JP2020062990A - Parking assisting method and parking assisting device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、駐車支援方法及び駐車支援装置に関する。 The present invention relates to a parking assistance method and a parking assistance device.
特許文献1には、各時刻での車両の目標位置を、始点位置から終点位置までの移動距離と、所要時間と、車両の移動に関する物理量とで設定し、目標位置と実位置との偏差を小さくするように車両の駆動機構及び制動機構を制御する駐車支援システムが記載されている。
In
特許文献1に記載の制御装置は、予め定められた速度プロファイルに基づいて駐車支援制御を行う。このため、駐車経路に沿って走行する自車両の動きが緩慢に感じたり、反対に急激に感じたりするなど、乗員が違和感を感じることがあった。
本発明は、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感を低減することを目的とする。
The control device described in
It is an object of the present invention to reduce an occupant's uncomfortable feeling with respect to the speed of a host vehicle during parking assistance.
本発明の一態様によれば、目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する駐車支援方法が与えられる。駐車支援方法では、乗員の脳活動を計測し、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を脳活動に基づき検出し、違和感を検出した場合には、駐車経路に沿って自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更する。 According to an aspect of the present invention, there is provided a parking assistance method of setting a parking route to a target parking position and assisting the parking of the own vehicle based on the parking route. In the parking assistance method, the occupant's brain activity is measured, and the occupant's sense of discomfort due to speed changes when the vehicle is driven along the parking route is detected based on the brain activity. Change the speed profile along which the vehicle travels along.
本発明によれば、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感を低減できる。
本発明の目的及び利点は、特許請求の範囲に示した要素及びその組合せを用いて具現化され達成される。前述の一般的な記述及び以下の詳細な記述の両方は、単なる例示及び説明であり、特許請求の範囲のように本発明を限定するものでないと解するべきである。
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the occupant's uncomfortable feeling with respect to the speed of the own vehicle during parking assistance can be reduced.
The objects and advantages of the invention will be realized and attained by means of the elements and combinations pointed out in the appended claims. It should be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are merely examples and explanations, and do not limit the present invention as claimed.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
(構成)
本発明の実施形態に係る駐車支援装置は、例えば車両に搭載される(以下、本発明の実施形態に係る駐車支援装置が搭載される車両を「自車両」という)。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(Constitution)
The parking assistance device according to the embodiment of the present invention is mounted on, for example, a vehicle (hereinafter, the vehicle on which the parking assistance device according to the embodiment of the present invention is mounted is referred to as “own vehicle”).
図1を参照する。本発明の実施形態に係る駐車支援装置1は、周囲センサ2、車両センサ3、生体情報センサ(例えば脳波センサ)4、入力装置5、コントローラ6、及びアクチュエータ7を備える。
コントローラ6と、周囲センサ2、車両センサ3、生体情報センサ4、及びアクチュエータ7とは、コントローラエリアネットワーク(CAN)バス等の有線又は無線でデータや信号を送受信可能である。
Please refer to FIG. The
The
周囲センサ2は、自車両の周囲環境(周囲状況)を検出するセンサである。周囲センサ2は例えばカメラ、レーダ又は通信機等で構成することができる。カメラとしては、CCDカメラ等が使用可能であり、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラは、自車両の周囲環境を撮像し、撮像画像から障害物と自車両との相対位置、障害物と自車両との距離、駐車場等の駐車枠を区画する白線や縁石等を含む自車両の周囲環境のデータを検出し、検出された周囲環境のデータをコントローラ6に出力する。障害物には、自車両以外の車両(他車両)、歩行者、壁、柱等が含まれる。
The surrounding
レーダとしては、例えばミリ波レーダやレーザレーダ、レーザレンジファインダ(LRF)等が使用可能である。レーダは、障害物と自車両との相対位置、障害物と自車両との距離、障害物と自車両との相対速度を含む自車両の周囲環境のデータを検出し、検出された周囲環境のデータをコントローラ6に出力する。
As the radar, for example, a millimeter wave radar, a laser radar, a laser range finder (LRF) or the like can be used. The radar detects data of the surrounding environment of the own vehicle including the relative position of the obstacle and the own vehicle, the distance between the obstacle and the own vehicle, and the relative speed of the obstacle and the own vehicle, and detects the detected surrounding environment. The data is output to the
通信機は、自車両と他車両との間の車車間通信又は自車両と路側機との間の路車間通信等を行うことにより、駐車場や車庫の駐車領域等の周囲環境のデータを受信し、受信された周囲環境のデータをコントローラ6に出力する。なお、周囲センサ2の種類や個数は特に限定されない。
The communication device receives the data of the surrounding environment such as the parking area and the parking area of the garage by performing the inter-vehicle communication between the own vehicle and the other vehicle or the road-vehicle communication between the own vehicle and the roadside device. Then, the received environment data is output to the
車両センサ3は、自車両の現在位置及び自車両の走行状態を検出するセンサである。車両センサ3は、全地球型測位システム(GNSS)受信機、車速センサ、加速度センサ及び角速度センサ等で構成することができる。GNSS受信機は、地球測位システム(GPS)受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両の現在位置を取得し、取得した自車両の現在位置をコントローラ6に出力する。コントローラ6は、GNSS受信機により取得した自車両の現在位置を、コントローラ6の記憶装置等に記憶された地図データと照合して、地図データ上の自車両の現在位置を取得することができる。
The
車速センサは、自車両の車輪速を検出し、検出された車輪速から車速を検出し、検出された車速をコントローラ6に出力する。加速度センサは、自車両の前後方向及び車幅方向の加速度を検出し、検出された加速度をコントローラ6に出力する。角速度センサは、自車両の角速度を検出し、検出された角速度をコントローラ6に出力する。なお、車両センサ3の種類及び個数は特に限定されない。
The vehicle speed sensor detects the wheel speed of the host vehicle, detects the vehicle speed from the detected wheel speed, and outputs the detected vehicle speed to the
生体情報センサ4は、乗員(例えば運転者)の脳活動を計測する。生体情報センサ4は、例えば脳波センサであり、複数の電極を有して、複数の電極が乗員の頭部に取り付けられる。
図2を参照する。例えば、生体情報センサ4の複数の電極は、国際10−20法に準拠して、認知機能に関わる乗員の頭頂部Fz,Fcz,Cz,CPzに配置されてよい。なお、複数の電極の個数及び取り付け位置は特に限定されない。
The biological information sensor 4 measures the brain activity of an occupant (for example, a driver). The biological information sensor 4 is, for example, an electroencephalogram sensor, has a plurality of electrodes, and the plurality of electrodes are attached to the head of the occupant.
Please refer to FIG. For example, the plurality of electrodes of the biological information sensor 4 may be arranged on the occupant's crowns Fz, Fcz, Cz, and CPz related to the cognitive function according to the International 10-20 law. Note that the number and attachment positions of the plurality of electrodes are not particularly limited.
また、生体情報センサ4が有する複数の電極の頭部への取り付け方法は特に限定されないが、例えば複数の電極を設けた装着型の電極キャップやバンドで構成されていてもよい。生体情報センサ4は、乗員の脳波(脳活動)のデータを検出し、検出された脳波のデータをコントローラ6に出力する。
Further, the method of attaching the plurality of electrodes of the biological information sensor 4 to the head is not particularly limited, but may be composed of, for example, a wearable electrode cap or band provided with the plurality of electrodes. The biological information sensor 4 detects data of the electroencephalogram (brain activity) of the occupant and outputs the detected electroencephalogram data to the
図1を参照する。入力装置5は、乗員の指示を受け付け、乗員の指示情報をコントローラ6に出力する。入力装置5としては、例えばマイク等の音声入力装置や、レバー、スイッチ、タッチパネル等が使用可能である。
Please refer to FIG. The
コントローラ6は、本発明の実施形態に係る駐車支援装置が行う動作に必要な処理の算術論理演算を行う電子制御ユニット(ECU)等の処理回路であり、例えば、プロセッサ、記憶装置及び入出力インターフェースを備えてもよい。
プロセッサには、算術論理演算装置(ALU)、制御回路(制御装置)、各種レジスタ等を含む中央演算処理装置(CPU)等に等価なマイクロプロセッサ等を対応させることができる。
The
The processor may correspond to a microprocessor equivalent to an arithmetic and logic unit (ALU), a control circuit (control unit), a central processing unit (CPU) including various registers, and the like.
コントローラ6に内蔵又は外付けされる記憶装置は、半導体メモリやディスクメディア等からなり、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等の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、記憶装置に予め記憶された、本発明の実施形態に係る駐車支援装置の動作に必要な一連の処理を示すプログラム(駐車支援プログラム)をプロセッサが実行し得る。
The storage device built in or attached to the
コントローラ6は、駐車位置検出部11、駐車経路設定部12、プロファイル設定部13、違和感検出部14、プロファイル変更部15、車両制御部16、学習部17等の論理ブロックを機能的若しくは物理的なハードウェア資源として備える。
これらの論理ブロックを、汎用の半導体集積回路とソフトウェアによって機能的で構成してもよく、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)等で物理的に構成してもよい。
The
These logic blocks may be functionally configured by a general-purpose semiconductor integrated circuit and software, or physically configured by a programmable logic device (PLD) such as a field programmable gate array (FPGA). May be.
また、コントローラ6を構成する駐車位置検出部11、駐車経路設定部12、プロファイル設定部13、違和感検出部14、プロファイル変更部15、車両制御部16、学習部17等は、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。
例えば、コントローラ6は、車載インフォテイメント(IVI)システム等のカーナビゲーションシステムと、先進運転支援システム(ADAS)等の運転支援システムとで構成できる。
In addition, the parking
For example, the
コントローラ6は、目標駐車位置に至る駐車経路と、この駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを設定し、この駐車経路及び速度プロファイルに基づいて自車両の駐車を支援する。例えばコントローラ6は、速度プロファイルに従って駐車経路に沿って自車両が走行するように、アクチュエータ7を制御する。
この際に、コントローラ6は、生体情報センサ4により計測された乗員の脳活動に基づき、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を検出する。乗員の違和感を検出した場合には、コントローラ6は、速度プロファイルを変更する。
The
At this time, the
アクチュエータ7は、コントローラ6からの制御信号に応じて自車両の走行を制御する。アクチュエータ7は、アクセルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ又はステアリングアクチュエータにより構成することができる。アクセルアクチュエータは、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。
The actuator 7 controls the traveling of the own vehicle according to the control signal from the
ブレーキアクチュエータは、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。ステアリングアクチュエータは、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量を制御する。アクチュエータ7の個数及び種類は限定されず、適宜使用可能である。 The brake actuator is composed of, for example, a hydraulic circuit, and controls the braking operation of the brake of the host vehicle. The steering actuator is composed of, for example, a motor capable of transmitting torque to the steering shaft, and controls the steering amount of the steering shaft. The number and type of actuators 7 are not limited and can be used as appropriate.
次に、コントローラ6の駐車位置検出部11、駐車経路設定部12、プロファイル設定部13、違和感検出部14、プロファイル変更部15、車両制御部16、学習部17の各機能について説明する。
駐車位置検出部11は、周囲センサ2により検出された周囲環境に基づき、駐車場や車庫等の自車両が駐車可能な領域を、目標駐車位置として検出する。
Next, each function of the parking
The parking
駐車経路設定部12は、周囲センサ2により検出された周囲環境に基づき、自車両の現在位置等の初期位置から、駐車位置検出部11により設定された目標駐車位置に至るまでの駐車経路を算出する。
プロファイル設定部13は、駐車経路設定部12により設定された駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルの初期値を設定する。速度プロファイルは、少なくとも加速度を設定するものであればよい。
The parking
The profile setting unit 13 sets an initial value of a speed profile that causes the vehicle to travel along the parking route set by the parking
プロファイル設定部13は、初期位置から目標駐車位置までの目標距離に応じて、自車両が初期位置から目標駐車位置まで到達するのに要する目標到達時間の初期値を設定する。プロファイル設定部13により設定される目標到達時間の初期値を「初期目標到達時間to0」と表記する。 The profile setting unit 13 sets an initial value of the target arrival time required for the host vehicle to reach the target parking position from the initial position according to the target distance from the initial position to the target parking position. The initial value of the target arrival time set by the profile setting unit 13 is referred to as “initial target arrival time to0”.
プロファイル設定部13は、初期目標到達時間to0の間に初期位置から目標駐車位置まで走行する自車両の位置(距離)、速度、加速度、躍度(ジャーク、加加速度)の時間変化が、それぞれ図3の第1段〜第4段に示されるような波形になるように、各時刻における自車両の位置(距離)、速度、加速度、躍度の時間関数を設定する。
なお、図3に示すプロファイルは、目標距離を1mに正規化し、目標到達時間を1秒に正規化した場合の例を示す。
The profile setting unit 13 displays the time change of the position (distance), speed, acceleration, jerk (jerk, jerk) of the vehicle traveling from the initial position to the target parking position during the initial target arrival time to0. The time functions of the position (distance), speed, acceleration, and jerk of the host vehicle at each time are set so that the waveforms shown in the first to fourth stages of No. 3 are obtained.
The profile shown in FIG. 3 shows an example in which the target distance is normalized to 1 m and the target arrival time is normalized to 1 second.
例えば、自車両の位置、速度、加速度、及び躍度の時間関数X(t)、V(t)、A(t)、及びJ(t)は、以下のように設定できる。
自車両の位置X(t)は、次式(1)のように時間tの7次の多項式関数として設定できる。これにより、速度V(t)、加速度A(t)、及び躍度J(t)は、次式(2)〜(4)のように、位置X(t)の時間tに関する1階微分、2階微分、及び3階微分として設定できる。式(1)〜(4)においてc0〜c7は、係数(定数)である。
For example, the time functions X (t), V (t), A (t), and J (t) of the position, speed, acceleration, and jerk of the host vehicle can be set as follows.
The position X (t) of the host vehicle can be set as a 7th-order polynomial function of time t as in the following expression (1). As a result, the velocity V (t), the acceleration A (t), and the jerk J (t) are the first-order differentials of the position X (t) with respect to the time t, as in the following equations (2) to (4). It can be set as a second derivative and a third derivative. In Expressions (1) to (4), c 0 to c 7 are coefficients (constants).
式(1)〜(4)は、時間tに関する7次以下の多項式関数であり、これらの式には、8個の係数c0〜c7が含まれている。係数c0〜c7は、式(1)〜(4)による8個の相異なる制約条件(境界条件)を与えることによって求めることができ、これにより、各関数X(t)、V(t)、A(t)、及びJ(t)を設定できる。 Equations (1) to (4) are polynomial functions of degree 7 or less with respect to time t, and these equations include eight coefficients c 0 to c 7 . The coefficients c 0 to c 7 can be obtained by giving eight different constraint conditions (boundary conditions) according to the equations (1) to (4), whereby each function X (t), V (t). ), A (t), and J (t) can be set.
制約条件は、例えば異なる2つの時刻における位置(距離)、速度、加速度、及び躍度を用いることがであってよい。例えば、自車両の走行を制御する期間の開始時刻ts及び終了時刻teにおける位置(距離)、速度、加速度、及び躍度であってよい。
いま、開始時刻tsでの位置(距離)X(ts)、速度V(ts)、加速度A(ts)、及び躍度J(ts)と、終了時刻teでの位置(距離)X(te)、速度V(te)、加速度A(te)、及び躍度J(te)に関する8個の式を行列式で表すと、次の式(5)が得られる。
The constraint condition may be, for example, the use of position (distance), velocity, acceleration, and jerk at two different times. For example, it may be the position (distance), speed, acceleration, and jerk at the start time t s and the end time t e of the period for controlling the travel of the own vehicle.
Now, the position at the start time t s (distance) X (t s), the speed V (t s), and acceleration A (t s), and jerk J (t s), the position at the end time t e ( distance) X (t e), the speed V (t e), the acceleration a (t e), and the jerk is represented J 8 pieces of expression for the (t e) a matrix equation, the following equation (5) is obtained To be
そして、式(5)中の行列の逆行列を用いて係数c0〜c7を求めると、位置の関数X(t)は次式(6)で与えられる。 Then, when the coefficients c 0 to c 7 are obtained using the inverse matrix of the matrix in Expression (5), the position function X (t) is given by the following Expression (6).
上式(6)において、xs=X(ts)、xe=X(te)、vs=V(ts)、ve=V(te)、as=A(ts)、ae=A(te)、js=J(ts)、je=J(te)である。
図3を参照する。プロファイル設定部13は、初期位置及び目標駐車位置における自車両の状態と、目標距離と、初期目標到達時間to0とに基づいて、関数X(t)が、図3の第1段に示されるような自車両の位置変化となるように、上式(6)の変数xs、xe、vs、ve、as、ae、js、je、及びteを設定する。
In the above formula (6), x s = X (t s), x e = X (t e), v s = V (t s), v e = V (t e), a s = A (t s ), A e = A (t e ), j s = J (t s ), j e = J (t e ).
Please refer to FIG. The profile setting unit 13 calculates the function X (t) based on the state of the host vehicle at the initial position and the target parking position, the target distance, and the initial target arrival time to0 as shown in the first stage of FIG. as the change in position of a vehicle, variables x s in the above equation (6), x e, v s, v e, a s, a e, j s, sets the j e, and t e.
具体的には、プロファイル設定部13は、xs=0、xe=目標距離、vs=ve=as=ae=js=je=0、te=to0を設定して、自車両の位置の時間関数X(t)を得る。
プロファイル設定部13は、得られた関数X(t)を時間tに関して1階微分して速度の関数V(t)を得ることにより速度プロファイルを設定する。
Specifically, the profile setting unit 13 sets x s = 0, x e = target distance, v s = v e = a s = a e = j s = j e = 0, and t e = to 0. , Obtain a time function X (t) of the position of the host vehicle.
The profile setting unit 13 sets the velocity profile by first-order differentiating the obtained function X (t) with respect to time t to obtain a velocity function V (t).
図1を参照する。車両制御部16は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルに従って、駐車経路設定部12により設定された駐車経路に沿って自車両が移動し、目標駐車位置に駐車するように、アクチュエータ7を制御するための制御信号を出力する。車両制御部16は、例えば加速、操舵及び制動の全てを自動で制御してもよく、操舵のみを自動で制御すると共に、加速及び制動は手動操作で行ってもよい。
Please refer to FIG. The
違和感検出部14は、生体情報センサ4により計測された乗員の脳活動に基づいて、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を検出する。
例えば違和感検出部14は、自車両が停車している状態から発進する期間において発生した違和感を、この期間における自車両の速度変化(例えば加速度や躍度)に対する違和感として検出する。
The uncomfortableness detection unit 14 detects an uncomfortable feeling of the occupant with respect to a change in speed when the vehicle travels along the parking route, based on the occupant's brain activity measured by the biological information sensor 4.
For example, the uncomfortable feeling detection unit 14 detects the uncomfortable feeling generated during the period when the vehicle starts from the stopped state, as the uncomfortable feeling due to the speed change (for example, acceleration or jerk) of the vehicle during this period.
ここで、自車両が初期位置で停車した状態から走行を開始し目標駐車位置で停車するまでの動作を「全駐車動作」と表記する。例えば違和感検出部14は、自車両が停車している状態から発進する期間として、駐車開始時刻(すなわち初期位置で停車した状態から走行を開始する時刻)から全駐車動作のα%が完了する時点までの間に生じる乗員の違和感を検出する。
「全駐車動作のα%が完了する時点」は、例えば、初期目標到達時間to0のα%が経過した時刻でもよく、目標距離のα%を走行した時刻でもよい。閾値αは、例えば約25%程度であってよい。
Here, the operation from the state where the own vehicle stops at the initial position to the start of traveling until the vehicle stops at the target parking position is referred to as “all parking operation”. For example, the discomfort detection unit 14 determines, as a period in which the host vehicle starts from the stopped state, when α% of all parking operations are completed from the parking start time (that is, the time when the vehicle starts traveling from the stopped state at the initial position). The sense of discomfort of the occupant during the period is detected.
The “time point when α% of all parking operations are completed” may be, for example, the time when α% of the initial target arrival time to0 has elapsed or the time when the vehicle travels α% of the target distance. The threshold value α may be, for example, about 25%.
図4を参照する。違和感検出部14は、生体情報センサ4により検出された乗員の脳波のデータに対して周波数解析を行い、思考や認知の結果として現れる脳の反応を示す事象関連電位(ERP)を検出することにより乗員の違和感の発生を検出する。
例えば、コントローラ6の記憶装置等に乗員が違和感を覚えたときの脳波のパターンを予め記憶し、記憶された脳波のパターンと、生体情報センサ4により検出された脳波のパターンとの一致度から乗員の違和感の有無を判定してもよい。
Please refer to FIG. The discomfort detection unit 14 performs frequency analysis on the data of the occupant's electroencephalogram detected by the biological information sensor 4, and detects an event-related potential (ERP) that indicates a brain reaction that appears as a result of thought or recognition. The occurrence of discomfort for the occupant is detected.
For example, the occupant's electroencephalogram pattern when the occupant feels uncomfortable is stored in advance in the storage device of the
違和感検出部14は、例えば図4に示すように、駐車経路に沿った自車両の旋回動作の開始後の時刻t1から時刻t2までの所定時間T1(例えば500ミリ秒)の脳波信号からN個の特徴量p1,p2,…,pNを抽出し、脳波の特徴ベクトルP=(p1,p2,…,pN)を生成する。特徴量は、例えば一定間隔でサンプリングした値等を使用可能である。 For example, as shown in FIG. 4, the uncomfortableness detecting unit 14 detects N pieces of EEG signals at a predetermined time T1 (for example, 500 milliseconds) from time t1 to time t2 after the start of the turning operation of the vehicle along the parking route. , PN are extracted to generate a brain wave feature vector P = (p1, p2, ..., PN). As the feature amount, for example, a value sampled at regular intervals can be used.
図5Aを参照する。生成した特徴ベクトルをN次元空間上にプロットすることにより、特徴空間マップ20が得られる。ハッチングされた丸形のプロット点P1は、乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルを示し、ハッチングされていない丸形のプロット点P2は、乗員が違和感を感じているときの特徴ベクトルを示す。
Please refer to FIG. 5A. The
乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルP1は、特徴空間内の一定の領域に集中する傾向がある。また、乗員が違和感を感じているときの特徴ベクトルP2も同様に一定の領域に集中する傾向がある。
図5Aの例では、乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルP1は、比較的左上の領域D1に集中しており、乗員が違和感を感じているときの特徴ベクトルP2は、比較的右下の領域D2に集中している。
The feature vector P1 when the occupant does not feel uncomfortable tends to concentrate in a certain area in the feature space. The feature vector P2 when the occupant feels uncomfortable also tends to concentrate in a certain area.
In the example of FIG. 5A, the feature vector P1 when the occupant does not feel discomfort is concentrated in the relatively upper left region D1, and the feature vector P2 when the occupant feels discomfort is relatively lower right. Are concentrated in the area D2.
このような乗員が違和感を感じていないときの特徴ベクトルP1及び乗員が感じているときの特徴ベクトルP2を特徴空間上にプロットして特徴空間マップ20を作成することにより、特徴ベクトルP1が取り得る判別領域D1と、特徴ベクトルP2が取り得る判別領域D2を定義することができる。
違和感検出部14は、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルが判別領域D1内に存在すると判別した判別率Rd1と、判別領域D2内に存在すると判別した判別率Rd2とを算出する。
The feature vector P1 can be obtained by plotting the feature vector P1 when the occupant does not feel uncomfortable and the feature vector P2 when the occupant feels in the feature space to create the
The discomfort detection unit 14 calculates a discrimination rate Rd1 in which it is determined that the current brain wave feature vector of the occupant exists in the determination area D1 and a determination rate Rd2 in which it is determined that the occupant's current brain wave characteristic vector exists in the determination area D2.
違和感検出部14は、判別率Rd1が判別率Rd2よりも大きい場合に、乗員が違和感を感じていないと判定する。反対に判別率Rd2が判別率Rd1よりも大きい場合には、違和感検出部14は、乗員が違和感を感じていると判定する。
また例えば、違和感検出部14は、判別率の比(Rd2/Rd1)が所定の閾値以上である場合に、乗員が違和感を感じていると判定し、比(Rd2/Rd1)が所定の閾値未満である場合に乗員が違和感を感じていないと判定してもよい。
違和感検出部14は、判別率の比(Rd2/Rd1)に基づいて乗員が感じている違和感の強度を検出してもよい。例えば、違和感検出部14は、比(Rd2/Rd1)が大きい程、強い違和感を検出してよい。
The discomfort detection unit 14 determines that the occupant does not feel discomfort when the discrimination rate Rd1 is larger than the discrimination rate Rd2. On the contrary, when the discrimination rate Rd2 is larger than the discrimination rate Rd1, the discomfort detection unit 14 determines that the occupant feels discomfort.
Further, for example, the discomfort detection unit 14 determines that the occupant feels a sense of discomfort when the ratio (Rd2 / Rd1) of the discrimination rates is equal to or higher than a predetermined threshold, and the ratio (Rd2 / Rd1) is less than the predetermined threshold. If it is, it may be determined that the occupant does not feel uncomfortable.
The discomfort detection unit 14 may detect the strength of the discomfort felt by the occupant based on the ratio (Rd2 / Rd1) of the discrimination rates. For example, the discomfort detection unit 14 may detect a stronger discomfort as the ratio (Rd2 / Rd1) is larger.
また、特徴空間マップ20を作成することにより、特徴ベクトルP1が取り得る範囲と、特徴ベクトルP2が取り得る範囲を区分する判別平面21を定義できる。判別平面21は、例えば線形判別法を用いて定義することができる。
図5Aの例では、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルが判別平面21よりも上に位置すれば、違和感検出部14は、乗員が違和感を感じていないと判定し、判別平面21よりも下に位置すれば、違和感検出部14は、乗員が違和感を感じていると判定してよい。
Further, by creating the
In the example of FIG. 5A, if the current characteristic vector of the occupant's electroencephalogram is located above the
図5Bを参照する。違和感検出部14は、乗員の現在の脳波の特徴ベクトルPと判別領域D1の重心C1との間の距離Dcと、特徴ベクトルPと判別領域D2の重心C2との間の距離Deを算出してもよい。違和感検出部14は、距離比(De/Dc)が所定の閾値以上である場合に、乗員が違和感を感じていると判定し、距離比(De/Dc)が所定の閾値未満である場合に乗員が違和感を感じていないと判定してもよい。
違和感検出部14は、距離比(De/Dc)に基づいて乗員が感じている違和感の強度を検出してもよい。例えば、違和感検出部14は、距離比(De/Dc)が大きい程、強い違和感を検出してよい。
Please refer to FIG. 5B. The discomfort detection unit 14 calculates a distance Dc between the feature vector P of the current electroencephalogram of the occupant and the center of gravity C1 of the discrimination region D1, and a distance De between the feature vector P and the center of gravity C2 of the discrimination region D2. Good. The discomfort detection unit 14 determines that the occupant feels a sense of discomfort when the distance ratio (De / Dc) is greater than or equal to a predetermined threshold value, and determines that the distance ratio (De / Dc) is less than the predetermined threshold value. It may be determined that the occupant does not feel uncomfortable.
The discomfort detection unit 14 may detect the intensity of discomfort felt by the occupant based on the distance ratio (De / Dc). For example, the discomfort detection unit 14 may detect a stronger discomfort as the distance ratio (De / Dc) is larger.
自車両が停車している状態から発進する期間(例えば、駐車開始時点から全駐車動作のα%が完了する時点までの期間)において違和感が検出された場合、プロファイル変更部15は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルを変更する。自車両が停車している状態から発進する期間に違和感が検出しない場合には、プロファイル変更部15は、現在の速度プロファイルを維持する。
車両制御部16は、プロファイル変更部15により変更された速度プロファイルに従って、自車両の速度を制御する。
When an uncomfortable feeling is detected during the period in which the host vehicle starts from the stopped state (for example, the period from the start of parking to the time when α% of all parking operations is completed), the
The
プロファイル変更部15は、プロファイル設定部13が比較的遅い速度プロファイルを設定している場合に、自車両が停車している状態から発進する期間における自車両の速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じているか否かを判断する。
例えば、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルにおいて、自車両が停車している状態から発進する期間における速度変化が比較的小さく(例えば、加速度の最大値や躍度の最大値が比較的小さく)、かつ比較的小さな第1所定値未満の速度変化(例えば加速度や躍度)に対して違和感を検出した場合に、速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じていると判断する。
When the profile setting unit 13 sets a relatively slow speed profile, the
For example, in the speed profile set by the profile setting unit 13, the change in speed is relatively small during the period when the host vehicle starts from the stopped state (for example, the maximum value of acceleration or the maximum value of jerk is relatively small). In addition, when an uncomfortable feeling is detected for a relatively small speed change (for example, acceleration or jerk) smaller than the first predetermined value, it is determined that the occupant feels a strange feeling for the small speed change.
速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じていると判断した場合、プロファイル変更部15は、速度変化がより大きくなるように(例えば加速度の最大値や躍度の最大値が大きくなるように)速度プロファイルを変更する。なお、速度プロファイルは、加減速度、許容する速度範囲を設定するだけでもよい。停車位置に対して、加減速度、許容する速度範囲で、自車両の速度を制御することができる。
例えばプロファイル変更部15は、目標到達時間を変更することによって速度プロファイルの速度変化を大きくする。
When it is determined that the occupant feels uncomfortable with the small speed change, the
For example, the
図6を参照する。図6の第2段の実線の曲線は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルを示し、破線の曲線は、速度変化がより大きくなるように変更された速度プロファイルを示す。
図6の第1段は、図6の第2段の速度プロファイルに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図6の第3段及び第4段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。それぞれ実線の曲線はプロファイル変更前の時間変化を示し、破線の曲線はプロファイル変更後の時間変化を示す。
Please refer to FIG. The solid curve in the second stage of FIG. 6 shows the speed profile set by the profile setting unit 13, and the broken curve shows the speed profile changed so that the speed change becomes larger.
The first stage of FIG. 6 shows the time change of the position of the host vehicle when acceleration / deceleration is performed according to the speed profile of the second stage of FIG. 6, and the third and fourth stages of FIG. The change in jerk over time is shown. The solid line curve shows the time change before the profile change, and the broken line curve shows the time change after the profile change.
例えばプロファイル変更部15は、目標到達時間を初期目標到達時間to0からto1へ短縮することによって、速度変化が増大するように変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを変更してよい。
変更開始時刻tstは、例えば、全駐車動作のα%が完了する時点であってもよく、違和感を検出した時刻であってもよい。
For example, the
The change start time tst may be, for example, a time at which α% of all parking operations are completed, or a time at which a feeling of strangeness is detected.
プロファイル変更部15は、上式(6)の開始時刻tsにおける位置xs、速度vs、加速度as、及び躍度jsを、変更開始時刻tstにおける位置、速度、加速度、及び躍度に変更し、終了時刻teにおける位置xeを、変更開始時刻tstにおける位置(距離)を目標距離から減算した差分へ変更し、終了時刻teを、変更開始時刻tstと目標到達時間to1との差分に変更することにより、変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを算出する。
The
このときプロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断してよい。例えばプロファイル変更部15は、所定の変更ステップΔtだけ目標到達時間を変更しても以下の条件(A)〜(D)が満たされるか否かを判断してよい。
At this time, the
(A)変更後の速度プロファイルの変曲点の数と、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルの変曲点の数とが等しい。
(B)目標位置を通り過ぎない。
(C)変更後の目標到達時間がシステムにより定まる範囲内を超えない。
(D)速度プロファイルの滑らかさを損ねない(例えば、躍度が不連続でない)。
(A) The number of inflection points of the changed speed profile is equal to the number of inflection points of the speed profile set by the profile setting unit 13.
(B) Do not pass the target position.
(C) The target arrival time after change does not exceed the range determined by the system.
(D) The smoothness of the velocity profile is not impaired (for example, jerk is not discontinuous).
上式(6)により生成した変更開始時刻tst以降の速度プロファイルが条件(A)〜(D)を満たしつつ目標到達時間を変更できる範囲は、変更開始時刻tstによって変化する。変更開始時刻tstが遅れるほど速度プロファイルを変更できる余地が小さくなり目標到達時間を変更できる範囲が狭くなるからである。
例えば、次の表1は、目標到達時間はそのままで乗り心地を損なわずに(すなわち条件(A)〜(D)を満足して)目標距離を変更できる範囲を示す。
The range in which the target arrival time can be changed while the speed profile after the change start time tst generated by the above equation (6) satisfies the conditions (A) to (D) changes depending on the change start time tst. This is because as the change start time tst is delayed, there is less room to change the speed profile, and the range in which the target arrival time can be changed is narrowed.
For example, the following Table 1 shows a range in which the target distance can be changed without changing the riding comfort (that is, satisfying the conditions (A) to (D)) while keeping the target arrival time.
定数βは、システムで定められた条件、例えば速度、加速度、及び躍度の上限を超えない範囲で設定される。
表1と同様に、目標距離はそのままで乗り心地を損なわずに(すなわち条件(A)〜(D)を満足して)目標到達時間を変更できる範囲も、変更開始時刻tstに応じて決定できる。
プロファイル変更部15は、目標到達時間の変更量が、変更開始時刻tstに応じて定めた許容範囲を超えない場合には、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できると判定する。反対に、許容範囲を超える場合には、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できないと判定する。
The constant β is set within a condition defined by the system, for example, a range that does not exceed the upper limits of velocity, acceleration, and jerk.
Similar to Table 1, the range in which the target arrival time can be changed without impairing the riding comfort (that is, the conditions (A) to (D) are satisfied) while the target distance remains unchanged can be determined according to the change start time tst. .
The
プロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合に速度プロファイルを変更し、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合には速度プロファイルを変更せず、現在の速度プロファイルを維持する。
なお、変更開始時刻tstに応じて定めた許容範囲を超えない程度に目標到達時間の変更量を制限して速度プロファイルを変更してもよい。
The
The speed profile may be changed by limiting the amount of change in the target arrival time to the extent that the allowable range defined according to the change start time tst is not exceeded.
一方で、プロファイル変更部15は、プロファイル設定部13が比較的速い速度プロファイルを設定している場合に、自車両が停車している状態から発進する期間における自車両の速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じているか否かを判断する。
例えば、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルにおいて、自車両が停車している状態から発進する期間における速度変化が比較的大きく(例えば、加速度の最大値や躍度の最大値が比較的大きく)、かつ比較的大きな第2所定値以上の速度変化(例えば加速度や躍度)に対して違和感を検出した場合に、速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じていると判断する。
On the other hand, when the profile setting unit 13 sets a relatively fast speed profile, the
For example, in the speed profile set by the profile setting unit 13, the change in speed is relatively large during the period when the host vehicle starts from the stopped state (for example, the maximum value of acceleration and the maximum value of jerk are relatively large). In addition, when an uncomfortable feeling is detected for a relatively large speed change (e.g., acceleration or jerk) equal to or greater than the second predetermined value, it is determined that the occupant feels uncomfortable due to the large speed change.
速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じていると判断した場合、プロファイル変更部15は、速度変化がより小さくなるように(例えば加速度の最大値や躍度の最大値が小さくなるように)速度プロファイルを変更する。
例えばプロファイル変更部15は、目標到達時間を変更することによって速度プロファイルの速度変化を小さくする。
When it is determined that the occupant feels a sense of discomfort due to the large speed change, the
For example, the
図7を参照する。図7の第2段の実線の曲線は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルを示し、破線の曲線は、速度変化がより小さくなるように変更された速度プロファイルを示す。
図7の第1段は、図7の第2段の速度プロファイルに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図7の第3段及び第4段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。それぞれ実線の曲線はプロファイル変更前の時間変化を示し、破線の曲線はプロファイル変更後の時間変化を示す。
Please refer to FIG. The solid curve in the second row of FIG. 7 shows the speed profile set by the profile setting unit 13, and the broken curve shows the speed profile changed so that the speed change becomes smaller.
The first stage of FIG. 7 shows the time change of the position of the host vehicle when acceleration / deceleration is performed according to the speed profile of the second stage of FIG. 7, and the third and fourth stages of FIG. The change in jerk over time is shown. The solid line curve shows the time change before the profile change, and the broken line curve shows the time change after the profile change.
例えばプロファイル変更部15は、目標到達時間を初期目標到達時間to0からto2へ延長することによって、速度変化が減少するように変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを変更してよい。
プロファイルの変更方法は、速度変化が小さいことに対する違和感を検出した場合と同様である。
For example, the
The method for changing the profile is the same as when the discomfort for the small speed change is detected.
プロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断してよい。プロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合に速度プロファイルを変更し、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合には速度プロファイルを変更せず、現在の速度プロファイルを維持する。
プロファイル変更部15は、変更開始時刻tstに応じて定めた許容範囲を超えない程度に目標到達時間の変更量を制限して速度プロファイルを変更してもよい。
The
The
プロファイル変更部15は、検出された違和感の強度に応じて速度プロファイルの変更の度合いを異ならせてもよい。例えば、検出された違和感がより強い場合に速度プロファイルをより大きく変更し、検出された違和感がより弱い場合に速度プロファイルをより小さく変更してもよい。
The
図8を参照する。図8の第2段は、速度変化が大きいことに対する違和感を検出した場合に速度変化がより小さくなるように速度プロファイルを変更する例を示す。実線の曲線は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルの初期値を示し、破線は目標到達時間を1.2倍に延長した速度プロファイルを示し、一点鎖線は目標到達時間を1.4倍に延長した速度プロファイルを示す。
図8の第1段は、図8の第2段の速度プロファイルのそれぞれに従って加減速した場合の自車両の位置の時間変化を示し、図8の第3段及び第4段は、自車両の加速度及び躍度の時間変化を示す。
Please refer to FIG. The second stage of FIG. 8 shows an example of changing the speed profile so that the speed change becomes smaller when the discomfort for the large speed change is detected. The solid line curve indicates the initial value of the speed profile set by the profile setting unit 13, the broken line indicates the speed profile obtained by extending the target arrival time by 1.2 times, and the dashed-dotted line indicates the target arrival time by 1.4 times. Figure 6 shows an extended velocity profile.
The first stage of FIG. 8 shows the time change of the position of the host vehicle when acceleration / deceleration is performed according to each of the speed profiles of the second stage of FIG. 8, and the third stage and the fourth stage of FIG. The time change of acceleration and jerk is shown.
例えばプロファイル変更部15は、検出された違和感がより強い場合には、変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを、目標到達時間の延長量がより大きな一点鎖線の速度プロファイルへ変更し、検出された違和感がより弱い場合には、目標到達時間の延長量がより小さな破線の速度プロファイルへ変更してよい。
速度変化が小さいことに対する違和感を検出した場合にも、同様に検出した違和感の強度に応じて目標到達時間の短縮量を変更してよい。例えば検出された違和感がより強い場合には目標到達時間の短縮量がより大きくし、検出された違和感がより弱い場合には、目標到達時間の短縮量をより小さくしてよい。
For example, when the sense of discomfort is stronger, the
Even when an uncomfortable feeling due to a small speed change is detected, the shortening amount of the target arrival time may be changed in accordance with the detected strength of the uncomfortable feeling. For example, when the sense of discomfort is stronger, the reduction amount of the target arrival time may be made larger, and when the sense of discomfort is weaker, the reduction amount of the target arrival time may be made smaller.
図1を参照する。学習部17は、違和感検出部14が検出した違和感のデータ(例えば、速度変化が小さいことに対する違和感か、速度変化が大きいことに対する違和感か)と、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを関連付けて、乗員毎に記憶することにより、乗員の好みの速度プロファイルを学習する。
プロファイル設定部13は、速度プロファイルの初期値を設定する際に、学習部17による学習結果に基づいて速度プロファイルの速度変化の大きさを変更する。
Please refer to FIG. The
When setting the initial value of the speed profile, the profile setting unit 13 changes the magnitude of the speed change of the speed profile based on the learning result by the
例えば、速度変化が小さいことに対する違和感が検出された場合には、プロファイル設定部13は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間to0を短縮することにより、より速度変化が大きな速度プロファイルを設定してよい。
速度変化が小さいことに対する違和感のデータの学習と初期目標到達時間to0の短縮を繰り返すことにより、乗員が違和感を感じない速度変化の下限を学習できる。
For example, when an uncomfortable feeling for a small speed change is detected, the profile setting unit 13 shortens the initial target arrival time to0 of the speed profile stored in association with the uncomfortable feeling data, thereby further reducing the speed change. May set a large speed profile.
By repeating learning of discomfort data for a small speed change and shortening the initial target arrival time to0, it is possible to learn the lower limit of the speed change at which the occupant does not feel discomfort.
一方で、速度変化が大きいことに対する違和感が検出された場合には、プロファイル設定部13は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間to0を延長することにより、より速度変化が小さな速度プロファイルを設定してよい。
速度変化が大きいことに対する違和感のデータの学習と初期目標到達時間to0の延長を繰り返すことにより、乗員が違和感を感じない速度変化の上限を学習できる。
On the other hand, when a sense of discomfort due to a large speed change is detected, the profile setting unit 13 extends the initial target arrival time to0 of the speed profile stored in association with the discomfort data to further increase the speed. A velocity profile with a small change may be set.
By repeating the learning of the discomfort data for a large speed change and the extension of the initial target arrival time to0, the upper limit of the speed change at which the occupant does not feel the discomfort can be learned.
さらに学習部17は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを記憶してもよい。周囲環境のデータを記憶することにより、学習部17は、周囲環境によって異なる乗員の好みの速度プロファイルを学習する。
周囲環境のパラメータは、例えば、駐車開始位置に対する相対的な目標駐車位置及び目標駐車姿勢、前向き駐車であるか後ろ向き駐車であるか、切り替えしの位置及び姿勢、安全余裕、周囲障害物の配置を含んでよい。
Further, the
The parameters of the surrounding environment include, for example, a target parking position and a target parking posture relative to the parking start position, forward parking or backward parking, a switching position and posture, a safety margin, and an arrangement of surrounding obstacles. May be included.
乗員は、例えば入力装置5を操作することによって、どのようなパラメータの周囲環境のデータを学習部17が学習するかを選択してよい。
プロファイル設定部13は、周囲センサ2が検出した周囲環境のデータから、乗員によって選択されたパラメータの周囲環境を検出する。プロファイル設定部13は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータを読み出す。
プロファイル設定部13は、読み出した違和感のデータと、この違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルに基づいて、速度プロファイルの初期値を設定する。
The occupant may select, for example, by operating the
The profile setting unit 13 detects the surrounding environment of the parameter selected by the occupant from the surrounding environment data detected by the surrounding
The profile setting unit 13 sets an initial value of the speed profile based on the read out discomfort data and the speed profile stored in association with the discomfort data.
(動作)
次に、図9、図10、及び図11を参照して、駐車支援装置1の動作を説明する。図9は、プロファイル設定部13が比較的遅い速度プロファイルを設定している場合の駐車支援装置1の動作を説明するフローチャートである。
ステップS1において駐車位置検出部11は、周囲センサ2により検出された周囲環境に基づき目標駐車位置を検出する。駐車経路設定部12は、周囲センサ2により検出された周囲環境に基づき、初期位置から目標駐車位置に至る駐車経路を算出する。
(motion)
Next, the operation of the
In step S1, the
ステップS2においてプロファイル設定部13は、プロファイル設定処理を行う。プロファイル設定処理において、プロファイル設定部13は初期位置から目標駐車位置までの目標距離に応じて、初期目標到達時間to0を設定する。プロファイル設定部13は、初期目標到達時間to0の間に初期位置から目標駐車位置まで自車両を走行させる速度プロファイルの初期値を生成する。図9の例では、乗員が違和感を感じる速度変化の下限を判定するために、駐車位置検出部11は比較的遅い速度プロファイルを生成する。
In step S2, the profile setting unit 13 performs profile setting processing. In the profile setting process, the profile setting unit 13 sets the initial target arrival time to0 according to the target distance from the initial position to the target parking position. The profile setting unit 13 generates an initial value of a speed profile that causes the host vehicle to travel from the initial position to the target parking position during the initial target arrival time to0. In the example of FIG. 9, the parking
ステップS3において車両制御部16は、プロファイル設定部13が設定した速度プロファイルに従って、駐車経路設定部12により設定された駐車経路に沿って自車両が移動するように自車両の駐車を開始する。
ステップS4においてプロファイル変更部15は、全駐車動作のα%が完了したか否かを判断する。全駐車動作のα%が完了した場合(ステップS4:Y)に処理はステップS12へ進む。全駐車動作のα%が完了していない場合(ステップS4:N)に処理はステップS5へ進む。
In step S3, the
In step S4, the
ステップS5においてプロファイル変更部15は、自車両の速度変化が第1所定値未満であるか否かを判断する。自車両の速度変化が第1所定値未満である場合(ステップS5:Y)に処理はステップS6へ進む。自車両の速度変化が第1所定値未満でない場合(ステップS5:N)に処理はステップS11へ進む。
In step S5, the
ステップS6においてプロファイル変更部15は、違和感検出部14が乗員の違和感を検出したか否かを判断する。違和感が検出された場合(ステップS6:Y)に処理はステップS7へ進む。違和感が検出されない場合(ステップS6:N)に処理はステップS11へ進む。
In step S6, the
ステップS7においてプロファイル変更部15は、現在の速度プロファイルにおける最大速度及び最大加速度が上限値であるか否かを判断する。最大速度及び最大加速度が上限値である場合(ステップS7:Y)に処理はステップS11へ進む。最大速度及び最大加速度が上限値でない場合(ステップS7:N)に処理はステップS8へ進む。
In step S7, the
ステップS8においてプロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断する。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合(ステップS8:Y)に処理はステップS9へ進む。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合(ステップS8:N)に処理はステップS11へ進む。
In step S8, the
ステップS9においてプロファイル変更部15は、速度変化を増やすように(例えば最大加速度や最大躍度を増加するように)速度プロファイルを変更する。例えば、プロファイル変更部15は目標到達時間を短縮して、変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを再生成する。
ステップS10において学習部17は、違和感検出部14が検出した違和感のデータと、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを学習する。また学習部17は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを学習してよい。その後に処理はステップS4へ戻る。
In step S9, the
In step S10, the
ステップS11においてプロファイル変更部15は、速度プロファイルを変更せず現在の速度プロファイルを維持する。その後に処理はステップS4へ戻る。
全駐車動作のα%が完了した後(ステップS4:Y)は、ステップS12において車両制御部16は、直前に設定又は変更された速度プロファイルに従って残りの駐車動作を実行する。全駐車動作が完了すると処理は終了する。
In step S11, the
After α% of all the parking operations are completed (step S4: Y), the
図10は、プロファイル設定部13が比較的速い速度プロファイルを設定している場合の駐車支援装置1の動作を説明するフローチャートである。
ステップS21において駐車位置検出部11は、初期位置から目標駐車位置に至る駐車経路を算出する。
ステップS22においてプロファイル設定部13は、プロファイル設定処理を行う。図10の例では、乗員が違和感を感じる速度変化の上限を判定するために、駐車位置検出部11は比較的速い速度プロファイルを生成する。
FIG. 10 is a flowchart illustrating the operation of the
In step S21, the
In step S22, the profile setting unit 13 performs profile setting processing. In the example of FIG. 10, the parking
ステップS23において車両制御部16は、自車両の駐車を開始する。
ステップS24においてプロファイル変更部15は、全駐車動作のα%が完了したか否かを判断する。全駐車動作のα%が完了した場合(ステップS24:Y)に処理はステップS32へ進む。全駐車動作のα%が完了していない場合(ステップS24:N)に処理はステップS25へ進む。
In step S23, the
In step S24, the
ステップS25においてプロファイル変更部15は、自車両の速度変化が第2所定値以上であるか否かを判断する。自車両の速度変化が第2所定値以上である場合(ステップS25:Y)に処理はステップS26へ進む。自車両の速度変化が第2所定値以上でない場合(ステップS25:N)に処理はステップS31へ進む。
In step S25, the
ステップS26においてプロファイル変更部15は、違和感検出部14が乗員の違和感を検出したか否かを判断する。違和感が検出された場合(ステップS26:Y)に処理はステップS27へ進む。違和感が検出されない場合(ステップS26:N)に処理はステップS31へ進む。
In step S26, the
ステップS27においてプロファイル変更部15は、現在の速度プロファイルにおける最大速度及び最大加速度が下限値であるか否かを判断する。最大速度及び最大加速度が下限値である場合(ステップS27:Y)に処理はステップS31へ進む。最大速度及び最大加速度が下限値でない場合(ステップS27:N)に処理はステップS28へ進む。
In step S27, the
ステップS28においてプロファイル変更部15は、乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できるか否かを判断する。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できる場合(ステップS28:Y)に処理はステップS29へ進む。乗り心地が悪化しないように速度プロファイルを変更できない場合(ステップS28:N)に処理はステップS31へ進む。
In step S28, the
ステップS29においてプロファイル変更部15は、速度変化を減らすように(例えば最大加速度や最大躍度を低減するように)速度プロファイルを変更する。例えば、プロファイル変更部15は目標到達時間を延長して、変更開始時刻tst以降の速度プロファイルを再生成する。
ステップS30において学習部17は、違和感検出部14が検出した違和感のデータと、違和感が検出されたときの速度プロファイルとを学習する。また学習部17は、違和感が検出された時の自車両の周囲環境のデータを学習してよい。その後に処理はステップS24へ戻る。
In step S29, the
In step S30, the
ステップS31においてプロファイル変更部15は、速度プロファイルを変更せず現在の速度プロファイルを維持する。その後に処理はステップS24へ戻る。
全駐車動作のα%が完了した後(ステップS24:Y)は、ステップS32において車両制御部16は、直前に設定又は変更された速度プロファイルに従って残りの駐車動作を実行する。全駐車動作が完了すると処理は終了する。
In step S31, the
After α% of all the parking operations are completed (step S24: Y), the
図11は、学習部17が周囲環境のデータを学習している場合のプロファイル設定部13によるプロファイル設定処理(図9のステップS2、図10のステップS22)の一例のフローチャートである。プロファイル設定部13は、周囲環境に応じて速度プロファイルの初期値を設定する。
ステップS41において学習部17は、乗員により選択された周囲環境のパラメータを受け付ける。乗員は、例えば入力装置5を操作することによって、周囲環境のパラメータを選択して良い。受け付けたパラメータは、違和感を検出したときに学習部17が記憶する周囲環境の選択に使用される。
FIG. 11 is a flowchart of an example of the profile setting process (step S2 of FIG. 9, step S22 of FIG. 10) by the profile setting unit 13 when the
In step S41, the
ステップS42においてプロファイル設定部13は、周囲センサ2が検出した周囲環境のデータから、乗員によって選択されたパラメータの周囲環境を検出する。
ステップS43においてプロファイル設定部13は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータを読み出す。
In step S42, the profile setting unit 13 detects the surrounding environment of the parameter selected by the occupant from the surrounding environment data detected by the surrounding
In step S43, the profile setting unit 13 reads the uncomfortable data learned in association with the detected surrounding environment.
ステップS43においてプロファイル設定部13は、読み出した違和感のデータと、この違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルに基づいて、速度プロファイルの初期値を設定する。
具体的には、プロファイル設定部13は、検出した周囲環境に関連付けて学習した違和感のデータにもとづいて、速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じたのか、速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じたのかを判断する。
In step S43, the profile setting unit 13 sets the initial value of the speed profile based on the read out discomfort data and the speed profile stored in association with the discomfort data.
Specifically, the profile setting unit 13 determines whether the occupant feels a sense of discomfort for a small speed change or a large speed change based on the sensed discomfort data learned in association with the detected surrounding environment. To determine if the occupant felt uncomfortable.
速度変化が小さいことに対して乗員が違和感を感じた場合には、プロファイル設定部13は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間to0を短縮して、より速度変化が大きな速度プロファイルを設定する。
速度変化が大きいことに対して乗員が違和感を感じた場合には、プロファイル設定部13は、違和感のデータに関連付けて記憶されている速度プロファイルの初期目標到達時間to0を延長して、より速度変化が小さな速度プロファイルを設定する。
When the occupant feels a sense of discomfort due to a small speed change, the profile setting unit 13 shortens the initial target arrival time to0 of the speed profile stored in association with the discomfort data to further improve the speed change. Sets a large speed profile.
When the occupant feels a sense of discomfort due to a large speed change, the profile setting unit 13 extends the initial target arrival time to0 of the speed profile stored in association with the discomfort data to further increase the speed change. Sets a small speed profile.
(実施形態の効果)
(1)駐車経路設定部12は、目標駐車位置に至る駐車経路を設定し、車両制御部16は、駐車経路に基づき自車両の駐車を支援する。生体情報センサ4は、乗員の脳活動を計測する。違和感検出部14は、駐車経路に沿って自車両を走行させる際の速度変化に対する乗員の違和感を脳活動に基づき検出する。違和感が検出された場合には、プロファイル変更部15は駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを変更する。
このため、生体情報センサ4が計測した乗員の脳活動に基づいて、駐車支援中の自車両の速度に対する乗員の違和感が低減するように速度プロファイルを変更できる。この結果、乗員が追加操作することなく駐車支援装置1の動作中に乗員の好む車両の速度変化に近づけることができる。
(Effects of the embodiment)
(1) The parking
Therefore, the speed profile can be changed based on the occupant's brain activity measured by the biometric information sensor 4 so that the occupant's discomfort with respect to the speed of the own vehicle during parking assistance is reduced. As a result, it is possible to approach the speed change of the vehicle preferred by the occupant during the operation of the
(2)プロファイル変更部15は、自車両が停車している状態から発進する期間の加速に対する乗員の違和感に基づいて速度プロファイルを変更する。
これにより、発進直後に、乗員の好む車両の速度変化に近づけることができるので乗員が違和感を感じる頻度が減る。また、乗員が違和感を感じる期間が短縮される。
(2) The
As a result, immediately after starting the vehicle, the speed change of the vehicle preferred by the occupant can be approximated, and the frequency with which the occupant feels uncomfortable decreases. In addition, the period in which the occupant feels uncomfortable is shortened.
(3)速度変化が小さいことに対して乗員が感じる違和感を検出した場合には、プロファイル変更部15は、速度変化がより大きくなるように速度プロファイルを変更する。これにより、速度変化が小さいと乗員が感じた場合に、乗員の好む車両の速度変化となるように速度変化を増加できる。
(3) When an uncomfortable feeling that the occupant feels due to a small speed change is detected, the
(4)速度変化が大きいことに対して乗員が感じる違和感を検出した場合には、プロファイル変更部15は、速度変化がより小さくなるように速度プロファイルを変更する。これにより、速度変化が大きいと乗員が感じた場合に、乗員の好む車両の速度変化となるように速度変化を低減できる。
(4) When an uncomfortable feeling that the occupant feels due to a large speed change is detected, the
(5)学習部17は、検出された違和感のデータを記憶する。プロファイル設定部13は、記憶した違和感のデータに基づいて、駐車経路に沿って自車両を走行させる速度プロファイルを設定する。
これにより、駐車支援装置1を使用する度に、プロファイル設定部13が設定する速度プロファイルの初期値を乗員の好みに近付けることができるので、同じ駐車シーンにおいて2回目以降に乗員が感じる違和感を低減できる。
(5) The
As a result, each time the
(6)学習部17は、乗員の違和感を検出した時の自車両の周囲環境のデータを記憶し、プロファイル設定部13は、記憶した周囲環境のデータと記憶した違和感のデータとに基づいて、自車両を走行させる速度プロファイルを設定する。
これにより、周囲環境に適合した速度プロファイルを設定できるので、より複雑な環境下における違和感の発生を低減できる。
(6) The
As a result, since a speed profile suitable for the surrounding environment can be set, it is possible to reduce the occurrence of discomfort in a more complicated environment.
1…駐車支援装置、2…周囲センサ、3…車両センサ、4…生体情報センサ、5…入力装置、6…コントローラ、7…アクチュエータ、11…駐車位置検出部、12…駐車経路設定部、13…プロファイル設定部、14…違和感検出部、15…プロファイル変更部、16…車両制御部、17…学習部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
乗員の脳活動を計測し、
前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる際の速度変化に対する前記乗員の違和感を前記脳活動に基づき検出し、
前記違和感を検出した場合には、前記駐車経路に沿って前記自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更する、
ことを特徴とする駐車支援方法。 A parking assistance method for setting a parking route to a target parking position, and assisting the parking of a vehicle based on the parking route,
Measure the occupant's brain activity,
Detecting an uncomfortable feeling of the occupant with respect to a speed change when traveling the own vehicle along the parking route based on the brain activity,
When the discomfort is detected, the speed profile that causes the vehicle to travel along the parking route is changed,
A parking assistance method characterized in that
前記記憶した違和感のデータに基づいて、前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる速度プロファイルを設定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の駐車支援方法。 Storing the detected discomfort data,
The parking assistance method according to any one of claims 1 to 4, wherein a speed profile for causing the vehicle to travel along the parking route is set based on the stored uncomfortable data.
前記記憶した周囲環境のデータと前記記憶した違和感のデータとに基づいて、前記自車両を走行させる速度プロファイルを設定することを特徴とする請求項5に記載の駐車支援方法。 Stores data of the surrounding environment of the own vehicle when the discomfort of the occupant is detected,
The parking assistance method according to claim 5, wherein a speed profile for causing the vehicle to travel is set based on the stored data of the surrounding environment and the stored data of discomfort.
乗員の脳活動を計測するセンサと、
前記駐車経路に沿って前記自車両を走行させる際の速度変化に対する前記乗員の違和感を前記センサが計測した前記脳活動に基づいて検出し、前記違和感を検出した場合には、前記駐車経路に沿って前記自車両を前記走行させる速度プロファイルを変更するコントローラと、
を備えることを特徴とする駐車支援装置。 A parking assistance device that sets a parking route to a target parking position, and assists parking of a vehicle based on the parking route,
A sensor that measures the brain activity of the occupant,
Based on the brain activity measured by the sensor, the sense of discomfort of the occupant with respect to the speed change when the vehicle is traveling along the parking route is detected, and when the sense of discomfort is detected, along the parking route A controller that changes the speed profile that causes the vehicle to travel.
A parking assistance device comprising:
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- 2018-10-18 JP JP2018196756A patent/JP7268321B2/en active Active
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