodes of the electroencephalogram sensor 41 may be constituted by, for example, a wearable electrode cap so as to be easily placed on the driver's head, or may be constituted by a plurality of electrodes provided on the headrest.

撮像装置42は、車両Pの車室内において、運転者の顔を正面から撮影する位置に配置されたイメージセンサである。撮像装置42は、例えばCCDカメラや、近赤外LEDと赤外線カメラとの組み合わせ等が使用可能である。撮像装置42は、運転者の視線、表情、動作等を検出するために運転者の画像を撮像する。   The imaging device 42 is an image sensor arranged in a position where the driver's face is photographed from the front in the passenger compartment of the vehicle P. As the imaging device 42, for example, a CCD camera, a combination of a near infrared LED and an infrared camera, or the like can be used. The imaging device 42 captures an image of the driver in order to detect the driver's line of sight, facial expression, movement, and the like.

アクチュエータ群5は、コントローラ1からの制御信号に応じて車両Pの走行を制御する駆動装置である。アクチュエータ群5は、ステアリングアクチュエータ51と、アクセル開度アクチュエータ52と、ブレーキ制御アクチュエータ53とを備える。ステアリングアクチュエータ51は、例えばステアリングシャフトにトルクを伝達可能なモータからなり、ステアリングシャフトの操舵角を制御する。ステアリングアクチュエータ51は、運転者の操舵トルクに対して反力を付与する反力モータを含み得る。アクセル開度アクチュエータ52は、例えばスロットルバルブからなり、自車両のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータ53は、例えば油圧回路からなり、自車両のブレーキの制動動作を制御する。   The actuator group 5 is a drive device that controls the traveling of the vehicle P in accordance with a control signal from the controller 1. The actuator group 5 includes a steering actuator 51, an accelerator opening actuator 52, and a brake control actuator 53. The steering actuator 51 is composed of, for example, a motor that can transmit torque to the steering shaft, and controls the steering angle of the steering shaft. The steering actuator 51 may include a reaction force motor that applies a reaction force to the driver's steering torque. The accelerator opening actuator 52 includes, for example, a throttle valve, and controls the accelerator opening of the host vehicle. The brake control actuator 53 is composed of, for example, a hydraulic circuit, and controls the braking operation of the brake of the host vehicle.

コントローラ1は、本実施形態に係る操舵支援装置が行う動作に必要な処理を演算し、演算結果に応じてアクチュエータ群5を制御することにより、車両Pの駆動を制御する制御回路である。コントローラ1は、例えば、プロセッサ11と、記憶装置12と、入出力インターフェースとを備える電子制御ユニット(ECU)である。プロセッサ11は、中央演算処理装置(CPU)等の処理回路である。記憶装置12は、半導体メモリやディスクメディア等の記憶装置からなり、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM及びRAM等のメモリを含んでいてもよい。例えば、予め記憶装置12に記憶された、本実施形態に係る操舵支援装置の動作に必要な一連の処理を示すプログラム(操舵支援プログラム)をプロセッサ11が実行し得る。   The controller 1 is a control circuit that controls the driving of the vehicle P by calculating processing necessary for the operation performed by the steering assist device according to the present embodiment and controlling the actuator group 5 according to the calculation result. The controller 1 is, for example, an electronic control unit (ECU) that includes a processor 11, a storage device 12, and an input / output interface. The processor 11 is a processing circuit such as a central processing unit (CPU). The storage device 12 includes a storage device such as a semiconductor memory or a disk medium, and may include a register, a cache memory, and a memory such as a ROM and a RAM used as a main storage device. For example, the processor 11 can execute a program (steering assistance program) that is stored in advance in the storage device 12 and that shows a series of processes necessary for the operation of the steering assistance device according to the present embodiment.

コントローラ1は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)等のプログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)等を有していてもよく、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路等でも構わない。コントローラ1を構成する各部は、単一のハードウェアから構成されてもよく、それぞれ別個のハードウェアから構成されてもよい。   The controller 1 may have a programmable logic device (PLD) such as a field programmable gate array (FPGA), or a functional logic circuit set in a general-purpose semiconductor integrated circuit. I do not care. Each part which comprises the controller 1 may be comprised from single hardware, and may each be comprised from separate hardware.

コントローラ1は、周囲状況センサ2により検出された車両Pの周囲状況と、生体情報センサ4により検出された車両Pの運転者の脳活動とから、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測する。コントローラ1は、例えば、脳波センサ41により検出された運転者の脳波の運動準備電位(MRP)から、操舵開始タイミングを予測する。コントローラ1は、例えば、MRPが検出された時刻から所定の時間経過した時刻を操舵開始タイミングとして予測する。   The controller 1 predicts the steering start timing at which the driver starts steering from the surrounding situation of the vehicle P detected by the surrounding situation sensor 2 and the brain activity of the driver of the vehicle P detected by the biological information sensor 4. To do. For example, the controller 1 predicts the steering start timing from the motor preparation potential (MRP) of the brain wave of the driver detected by the brain wave sensor 41. For example, the controller 1 predicts the time when a predetermined time has elapsed from the time when the MRP is detected as the steering start timing.

コントローラ1は、記憶装置12に予め記憶された、運転者の過去の操舵のプロファイルから、操舵開始タイミングに開始されると予測される操舵のプロファイルである予測プロファイルを算出する。記憶装置12に記憶される操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行った操舵操作を示す情報又は操舵操作により発生した車両挙動を示す情報の少なくとも何れかである。即ち、予測プロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行うと予測される操舵操作を示す情報又は操舵操作により発生すると予測される車両挙動を示す情報の少なくとも何れかである。操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者が行った操舵操作を示す時間関数であってもよい。記憶装置12は、運転者の操舵のプロファイルを走行状態センサ3から取得し、過去のプロファイルを蓄積する。   The controller 1 calculates a predicted profile that is a steering profile predicted to be started at the steering start timing from the driver's past steering profile stored in advance in the storage device 12. The steering profile stored in the storage device 12 is at least one of information indicating the steering operation performed by the driver in the target scene and information indicating the vehicle behavior generated by the steering operation. That is, the prediction profile is at least one of information indicating a steering operation predicted to be performed by the driver in the target scene and information indicating a vehicle behavior predicted to be generated by the steering operation. The steering profile may be a time function indicating the steering operation performed by the driver in the target scene. The storage device 12 acquires the driver's steering profile from the traveling state sensor 3 and accumulates past profiles.

コントローラ1は、操舵開始タイミングより早いタイミングで、予測プロファイルに応じた車両Pの操舵の制御を開始することにより、運転者の操舵を支援する。具体的には、コントローラ1は、予測プロファイルを実現するためのステアリングアクチュエータ51の制御量を算出し、予測した操舵開始タイミングより所定の時間早いタイミングで、算出した制御量に応じてステアリングアクチュエータ51の制御を開始する。   The controller 1 assists the driver's steering by starting the steering control of the vehicle P according to the prediction profile at a timing earlier than the steering start timing. Specifically, the controller 1 calculates a control amount of the steering actuator 51 for realizing the prediction profile, and at a timing earlier than the predicted steering start timing by a predetermined time, the controller 1 sets the steering actuator 51 according to the calculated control amount. Start control.

(操舵支援方法)
図3に示すフローチャートを用いて、本実施形態に係る操舵支援装置を用いた操舵支援方法の一例を説明する。
(Steering support method)
An example of a steering support method using the steering support device according to the present embodiment will be described using the flowchart shown in FIG.

ステップS1において、周囲状況センサ2は、車両Pの周囲環境を監視して、車両Pの周囲状況を検出する。周囲状況センサ2は、車両Pの現在位置、車両Pが走行する道路が有する車線の数、車両Pの前方の所定の距離範囲における道路状態、カーナビゲーション装置に設定された走行経路における道路状態、車両Pの周囲に存在する他車両Qの状態等の周囲状況を検出し、逐次コントローラ1に出力する。   In step S <b> 1, the ambient condition sensor 2 monitors the ambient environment of the vehicle P and detects the ambient condition of the vehicle P. The ambient condition sensor 2 includes the current position of the vehicle P, the number of lanes on the road on which the vehicle P travels, the road state in a predetermined distance range ahead of the vehicle P, the road state in the travel route set in the car navigation device, A surrounding situation such as the state of the other vehicle Q existing around the vehicle P is detected and sequentially output to the controller 1.

ステップS2において、コントローラ1は、周囲状況センサ2から取得した周囲状況から、車両Pの運転者が、車両Pの前方(進行方向)における所定の距離範囲において操舵する可能性があるか否かをプロセッサ11により判断する。具体的には、コントローラ1は、取得した周囲状況から実行すると推測される操舵行動が存在する場合、その操舵行動の種別を特定すると共に、操舵する可能性があると判断する。操舵行動の種別は、車線変更、右折又は左折、カーブ、合流、分岐等である。   In step S <b> 2, the controller 1 determines whether or not the driver of the vehicle P may steer in a predetermined distance range in front of the vehicle P (traveling direction) based on the surrounding situation acquired from the surrounding situation sensor 2. The determination is made by the processor 11. Specifically, when there is a steering action that is estimated to be executed from the acquired surrounding situation, the controller 1 specifies the type of the steering action and determines that there is a possibility of steering. The types of steering actions are lane change, right turn or left turn, curve, merge, branch, and the like.

例えば、コントローラ1は、図2に示すように、ナビゲーション装置に設定された走行車線が分岐後の車線Lであり、分岐点までの距離が所定値以下になったとき、車両Pは車線変更の必要があるため、車両Pが操舵する可能性があると判断する。その他、コントローラ1は、設定された走行経路が、右折又は左折、車線変更等の操舵を要する経路であるとき、車両Pが走行する道路が前方においてカーブを有するとき、先行する他車両Qが接近しつつあるとき等に、車両Pが操舵する可能性があると判断する。操舵可能性がないと判断する場合、ステップS1の処理を繰り返し、操舵可能性があると判断する場合、ステップS3に処理を進める。   For example, as shown in FIG. 2, when the travel lane set in the navigation device is a lane L after branching, and the distance to the branch point is equal to or less than a predetermined value, the controller 1 changes the lane. Since it is necessary, it is determined that the vehicle P may be steered. In addition, when the set travel route is a route that requires steering such as a right turn or a left turn or a lane change, when the road on which the vehicle P travels has a curve ahead, the preceding other vehicle Q approaches It is determined that there is a possibility that the vehicle P is steered when the vehicle is being operated. If it is determined that there is no possibility of steering, the process of step S1 is repeated, and if it is determined that there is a possibility of steering, the process proceeds to step S3.

ステップS3において、コントローラ1は、ステップS2で操舵する可能性があると判断されたシーンについて、生体情報センサ4から取得した運転者の脳活動から、操舵開始タイミングの予測を試み、操舵開始タイミングが予測されたか否かをプロセッサ11により判断する。操舵開始タイミングは、車両Pの運転者が操舵を開始するタイミングである。操舵開始タイミングが予測されたと判断する場合、ステップS4に処理を進め、操舵開始タイミングが予測されないと判断する場合、ステップS7に処理を進める。   In step S3, the controller 1 tries to predict the steering start timing from the driver's brain activity acquired from the biological information sensor 4 for the scene determined to be steerable in step S2, and the steering start timing is determined. The processor 11 determines whether or not the prediction has been made. The steering start timing is a timing at which the driver of the vehicle P starts steering. If it is determined that the steering start timing is predicted, the process proceeds to step S4. If it is determined that the steering start timing is not predicted, the process proceeds to step S7.

例えば、図4に示すように、時刻tにおいて、車両Pの運転者の脳波からMRPが検出された場合、時刻tから遅延時間A1が経過した時刻tddにおいて、運転者により操舵が開始される。コントローラ1は、時刻tから、記憶装置12に蓄積される操舵のプロファイルにおける遅延時間A1の平均の時間が経過した時刻tdaを、操舵開始タイミングとして予測する。 For example, as shown in FIG. 4, when MRP is detected from the brain wave of the driver of the vehicle P at time t 0 , steering is started by the driver at time t dd when the delay time A1 has elapsed from time t 0. Is done. Controller 1 from time t 0, the time t da time average delay time A1 in the steering of the profile stored in the storage device 12 has elapsed, the predicted as a steering start timing.

ステップS4において、コントローラ1は、ステップS3で予測した操舵開始タイミングから、ステアリングアクチュエータ51を制御することにより操舵支援を開始するタイミングであるアシスト開始タイミングをプロセッサ11により演算する。図4に示す例において、コントローラ1は、操舵開始タイミングとして予測された時刻tdaから所定の時間A2早めた時刻Tを、アシスト開始タイミングとして算出する。 In step S4, the controller 1 uses the processor 11 to calculate an assist start timing that is a timing for starting steering assistance by controlling the steering actuator 51 from the steering start timing predicted in step S3. In the example shown in FIG. 4, the controller 1, the predicted time t predetermined time da A2 earlier time T f as a steering start timing is calculated as the assist start timing.

図5は、本実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援制御毎の、MRPの検出から操舵までの遅延時間A1と、予測された操舵開始タイミングからアシスト開始タイミングまで早めた時間A2(負数)との関係を示す図である。領域B1は、運転者が操舵支援に気付いた操舵支援制御であることを意味し、領域B2は、運転者が操舵支援制御に気付かなかった操舵支援制御であることを意味する。なお、領域B3は、操舵支援制御が運転者に対する操舵支援とならなかったことを意味する。   FIG. 5 shows a delay time A1 from the MRP detection to the steering and a time A2 (a negative number) that is advanced from the predicted steering start timing to the assist start timing for each steering support control by the steering support device according to the present embodiment. It is a figure which shows the relationship. Region B1 means that the driver is aware of the steering assistance control, and region B2 means that the driver is not aware of the steering assistance control. Region B3 means that the steering assist control has not become the steering assist for the driver.

図5に示すように、操舵開始タイミングとなる時刻tdaから早める時間A2が、400msを超えると、運転者が操舵支援制御に気付き、違和感を覚える可能性がある。したがって、時間A2が400ms以内であることにより、運転者は、自然で滑らかな操舵を行っていると感じることができ、操舵に対する操作感が向上される。 As shown in FIG. 5, the time A2 to advance from the time t da as a steering start timing is more than 400 ms, the driver notice the steering assist control, which may feel uncomfortable. Therefore, when the time A2 is within 400 ms, the driver can feel that the steering is natural and smooth, and the operational feeling for steering is improved.

一方、ステップS3で操舵開始タイミングが予測されない場合、ステップS7において、コントローラ1は、ステアリング操作量センサ36により、運転者の操舵が検知されたか否かをプロセッサ11により判断する。運転者による操舵が検知されないと判断する場合、ステップS1に処理を戻し、運転者による操舵が検知されたと判断する場合、ステップS8に処理を進める。   On the other hand, if the steering start timing is not predicted in step S3, in step S7, the controller 1 determines whether or not the driver's steering is detected by the steering operation amount sensor 36 by the processor 11. If it is determined that steering by the driver is not detected, the process returns to step S1, and if it is determined that steering by the driver is detected, the process proceeds to step S8.

ステップS8において、コントローラ1は、ステップS7で検知された運転者による操舵のプロファイル(操舵パターン)をステアリング操作量センサ36から取得し、記憶装置12に記憶させることにより、操舵パターンを学習する。コントローラ1は、例えば、操舵のプロファイルを、車線変更、右折又は左折、カーブ、合流、分岐等の操舵行動の種別毎に分類して記憶装置12に記憶させることにより、操舵パターン行動の種別毎のプロファイルを学習する。操舵パターンが新たに学習されると、処理はステップS1に戻る。   In step S8, the controller 1 learns the steering pattern by acquiring the steering profile (steering pattern) of the driver detected in step S7 from the steering operation amount sensor 36 and storing it in the storage device 12. For example, the controller 1 classifies the steering profile for each type of steering behavior such as lane change, right turn or left turn, curve, merge, branch, and the like, and stores it in the storage device 12 to store the steering profile for each type of steering pattern behavior. Learn the profile. When the steering pattern is newly learned, the process returns to step S1.

ステップS4でアシスト開始タイミングが算出された後、ステップS5において、コントローラ1は、アクチュエータ群5により実行させるアシストパターンを演算する。即ち、コントローラ1は、記憶装置12に記憶される運転者の過去の操舵のプロファイルから、ステップS3で予測された操舵開始タイミングに開始されると予測される操舵のプロファイル(予測プロファイル)を算出する。具体的には、コントローラ1は、ステップS2で特定された種別に関連付けられたプロファイルを記憶装置12から読み出し、読み出したプロファイルから予測プロファイルを算出する。   After the assist start timing is calculated in step S4, the controller 1 calculates an assist pattern to be executed by the actuator group 5 in step S5. That is, the controller 1 calculates a steering profile (predicted profile) predicted to start at the steering start timing predicted in step S3 from the driver's past steering profile stored in the storage device 12. . Specifically, the controller 1 reads a profile associated with the type specified in step S2 from the storage device 12, and calculates a prediction profile from the read profile.

例えば、図6に示すように、コントローラ1は、過去の操舵のプロファイルを示す曲線C1について、操舵の開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより、予測プロファイルを算出する。即ち、図6に示す曲線C1において、操舵の開始時刻及び角度を示す点D1と、正側の最大操舵角(極大)となる時刻及び角度を示す点D2と、負側の最大操舵角(極小)となる時刻及び角度を示す点D3とを通る曲線を近似法等により算出することにより、予測プロファイルが算出可能である。   For example, as shown in FIG. 6, the controller 1 performs a cubic function approximation on the curve C1 indicating the past steering profile based on the steering start time and angle and the time and angle at which the maximum steering angle is obtained. Calculate the prediction profile. That is, in the curve C1 shown in FIG. 6, the point D1 indicating the steering start time and angle, the point D2 indicating the time and angle at which the positive maximum steering angle (maximum) is reached, and the negative maximum steering angle (minimum). The prediction profile can be calculated by calculating a curve passing through the point D3 indicating the time and angle at () by an approximation method or the like.

その他、コントローラ1は、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心を算出することにより、予測プロファイルを算出するようにしてもよい。例えば、図6に示すように、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域Eの中心を通る曲線C2を予測プロファイルとして算出可能である。領域Eは、例えば、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線のうち、各時刻において最大となる操舵角により表される曲線E1と、各時刻において最小となる操舵角により表される曲線E2とに囲まれた領域である。曲線C2は、領域Eの各時刻における操舵角の中心を結ぶ曲線であってもよく、曲線E1の各点に関して、曲線E2との距離が最短となるときの曲線E1と曲線E2との中点を結ぶ曲線であってもよい。   In addition, the controller 1 may calculate the prediction profile by calculating the center of a region formed by superimposing a plurality of curves indicated by past steering profiles. For example, as shown in FIG. 6, a curve C2 passing through the center of a region E formed by superimposing a plurality of curves indicated by past steering profiles can be calculated as a predicted profile. The region E includes, for example, a curve E1 represented by the maximum steering angle at each time and a curve E2 represented by the minimum steering angle at each time among the plurality of curves indicated by the past steering profiles. It is an area surrounded by. The curve C2 may be a curve that connects the centers of the steering angles at each time in the region E, and for each point of the curve E1, the midpoint between the curve E1 and the curve E2 when the distance from the curve E2 is the shortest. It may be a curve connecting.

その他、図7に示すように、コントローラ1は、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均を算出することにより、予測プロファイルを算出するようにしてもよい。即ち、過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の各時刻0s,0.2s,0.4s,0.6sのときの曲率の平均を算出し、各時刻0s,0.2s,0.4s,0.6sにおいて算出された平均の曲率を有する曲線C3を算出することにより、予測プロファイルが算出されるようにしてもよい。   In addition, as shown in FIG. 7, the controller 1 may calculate a prediction profile by calculating an average of curvatures at times corresponding to each other of a plurality of curves indicated by past steering profiles. That is, the average of the curvature at each time 0 s, 0.2 s, 0.4 s, and 0.6 s of a plurality of curves indicated by the past steering profile is calculated, and each time 0 s, 0.2 s, 0.4 s, The prediction profile may be calculated by calculating a curve C3 having an average curvature calculated at 0.6 s.

ステップS6において、コントローラ1は、ステップS3で予測された操舵開始タイミングより早いタイミングで、ステップS5で算出された予測プロファイルに応じた車両Pの操舵の制御を開始し、操舵アシストを実行する。具体的には、コントローラ1は、予測プロファイルを実現するためのステアリングアクチュエータ51の制御量を算出し、ステップS4で算出した、操舵開始タイミングより所定の時間A2早いアシスト開始タイミングで、制御量に応じてステアリングアクチュエータ51の制御を開始する。   In step S6, the controller 1 starts steering control of the vehicle P according to the prediction profile calculated in step S5 at a timing earlier than the steering start timing predicted in step S3, and executes steering assist. Specifically, the controller 1 calculates a control amount of the steering actuator 51 for realizing the prediction profile, and responds to the control amount at an assist start timing that is a predetermined time A2 earlier than the steering start timing calculated in step S4. Then, control of the steering actuator 51 is started.

以上説明したように、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、車両Pの周囲状況及び運転者の脳活動から操舵開始タイミングを予測し、過去の操舵のプロファイルから予測プロファイルを算出し、操舵開始タイミングより早いタイミングで操舵の制御を開始する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が実行すると予測される操舵の予測プロファイルを、操舵の実行に先立って算出するため、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   As described above, according to the steering support device according to the present embodiment, the steering start timing is predicted from the surrounding situation of the vehicle P and the brain activity of the driver, the predicted profile is calculated from the past steering profile, and the steering Steering control is started at a timing earlier than the start timing. Therefore, since the steering assist device according to the present embodiment calculates a predicted steering profile predicted to be executed by the driver prior to the execution of steering, the driver's operational feeling with respect to steering is improved from the start of steering. be able to.

図8は、本実施形態に係る操舵支援装置による操舵支援が実行された場合の時間と操舵角との関係を示す曲線Caと、操舵支援がない場合の曲線Cbとを、MRPの検出された時刻tに関して一致するように示した図である。曲線Caは曲線Cbに比べて、操舵開始から終了までの時間が約1.5s以上短いことが理解される。このように、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、操舵開始タイミングより早いタイミングで操舵の制御を開始するため、操舵開始から終了までの時間を低減することができる。 FIG. 8 shows a curve Ca indicating the relationship between time and steering angle when steering assistance is executed by the steering assistance device according to the present embodiment, and a curve Cb when there is no steering assistance, in which MRP is detected. It illustrates to agree on the time t 0. The curve Ca is understood to be shorter than the curve Cb by about 1.5 s or more from the start to the end of steering. Thus, according to the steering assist device according to the present embodiment, since the steering control is started at a timing earlier than the steering start timing, the time from the start to the end of the steering can be reduced.

また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵の、開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   Further, according to the steering assist device according to the present embodiment, the prediction profile approximates the cubic function based on the start time and angle of the driver's past steering and the time and angle that become the maximum steering angle. Calculated. Therefore, the steering assist device according to the present embodiment can calculate the prediction profile with high accuracy from the past steering profile, reduce the driver's uncomfortable feeling with respect to the steering assist, and steer the driver's operational feeling with respect to the steering. It can be improved from the beginning.

また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均に基づいて算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   Further, according to the steering assist device according to the present embodiment, the prediction profile is calculated based on the average of curvatures at times corresponding to each other of a plurality of curves indicated by the driver's past steering profile. Therefore, the steering assist device according to the present embodiment can calculate the prediction profile with high accuracy from the past steering profile, reduce the driver's uncomfortable feeling with respect to the steering assist, and steer the driver's operational feeling with respect to the steering. It can be improved from the beginning.

また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、予測プロファイルが、運転者の過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心に基づいて算出される。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、過去の操舵のプロファイルから精度良く予測プロファイルを算出することができ、操舵支援に対する運転者の違和感を低減すると共に、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   Further, according to the steering assist device according to the present embodiment, the prediction profile is calculated based on the center of a region formed by superimposing a plurality of curves indicated by the driver's past steering profile. Therefore, the steering assist device according to the present embodiment can calculate the prediction profile with high accuracy from the past steering profile, reduce the driver's uncomfortable feeling with respect to the steering assist, and steer the driver's operational feeling with respect to the steering. It can be improved from the beginning.

また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、運転者の脳活動を、運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか1つに基づいて検出する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを操舵の実行に先立って精度良く算出することができ、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   Further, according to the steering assist device according to the present embodiment, the driver's brain activity is detected based on at least one of the driver's brain wave, cerebral blood flow, heart rate, breathing, sweating, and face image. To do. Therefore, the steering assist device according to the present embodiment can accurately calculate the steering start timing at which the driver starts steering prior to the execution of the steering, and improves the driver's operational feeling with respect to steering from the start of steering. can do.

また、本実施形態に係る操舵支援装置によれば、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを、運転者の脳波の運動準備電位に基づいて予測する。よって、本実施形態に係る操舵支援装置は、運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを操舵の実行に先立って精度良く算出することができ、操舵に対する運転者の操作感を操舵開始時から向上することができる。   Further, according to the steering assist device according to the present embodiment, the steering start timing at which the driver starts steering is predicted based on the motor preparation potential of the brain wave of the driver. Therefore, the steering assist device according to the present embodiment can accurately calculate the steering start timing at which the driver starts steering prior to the execution of the steering, and improves the driver's operational feeling with respect to steering from the start of steering. can do.

(その他の実施形態)
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
(Other embodiments)
While embodiments of the present invention have been described as described above, it should not be understood that the description and drawings that form part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques will be apparent to those skilled in the art.

例えば、既に述べた実施形態において、操舵開始タイミングは、運転者の脳活動に加えて、記憶装置12に記憶された過去の操舵のプロファイルから予測されるようにしてもよい。このため、過去の操舵のプロファイルは、運転者が行った操舵操作を示す時間関数に関連付けられた地図データにおける道路情報等を含み得る。その他、操舵のプロファイルは、対象シーンにおいて運転者により行われたアクセル操作量、ブレーキペダルの操作量等を含むようにしてもよい。   For example, in the above-described embodiment, the steering start timing may be predicted from the past steering profile stored in the storage device 12 in addition to the driver's brain activity. For this reason, the past steering profile may include road information or the like in map data associated with a time function indicating the steering operation performed by the driver. In addition, the steering profile may include an accelerator operation amount, a brake pedal operation amount, and the like performed by the driver in the target scene.

また、既に述べた実施形態において、予測プロファイルは、過去の操舵のプロファイルに関する確率密度関数に基づいて算出されてもよく、記憶装置12に予め設定された、運転スキルの高い仮想の運転者の操舵のプロファイルに基づいて算出されてもよい。また、予測プロファイルは、水平方向に沿う車両Pの加速度、躍度、角速度がそれぞれ所定値以内となるように算出されてもよく、これにより、車両Pの乗員の快適さを向上することができる。   Further, in the above-described embodiment, the prediction profile may be calculated based on a probability density function related to the past steering profile, and the steering of a virtual driver with high driving skill preset in the storage device 12 may be used. It may be calculated based on the profile. The prediction profile may be calculated so that the acceleration, jerk, and angular velocity of the vehicle P along the horizontal direction are within predetermined values, thereby improving the comfort of the passenger of the vehicle P. .

また、既に述べた実施形態において、アシスト開始タイミングは、運転者の運転スキルに応じて算出されてもよい。例えば、コントローラ1は、操舵開始タイミングから、運転者の運転スキルが高いほど大きくなるように設定された時間A2を早めることにより、アシスト開始タイミングを算出するようにしてもよい。これにより、操舵開始から終了までの時間を低減することができる。なお、上述の通り、時間A2は400ms以内であることが望ましい。   In the embodiment described above, the assist start timing may be calculated according to the driving skill of the driver. For example, the controller 1 may calculate the assist start timing by advancing the time A2 set so as to increase as the driving skill of the driver increases from the steering start timing. As a result, the time from the start to the end of steering can be reduced. As described above, the time A2 is desirably within 400 ms.

また、既に述べた実施形態において、生体情報センサ4が、運転者の筋電位を検出する筋電センサを備え、コントローラ1が、筋電センサにより検出された筋電位の変化から操舵意思の発生を推定するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the biological information sensor 4 includes a myoelectric sensor that detects the myoelectric potential of the driver, and the controller 1 generates a steering intention based on the change in the myoelectric potential detected by the myoelectric sensor. You may make it estimate.

その他、上記の実施形態において説明される各構成を任意に応用した構成等、本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。   In addition, of course, the present invention includes various embodiments that are not described here, such as configurations in which the respective configurations described in the above embodiments are arbitrarily applied. Therefore, the technical scope of the present invention is defined only by the invention specifying matters according to the scope of claims reasonable from the above description.

1 コントローラ
2 周囲状況センサ(第1センサ)
3 走行状態センサ
4 生体情報センサ(第2センサ)
5 アクチュエータ群
11 プロセッサ
12 記憶装置
P 車両
1 Controller 2 Ambient condition sensor (first sensor)
3 Running state sensor 4 Biological information sensor (second sensor)
5 Actuator group 11 Processor 12 Storage device P Vehicle

Claims (7)

車両の周囲状況及び前記車両の運転者の脳活動から、前記運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測し、
前記運転者の過去の操舵のプロファイルから、前記操舵開始タイミングに開始される操舵の予測プロファイルを算出し、
前記操舵開始タイミングより早いタイミングで、前記予測プロファイルに応じた前記車両の操舵の制御を開始することを特徴とする操舵支援方法。
Predicting the steering start timing at which the driver starts steering from the surrounding situation of the vehicle and the brain activity of the driver of the vehicle,
From the driver's past steering profile, a steering prediction profile that is started at the steering start timing is calculated,
A steering support method, wherein control of steering of the vehicle according to the prediction profile is started at a timing earlier than the steering start timing.
前記過去の操舵の、開始時刻及び角度と、最大操舵角となる時刻及び角度とに基づいて三次関数近似することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項1に記載の操舵支援方法。   The steering assist according to claim 1, wherein the prediction profile is calculated by approximating a cubic function based on a start time and angle of the past steering and a time and angle at which the maximum steering angle is obtained. Method. 前記過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線の、互いに対応する時刻における曲率の平均を算出することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項1に記載の操舵支援方法。   The steering support method according to claim 1, wherein the predicted profile is calculated by calculating an average of curvatures at times corresponding to each other of a plurality of curves indicated by the past steering profile. 前記過去の操舵のプロファイルが示す複数の曲線を重畳してなる領域の中心を算出することにより、前記予測プロファイルを算出することを特徴とする請求項1に記載の操舵支援方法。   The steering assist method according to claim 1, wherein the predicted profile is calculated by calculating a center of an area formed by superimposing a plurality of curves indicated by the past steering profile. 前記脳活動を、前記運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸、発汗量及び顔画像の少なくとも何れか1つに基づいて検出することを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載の操舵支援方法。   The brain activity is detected based on at least one of the driver's brain wave, cerebral blood flow, heart rate, respiration, sweating, and facial image. The steering support method according to the item. 前記運転者の脳波の運動準備電位から、前記操舵開始タイミングを予測することを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の操舵支援方法。   The steering assist method according to any one of claims 1 to 5, wherein the steering start timing is predicted from the motor preparation potential of the brain wave of the driver. 車両の周囲状況を検出する第1センサと、
前記車両の運転者の脳活動を検出する第2センサと、
前記運転者の過去の操舵のプロファイルを記憶する記憶装置と、
前記車両の操舵を制御するコントローラと
を備え、
前記コントローラは、前記周囲状況及び前記脳活動から、前記運転者が操舵を開始する操舵開始タイミングを予測し、前記プロファイルから、前記操舵開始タイミングに開始される操舵の予測プロファイルを算出し、前記操舵開始タイミングより早いタイミングで、前記予測プロファイルに応じた前記車両の操舵の制御を開始することを特徴とする操舵支援装置。
A first sensor for detecting a surrounding situation of the vehicle;
A second sensor for detecting brain activity of the driver of the vehicle;
A storage device for storing a past steering profile of the driver;
A controller for controlling the steering of the vehicle,
The controller predicts a steering start timing at which the driver starts steering from the surrounding situation and the brain activity, calculates a predicted profile of steering started at the steering start timing from the profile, and calculates the steering A steering assist device that starts steering control of the vehicle according to the prediction profile at a timing earlier than a start timing.
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