JP2018185669A - Vehicle control device and driving support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両制御装置および運転支援システムに関する。 The present invention relates to a vehicle control device and a driving support system.
車両の走行環境、例えば道路状況などの情報を車両の運転者に通知して、運転者による車両の運転操作を支援する運転支援装置がある。
このような運転支援装置として、特許文献1に記載の運転支援装置では、自車両の走行環境に関する情報である道路情報と、運転者の運転操作に起因して変化する自車両の走行状態に関する情報である運転情報とに基づいて走行モデルを作成している。
There is a driving support device that notifies a driver of a vehicle of information such as a driving environment of the vehicle, such as road conditions, and assists the driving operation of the vehicle by the driver.
As such a driving support device, in the driving support device described in
特許文献1に記載の装置は、他車両の位置や速度等の周辺環境が考慮されておらず、他車両の影響が大きい環境の下では走行モデルを適用できない。
The device described in
本発明の第1の態様によると、車両制御装置は、地図情報を格納する記憶部を備える車両制御装置であって、前記地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む。
本発明の第2の態様によると、運転支援システムは、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む地図情報を格納する車両制御装置と、前記車両制御装置と通信により接続され、前記運転分析データを生成するサーバ装置とを備え、前記運転分析データは、前記車両制御装置または前記サーバ装置の要求により、前記車両制御装置にダウンロードされる。
According to the first aspect of the present invention, the vehicle control device is a vehicle control device including a storage unit that stores map information, and the map information is a driving at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles. Operation analysis data that is the result of analyzing actual data is included.
According to the second aspect of the present invention, the driving support system stores a map information including driving analysis data which is a result of analyzing driving performance data at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles. And a server device that communicates with the vehicle control device and generates the driving analysis data, and the driving analysis data is downloaded to the vehicle control device in response to a request from the vehicle control device or the server device. The
本発明によれば、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the suitable driving assistance according to the surrounding environment containing another vehicle is attained.
図1は、本発明の一実施形態である運転支援システムの構成を示すブロック図である。
図1に示すように、運転支援システムは、運転支援サービス提供者が保有する運転支援サーバ10と、複数の車両制御装置20と、運転支援サーバ10と車両制御装置20とを接続するネットワーク40とを備える。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a driving support system according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the driving support system includes a
各車両制御装置20は、車両に搭載されるコンピュータであり、プログラムに従った様々な演算や、ハンドルやアクセル等の車両部品に対しての動作指令出力、速度やハンドル等の車両部品の状態のモニタリング等を行う。また、外部I/F25を通して車載カメラやレーダと接続され、カメラやレーダで認識した対象物、周辺環境の情報等を受け取ると共に、それらの情報に基づき、自動運転や運転支援に関わる車両制御を行う。以下、複数の車両制御装置20の一つの典型的な構成を説明する。他の車両制御装置20の構成も図1に示すものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
Each
車両制御装置20には、無線通信装置30及びGPS(Global Positioning System)装置32が接続されている。GPS装置は車両制御装置20から独立して外部I/F25に接続してもよい。車両制御装置20は、この無線通信装置30によって無線基地局31を経由してネットワーク40に接続される。無線通信装置30は、車両制御装置20に内蔵してもよい。
A
車両制御装置20は、ネットワーク40に接続するためのネットワークIF部21と、メモリ29と、プロセッサ28と、図示省略した車載センサとを有し、さらに、車載センサの認識情報を受け取る外部IF25とを有している。メモリ29は、例えばハードディスクドライブ(HDD)又はフラッシュメモリなどにより構成される。メモリ29には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される機能として、少なくとも、配信要求部22と、地図更新部23と、自動運転車両制御部24とがある。また、車両制御ロジック記憶部26と、自動運転地図データ記憶部27とが記憶装置として設けられる。自動運転地図データ記憶部27には、自動運転のためのレーンレベルの詳細度の地図データが保持されている。
The
配信要求部22は、所定のタイミングで、例えば自車両位置が既にダウンロードした自動運転地図の範囲から外れそうになった場合に、自車両位置に基づき、周辺の必要な範囲(エリア)の自動運転地図データを運転支援サーバ10に要求し、自動運転地図をダウンロードする。この際に該当地図範囲に含まれる運転分析データもダウンロードする。また、自動運転地図データの要求のタイミングで、自車両で収集し蓄積した運転実績データと周辺環境データも運転支援サーバ10に送信する。自動運転地図と運転分析データは同時にダウンロードせず、それぞれ別のタイミングでダウンロードしてもよい。運転分析データは、緯度経度やレーンが持つ固有識別番号等により、地図上のどの位置で使用するデータかの関連付情報を保持しており、地図データと独立した管理も可能である。ダウンロードした自動運転地図データは、自動運転地図データ記憶部27に格納される。ダウンロードした運転分析データは、車両制御ロジック記憶部26に格納される。
The
運転支援サーバ10は、車両制御装置20から受信した各車両の各走行地点における時刻、走行状態データ、車両の制御操作情報(ハンドル・アクセル・ブレーキ操作や車両速度等)などを含む運転実績データ、および車載センサから取得した周辺の他車両や物体との相対距離や速度情報などを含む周辺環境データを、運転実績データ記憶部11に記憶する。
The
運転支援サーバ10は、プロセッサ17と、メモリ18と、ネットワークインターフェース(IF)部15と、運転実績データ記憶部11と、自動運転地図データ記憶部12とを有している。メモリ18には、複数のプログラムが記憶されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することによって実現される機能として、少なくとも、運転実績データと周辺環境データを処理する運転実績データ解析部13と、地図データ管理部14とがある。プロセッサ17がプログラムを実行することによって実現される処理については後述する。以下の説明において運転実績データ解析部13等が実行する処理は、運転実績データ解析部13等のプログラムに従ってプロセッサ17が実行する。
The
運転実績データ記憶部11及び自動運転地図データ記憶部12は、例えばハードディスクドライブ(HDD)のような記憶装置で構成される。自動運転地図データ記憶部12には、地図上の道路を構成する各リンクのリンクデータに加えレーンデータ(車線データ)が記憶されている。このレーンデータは、レーンの相互接続情報、レーン幅、レーン中心線形状、レーンの種類等の情報を含んでいる。自動運転地図データは、道路及び建物といった地図の構成物(地物)の位置及び形状を示す座標値等を含む。本実施形態の地図データ記憶部16には、地図データとして、少なくとも、道路の位置、形状及び接続関係等を示す道路データおよびその道路を構成するレーンデータが格納される。
The driving performance
運転実績データ記憶部11には、各車両制御装置20から送信された運転実績データおよび周辺環境データが格納される。運転実績データは、時刻、緯度経度や地図上の地点等で表現される車両の位置、ハンドル角・アクセル開度・ブレーキ強度などの操作状態、車両速度や加速度等から構成される。周辺環境データは、各車両に搭載された車載センサから得られた車両周辺の状況であり、他車両の位置・距離・速度や、道路標示(路面ペイント)の種類と位置、信号機の位置や灯色、歩行者や障害物の位置や速度、天候や日照、等である。
The driving record
自動運転地図データ記憶部12には、自動運転で必要となる少なくともレーン(車線)レベルの詳細度で形状や属性が記載された地図情報が格納される。さらに、レーン上の自車両位置およびその位置における他車両の位置や速度等の適用条件と、この適用条件において適切な自車両の制御内容とよりなる運転分析データが格納される。運転分析データの詳細については後述する。
The automatic driving map
なお、運転支援サーバ10の機能は、複数のコンピュータによって実現されてもよい。例えば、運転実績データ記憶部11及び自動運転地図データ記憶部12がそれぞれネットワーク40に接続された別のコンピュータの記憶装置にあり、さらに別のコンピュータのプロセッサ17がそれらの記憶装置のデータに基づいて後述する処理を実行してもよい。
The function of the
図2(a)、図2(b)は、運転支援サーバ10の運転実績データ記憶部11に格納される走行データ200および周辺環境データ201を示す図である。
自車両の走行データ200の一つのレコードは、ある時刻に車両制御装置20によって取得された車両の制御情報を含む。具体的には、各レコードは、車両ID、時刻、自車両緯度経度(自車両位置)、ハンドル角、アクセル開度、ブレーキ強度、自車両速度、自車両加速度、天候、明るさを含む。
FIG. 2A and FIG. 2B are diagrams showing
One record of the traveling
車両IDは、各車両制御装置20を一意に識別する情報である。時刻は、各車両制御装置20が情報を取得した時刻である。自車両緯度経度は、各車両制御装置20が各時刻に取得した自車両の位置情報(すなわち座標値)である。ハンドル角は、ハンドルを回転した角度である。アクセル速度は、アクセルを踏み込んだ割合であり、1.0が最大開度である。ブレーキ強度はブレーキを踏み込んだ割合であり、1.0が最大である。自車両速度は、各時刻における各車両の走行速度である。自車両加速度は、各時刻における各車両の走行加速度である。天候は、各時刻における自車両走行地点の天候である。明るさは、各時刻における自車両走行地点の明るさである。
The vehicle ID is information for uniquely identifying each
例えば、レコード211は、車両ID「001」によって識別される車両制御装置20の車両制御装置20が2017年1月1日12時35分40秒に取得した緯度経度がそれぞれ139.7337639度及び35.66939167度であり、その時刻における車両のハンドル角が1.0度、アクセル開度が0.48、ブレーキ強度が0.0、自車両走行速度が時速38.5km/h、自車両加速度が0.01m/s2、天候が晴れ、明るさが751ルクスであったことを示す。
For example, in the
周辺環境データ201の一つのレコードは、ある時刻に一つの車両の車両制御装置20に接続された車載センサによって取得・認識された周辺の環境情報を含む。具体的には、各レコードは、他物体ID、時刻、他物体種別、他物体位置、他物体速度、他物体状態を含む。
One record of the surrounding
他物体IDは、車載センサで認識された周辺の物体を一意に識別する情報である。同一と認識した物体は、時刻が変わってもIDは不変である。時刻は、各車両制御装置20が情報を取得した時刻である。他物体種別は、車載センサで認識した物体の種類を示す情報である。他物体位置は、自車両から他物体までの相対位置である。他物体速度は、他物体の移動速度である。他物体移動角度は、移動物体の移動方向であり車両の進行方向を0度とする。他物体状態は、移動物体については移動の有無、信号機等状態が変化する物体についてはその状態を示す。
The other object ID is information for uniquely identifying a peripheral object recognized by the in-vehicle sensor. IDs of objects recognized as the same do not change even when the time changes. The time is the time when each
例えば、レコード212は、車両ID「001」によって識別される車両が、2017年1月1日12時35分40秒に認識した他物体ID「901」によって識別される他物体は、乗用車であり、相対位置が(前方10.5m,右8.3m)の位置にあり、速度45.3km/hで、車両進行方向と同じ方向に移動していることを示す。
For example, in the
運転支援サーバ10は、各車両制御装置20から受信した運転実績データを運転実績データ記憶部11に格納する。運転実績データを送信する車両は多数存在し、運転実績データ記憶部11には、大量の多数の異なる車両から送信された大量のデータが蓄積される。これらのデータに対し車線レベルで車両の位置を特定するため、同一の道路であっても車線別の運転実績データが得られる。
The driving
運転支援サーバ10の運転実績データ解析部13は、蓄積した運転実績データを分析し、運転分析データを生成する。運転分析データは道路上の任意のレーン(車線)における、周辺環境に応じた最適な車両制御(操作)の適用条件と制御内容を設定したデータである。運転分析データの生成については後述する。
The driving performance
図3は、レーンレベルの自動運転地図の一例を示す図である。これは道路の交差点および分岐地点における自動運転地図の例である。各レーンは、レーンの中心線を表す車線リンク302と、その分岐点か終端点である車線ノード301で表現される。図3の中では、301をはじめ黒い丸印が全て車線ノード、302をはじめ点線が車線リンクである。交差点の中は進行が可能な方向にだけ車線リンクが設定される。また、303をはじめとする実線が車道の境界線である。図3では図中の南北方向の道路は、左側通行で片側1車線の道路である。東西方向の道路は、西から東への3車線で一方通行である。また最も左側のレーンは分岐が存在する。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a lane level automatic driving map. This is an example of an autonomous driving map at road intersections and branch points. Each lane is represented by a
図4(a)は、適用対象道路を、図4(b)は、適用対象道路における運転分析データを示す図である。図4(a)では、401、402、403、404で示す点線が車線リンク、405をはじめとする黒い丸印が全て車線ノードである。図4(a)に示す合流レーンの例では、レーン401が合流レーンであり、自車両は410である。自車両410に対して、本線前方車両は412、本線前々車両は413、本線後方車両は411、本線後方車両の後ろの車両は412である。
FIG. 4A shows the application target road, and FIG. 4B shows the driving analysis data on the application target road. In FIG. 4A, dotted lines indicated by 401, 402, 403, and 404 are lane links, and black circles including 405 are all lane nodes. In the example of the merging lane shown in FIG. 4A, the
図4(b)は、図4(a)の合流レーン401における運転分析データである。
運転分析データ420は、合流レーン401に対応付けられており、その車線における最適な車両制御(操作)の適用条件と制御内容とを記憶している。具体的には、運転分析データ420の一つのレコードは、その分析データが対応するレーン番号およびレーン内通番、制御内容の適用条件、制御内容により構成される。
FIG. 4B is operation analysis data in the
The driving
図4(b)に示す運転分析データ420において、適用条件で用いられているTHW間隔は、車頭時間(Time Head Way)と呼ばれる秒単位の値で、相手までの距離(絶対値)を自車両速度(絶対値)で割った値である。これは時間的な車間距離と見なす事ができるパラメータである。
In the driving
運転分析データ420のレコード421は、自車両410に対し、適用条件が、本線前方車両412のTHW間隔が0.87秒から2.86秒の間で、かつ本線後方車両411のTHW間隔が1.37秒から2.39秒の間の場合に適用され、「本線の車両411と412の間に速度維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
The
運転分析データ420のレコード422は、自車両410に対し、適用条件が、本線前方車両412のTHW間隔が0.87秒以下で、かつ本線前々車両413のTHW間隔が3.73秒以上の間の場合に適用され、「本線車両412追い越して合流」する制御内容を実施する指示である。
The
運転分析データ420のレコード423は、自車両410に対し、適用条件が、本線前方車両412のTHW間隔が0.87秒以下、かつ本線前々車両413のTHW間隔が3.73秒以下、かつ本線後方車両411のTHW間隔が1.37秒以下、かつ本線後方車両の後ろの車両414のTHW間隔が3.76秒以上の場合に適用され、「減速して後方本線車両411の後ろに合流」する制御内容を実施する指示である。
The record 423 of the driving
運転分析データ420のレコード424は、自車両410に対し、適用条件が、明るさが100ルクス以下、本線前方車両412のTHW間隔が1.87秒から3.86秒の間で、かつ本線後方車利用411のTHW間隔が2.37秒から3.39秒の間の場合に適用され、「本線の車411と412の間に速度維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
The record 424 of the driving
運転分析データ420のレコード425は、自車両410に対し、適用条件が、時刻が7時35分から9時28分までの間、本線前方車両412のTHW間隔が0.57秒から2.86秒の間で、かつ本線後方車両411のTHW間隔が0.97秒から2.39秒の間の場合に適用され、「本線の車411と412の間に速度維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
The
図5は、運転分析データの生成処理を示すフローチャートである。運転支援サーバ10の運転実績データ解析部13において、蓄積した運転実績データから運転分析データを生成する一例を示すものである。
FIG. 5 is a flowchart showing the operation analysis data generation process. The driving performance
まず、運転実績データ解析部13の解析処理では、運転実績データ記憶部11に蓄積した運転実績データから、ある地点(図4の例では合流レーン)の各レーン毎の運転実績データを抽出する(ステップ1101)。抽出する運転実績データは、多数の異なった車両から収集した、車両の制御(操作)内容である走行データ200中のレコードと、その車両が観測した、周辺のオブジェクト等の状況を示す周辺環境データ201中のレコードを含む。
First, in the analysis process of the driving record
続いて運転実績データに対し、運転における特徴的な自車両の制御操作に対する、その時の全ての走行データ200の項目と全ての周辺環境データ201の項目との関連性を計算する(ステップ1102)。
Subsequently, the relevance of all the items of
関連性の計算は次のように行う。例えば合流動作においては、特徴的な自車両の制御動作の1つとして、ハンドル操作がある。この場合、まずハンドル角度が大きい場合(合流動作時)と、ハンドル角度が小さい場合(本線併走時)において、周辺環境データの項目の値の分布に差(関連)が有るか無いか及び差の発生する条件を調べる。これを走行データ200の全ての項目および周辺環境データ201の全ての項目に対して行う。
The relevance calculation is performed as follows. For example, in a merging operation, one of the characteristic control operations of the host vehicle is a steering operation. In this case, first, when the handle angle is large (when merging) and when the handle angle is small (when running along the main line), there is a difference (relevance) in the distribution of values of items in the surrounding environment data, and the difference Examine the conditions that occur. This is performed for all items of the
この処理において、分布に差が認められた走行データ200および周辺環境データ201は、ハンドル操作すなわち合流動作を行う場合の特徴的な条件となる。関連性の強い走行データ200および周辺環境データ201の項目とその値の範囲を運転分析データとする。分布の差が大きければ、ハンドル操作すなわち合流動作との関連性が強いと判断できる。この場合は、これらを合流動作を行う時の条件として採用して運転分析データとする(ステップ1103)。
In this process, the traveling
関連性の強さは全ての走行データと周辺環境データの項目に対して計算するが、その中で運転分析データとして採用するのは、関連性の最も強い上位数件となる。例えば、図4(a)の合流の例では、周辺環境データとして取得した対象物は多数存在し、他車両の情報の他、路面標示等の情報も含めて関連性を計算したが、関連性の強さが上位のものとして、図4(b)に記載した適用条件および制御内容を設定している。 The strength of relevance is calculated for all items of driving data and surrounding environment data, and among them, the top several cases having the strongest relevance are adopted as driving analysis data. For example, in the example of merging in FIG. 4 (a), there are a large number of objects acquired as surrounding environment data, and the relevance was calculated including information such as road markings in addition to other vehicle information. The application condition and the control content described in FIG.
多数の異なった車両から収集したデータに基づき、関連性の強さを基準として運転分析データを生成する事により、その場所を通過した車両が最も多く実施した車両の制御内容とその適用条件を得る事になり、その場所で多数の車両に汎用的に使える規範モデルとすることができる。 Based on data collected from a large number of different vehicles, driving analysis data is generated based on the strength of relevance, thereby obtaining the control details and application conditions of the vehicles most frequently used by vehicles passing through the location. As a result, the model can be used universally for a large number of vehicles at that location.
全ての地点およびレーンについて運転分析データを生成した場合は、本処理を終了し、生成していなければステップ1101の処理へ戻る(ステップ1104)。以上の処理によって、例えば図4(b)に示す運転分析データが得られる。 If driving analysis data has been generated for all points and lanes, the process ends. If not, the process returns to step 1101 (step 1104). By the above process, for example, operation analysis data shown in FIG. 4B is obtained.
運転実績データ解析部13が生成した運転分析データは、自動運転地図データ記憶部12に自動運転地図のレーンと対応付けて格納する。これは、物理的に同一の格納場所に、運転分析データと自動運転地図データを格納することを強制している訳ではなく、物理的に別の場所でも、それぞれが対応付け可能であれば良い。
The driving analysis data generated by the driving performance
運転分析データは、車両制御装置20の要求により、または運転支援サーバ10の要求により、自動運転地図と共に運転支援サーバ10からダウンロードされ、車両制御ロジック記憶部26に格納される。運転分析データのダウンロードは、自動運転地図のダウンロードと同じタイミングである必要は無く、最終的に車両制御装置20の中で、自動運転地図のレーンと、そのレーンにおける運転分析データが、車両制御装置20の中で対応付け可能であれば良い。
The driving analysis data is downloaded from the driving
図6は、運転分析データに基づく車両制御の処理を示すフローチャートである。
車両制御装置20の自動運転車両制御部24は、ダウンロードした自動運転地図、外部I/F25に接続されたレーダやカメラ等によって認識した他車両や歩行者、路面標示、信号等の周辺環境、車両制御ロジック記憶部26にダウンロードした運転分析データを参照して、自動運転や車両制御を行う。
FIG. 6 is a flowchart showing a vehicle control process based on the driving analysis data.
The automatic driving
まず自車両のレーンレベルの現在位置を算出し、自車両の状態(速度やアクセル・ハンドル状態等)を認識・算出する(ステップ1001)。次に、自車両が自動運転地図のどのレーンの上に存在するかを算出する(ステップ1002)。さらに車載センサからの認識結果等を利用し、自車両の周辺環境(他車両の位置や速度等)に関するデータを取得する(ステップ1003)。 First, the current position of the vehicle's lane level is calculated, and the vehicle's state (speed, accelerator / handle state, etc.) is recognized and calculated (step 1001). Next, it is calculated on which lane of the autonomous driving map the host vehicle is present (step 1002). Furthermore, using the recognition result from the in-vehicle sensor, data on the surrounding environment (position, speed, etc. of the other vehicle) of the own vehicle is acquired (step 1003).
続いて、現在、自車両が存在するレーンに対応する運転分析データを車両制御ロジック記憶部26から抽出する(ステップ1004)。運転分析データの一例は図4(b)に示すとおりである。そして抽出した運転分析データから、自車両の状態(速度やレーン上の位置)および周辺環境(他車両の位置や速度)の条件に合致した適用条件に対応する制御内容を選択する(ステップ1005)。 Subsequently, the driving analysis data corresponding to the lane where the host vehicle is present is extracted from the vehicle control logic storage unit 26 (step 1004). An example of the operation analysis data is as shown in FIG. Then, from the extracted driving analysis data, the control content corresponding to the application condition that matches the condition of the host vehicle (speed and position on the lane) and the surrounding environment (position and speed of the other vehicle) is selected (step 1005). .
そして、ステップ1005で選択した制御内容に従って、自車両の制御動作(ハンドルやアクセル操作等)を行う(ステップ1006)。
図6のフローチャートで示す車両制御の処理は、自動運転や運転支援モードに入っている状態の間繰り返し実行する。繰り返しの間隔(例えば、1秒、100ミリ秒等)は任意であり、システムの性能や要求される仕様に基づき設定する。
Then, according to the control content selected in
The vehicle control process shown in the flowchart of FIG. 6 is repeatedly executed while the vehicle is in the automatic driving or driving support mode. The repetition interval (for example, 1 second, 100 milliseconds, etc.) is arbitrary, and is set based on system performance and required specifications.
本実施形態によれば、レーンの違いも含め場所およびその時点の周辺環境に応じた適切な車両制御や自動運転を行うことができる。 According to the present embodiment, it is possible to perform appropriate vehicle control and automatic driving according to the location and the surrounding environment at that time, including lane differences.
以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)実施の形態の車両制御装置20は、地図情報を格納する記憶部27を備える。車両制御装置20は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データ200、201を分析し、その分析結果である運転分析データ420を記憶部27に格納する。これにより、自車位置に適した運転分析データ420を利用して、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
According to the embodiment described above, the following operational effects can be obtained.
(1) The
(2)運転実績データ200、201は、車両の周辺環境の状況を示す周辺環境データ201を含む。すなわち、運転分析データ420は、複数の車両の周辺環境データ201も加味した運転実績データ200,201に基づいている。これにより、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
(2) The driving
(3)周辺環境データ201に加えて、運転実績データ200、201は、複数の車両を制御した際の制御情報を含む。運転分析データ420は、複数の車両の周辺環境データ201と制御情報を加味した運転実績データ200,201に基づいている。これにより、他車両を含む周辺環境および制御情報に応じた適切な運転支援が可能になる。
(3) In addition to the surrounding
(4)周辺環境データ201は、車載センサにより観測された自車両以外のオブジェクトの種類の情報と、自車両とオブジェクトとの関係を示す情報と、を含む。これにより、オブジェクトに応じた適切な運転支援が可能になる。
(4) The surrounding
(5)周辺環境データ201は、明るさを示す情報、または時刻を示す情報の少なくとも一つを含む。これにより、明るさや時刻に応じた適切な運転支援が可能になる。
(5) The
(6)オブジェクトとの関係を示す情報は、オブジェクトとの相対的な位置関係、またはオブジェクトとの相対速度の少なくとも一つを含む。これにより、オブジェクトとの相対的な位置関係や相対速度に応じた適切な運転支援が可能になる。 (6) The information indicating the relationship with the object includes at least one of a relative positional relationship with the object or a relative speed with the object. This makes it possible to provide appropriate driving support according to the relative positional relationship and relative speed with the object.
(7)車両制御装置20は、運転分析データ420に基づき自車両を制御する制御部24を更に備える。これにより、自動運転などの適切な運転支援が可能になる。
(7) The
(8)運転分析データ420は、周辺環境データを含む運転実績データ200、201に基づいて生成され、運転分析データ420は、自車両を制御するための制御内容と制御内容を有効にする周辺環境データおよび自車両の状態の適用条件とを含む。これにより、自動運転などの適切な運転支援が可能になる。
(8) The driving
(9)通信により接続されサーバ装置10に対して、エリアを指定して運転分析データ420を含む地図情報の配信を要求する配信要求部22を更に備える。これにより、運転分析データの配信を要求し、適切な運転支援が可能になる。
(9) The server further includes a
(10)運転実績データ200、201をサーバ装置10に送信する送信部30を備える。これにより、運転実績データを送信し、適切な運転支援が可能になる。
(10) A
(11)実施の形態の運転支援システムは、地図情報を格納する車両制御装置20を備える。地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データ200、201を分析した結果である運転分析データ420を含む、運転支援システムは、車両制御装置20と通信により接続され、運転分析データ420を生成するサーバ装置10を備える。運転分析データ420は、車両制御装置20またはサーバ装置10の要求により、車両制御装置20にダウンロードされる。これにより、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
(11) The driving support system of the embodiment includes a
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and other forms conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention as long as the characteristics of the present invention are not impaired. .
10 運転支援サーバ
11 運転実績データ記憶部
12 自動運転地図データ記憶部
13 運転実績データ解析部
14 地図データ管理部
15、21 ネットワークインターフェース(I/F)
17、28 プロセッサ
18、29 メモリ
20 車両制御装置
22 配信要求部
23 地図更新部
24 自動運転車両制御部
25 外部I/F
26 車両制御ロジック記憶部
27 自動運転地図データ記憶部
30 無線通信装置
31 無線基地局
32 GPS装置
40 ネットワーク
DESCRIPTION OF
17, 28
26 vehicle control
Claims (11)
前記地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む車両制御装置。 A vehicle control device comprising a storage unit for storing map information,
The said map information is a vehicle control apparatus containing the driving | running analysis data which are the results of having analyzed the driving performance data in the predetermined point received from the some vehicle containing other vehicles.
前記運転実績データは、前記複数の車両の周辺環境の状況を示す周辺環境データを含む車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 1,
The driving performance data is a vehicle control device including surrounding environment data indicating a situation of surrounding environments of the plurality of vehicles.
前記運転実績データは、前記複数の車両を制御した際の制御情報を含む車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 2,
The driving performance data is a vehicle control device including control information when the plurality of vehicles are controlled.
前記周辺環境データは、車載センサにより観測された自車両以外のオブジェクトの種類の情報と、自車両と前記オブジェクトとの関係を示す情報と、を含む車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 2,
The surrounding environment data is a vehicle control device including information on the type of an object other than the own vehicle observed by an in-vehicle sensor, and information indicating a relationship between the own vehicle and the object.
前記周辺環境データは、明るさを示す情報、または時刻を示す情報の少なくとも一つを含む車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 4, wherein
The surrounding environment data is a vehicle control device including at least one of information indicating brightness or information indicating time.
前記オブジェクトとの関係を示す情報は、前記オブジェクトとの相対的な位置関係、または前記オブジェクトとの相対速度の少なくとも一つを含む車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 4, wherein
The information indicating the relationship with the object is a vehicle control device including at least one of a relative positional relationship with the object or a relative speed with the object.
前記運転分析データに基づき自車両を制御する制御部を更に備える車両制御装置。 In the vehicle control device according to any one of claims 1 to 6,
The vehicle control apparatus further provided with the control part which controls the own vehicle based on the said driving | running analysis data.
前記運転分析データは、前記周辺環境データを含む前記運転実績データに基づいて生成され、
前記運転分析データは、自車両を制御するための制御内容と前記制御内容を有効にする前記周辺環境データおよび自車両の状態の適用条件とを含む車両制御装置。 In the vehicle control device according to any one of claims 2 to 6,
The driving analysis data is generated based on the driving performance data including the surrounding environment data,
The driving analysis data includes a control content for controlling the host vehicle, the surrounding environment data for validating the control content, and application conditions for the state of the host vehicle.
通信により接続されサーバ装置に対して、エリアを指定して前記運転分析データを含む前記地図情報の配信を要求する配信要求部を更に備える車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 8, wherein
A vehicle control apparatus further comprising a distribution request unit that is connected by communication and requests a distribution of the map information including the driving analysis data by specifying an area to a server apparatus.
前記運転実績データを前記サーバ装置に送信する送信部を備える車両制御装置。 The vehicle control device according to claim 9, wherein
A vehicle control apparatus provided with the transmission part which transmits the said driving performance data to the said server apparatus.
前記車両制御装置と通信により接続され、前記運転分析データを生成するサーバ装置とを備え、
前記運転分析データは、前記車両制御装置または前記サーバ装置の要求により、前記車両制御装置にダウンロードされる運転支援システム。 A vehicle control device for storing map information including driving analysis data, which is a result of analyzing driving performance data at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles;
A server device that is connected to the vehicle control device by communication and generates the driving analysis data;
The driving analysis system, wherein the driving analysis data is downloaded to the vehicle control device in response to a request from the vehicle control device or the server device.
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