JP2020142759A

JP2020142759A - Vehicular calculation system

Info

Publication number: JP2020142759A
Application number: JP2019042926A
Authority: JP
Inventors: 大介堀籠; Daisuke Horigome; 真介坂下; Shinsuke Sakashita; 真人石橋; Masato Ishibashi; 永一寳神; Eiichi HOJIN; 明弘三谷; Akihiro Mitani; 浄之土山; Kiyoshi Tsuchiyama
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 2019-03-08
Filing date: 2019-03-08
Publication date: 2020-09-10
Anticipated expiration: 2039-03-08
Also published as: JP7434714B2

Abstract

To provide a vehicular calculation system for achieving automatic operation with high accuracy.SOLUTION: A vehicular calculation system comprises: an outside-vehicle environment estimation section 10 which receives an output of means for acquiring information of an outside-vehicle environment, and estimates the outside-vehicle environment containing roads and obstacles; a route generation section 30 which generates a travel route of a vehicle on the basis of the output of the outside-vehicle environment estimation section 10; a target motion determination section 40 which determines target motion containing planar motion and postural changes in a vertical direction of a vehicle body, for the vehicle in traveling along the travel route generated by the route generation section 30; and an energy management section 50 which calculates driving force, braking force, and a steering angle in order to achieve the target motion determined by the target motion determination section 40.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

ここに開示する技術は、例えば車両の自動運転のために用いられる車両用演算システムに関する。 The technology disclosed herein relates to, for example, a vehicle arithmetic system used for automatic driving of a vehicle.

特許文献１には、車両に搭載されたエンジン、ステアリング等の複数の車載機器を制御するシステムが開示されている。この制御システムでは、複数の車載機器を制御するため、統合制御部、ドメイン制御部、および機器制御部に階層化された構成を備えている。 Patent Document 1 discloses a system for controlling a plurality of in-vehicle devices such as an engine and a steering wheel mounted on a vehicle. In order to control a plurality of in-vehicle devices, this control system has a layered configuration of an integrated control unit, a domain control unit, and a device control unit.

特開２０１７−０６１２７８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-061278

高精度の自動運転を実現するためには、車両周囲の環境だけでなく、ドライバの状態や車両の状態等、様々な情報を基にして、総合的な判断により車両の運動を制御しなければならない。このためには、カメラやセンサ、あるいは車外ネットワーク等からの膨大な量のデータを高速に処理して、瞬間毎に車両の最適運動を決定し、各アクチュエータを操作する必要があり、そのための演算システムを構築する必要がある。 In order to realize highly accurate autonomous driving, it is necessary to control the movement of the vehicle by comprehensive judgment based on various information such as the driver's condition and the vehicle's condition as well as the environment around the vehicle. It doesn't become. For this purpose, it is necessary to process a huge amount of data from cameras, sensors, or networks outside the vehicle at high speed, determine the optimum motion of the vehicle at each moment, and operate each actuator. You need to build a system.

ここに開示する技術はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、高精度の自動運転を実現するための車両用演算システムを提供することにある。 The technology disclosed here has been made in view of this point, and the purpose thereof is to provide a calculation system for a vehicle for realizing highly accurate automatic driving.

具体的にここに開示する技術は、車両に搭載され、当該車両の走行を制御するための演算を実行する車両用演算システムであって、車外環境の情報を取得する手段の出力を受け、道路および障害物を含む車外環境を推定する車外環境推定部と、前記車外環境推定部の出力を基にして、推定された道路上において推定された障害物を回避する当該車両の走行経路を生成する経路生成部と、前記経路生成部の出力を基にして、前記経路生成部が生成した走行経路に沿って走行する際の当該車両の、平面的な運動と、車体の上下方向の姿勢変化とを含む、目標運動を決定する目標運動決定部と、前記目標運動決定部が決定した目標運動を実現するための駆動力、制動力および操舵角を算出するエネルギーマネジメント部とを備える。 Specifically, the technology disclosed here is a vehicle calculation system that is mounted on a vehicle and executes a calculation for controlling the running of the vehicle, and receives the output of a means for acquiring information on the environment outside the vehicle and receives a road. Based on the output of the vehicle exterior environment estimation unit that estimates the vehicle exterior environment including obstacles and the vehicle exterior environment estimation unit, a travel route of the vehicle that avoids the estimated obstacles on the estimated road is generated. Based on the output of the route generation unit and the route generation unit, the planar motion of the vehicle when traveling along the travel route generated by the route generation unit and the change in the vertical posture of the vehicle body. It is provided with a target motion determining unit that determines a target motion, and an energy management unit that calculates a driving force, a braking force, and a steering angle for realizing the target motion determined by the target motion determining unit.

この構成によると、車両用演算システムにおいて、車外環境推定部は、車両に搭載されたカメラやレーダー等の、車外環境の情報を取得する手段の出力を受け、道路および障害物を含む車外環境を推定する。経路生成部は、推定された道路上において推定された障害物を回避する当該車両の走行経路を生成する。目標運動決定部は、経路生成部が生成した走行経路に沿って走行する際の当該車両の、平面的な運動と車体の上下方向の姿勢変化とを含む、目標運動を決定する。エネルギーマネジメント部は、目標運動を実現するための駆動力、制動力および操舵角を算出する。これにより、車両用演算システムは、車両周囲の環境に応じて、車両の運動を高精度に制御することができる。 According to this configuration, in the vehicle calculation system, the vehicle exterior environment estimation unit receives the output of means for acquiring information on the vehicle exterior environment, such as a camera and radar mounted on the vehicle, and determines the vehicle exterior environment including roads and obstacles. presume. The route generation unit generates a travel route of the vehicle that avoids the estimated obstacle on the estimated road. The target motion determining unit determines the target motion including the planar motion of the vehicle and the vertical posture change of the vehicle body when traveling along the traveling path generated by the route generating unit. The energy management unit calculates the driving force, braking force, and steering angle for achieving the target motion. As a result, the calculation system for the vehicle can control the movement of the vehicle with high accuracy according to the environment around the vehicle.

そして、上述の車両用演算システムにおいて、前記エネルギーマネジメント部は、当該駆動力、制動力および操舵角を生成するよう、各アクチュエータの操作信号を生成する、としてもよい。 Then, in the above-mentioned vehicle calculation system, the energy management unit may generate an operation signal of each actuator so as to generate the driving force, the braking force, and the steering angle.

この構成により、車両用演算システムは、エネルギーマネジメント部によって、目標運動決定部の出力に従って、各アクチュエータの操作信号を生成することができる。 With this configuration, the vehicle arithmetic system can generate an operation signal of each actuator according to the output of the target motion determination unit by the energy management unit.

また、上述の車両用演算システムは、ドライバの状態を計測する手段の出力を受け、健康状態を含むドライバの状態を推定するドライバ状態推定部をさらに備え、前記経路生成部は、前記ドライバ状態推定部が推定したドライバ状態に適合する走行経路を生成する、としてもよい。 Further, the above-mentioned vehicle arithmetic system further includes a driver state estimation unit that receives the output of a means for measuring the driver state and estimates the driver state including the health state, and the route generation unit estimates the driver state. It may be possible to generate a traveling route that matches the driver state estimated by the unit.

この構成により、ドライバ状態推定部が推定したドライバ状態に適合する走行経路が、経路生成部により決定される。これにより、経路生成について、車両周囲の環境だけでなく、ドライバの状態を基にした総合的な判断を行うことができる。 With this configuration, the route generation unit determines a travel route that matches the driver state estimated by the driver state estimation unit. As a result, it is possible to make a comprehensive judgment on route generation based not only on the environment around the vehicle but also on the state of the driver.

本開示によると、車両用演算システムは、車両周囲の環境に応じて、車両の運動を高精度に制御することができる。 According to the present disclosure, the calculation system for a vehicle can control the movement of the vehicle with high accuracy according to the environment around the vehicle.

実施形態に係る車両用演算システムの機能構成Functional configuration of the vehicle calculation system according to the embodiment 車両のアクチュエータおよびその制御装置の具体例Specific examples of vehicle actuators and their control devices

図１は実施形態に係る車両用演算システムの機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、車両用演算システムは、車両に搭載された情報処理ユニット１を備えている。情報処理ユニット１は、車両に関する各種の信号やデータを入力とし、これらの信号やデータを基にして、例えば深層学習によって生成した学習済みモデルを利用して、演算処理を実行し、車両の目標運動を決定する。そして、決定した目標運動に基づいて、車両の各アクチュエータ２００の操作信号を生成する。 FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a vehicle arithmetic system according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the vehicle arithmetic system includes an information processing unit 1 mounted on the vehicle. The information processing unit 1 receives various signals and data related to the vehicle as inputs, and based on these signals and data, for example, uses a trained model generated by deep learning to execute arithmetic processing, and the target of the vehicle. Determine exercise. Then, an operation signal of each actuator 200 of the vehicle is generated based on the determined target motion.

情報処理ユニット１の機能は、単一チップで実現される場合があり、また、複数のチップで実現される場合がある。複数のチップで実現される場合、その複数のチップは、共通の基板に搭載されていてもよいし、異なる基板に搭載されていてもよい。ただし、本実施形態では、情報処理ユニット１は、単一の筐体内に構成されている。 The function of the information processing unit 1 may be realized by a single chip, or may be realized by a plurality of chips. When realized by a plurality of chips, the plurality of chips may be mounted on a common board or may be mounted on different boards. However, in the present embodiment, the information processing unit 1 is configured in a single housing.

＜情報処理ユニットの入力の例＞
情報処理ユニット１は、車両に搭載されたカメラ、センサやスイッチ類の出力と、車両の外部からの信号やデータ等を入力とする。例えば、車外環境の情報を取得するための手段の例である、車両に搭載されたカメラ１０１やレーダー１０２等の出力、ＧＰＳ等の測位システムの信号１１１、車外ネットワークから送信される例えばナビゲーション用のデータ１１２、ドライバの情報を取得するための手段の例である、車室内に設置されたカメラ１２０等の出力、車両の挙動を検出するセンサ類１３０の出力、ドライバの操作を検出するセンサ類１４０の出力を、入力とする。 <Example of input of information processing unit>
The information processing unit 1 inputs the outputs of cameras, sensors and switches mounted on the vehicle, and signals and data from the outside of the vehicle. For example, the output of the camera 101 or radar 102 mounted on the vehicle, the signal 111 of the positioning system such as GPS, which is an example of the means for acquiring the information of the environment outside the vehicle, for example for navigation transmitted from the network outside the vehicle. Data 112, output of a camera 120 or the like installed in the vehicle interior, output of sensors 130 for detecting vehicle behavior, sensors 140 for detecting driver operation, which are examples of means for acquiring driver information. The output of is taken as an input.

車両に搭載されたカメラ１０１は、車両の周囲を撮像し、撮像した画像データを出力する。車両に搭載されたレーダー１０２は、車両の周囲へ向けて電波を送信し、対象物からの反射波を受信する。そして、レーダー１０２は、送信波と受信波に基づいて、車両から対象物までの距離や車両に対する対象物の相対速度を測定する。なお、車外環境の情報を取得するための手段としては、この他にも例えば、レーザレーダや超音波センサ等がある。 The camera 101 mounted on the vehicle captures the surroundings of the vehicle and outputs the captured image data. The radar 102 mounted on the vehicle transmits radio waves toward the surroundings of the vehicle and receives reflected waves from the object. Then, the radar 102 measures the distance from the vehicle to the object and the relative speed of the object with respect to the vehicle based on the transmitted wave and the received wave. Other means for acquiring information on the environment outside the vehicle include, for example, a laser radar and an ultrasonic sensor.

ドライバの情報を取得するための手段は、車室内に設置されたカメラ１２０の他に、例えば、皮膚温センサ、心拍センサ、血流量センサ、発汗センサ等の生体情報センサがある。 In addition to the camera 120 installed in the vehicle interior, there are biometric information sensors such as a skin temperature sensor, a heartbeat sensor, a blood flow sensor, and a sweating sensor as means for acquiring driver information.

車両の挙動を検出するセンサ類１３０としては、例えば、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ等がある。ドライバの操作を検出するセンサ類１４０としては、例えば、操舵角センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ等がある。 Examples of the sensors 130 for detecting the behavior of the vehicle include a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and a yaw rate sensor. Examples of the sensors 140 for detecting the operation of the driver include a steering angle sensor, an accelerator sensor, a brake sensor, and the like.

＜情報処理ユニットの出力の例＞
情報処理ユニット１は、車両の各アクチュエータ２００を制御する制御装置に、操作信号を出力する。制御装置は、例えば、エンジン制御装置、ブレーキ制御装置、ステアリング制御装置等がある。各制御装置は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）として実現されており、情報処理ユニット１とＥＣＵとは、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを介して接続されている。 <Example of output of information processing unit>
The information processing unit 1 outputs an operation signal to a control device that controls each actuator 200 of the vehicle. The control device includes, for example, an engine control device, a brake control device, a steering control device, and the like. Each control device is realized as, for example, an ECU (Electronic Control Unit), and the information processing unit 1 and the ECU are connected to each other via an in-vehicle network such as CAN (Controller Area Network).

図２はアクチュエータの具体例を示す図である。図２において、２０１はエンジン、２０２は変速機、２０３はブレーキ、２０４はステアリングである。パワートレインＥＣＵ２１１、ＤＳＣ（Dynamic Stability Control）マイコン２１２，ブレーキマイコン２１３、ＥＰＡＳ（Electric Power Assist Steering）マイコン２１４は、制御装置の例である。情報処理ユニット１は、決定した目標運動を実現するための当該車両の駆動力、制動力、および、操舵角を算出する。例えば、パワートレインＥＣＵ２１１は、算出された駆動力に従って、エンジン２０１の点火時期や燃料噴射量を制御する。あるいは、ＥＰＡＳマイコン２１４は、算出された操舵角に従って、ステアリング２０４の操舵を制御する。 FIG. 2 is a diagram showing a specific example of the actuator. In FIG. 2, 201 is an engine, 202 is a transmission, 203 is a brake, and 204 is a steering wheel. The power train ECU 211, the DSC (Dynamic Stability Control) microcomputer 212, the brake microcomputer 213, and the EPAS (Electric Power Assist Steering) microcomputer 214 are examples of control devices. The information processing unit 1 calculates the driving force, the braking force, and the steering angle of the vehicle to realize the determined target motion. For example, the power train ECU 211 controls the ignition timing and the fuel injection amount of the engine 201 according to the calculated driving force. Alternatively, the ENAS microcomputer 214 controls the steering of the steering 204 according to the calculated steering angle.

なお、その他のアクチュエータを制御する制御装置としては、例えば、エアバッグやドア等のボデーに関する制御を行うボデー系マイコン２２１や、車室内ディスプレイ２２２を制御するドライバ支援ＨＭＩ（Human Machine Interface）ユニット２２３等がある。 Examples of the control device for controlling other actuators include a body microcomputer 221 that controls bodies such as airbags and doors, and a driver support HMI (Human Machine Interface) unit 223 that controls a vehicle interior display 222. There is.

図１に示す情報処理ユニット１の機能構成について、詳細に説明する。情報処理ユニット１は、例えば経路生成等の処理において、いわゆるモデル予測制御（ＭＰＣ：Model Predictive Control）を実行する。モデル予測制御とは、端的にいうと、多変量の入力で多変量の出力を行う評価関数を持っておき、これを凸関数で解いて（多変量解析：多変量問題を効率的に解く数学的手法）、よいバランスのものを抽出する、というものである。この多変量の入力から多変量の出力を得るための関係式（これをモデルという）は、まずは設計者が対象の物理現象を基にして作成する。続いて、ニューラル学習（いわゆる教師なし学習）によってこの関係式を進化させていく。または、入力と出力を統計的にみて関係式をチューニングしていく方式によって、関係式を進化させる。 The functional configuration of the information processing unit 1 shown in FIG. 1 will be described in detail. The information processing unit 1 executes so-called model prediction control (MPC: Model Predictive Control) in processing such as route generation. To put it simply, model predictive control has an evaluation function that outputs a multivariate with a multivariate input, and solves this with a convex function (multivariate analysis: mathematics that efficiently solves a multivariate problem). Method), to extract a well-balanced one. The relational expression (this is called a model) for obtaining the multivariate output from this multivariate input is first created by the designer based on the target physical phenomenon. Then, this relational expression is evolved by neural learning (so-called unsupervised learning). Alternatively, the relational expression is evolved by a method of tuning the relational expression by statistically looking at the input and output.

車両の出荷時には、メーカーが開発したモデルが実装されている。そして、車両のユーザの運転に合わせて、実装されたモデルがユーザに適合したものに進化していくようにしてもよい。あるいは、ディーラー等におけるソフトウェア更新によって、モデルを更新するようにしてもよい。 At the time of shipment of the vehicle, a model developed by the manufacturer is installed. Then, the implemented model may evolve into a model suitable for the user according to the driving of the user of the vehicle. Alternatively, the model may be updated by software update at a dealer or the like.

ここで、車両に搭載されたカメラ１０１、レーダー１０２の出力は、車外環境推定部１０に送られる。ＧＰＳ等の測位システムの信号１１１、車外ネットワークから送信される例えばナビゲーション用のデータ１１２は、経路探索部６１に送られる。車室内に設置されたカメラ１２０の出力は、ドライバ状態推定部２０に送られる。車両の挙動を検出するセンサ類１３０の出力は、車両状態計測部６２に送られる。ドライバの操作を検出するセンサ類１４０の出力は、ドライバ操作認知部６３に送られる。 Here, the outputs of the camera 101 and the radar 102 mounted on the vehicle are sent to the vehicle exterior environment estimation unit 10. The signal 111 of the positioning system such as GPS and the data 112 for navigation transmitted from the network outside the vehicle are sent to the route search unit 61. The output of the camera 120 installed in the vehicle interior is sent to the driver state estimation unit 20. The output of the sensors 130 for detecting the behavior of the vehicle is sent to the vehicle condition measuring unit 62. The output of the sensors 140 that detects the driver operation is sent to the driver operation recognition unit 63.

＜車外環境推定部＞
車外環境推定部１０は、車両に搭載されたカメラ１０１やレーダー１０２等の出力を受け、車外環境を推定する。推定する車外環境は、少なくとも道路および障害物を含む。ここでは、車外環境推定部１０は、カメラ１０１やレーダー１０２のデータを基にして、車両の周囲の３次元情報と車外環境モデル１５とを対照することにより、道路および障害物を含む車両環境を推定するものとする。車外環境モデル１５は、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルであって、車両周囲の３次元情報に対して、道路や障害物等を認識することができる。 <External environment estimation department>
The vehicle exterior environment estimation unit 10 receives the output of the camera 101, radar 102, etc. mounted on the vehicle, and estimates the vehicle exterior environment. The estimated out-of-vehicle environment includes at least roads and obstacles. Here, the vehicle exterior environment estimation unit 10 determines the vehicle environment including roads and obstacles by comparing the three-dimensional information around the vehicle with the vehicle exterior environment model 15 based on the data of the camera 101 and the radar 102. It shall be estimated. The vehicle exterior environment model 15 is, for example, a trained model generated by deep learning, and can recognize roads, obstacles, and the like with respect to three-dimensional information around the vehicle.

例えば、物体認識・マップ生成部１１は、カメラ１０１が撮像した画像から、画像処理によって、フリースペースすなわち物体が存在しない領域を特定する。ここでの画像処理には、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルが利用される。そしてフリースペースを表す２次元のマップを生成する。また、物体認識・マップ生成部１１は、レーダー１０２の出力から、車両の周辺に存在する物標の情報を取得する。この情報は、物標の位置や速度等を含む。 For example, the object recognition / map generation unit 11 identifies a free space, that is, a region in which an object does not exist, by image processing from the image captured by the camera 101. For the image processing here, for example, a trained model generated by deep learning is used. Then, a two-dimensional map representing the free space is generated. Further, the object recognition / map generation unit 11 acquires information on the target existing around the vehicle from the output of the radar 102. This information includes the position and speed of the target.

推定部１２は、物体認識・マップ生成部１１から出力された２次元のマップ、および物標の情報を結合させて、車両の周囲を表す３次元マップを生成する。ここでは、カメラ１０１の設置位置および撮像方向の情報、レーダー１０２の設置位置および送信方向の情報が用いられる。推定部１２は、生成した３次元マップと車外環境モデル１５とを対照することによって、道路および障害物を含む車両環境を推定する。 The estimation unit 12 combines the two-dimensional map output from the object recognition / map generation unit 11 and the target information to generate a three-dimensional map representing the surroundings of the vehicle. Here, information on the installation position and imaging direction of the camera 101 and information on the installation position and transmission direction of the radar 102 are used. The estimation unit 12 estimates the vehicle environment including roads and obstacles by comparing the generated three-dimensional map with the vehicle exterior environment model 15.

＜ドライバ状態推定部＞
ドライバ状態推定部２０は、車室内に設置されたカメラ１２０によって撮像された画像から、ドライバの健康状態や感情、あるいは、身体挙動を推定する。健康状態としては、例えば、健康、軽い疲労、体調不良、意識低下等がある。感情としては、例えば、楽しい、普通、退屈、イライラ、不快等がある。 <Driver state estimation unit>
The driver state estimation unit 20 estimates the driver's health state, emotions, or physical behavior from the image captured by the camera 120 installed in the vehicle interior. Health status includes, for example, health, mild fatigue, poor physical condition, decreased consciousness, and the like. Emotions include, for example, fun, normal, boring, frustrated, and uncomfortable.

例えば、ドライバ状態計測部２１は、車室内に設置されたカメラ１２０によって撮像された画像から、ドライバの顔画像を抽出し、ドライバを特定する。抽出した顔画像と特定したドライバの情報は、人間モデル２５に入力として与えられる。人間モデル２５は、例えば深層学習によって生成された学習済みモデルであり、当該車両のドライバであり得る各人について、その顔画像から、健康状態および感情を出力する。推定部２２は、人間モデル２５が出力したドライバの健康状態および感情を、出力する。 For example, the driver state measurement unit 21 extracts the driver's face image from the image captured by the camera 120 installed in the vehicle interior and identifies the driver. The extracted face image and the identified driver information are given to the human model 25 as input. The human model 25 is, for example, a trained model generated by deep learning, and outputs a health state and emotions from a facial image of each person who can be a driver of the vehicle. The estimation unit 22 outputs the health state and emotion of the driver output by the human model 25.

また、ドライバの情報を取得するための手段として、皮膚温センサ、心拍センサ、血流量センサ、発汗センサ等の生体情報センサが用いられる場合は、ドライバ状態計測部２１は、生体情報センサの出力から、ドライバの生体情報を計測する。この場合、人間モデル２５は、当該車両のドライバであり得る各人について、その生体情報を入力とし、健康状態および感情を出力する。推定部２２は、人間モデル２５が出力したドライバの健康状態および感情を、出力する。 When a biometric information sensor such as a skin temperature sensor, a heartbeat sensor, a blood flow sensor, or a sweating sensor is used as a means for acquiring driver information, the driver state measurement unit 21 outputs the biometric information sensor. , Measure the biological information of the driver. In this case, the human model 25 inputs the biometric information of each person who can be the driver of the vehicle, and outputs the health condition and emotions. The estimation unit 22 outputs the health state and emotion of the driver output by the human model 25.

また、人間モデル２５として、当該車両のドライバであり得る各人について、車両の挙動に対して人間が持つ感情を推定するモデルを用いてもよい。この場合には、車両の挙動を検出するセンサ類１３０の出力、ドライバの操作を検出するセンサ類１４０の出力、ドライバの生体情報、推定した感情状態を時系列で管理して、モデルを構築すればよい。このモデルによって、例えば、ドライバの感情の高まり（覚醒度）と車両の挙動との関係を予測することが可能となる。 Further, as the human model 25, a model for estimating the emotions of humans with respect to the behavior of the vehicle may be used for each person who can be the driver of the vehicle. In this case, the output of the sensors 130 for detecting the behavior of the vehicle, the output of the sensors 140 for detecting the operation of the driver, the biological information of the driver, and the estimated emotional state are managed in chronological order to build a model. Just do it. With this model, for example, it is possible to predict the relationship between the driver's emotional increase (alertness) and the behavior of the vehicle.

また、ドライバ状態推定部２０は、人間モデル２５として、人体モデルを備えていてもよい。人体モデルは、例えば、頭部質量（例：５ｋｇ）と前後左右Ｇを支える首周り筋力等を特定している。人体モデルは、車体の動き（加速度Ｇや加加速度）を入力すると、予想される乗員のフィジカルと主観を出力する。乗員のフィジカルとしては例えば、心地よい／適度／不快、主観としては例えば、不意／予測可能、等である。人体モデルを参照することによって、例えば、頭部がわずかでも仰け反らせるような車体挙動は乗員にとって不快であるので、その走行経路を選択しないようにすることができる。一方、頭部がお辞儀するように前に移動する車体挙動は乗員がこれに抗する姿勢をとりやすく、直ちに不快につながらないようので、その走行経路を選択するようにすることができる。あるいは、人体モデルを参照することによって、例えば、乗員の頭部が揺れないように、あるいは、生き生きするようにダイナミックに、目標運動を決定することができる。 Further, the driver state estimation unit 20 may include a human body model as the human model 25. The human body model specifies, for example, the mass of the head (eg, 5 kg) and the muscle strength around the neck that supports the front, back, left, and right G. When the human body model inputs the movement of the vehicle body (acceleration G or jerk), it outputs the expected physical and subjective occupants. The occupant's physical is, for example, comfortable / moderate / unpleasant, and the subjective is, for example, unexpected / predictable. By referring to the human body model, for example, the vehicle body behavior in which the head is slightly turned upside down is unpleasant for the occupant, so that the traveling route can be prevented from being selected. On the other hand, the vehicle body behavior in which the head moves forward as if bowing makes it easy for the occupant to take a posture against this and does not immediately lead to discomfort, so that the traveling route can be selected. Alternatively, by referring to the human body model, for example, the target movement can be dynamically determined so that the occupant's head does not shake or is lively.

＜経路探索部＞
経路探索部６１は、ＧＰＳ等の測位システムの信号１１１、車外ネットワークから送信される例えばナビゲーション用のデータ１１２を用いて、車両の広域経路を探索する。 <Route search unit>
The route search unit 61 searches for a wide area route of the vehicle by using the signal 111 of the positioning system such as GPS and the data 112 for navigation transmitted from the network outside the vehicle.

＜車両状態計測部＞
車両状態計測部６２は、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ等の車両の挙動を検出するセンサ類１３０の出力から、車両の状態を計測する。そして、車内環境を表す車内環境モデル６５を生成する。この車内環境は、湿度や温度、揺れや振動、音響的な騒音といった、乗員の特にフィジカルに影響を与える物理量を含む。車内環境推定部６４は、車内環境モデル６５を基にして、車内環境を推定し、出力する。 <Vehicle condition measurement unit>
The vehicle state measurement unit 62 measures the state of the vehicle from the outputs of sensors 130 such as a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and a yaw rate sensor that detect the behavior of the vehicle. Then, the vehicle interior environment model 65 representing the vehicle interior environment is generated. This in-vehicle environment includes physical quantities that affect the occupants, especially the physical, such as humidity and temperature, shaking and vibration, and acoustic noise. The vehicle interior environment estimation unit 64 estimates and outputs the vehicle interior environment based on the vehicle interior environment model 65.

＜ドライバ操作認知部＞
ドライバ操作認知部６３は、操舵角センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ等のドライバの操作を検知するセンサ類１４０の出力から、ドライバの操作を認知する。 <Driver operation recognition unit>
The driver operation recognition unit 63 recognizes the driver's operation from the outputs of the sensors 140 that detect the driver's operation such as the steering angle sensor, the accelerator sensor, and the brake sensor.

＜経路生成部＞
経路生成部３０は、車外環境推定部１０の出力と、経路探索部６１の出力とを基にして、車両の走行経路を生成する。例えば、経路生成部３０は、車外環境推定部１０によって推定された道路上において、車外環境推定部１０によって推定された障害物を回避する走行経路を生成する。車外環境推定部１０の出力は、例えば、車両が走行する走行路に関する走行路情報が含まれている。走行路情報には、走行路自体の形状に関する情報や、走行路上の対象物に関する情報が含まれる。走行路形状に関する情報には、走行路の形状（直線、カーブ、カーブ曲率）、走行路幅、車線数、各車線幅等が含まれる。対象物に関する情報には、車両に対する対象物の相対位置及び相対速度、対象物の属性（種類、移動方向）等が含まれる。対象物の種類としては、例えば、車両、歩行者、道路、区画線等がある。 <Route generator>
The route generation unit 30 generates a traveling route of the vehicle based on the output of the vehicle exterior environment estimation unit 10 and the output of the route search unit 61. For example, the route generation unit 30 generates a travel route that avoids obstacles estimated by the vehicle exterior environment estimation unit 10 on the road estimated by the vehicle exterior environment estimation unit 10. The output of the vehicle exterior environment estimation unit 10 includes, for example, travel path information regarding a travel path on which the vehicle travels. The roadway information includes information on the shape of the roadway itself and information on an object on the roadway. The information on the shape of the road includes the shape of the road (straight line, curve, curve curvature), the width of the road, the number of lanes, the width of each lane, and the like. The information about the object includes the relative position and speed of the object with respect to the vehicle, the attributes (type, moving direction) of the object, and the like. Types of objects include, for example, vehicles, pedestrians, roads, lane markings, and the like.

ここでは、経路生成部３０は、ステートラティス法を用いて複数の経路候補を計算し、これらの中からそれぞれの経路候補の経路コストに基づいて、１つまたは複数の経路候補を選択するものとする。ただし、他の手法を用いて経路生成を行ってもよい。 Here, the route generation unit 30 calculates a plurality of route candidates by using the state lattice method, and selects one or a plurality of route candidates from among them based on the route cost of each route candidate. To do. However, the route may be generated by using another method.

経路生成部３０は、走行路情報に基づいて走行路上に仮想のグリッド領域を設定する。このグリッド領域は、複数のグリッド点を有する。各グリッド点により、走行路上の位置が特定される。経路生成部３０は、経路探索部６１の出力を用いて、所定のグリッド点を目標到達位置に設定する。そして、グリッド領域内の複数のグリッド点を用いた経路探索により複数の経路候補を演算する。ステートラティス法では、あるグリッド点から車両の進行方向前方の任意のグリッド点へ経路が枝分かれしていく。したがって、各経路候補は、複数のグリッド点を順次に通過するように設定される。各経路候補は、各グリッド点を通過する時間を表す時間情報、各グリッド点での速度・加速度等に関する速度情報、その他車両運動に関する情報等も含む。 The route generation unit 30 sets a virtual grid area on the travel path based on the travel path information. This grid area has a plurality of grid points. Each grid point identifies a position on the track. The route generation unit 30 sets a predetermined grid point at the target arrival position by using the output of the route search unit 61. Then, a plurality of route candidates are calculated by a route search using a plurality of grid points in the grid area. In the state lattice method, the route branches from a certain grid point to an arbitrary grid point ahead in the traveling direction of the vehicle. Therefore, each route candidate is set to sequentially pass through a plurality of grid points. Each route candidate also includes time information indicating the time to pass each grid point, speed information related to speed / acceleration at each grid point, and other information related to vehicle motion.

経路生成部３０は、複数の経路候補から、経路コストに基づいて１つまたは複数の走行経路を選択する。ここでの経路コストは、例えば、レーンセンタリングの程度、車両の加速度、ステアリング角度、衝突の可能性等がある。なお、経路生成部３０が複数の走行経路を選択する場合は、後述の目標運動決定部４０やエネルギーマネジメント部５０が、１つの走行経路を選択する。 The route generation unit 30 selects one or a plurality of travel routes from a plurality of route candidates based on the route cost. The route cost here includes, for example, the degree of lane centering, the acceleration of the vehicle, the steering angle, the possibility of collision, and the like. When the route generation unit 30 selects a plurality of travel routes, the target motion determination unit 40 and the energy management unit 50, which will be described later, select one travel route.

＜目標運動決定部＞
目標運動決定部４０は、経路生成部３０が選択した走行経路について、目標運動を決定する。目標運動とは、走行経路をトレースするような操舵および加減速のことをいう。また、目標運動決定部４０は、車両６軸モデル４５を参照して、経路生成部３０が選択した走行経路について、車体の動きを演算する。 <Goal movement determination department>
The target motion determination unit 40 determines the target motion for the travel route selected by the route generation unit 30. Target motion refers to steering and acceleration / deceleration that traces a traveling path. Further, the target motion determination unit 40 calculates the movement of the vehicle body with respect to the travel path selected by the route generation unit 30 with reference to the vehicle 6-axis model 45.

ここで、車両６軸モデル４５とは、走行中の車両の「前後」「左右」「上下」の３軸方向の加速度と、「ピッチ」「ロール」「ヨー」の３軸方向の角速度を、モデル化したものである。すなわち、車両の動きを古典的な車両運動工学的な平面上のみ（車両の前後左右（Ｘ−Ｙ移動）とヨー運動（Ｚ軸）のみ）で捉えるのではなく、４つの車輪にサスペンションを介して乗っている車体のピッチング（Ｙ軸）およびロール（Ｘ軸）運動とＺ軸の移動（車体の上下動）の、計６軸を用いて車両の挙動を再現する数値モデルである。 Here, the vehicle 6-axis model 45 refers to the acceleration in the three-axis directions of "front-back", "left-right", and "up-down" of the running vehicle, and the angular velocity in the three-axis directions of "pitch", "roll", and "yaw". It is a model. That is, instead of capturing the movement of the vehicle only on the classical vehicle motion engineering plane (only the front-back and left-right (XY movement) and yaw movement (Z-axis) of the vehicle), the suspension is applied to the four wheels. This is a numerical model that reproduces the behavior of the vehicle using a total of 6 axes of pitching (Y-axis) and roll (X-axis) movements and Z-axis movement (vertical movement of the vehicle body) of the vehicle on which the vehicle is riding.

目標運動決定部４０は、車両６軸モデル４５を参照して車体の動きを演算し、この演算結果を用いて目標運動を決定する。すなわち、目標運動決定部４０は、経路生成部３０が生成した走行経路に沿って走行する際に生起する、当該車両の平面的な動きと車体の上下方向の姿勢変化を、車両６軸モデル４５を参照して推定し、推定した平面的な動きと車体の上下方向の姿勢変化を、当該車両の目標運動として決定する。これにより、例えば、コーナリングで、いわゆるダイアゴナルロールの状態を生成することができる。 The target motion determination unit 40 calculates the motion of the vehicle body with reference to the vehicle 6-axis model 45, and determines the target motion using the calculation result. That is, the target motion determining unit 40 determines the planar movement of the vehicle and the vertical posture change of the vehicle body, which occur when traveling along the traveling route generated by the route generating unit 30, in the vehicle 6-axis model 45. Estimate with reference to, and determine the estimated planar movement and the vertical posture change of the vehicle body as the target movement of the vehicle. Thereby, for example, in cornering, a so-called diagonal roll state can be generated.

また例えば、目標運動決定部４０は、車両６軸モデル４５を参照して演算した車体の動き（加速度Ｇや加加速度）を、上述した人体モデルに入力して、予想される乗員のフィジカルと主観を取得してもよい。そして例えば、経路生成部３０が複数の走行経路を選択している場合は、目標運動決定部４０は、予想される乗員のフィジカルと主観に基づいて、１つの走行経路を選択するようにしてもよい。 Further, for example, the target motion determination unit 40 inputs the vehicle body movement (acceleration G and jerk) calculated with reference to the vehicle 6-axis model 45 into the above-mentioned human body model, and is expected to be the physical and subjective of the occupant. May be obtained. Then, for example, when the route generation unit 30 selects a plurality of travel routes, the target motion determination unit 40 may select one travel route based on the expected physical and subjective aspects of the occupant. Good.

また、目標運動決定部４０は、ドライバ操作認知部６３によってドライバの操作が認知されたときは、経路生成部３０が選択した走行経路に従わないで、ドライバの操作に応じた目標運動を決定する。 Further, when the driver operation recognition unit 63 recognizes the driver's operation, the target movement determination unit 40 determines the target movement according to the driver's operation without following the travel route selected by the route generation unit 30. ..

＜エネルギーマネジメント部＞
エネルギーマネジメント部５０は、目標運動決定部４０が決定した目標運動を実現するための、駆動力、制動力および操舵角を算出する。そして、算出した駆動力、制動力および操舵角を生成するよう、各アクチュエータ２００の操作信号を生成する。 <Energy Management Department>
The energy management unit 50 calculates the driving force, the braking force, and the steering angle for realizing the target motion determined by the target motion determining unit 40. Then, the operation signal of each actuator 200 is generated so as to generate the calculated driving force, braking force and steering angle.

例えば、車両運動エネルギー操作部５１は、目標運動決定部４０が決定した目標運動に対して、駆動系（エンジン、モーター、トランスミッション）、操舵系（ステアリング）、制御系（ブレーキ）に要求するトルク等の物理量を算出する。制御量算出部５２は、目標運動決定部４０が決定した目標運動を達成する上で、最もエネルギー効率がよくなるように各アクチュエータの制御量を算出する。例えば、車両運動エネルギー操作部５１で決定されたエンジントルクを達成する上で、最も燃費が向上するような、吸排気バルブの開閉タイミングやインジェクタの燃料噴射タイミング等を算出する。ここでのエネルギーマネジメントには、車両熱モデル５５や車両エネルギーモデル５６が用いられる。例えば、算出した各物理量を車両エネルギーモデル５６と対照して、エネルギー消費がより小さくなるように、各アクチュエータの運動量を振り分ける。 For example, the vehicle kinetic energy operation unit 51 requires torque and the like required for the drive system (engine, motor, transmission), steering system (steering), control system (brake), etc. for the target motion determined by the target motion determination unit 40. Calculate the physical quantity of. The control amount calculation unit 52 calculates the control amount of each actuator so as to be the most energy efficient in achieving the target motion determined by the target motion determination unit 40. For example, in achieving the engine torque determined by the vehicle kinetic energy operation unit 51, the opening / closing timing of the intake / exhaust valve, the fuel injection timing of the injector, and the like are calculated so as to improve the fuel efficiency most. A vehicle heat model 55 and a vehicle energy model 56 are used for energy management here. For example, each calculated physical quantity is compared with the vehicle energy model 56, and the momentum of each actuator is distributed so that the energy consumption becomes smaller.

具体的には例えば、エネルギーマネジメント部５０は、経路生成部３０が選択した走行経路について、目標運動決定部４０が決定した目標運動を基にして、エネルギーロスが最小となる動作条件を演算する。例えば、エネルギーマネジメント部５０は、経路生成部３０が選択した走行経路について、車両の走行抵抗を演算し、その経路のロスを求める。走行抵抗は、タイヤ摩擦、駆動系ロス、空気抵抗を含む。そして、このロスに打ち克つために必要な駆動力を発生するための運転条件を求める。例えば、内燃機関で最も燃料消費が少なくなる噴射・点火時期や、変速機でのエネルギーロスが小さい変速パターン、トルクコントロールのロックアップコントロールの運転条件を求める。あるいは、減速が求められる場合は、減速プロフィールを実現する、車両モデルのフットブレーキ、エンジンブレーキ、駆動補助モータの回生モデルの組み合わせを演算し、エネルギーロスが最も小さくなる動作条件を求める。 Specifically, for example, the energy management unit 50 calculates the operating conditions that minimize the energy loss for the travel path selected by the route generation unit 30 based on the target motion determined by the target motion determination unit 40. For example, the energy management unit 50 calculates the traveling resistance of the vehicle for the traveling route selected by the route generation unit 30, and obtains the loss of the route. Running resistance includes tire friction, drive train loss, and air resistance. Then, the operating conditions for generating the driving force necessary for overcoming this loss are obtained. For example, the injection / ignition timing that consumes the least fuel in an internal combustion engine, the shift pattern that causes the least energy loss in the transmission, and the operating conditions for lockup control of torque control are obtained. Alternatively, when deceleration is required, the combination of the foot brake of the vehicle model, the engine brake, and the regenerative model of the drive auxiliary motor that realizes the deceleration profile is calculated, and the operating condition that minimizes the energy loss is obtained.

そして、エネルギーマネジメント部５０は、求めた動作条件に従って、各アクチュエータ２００の操作信号を生成し、各アクチュエータ２００の制御装置に出力する。 Then, the energy management unit 50 generates an operation signal of each actuator 200 according to the obtained operating conditions, and outputs the operation signal to the control device of each actuator 200.

（他の制御の例）
経路生成部３０は、ドライバ状態推定部２０の出力を用いて、車両の走行経路の生成を行ってもよい。例えば、ドライバ状態推定部２０が、ドライバの感情を表すデータを経路生成部３０に出力し、経路生成部３０は、その感情を表すデータを用いて走行経路を選択する。例えば、感情が「楽しい」であるときは、車両の挙動が滑らかな経路を選択し、感情が「退屈」であるときは、車両の挙動の変化が大きい経路を選択する。 (Example of other control)
The route generation unit 30 may generate a travel route of the vehicle by using the output of the driver state estimation unit 20. For example, the driver state estimation unit 20 outputs data representing the driver's emotions to the route generation unit 30, and the route generation unit 30 selects a traveling route using the data representing the emotions. For example, when the emotion is "fun", the route where the behavior of the vehicle is smooth is selected, and when the emotion is "boring", the route where the behavior of the vehicle changes greatly is selected.

あるいは、経路生成部３０は、ドライバ状態推定部２０が有する人間モデル２５を参照して、複数の経路候補の中から、ドライバの感情が最も高まる（覚醒度の高い）経路を選択してもよい。 Alternatively, the route generation unit 30 may refer to the human model 25 included in the driver state estimation unit 20 and select a route in which the driver's emotion is highest (high arousal level) from the plurality of route candidates. ..

また、経路生成部３０は、車外環境推定部１０が推定した車外環境から、車両に危険が迫っていると判断したとき、ドライバ状態に関わらず、緊急回避のための経路を生成してもよい。また、経路生成部３０は、ドライバ状態推定部２０の出力から、ドライバが運転不能または困難であると判断したとき（例えばドライバが意識を失っている）、車両を安全な場所に退避するための経路を生成してもよい。 Further, when the route generation unit 30 determines from the vehicle exterior environment estimated by the vehicle exterior environment estimation unit 10 that the vehicle is in danger, the route generation unit 30 may generate a route for emergency avoidance regardless of the driver state. .. Further, when the route generation unit 30 determines from the output of the driver state estimation unit 20 that the driver is inoperable or difficult (for example, the driver is unconscious), the route generation unit 30 is for evacuating the vehicle to a safe place. You may generate a route.

また、目標運動決定部４０は、ドライバ状態推定部２０の出力から、ドライバが運転不能または困難であると判断したとき（例えばドライバが意識を失っている）、車両を安全な場所に退避するように、目標運動を決定してもよい。この場合、経路生成部３０は、車両を安全な場所に退避するための経路を含めた複数の走行経路を生成するものとし、目標運動決定部４０は、ドライバが運転不能または困難であると判断したとき、車両を安全な場所に退避するための経路を選択するようにしてもよい（オーバーライド）。 Further, when the target motion determination unit 40 determines from the output of the driver state estimation unit 20 that the driver is inoperable or difficult to drive (for example, the driver is unconscious), the target motion determination unit 40 evacuates the vehicle to a safe place. In addition, the target exercise may be determined. In this case, the route generation unit 30 shall generate a plurality of travel routes including a route for evacuating the vehicle to a safe place, and the target motion determination unit 40 determines that the driver cannot drive or is difficult. At that time, the route for evacuating the vehicle to a safe place may be selected (override).

（他の実施形態）
上述の実施形態では、単一の情報処理ユニット１が、車両に関する各種の信号やデータを基にして車両の目標運動を決定し、決定した目標運動に基づいて、車両の各アクチュエータ２００の操作信号を生成するものとした。ただし、例えば、情報処理ユニット１が目標運動の決定までを行い、別の情報処理ユニットが、車両の各アクチュエータ２００の操作信号を生成するようにしてもよい。この場合、単一の情報処理ユニット１は、車両に関する各種の信号やデータを基にして車両の目標運動を決定し、決定した目標運動を示すデータを出力する。そして、別の情報処理ユニットが、情報処理ユニット１から出力されたデータを受けて、車両の各アクチュエータ２００の操作信号を生成する。 (Other embodiments)
In the above-described embodiment, a single information processing unit 1 determines a target motion of the vehicle based on various signals and data related to the vehicle, and based on the determined target motion, an operation signal of each actuator 200 of the vehicle. Was to be generated. However, for example, the information processing unit 1 may determine the target motion, and another information processing unit may generate an operation signal for each actuator 200 of the vehicle. In this case, the single information processing unit 1 determines the target motion of the vehicle based on various signals and data related to the vehicle, and outputs data indicating the determined target motion. Then, another information processing unit receives the data output from the information processing unit 1 and generates an operation signal for each actuator 200 of the vehicle.

１情報処理ユニット
１０車外環境推定部
２０ドライバ状態推定部
３０経路生成部
４０目標運動決定部
５０エネルギーマネジメント部 1 Information processing unit 10 External environment estimation unit 20 Driver state estimation unit 30 Route generation unit 40 Target motion determination unit 50 Energy management unit

Claims

It is a vehicle calculation system that is installed in a vehicle and executes calculations for controlling the running of the vehicle.
The vehicle exterior environment estimation unit that estimates the vehicle exterior environment including roads and obstacles by receiving the output of the means for acquiring information on the vehicle exterior environment,
Based on the output of the vehicle exterior environment estimation unit, a route generation unit that generates a travel route of the vehicle that avoids an estimated obstacle on the estimated road, and a route generation unit.
Based on the output of the route generation unit, the target motion including the planar motion of the vehicle when traveling along the travel path generated by the route generation unit and the vertical posture change of the vehicle body. The goal movement decision department that decides
A vehicle calculation system including an energy management unit that calculates a driving force, a braking force, and a steering angle for realizing a target motion determined by the target motion determining unit.

In the vehicle calculation system according to claim 1,
The energy management unit is a vehicle arithmetic system characterized in that an operation signal of each actuator is generated so as to generate the driving force, braking force, and steering angle.

In the vehicle arithmetic system according to claim 1 or 2.
Further equipped with a driver state estimation unit that receives the output of the means for measuring the driver state and estimates the driver state including the health state.
The route generation unit is a vehicle arithmetic system characterized by generating a travel route that matches the driver state estimated by the driver state estimation unit.