JP2019172220A

JP2019172220A - カント推定方法

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Publication number: JP2019172220A
Application number: JP2018065883A
Authority: JP
Inventors: 伸桜田; Shin Sakurada
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2018-03-29
Filing date: 2018-03-29
Publication date: 2019-10-10
Anticipated expiration: 2038-03-29
Also published as: CN110316197A; JP7087564B2; US11186287B2; US20190299998A1; CN110316197B

Abstract

【課題】複数の車両で利用可能な走行路のカントの情報を精度よく生成可能なカント推定方法を提供する。【解決手段】車両の走行路のカントを推定するカント推定方法であって、第１の車両を含む複数の車両の速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を含む車両情報を取得するステップＳ１と、車両情報に基づいて、第１の車両の走行路のカントを推定する推定ステップ（ステップＳ２〜ステップＳ７）と、推定ステップにおいて推定されたカントを、第１の車両の位置の情報と関連付けて、複数の車両で利用可能なカント角データベースに記憶するステップＳ８と、を含む。【選択図】図４

Description

本発明は、カント推定方法に関する。

近年、走行路のカントに起因して本来直進すべきはずの車両が偏向しがちになる、いわゆる車両流れを抑制することが求められている。例えば、特許文献１は、車両の走行レーンに関連付けられた教師信号に基づいて走行路のカント状態を学習する車両制御装置について開示する。

特開２００７−２２１６９号公報特開平８−４０２３２号公報特開２０１７−１７１２２５号公報

ここで、特許文献１の技術は走行情報を学習するものである。そのため、特許文献１の技術は、初めて走行する走行路のカント状態の推定精度に改善の余地がある。また、特許文献２は、自車の挙動制御において検出された横加速度をカント補正することについて記載する。また、特許文献３は、自車の挙動制御においてローパスフィルタ処理で外乱を除く手法について開示する。しかし、特許文献２および特許文献３の技術は、複数の車両が利用可能な走行路のカントの情報を生成可能にするものではない。

かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、複数の車両で利用可能な走行路のカントの情報を精度よく生成可能なカント推定方法を提供することにある。

本発明の一実施形態に係るカント推定方法は、車両の走行路のカントを推定するカント推定方法であって、第１の車両を含む複数の車両の速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を含む車両情報を取得するステップと、前記車両情報に基づいて、前記第１の車両の走行路のカントを推定する推定ステップと、前記推定ステップにおいて推定されたカントを、前記第１の車両の位置の情報と関連付けて、前記複数の車両で利用可能なカント角データベースに記憶するステップと、を含む。

本発明の一実施形態に係るカント推定方法によれば、複数の車両で利用可能な走行路のカントの情報を精度よく生成することができる。

運転支援システムの概略構成を示す図である。車両モデルの図である。走行路のカント角および横加速度等について説明するための図である。カント推定方法の処理を示すフローチャートである。

（運転支援システム）
図１は、運転支援システム１の概略構成を示す図である。運転支援システム１は、複数の車両Ｍと、本発明の一実施形態に係るカント推定方法を実行するサーバ２０を備える。ここで、一般に自動車等の車両Ｍが走行する道路（走行路）の路面には、側部が低くなるようなカントが与えられている。そのため、車両Ｍが直進する場合に、カントに起因して車両流れが生じ得る。また、車両Ｍが旋回する場合に、車体には旋回に起因する横力に加えて、カントに起因する横力が作用し得る。運転支援システム１は、後述するように、走行路のカントの情報を含むカント角データベース２３１を備える。カント角データベース２３１が含む情報は、滑らかな走行および旋回を実現するために、特に自動運転を行う車両Ｍおよびステアバイワイヤ技術を用いる車両Ｍによって活用され得る。

サーバ２０は、１つまたは互いに通信可能な複数のサーバ装置で構成され得る。サーバ２０は、複数の車両Ｍと通信を行う。サーバ２０は、例えば車両Ｍに関する情報を収集および解析する管理センターに設置されてよい。サーバ２０は、複数の車両Ｍから、例えば速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を取得できる。サーバ２０の構成の詳細については後述する。

車両Ｍは、例えば自動車を含むが、任意の他の車両を含んでよい。以下、１台の車両Ｍ（自車）を他と区別する場合に、第１の車両Ｍと表記することがある。車両Ｍは、サーバ２０との通信が可能な情報処理装置を備える。情報処理装置は、例えばナビゲーション装置等の車載装置である。情報処理装置は、ユーザに情報を表示するディスプレイ等の表示部と、ユーザによる入力を受け付ける入力部と、を備える。情報処理装置の入力部は、一例としてタッチパネルであって、表示部と一体化してタッチパネルディスプレイを構成してよい。ユーザは、例えば表示部に示された地図を見ながら、入力部によって目的地を設定できる。車両Ｍは、例えば設定された目的地までの自動運転機能を備えてよい。また、情報処理装置は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号を受信する受信機を含む。情報処理装置は、受信機が受信した信号に基づいて現在位置を算出して、位置の情報としてサーバ２０に送信できる。位置の情報は、例えば緯度および経度である。

また、車両Ｍに搭載された情報処理装置は、ＣＡＮ（Controller Area Network）の通信インタフェースを備える。情報処理装置は、ＣＡＮ経由で、位置以外の情報を操舵ＥＣＵ（Electronic Control Unit、電子制御ユニット）から取得して、サーバ２０に送信できる。操舵ＥＣＵは、例えば車輪の回転速度を検知する車輪速センサ、自車に作用する横方向（すなわち車幅方向）の加速度を検知する横加速度センサ、操舵ハンドルの操舵角を検知する操舵角センサ、および、自車の鉛直軸回りの回転角速度（ヨーレート）を検知するヨーレートセンサから検出値を取得する。操舵ＥＣＵは、これらの検出値から速度、横加速度、操舵角、ヨーレートの情報を生成する。また、情報処理装置は、ＣＡＮ経由で、例えば後述するカント角データベース２３１に基づいて計算された目標操舵角を、操舵ＥＣＵに送信し得る。

車両Ｍおよびサーバ２０は、ネットワーク３０を介して通信可能に接続される。ネットワーク３０は、例えばインターネットを含むが、任意の他のネットワークを含んでよい。

（サーバの構成）
図１に示すように、サーバ２０は、機能ブロックとして、収集システム２１と、分析システム２２と、活用システム２３と、を備える。

収集システム２１は、サーバ２０が車両Ｍから収集する情報を含んで構成されるデータベースを備える。本実施形態において、収集システム２１が備えるデータベースは、車両情報データベース２１１である。

車両情報データベース２１１は複数の車両Ｍの車両情報を含む。本実施形態において、車両情報は、速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を含む。車両情報データベース２１１では、各車両Ｍが例えば固有のＩＤ（Identification）で区別される。車両情報データベース２１１において、車両情報は、車両ＭのＩＤと関連付けて記憶される。

車両情報データベース２１１および後述するカント角データベース２３１は、サーバ２０の記憶部（以下、サーバ記憶部という）に記憶される。サーバ記憶部は、１つ以上のメモリを含む。サーバ記憶部に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、またはキャッシュメモリとして機能し得る。また、サーバ記憶部は地図情報を記憶する。地図情報は車両用の道路地図の情報である。地図情報は道路リンク、交差点等の情報を含む。ここで、道路リンクは、交差点等で区切られる道路の区間である。

また、車両情報データベース２１１およびカント角データベース２３１は、サーバ２０の制御部（以下、サーバ制御部という）によって管理される。つまり、サーバ制御部は、車両情報データベース２１１およびカント角データベース２３１が含む情報の変更（更新）、追加、削除等を実行する。サーバ制御部は、１つ以上のプロセッサを含む。プロセッサは、例えば汎用のプロセッサ、および特定の処理に特化した専用のプロセッサを含み得る。また、サーバ制御部は、車両情報データベース２１１およびカント角データベース２３１の管理だけでなく、後述するカント推定方法を実行し、サーバ２０全体の動作を制御する。

車両情報データベース２１１の情報は、サーバ２０の通信部（以下、サーバ通信部という）およびネットワーク３０を介して車両Ｍから取得され得る。また、サーバ通信部は、カント角データベース２３１の情報を車両Ｍに送信できる。サーバ通信部は、任意の通信規格に対応する１つ以上の通信インタフェースを含む。例えば、サーバ通信部は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）規格および無線ＬＡＮ規格等のそれぞれに対応する通信インタフェースを含んでよい。

分析システム２２は、フィルタリング処理部２２１と、カント角計算部２２２と、統計処理部２２３と、を備える。

フィルタリング処理部２２１は、第１の車両Ｍを含む複数の車両Ｍの車両情報を取得して、外乱の影響を除去する処理を行う。本実施形態において、フィルタリング処理部２２１はローパスフィルタを用いる。ここで、車両情報に影響する外乱は、例えば横風および路面外乱である。車両情報における横風および路面外乱の影響は短時間で変化する。そこで、車両情報をローパスフィルタで処理することによって、効率的に外乱の影響を除去することが可能である。ここで、一般に、乗用車のばね上固有振動数は１Ｈｚ程度であると言われている。本実施形態において、フィルタリング処理部２２１は、取得した車両情報を周波数解析して、１Ｈｚより高い周波数成分をカットする。また、フィルタリング処理部２２１は、ローパスフィルタで処理した車両情報を時間ｔの近似関数、つまり取得した時間と関連付けた情報に置き換えて、カント角計算部２２２に出力する。

カント角計算部２２２は、フィルタリング処理部２２１から取得した車両情報（時間ｔとの関連付けがされた情報）に基づいて、第１の車両Ｍの走行路のカント角γを計算する。カント角計算部２２２の計算の詳細については後述する。カント角計算部２２２は、計算したカント角γを時間ｔの関数（γ（ｔ））とする。カント角計算部２２２は、γ（ｔ）と時間ｔにおける第１の車両Ｍの走行路の情報、すなわち位置の情報とを関連付けて、統計処理部２２３に出力する。ここで、カント角計算部２２２は、第１の車両Ｍの走行路を通った他の車両Ｍの車両情報にも基づいて、カント角γを計算する。カント角計算部２２２は、例えば第１の車両Ｍの走行路の道路リンク毎に複数のカント角γを計算して、統計処理部２２３に出力する。

統計処理部２２３は、カント角計算部２２２から取得した、複数のカント角γを統計処理する。統計処理は、走行路の区間毎（例えば道路リンク毎）に実行されてよい。本実施形態において、統計処理部２２３は、統計処理として、カント角γの平均値および標準偏差を計算する。

ここで、統計処理部２２３は、統計処理の結果に条件を設けて、条件を満たす場合に後述するカント角データベース２３１のデータが更新されるようにしてよい。条件は、例えば複数のカント角γの標準偏差が閾値以下であることでよい。そして、複数のカント角γの標準偏差が閾値以下である場合に、統計処理部２２３は、複数のカント角γの平均値でカント角データベース２３１のデータが更新されるようにしてよい。また、統計処理部２２３は、条件が満たされない場合に、複数のカント角γについて調整を行ってよい。例えば、長時間の横風の影響が考えられる場合に、統計処理部２２３は、複数のカント角γに対して一律の調整を行ってよい。また、統計処理部２２３は、他と大きく値が異なるカント角γを除外する調整を実行してよい。このような調整の実行後に、統計処理部２２３は、再び統計処理を実行してよい。

活用システム２３は、カント角データベース２３１と、活用インタフェース部２３２と、を備える。

カント角データベース２３１は、車両Ｍの走行路（道路）の区間毎のカント角γの情報を記憶するデータベースである。カント角データベース２３１に含まれるカント角γは、分析システム２２における上記の統計処理（例えば平均化）によって推定されたものである。カント角データベース２３１において、カント角γは、車両Ｍの走行路の区間と関連付けて記憶される。

活用インタフェース部２３２は、カント角データベース２３１に記憶されたカント角γの情報を活用する（利用する）システムに、必要な情報の送信を行う。例えば、送信先は自動運転システムの高度地図管理部であってよい。活用インタフェース部２３２は、車両Ｍの走行路の区間と関連付けられたカント角γの情報を、高度地図管理部に送信する。高度地図管理部は、車両Ｍの自動運転の制御（特に操舵角制御、車両姿勢制御）に必要な情報を付加した高度地図を生成および管理する。例えば、高度地図管理部が生成した高度地図は、車両Ｍの情報処理装置または操舵ＥＣＵに提供されてよい。例えば、自動運転する車両Ｍは、高度地図に基づいて走行路の路面の傾斜を把握して、滑らかなコーナリングおよび適切な車両姿勢の維持が可能になる。ここで、自動運転システムは車両Ｍに搭載され得るシステムである。したがって、車両Ｍは、カント角γの計算のための車両情報を提供しながら、他車の車両情報を含めて推定されたカント角γの情報を受け取ることができる。

また、活用インタフェース部２３２の情報の送信先は、気象情報収集システムであってよい。上記のように、分析システム２２の統計処理部２２３は、横風の影響が考えられる場合にカント角γの調整を行う。このとき、統計処理部２２３は、横風の情報（例えば時間に関連付けられた風速および風向の情報等）をカント角データベース２３１に追加情報として記憶してよい。そして、活用インタフェース部２３２は、横風の情報を気象情報収集システムに送信する。気象情報収集システムは例えば高速道路の管理センターに設けられて、その後に同じ区間を走行する車両Ｍへの横風の警告等に利用してよい。また、自動運転システムが横風の情報を取得してよい。自動運転システムは、横風の情報に基づいて、走行路に所定のレベル（例えば風速１０ｍ／ｓ）より強い横風が吹いていると判定する場合に、自動運転から手動運転への切り替えを運転者に促してよい。ここで、カント角データベース２３１に横風の情報を記憶する場合に、統計処理部２２３は、第１の車両Ｍの車両情報および対向車の車両情報を取得して、風速および風向の情報等を計算することが好ましい。対向車の車両情報において、横風の影響による外乱は、進行方向を基準として第１の車両Ｍと逆向きに発生する。そのため、第１の車両Ｍおよび対向車の車両情報を用いて、例えば横風の向きの成分について減算処理等を行うことによって、より正確な横風の情報を計算することが可能である。

ここで、フィルタリング処理部２２１、カント角計算部２２２、統計処理部２２３および活用インタフェース部２３２は、サーバ制御部によって実現され得る。サーバ制御部は、サーバ記憶部に記憶されているプログラムをロードして、プログラムを実行することによって、フィルタリング処理部２２１、カント角計算部２２２、統計処理部２２３および活用インタフェース部２３２の機能を実現してよい。

（カント角計算）
図２は、本実施形態で用いる車両Ｍのモデルを示す。車両Ｍは、実際には４輪であることが多いが、本実施形態においては、構成を簡略化した２輪のモデルを用いる。図２の車両Ｍのモデルは上面視であって、前輪Ｔ_f、後輪Ｔ_rおよびヨー中心（白および黒で塗られた円）を含む。また、ｌ_fはヨー中心と前輪Ｔ_fとの距離である。また、ｌ_rはヨー中心と後輪Ｔ_rとの距離である。図２の例では、車両Ｍのモデルは速度Ｖで旋回している。αは前輪舵角である。また、βは車両スリップ角である。このとき、ヨーレートはωである。また、Ｆ_fは前輪Ｔ_fに作用する力（前輪コーナリングフォース）である。また、Ｆ_rは後輪Ｔ_rに作用する力（後輪コーナリングフォース）である。

図２に示す車両Ｍのモデルについて、遠心力のつり合いから以下の式（１）が成り立つ。
ｍ・ａ＝ｍ｛Ｖ・（ω＋∂β／∂ｔ）｝＝Ｆ_f＋Ｆ_r … 式（１）
ここで、ａは車両Ｍの横加速度である。また、ｍは車両Ｍの質量である。

図２に示す車両Ｍのモデルについて、ヨーモーメントのつり合いから以下の式（２）が成り立つ。
Ｉ・ω＝ｌ_f・Ｆ_f−ｌ_r・Ｆ_r … 式（２）
ここで、Ｉは車両Ｍの車両ヨー慣性モーメントである。

一般に、ヨーレートωおよび車両スリップ角βは、速度Ｖおよび前輪実舵角α₀の関数である。したがって、ヨーレートωおよび車両スリップ角βは、それぞれ速度Ｖの関数Ａ（Ｖ）およびＢ（Ｖ）を用いて、以下の式（３）および式（４）で置き換えることができる。
ω＝Ａ（Ｖ）・α₀ … 式（３）
β＝Ｂ（Ｖ）・α₀ … 式（４）
ここで、前輪実舵角α₀は、車両Ｍの操舵ハンドルの操舵角の情報（車両情報の一部）に基づいて計算される実測に基づく前輪Ｔ_fの舵角である。また、横加速度ａも速度Ｖおよび前輪実舵角α₀の関数である。

式（１）から式（４）により、横加速度ａは以下の式（５）で置き換えることができる。
ａ＝Ｖ｛Ａ（Ｖ）＋∂Ｂ（Ｖ）／∂ｔ｝・α₀ … 式（５）

ここで、図３は走行中の車両Ｍの正面（進行する向きの面）を示す。また、図３では、車両Ｍの走行路の断面図が示されている。車両Ｍの走行路が水平面となす角度がカント角γである。また、図３に示される横加速度ａは、上記の式（５）の車両Ｍの理論上の横加速度ａに対応する。

図３に示すように、実際の道路環境においては、路面にカント角γが設けられている。そのため、車両Ｍの実測の横加速度ａ₀は、理論上の横加速度ａと異なる。ここで、重力加速度をｇとして、以下の式（６）が成り立つ。
ｇ・ｓｉｎγ＝ａ−ａ₀ … 式（６）

また、図３に示すように、実際の走行では、車両Ｍのロール方向への移動によってロール角θが生じ得る。式（６）における横加速度ａは、ロール角θを考慮したものではない。ロール角θは、車両Ｍのヨーレートの情報（車両情報の一部）に基づく実測のヨーレートω₀および式（５）から、以下の式（７）のように求められる。
θ＝ｃｏｓ^-1｛Ａ（Ｖ）＋∂Ｂ（Ｖ）／∂ｔ｝・α₀／ω₀ … 式（７）

そして、ロール角θの補正を考慮した場合、式（６）は以下の式（８）で置き換えることができる。
ｇ・ｓｉｎγ＝ａ・ｃｏｓθ−ａ₀ … 式（８）

図３および式（８）に示すように、車両Ｍの実測の横加速度ａ₀は、ロール角θの補正を行った横加速度ａ・ｃｏｓθから、カント角γに起因して逆向きに生じる重力加速度の成分ｇ・ｓｉｎγを減じたものになる。

ここで、車両Ｍが曲線路において旋回する場合に、地図上の平面旋回半径Ｒと、実走行半径Ｒ₀との比率に基づいて、カント角γを求めることが可能である。ここで、曲線路は、直線でない走行路のことである。平面旋回半径Ｒは、例えばサーバ記憶部に記憶された地図情報から得られる。つまり、車両Ｍの位置の情報（車両情報の一部）を地図情報と対応させることによって、平面旋回半径Ｒを取得することができる。また、実走行半径Ｒ₀は、一般に、速度Ｖおよび前輪実舵角α₀によって計算することができる。つまり、カント角計算部２２２は、地図情報および車両情報等に基づいて、平面旋回半径Ｒおよび実走行半径Ｒ₀を取得することが可能である。また、図３に示すように、平面旋回半径Ｒは、車両Ｍの実走行半径Ｒ₀を水平面に投影したものに相当する。したがって、以下の式（９）が成り立つ。
ｃｏｓγ＝Ｒ／Ｒ₀ … 式（９）

カント角計算部２２２は、上記の式（８）および式（９）の少なくとも一方を用いてカント角γを計算することができる。ここで、カント角計算部２２２は、車両Ｍが直線路（直線の走行路）を走行している場合に、平面旋回半径Ｒおよび実走行半径Ｒ₀が無限大となるため、式（９）を用いてカント角γを計算することができない。そこで、カント角計算部２２２は、車両Ｍが直線路を走行している場合に、式（８）を用いてカント角γを計算してよい。また、カント角計算部２２２は、車両Ｍが曲線路を走行している場合に、式（８）よりも式（９）を優先させて用いてよい。また、別の例として、カント角計算部２２２は、車両Ｍが曲線路を走行している場合に、式（８）および式（９）を用いて計算を行い、両方の計算結果に対して演算（例えば平均化）した値を、最終的に計算したカント角γとしてよい。また、上記のように、カント角計算部２２２は、第１の車両Ｍの車両情報だけでなく、他の車両Ｍの車両情報を用いてカント角γを計算する。そして、統計処理部２２３を経て、条件を満たしたカント角γが、カント角データベース２３１に記憶される。そのため、カントの情報が精度よく生成される。

図４は、カント推定方法を実行するサーバ２０の動作の一例を示すフローチャートである。以下に説明するステップのうち、ステップＳ２からステップＳ７までが、第１の車両の走行路のカントを推定する推定ステップに対応する。

サーバ２０は、複数の車両Ｍの車両情報を取得する（ステップＳ１）。上記のように、車両情報は、車両Ｍの速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を含む。

サーバ２０は、取得した車両情報に対して、フィルタリング処理を行う（ステップＳ２）。本実施形態において、フィルタリング処理は、外乱の影響を除くために、車両情報をローパスフィルタで処理することである。

サーバ２０は、カント角γを計算する走行路が曲線路であると判定した場合に（ステップＳ３のＹｅｓ）、ステップＳ４の処理に進む。また、サーバ２０は、カント角γを計算する走行路が曲線路でないと判定した場合に（ステップＳ３のＮｏ）、ステップＳ５の処理に進む。ここで、上記のように、サーバ２０は、車両Ｍの位置の情報および地図情報に基づいて、走行路が曲線路であるか否かを判定し得る。

サーバ２０は、走行路が曲線路であると判定した場合に、旋回半径を用いてカント角γを計算する（ステップＳ４）。例えば、サーバ２０は、平面旋回半径Ｒおよび実走行半径Ｒ₀を用いる上記の式（９）によってカント角γを計算し得る。ここで、サーバ２０は、複数の車両Ｍの車両情報に基づいて、複数のカント角γを計算する。

サーバ２０は、走行路が曲線路でないと判定した場合に、旋回半径を用いずにカント角γを計算する（ステップＳ５）。例えば、サーバ２０は、上記の式（９）ではなく、旋回半径を用いない式（８）によってカント角γを計算し得る。ここで、サーバ２０は、複数の車両Ｍの車両情報に基づいて、複数のカント角γを計算する。

サーバ２０は、複数のカント角γを統計処理する（ステップＳ６）。例えば、複数のカント角γの平均値および標準偏差が計算される。

サーバ２０は、統計処理の結果が条件を満たす場合に（ステップＳ７のＹｅｓ）、新たなカント角γ（例えば、上記の平均値）をカント角データベース２３１に記憶させる（ステップＳ８）。そして、サーバ２０は一連の処理を終了する。ここで、条件は、例えば標準偏差が閾値以下であることでよい。

サーバ２０は、統計処理の結果が条件を満たさない場合に（ステップＳ７のＮｏ）、複数のカント角γの値を上記のように調整した上で、ステップＳ６の処理に戻る。

以上述べたように、本実施形態に係るカント推定方法によれば、自車だけでなく他車の車両情報も取得して、走行路のカントが推定される。そのため、自車にとって初めての走行路であっても、他車の車両情報も用いることによって、精度の高いカントの計算が可能になる。また、本実施形態に係るカント推定方法によれば、推定されたカントは、車両の位置の情報と関連付けて、複数の車両Ｍで利用可能なカント角データベース２３１に記憶される。したがって、カント角データベース２３１を利用する車両Ｍが例えば自動運転する場合等に、走行路の正確な傾斜を把握して、滑らかなコーナリングおよび適切な車両姿勢の維持が可能になる。

また、本実施形態に係るカント推定方法によれば、車両情報をローパスフィルタで処理することによって、外乱が効率的に除かれる。このとき、車両情報の信頼性が高まるため、推定されるカントの精度が向上する。

また、本実施形態に係るカント推定方法によれば、走行路が曲線路であると判定した場合に、旋回半径を用いてカントを推定することができる。つまり、車両Ｍの旋回時には、路面状態による外乱の影響を受けにくい旋回半径を用いてカントの推定ができる。このとき、更に推定されるカントの精度を向上させることが可能である。また、走行路が曲線路でないと判定した場合に、旋回半径を用いない方法によりカントを推定することができる。これにより、走行路が直線路または曲線路のどちらであってもカント推定を行うことができる。

また、本実施形態に係るカント推定方法によれば、精度の高い推定がされたカント角データベース２３１のカントの情報に基づいて、目標操舵角の計算が実行され得る。このとき、自動運転システムにおける操舵角制御の精度を高めることが可能である。

本発明を諸図面および実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形および修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形および修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段または各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段またはステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

１運転支援システム
２０サーバ
２１収集システム
２２分析システム
２３活用システム
３０ネットワーク
２１１車両情報データベース
２２１フィルタリング処理部
２２２カント角計算部
２２３統計処理部
２３１カント角データベース
２３２活用インタフェース部

Claims

車両の走行路のカントを推定するカント推定方法であって、
第１の車両を含む複数の車両の速度、横加速度、操舵角、ヨーレートおよび位置の情報を含む車両情報を取得するステップと、
前記車両情報に基づいて、前記第１の車両の走行路のカントを推定する推定ステップと、
前記推定ステップにおいて推定されたカントを、前記第１の車両の位置の情報と関連付けて、前記複数の車両で利用可能なカント角データベースに記憶するステップと、を含む、カント推定方法。
前記推定ステップは、
前記車両情報をローパスフィルタで処理するステップを含む、請求項１に記載のカント推定方法。
前記推定ステップは、
前記第１の車両の走行路が曲線路であると判定した場合に、前記車両情報に基づいて計算した旋回半径を用いて、前記第１の車両の走行路のカントを推定する、請求項１または２に記載のカント推定方法。
前記カント角データベースに基づいて、前記第１の車両の目標操舵角を計算するステップ、を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載のカント推定方法。