JP2019192233A - 合流行動システム及び本線車両のための方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2018年4月27日に出願された、「MERGE BEHAVIOR SYSTEMS AND METHODS FOR MERGING VEHICLES」と題する、整理番号がまだ割り当てられていない(代理人整理番号:HRA−43590.01)米国特許出願に関連し、上記述べられた出願の全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
以下は、本明細書で採用される選択された用語の定義を含む。定義は、用語の範囲内にあり、実施態様のために使用することができる様々な実施例及び形式の構成要素を含む。実施例は、限定することを意図しない。
1つ以上の例示的な実施形態を例示することを目的とし、それらを限定することを目的としてない、図面をここで参照して、図1は、合流行動を予測する動作環境100の概略図である。動作環境100の構成要素と共に、本明細書で議論される他のシステム、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャの構成要素は、様々な実施形態についての異なるアーキテクチャに組み合わされてもよく、省略されてもよく、または編成されてもよい。更に、動作環境100の構成要素は、実施例のホスト車両300(図3では図示されない)など、ホスト車両により実装されてもよく、またはホスト車両と関連付けられてもよい。
ホスト車両に関するシステム及び方法のアプリケーションが説明される。ホスト車両は、上記説明された動作環境100を有する車両である。ホスト車両は、合流車線202または本線車線204にある車両であってもよい。合流車両208もしくは本線車両210のいずれかがホスト車両であり、または合流車両208及び本線車両210の両方がホスト車両である実施例が説明される。実施例は、本質的に例示的であり、限定的であるとして提供されない。例えば、合流車両208がホスト車両である実施形態は、本線車両210がホスト車両でないこと意味しない。本線車両210は、ホスト車両であってもよく、またはホスト車両でなくてもよい。よって、ホスト車両は、合流車両208及び/または本線車両210である。したがって、ホスト車両の開示される特徴及び機能、またはそれらの代替物もしくは変形物は、合流車両または本線車両のいずれかによって実装されてもよい。
a=lim(−0.5g,Kyye+Kuue,0.5g)
Ky=1/秒2であり、Ky=2/秒2である。
102 車両コンピューティングデバイス(VCD)
104 プロセッサ
106 メモリ
108 ディスク
110 I/Oインタフェース
112 バス
114 識別モジュール
116 予測モジュール
118 制御モジュール
120 合流モジュール
122 車両システム
124 ナビゲーションシステム
126 ライトシステム
128 音声システム
130 インフォテインメントシステム
132 ディスプレイ
134 車両センサ
136 ホスト車両センサ
138 近接車両センサ
140 ネットワーク
142 自然主義行動データベース
202 合流車線
204、206 本線車線
208 合流車両
210 本線車両
212 第1の近接車両
214 第2の近接車両
216 第3の近接車両
218 第4の近接車両
300 ホスト車両
310 カメラ
402 合流車両
404 合流車線
406 本線車線
408 本線車両
410、412、414 合流位置
416 後続車両
418 先行車両
502 合流車両
504 合流車線
506 本線車線
508 合流位置
510 本線車両
512 合流距離
514 切れ目
518 本線車両
600 車両
602 フロントガラス
604 合流映像
612 合流ライトインジケータ
Claims (20)
- 合流車線に隣接する本線車線に位置付けられたホスト車両を支援する合流行動システムであって、前記合流行動システムは、
前記合流車線にある少なくとも1つの近接車両を識別するように構成された識別モジュールと、
前記少なくとも1つの近接車両に基づいて、1つ以上の車両モデルを選択し、
前記1つ以上の車両モデルに対応する1つ以上の合流因子を計算し、
前記1つ以上の合流因子に基づいて、合流位置を予測する
ように構成された予測モジュールと、
前記予測された合流位置において切れ目を作り出すように、前記ホスト車両の運動学的パラメータを調節するように構成された制御モジュールと、
を含む、前記合流行動システム。 - 前記1つ以上の車両モデルは、人間行動結果に近似する自然主義データセットに基づいている、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記1つ以上の車両モデルのうちの車両モデルは、前記ホスト車両への前記少なくとも1つの近接車両の相対的な位置に基づいて選択される、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記予測モジュールは更に、前記1つ以上の合流因子を少なくとも1つの閾値と比較するように構成され、予測された合流位置は、前記比較に基づいている、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記予測された合流位置における前記切れ目が前記近接車両に対して十分なサイズであるかどうかを判定し、前記切れ目が十分なサイズを有さないと判定したことに応答して、更新された合流位置を予測するように前記予測モジュールを開始するように構成された合流モジュールを更に含む、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記少なくとも1つの近接車両は、先行車両であり、前記1つ以上の車両モデルのうちの車両モデルは、先行車両モデルであり、前記先行車両モデルは、前記ホスト車両と前記先行車両との間の先行する切れ目の長さ、ホスト車両の速度、及び前記ホスト車両に対する前記先行車両の相対的な先行速度に基づいている、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記先行車両モデルは、前記本線車線にある後続車両を更に含む前記少なくとも1つの近接車両に基づいた、二値を有する後続車両変数を組み込む、請求項6に記載の合流行動システム。
- 前記少なくとも1つの近接車両は、後続車両であり、前記1つ以上の車両モデルのうちの車両モデルは、後続車両モデルであり、前記後続車両モデルは、前記ホスト車両と前記後続車両との間の後続の切れ目の長さ、ホスト車両の速度、及び前記ホスト車両に対する前記後続車両の相対的な後続速度に基づいている、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記運動学的パラメータは、前記ホスト車両の速度である、請求項1に記載の合流行動システム。
- 前記制御モジュールは、進化型運転者支援システムにより前記運動学的パラメータを調節する、請求項1に記載の合流行動システム。
- 合流車線に隣接する本線車線に位置付けられたホスト車両を支援する合流行動システムであって、前記合流行動システムは、
前記合流車線にある少なくとも1つの近接車両を識別するように構成された識別モジュールと、
前記ホスト車両への前記少なくとも1つの近接車両の相対的な位置に基づいて、1つ以上の車両モデルを選択し、
前記1つ以上の車両モデルに基づいて、合流位置を予測し、前記合流位置は、前記ホスト車両の前方または後方である、
ように構成された予測モジュールと、
前記予測された合流位置において切れ目を作り出すように、前記ホスト車両の運動学的パラメータを調節するように構成された制御モジュールと、
を含む、前記合流行動システム。 - 前記1つ以上の車両モデルは、人間行動結果に近似する自然主義データセットを組み込む、請求項11に記載の合流行動システム。
- 前記運動学的パラメータは、前記ホスト車両の速度である、請求項11に記載の合流行動システム。
- 前記制御モジュールは、進化型運転者支援システムにより前記運動学的パラメータを調節する、請求項11に記載の合流行動システム。
- 前記切れ目が十分なサイズを有さないと判定したことに応答して、前記予測された合流位置における切れ目が前記ホスト車両に対して十分なサイズであるかどうかを判定するように構成された合流モジュールを開始し、前記切れ目が十分なサイズを有すると判定したことに応答して、合流手順を開始する、請求項11に記載の合流行動システム。
- 合流車線に隣接する本線車線に位置付けられたホスト車両を支援する合流行動方法であって、前記合流行動方法は、
前記合流車線にある少なくとも1つの近接車両を識別することと、
前記少なくとも1つの近接車両に基づいて、1つ以上の車両モデルを選択することと、
前記1つ以上の車両モデルに対応する1つ以上の合流因子を計算することと、
前記1つ以上の合流因子に基づいて、合流位置を予測することと、
前記予測された合流位置において切れ目を作り出すように、前記ホスト車両の運動学的パラメータを調節することと、
を含む、前記合流行動方法。 - 前記予測された合流位置における切れ目が前記ホスト車両に対して十分なサイズであるかどうかを判定することと、
更新された合流位置を予測することと、
を更に含む、請求項16に記載の合流行動方法。 - 前記1つ以上の車両モデルは、人間行動結果に近似する自然主義データセットに基づいている、請求項16に記載の合流行動方法。
- 前記1つ以上の車両モデルのうちの車両モデルは、前記ホスト車両への前記少なくとも1つの近接車両の相対的な位置に基づいて選択される、請求項16に記載の合流行動方法。
- 前記1つ以上の合流因子を少なくとも1つの閾値と比較することを更に含み、予測された合流位置は、前記比較に基づいている、請求項16に記載の合流行動方法。
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