JP2021088227A - Avoidance vehicle maneuver assist system and avoidance maneuver assist method - Google Patents

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寛篤 長谷川
Hiroshige Hasegawa
寛篤 長谷川
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Toyo Tire Corp
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【課題】タイヤ力および限界タイヤ力を推定して車両の回避走行を支援することができる回避走行支援システムおよび回避走行支援方法を提供する。【解決手段】回避走行支援システム100は、センサ情報取得部32、タイヤ力算出部33、回避軌跡作成部31および回避軌跡選択部34を備える。センサ情報取得部32は、タイヤ10に配設されたセンサ20によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部33は、センサ情報取得部32によって取得したタイヤの物理量を演算モデル33aに入力してタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する。回避軌跡作成部31は、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する。回避軌跡選択部34は、回避軌跡作成部31で作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an avoidance running support system and an avoidance running support method capable of estimating a tire force and a limit tire force to support avoidance running of a vehicle. An avoidance running support system 100 includes a sensor information acquisition unit 32, a tire force calculation unit 33, an avoidance locus creation unit 31, and an avoidance locus selection unit 34. The sensor information acquisition unit 32 acquires the physical quantity of the tire measured by the sensor 20 arranged on the tire 10. The tire force calculation unit 33 inputs the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition unit 32 into the calculation model 33a to calculate the tire force F and the limit tire force. The avoidance trajectory creation unit 31 creates candidates for avoidance trajectories for avoiding obstacles around the vehicle. The avoidance locus selection unit 34 selects an avoidance locus whose tire force F does not exceed the limit tire force from the avoidance locus candidates created by the avoidance locus creation unit 31. [Selection diagram] Fig. 1

Description

本発明は、車両周囲の障害物に対する回避走行支援システムおよび回避走行方法に関する。 The present invention relates to an avoidance running support system and an avoidance running method for obstacles around a vehicle.

車両の走行支援システムでは、路面の摩擦値および制動距離を推定し、車両外部の障害物や他車両への衝突回避のために、運転者に代わってブレーキ操作や操舵を自動的に制御し、運転者を支援することが検討されている。 The vehicle driving support system estimates the friction value and braking distance of the road surface, and automatically controls the braking operation and steering on behalf of the driver in order to avoid collisions with obstacles outside the vehicle and other vehicles. Assisting the driver is being considered.

特許文献1には従来の摩擦値の決定方法および車両機能の制御方法が記載されている。車両のタイヤと車道の間の接触における摩擦値の決定方法は、処理センサ信号を発生させるために、処理規定を使用してセンサ信号を処理するステップであって、この場合、センサ信号は、少なくとも1つの検出装置により読み取られた、車両のタイヤと車道の間の接触位置を有する周辺領域に関する、摩擦値と相関可能な少なくとも状態データを表わすステップと、前記処理センサ信号を使用して摩擦値を決定するステップと、を有する。車両機能の制御方法は、摩擦値を使用して発生された制御信号を受信するステップと、受信制御信号を使用して車両機能を操作するステップと、を有する。 Patent Document 1 describes a conventional method for determining a friction value and a method for controlling a vehicle function. The method of determining the friction value in the contact between the vehicle tires and the roadway is the step of processing the sensor signal using the processing rules to generate the processed sensor signal, in which case the sensor signal is at least A step representing at least state data that can correlate with the friction value for the peripheral region having a contact position between the vehicle tire and the roadway, read by one detector, and the friction value using the processed sensor signal. It has a step to determine. The vehicle function control method includes a step of receiving a control signal generated by using the friction value and a step of operating the vehicle function by using the reception control signal.

特表2019−034721号公報Special Table 2019-034721

特許文献1に記載の摩擦値の決定方法では、センサ信号の一例として車両の走行データを用いている。本発明者は、タイヤで発生しているタイヤ力をより精度良く推定することで、自動制御による車両の走行支援において改善の余地があることに気づいた。さらに本発明者は、障害物を回避する走行を支援するために、タイヤ力が限界タイヤ力を超えない回避軌跡の候補を選択し車両制御を実行し得ることに気付いた。 In the method for determining the friction value described in Patent Document 1, the traveling data of the vehicle is used as an example of the sensor signal. The present inventor has noticed that there is room for improvement in vehicle running support by automatic control by estimating the tire force generated in the tire with higher accuracy. Furthermore, the present inventor has noticed that vehicle control can be performed by selecting a candidate for an avoidance trajectory in which the tire force does not exceed the limit tire force in order to assist the traveling in avoiding an obstacle.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、タイヤ力および限界タイヤ力を推定して車両の回避走行を支援することができる回避走行支援システムおよび回避走行支援方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is an avoidance running support system and avoidance running capable of estimating tire force and limit tire force to support avoidance running of a vehicle. It is to provide a support method.

本発明のある態様は回避走行支援システムである。回避走行支援システムは、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力および限界タイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する回避軌跡作成部と、前記回避軌跡作成部で作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力が限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する回避軌跡選択部と、を備える。 One aspect of the present invention is an avoidance travel support system. The avoidance driving support system inputs the sensor information acquisition unit that acquires the physical quantity of the tire measured by the sensor arranged on the tire and the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition unit into the calculation model to obtain the tire force and the tire force. Of the tire force calculation unit that calculates the limit tire force, the avoidance trajectory creation unit that creates avoidance trajectory candidates for avoiding obstacles around the vehicle, and the avoidance trajectory creation unit created by the avoidance trajectory creation unit. It is provided with an avoidance locus selection unit for selecting an avoidance locus whose tire force does not exceed the limit tire force.

本発明の別の態様は回避走行支援方法である。回避走行支援方法は、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力および限界タイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する回避軌跡作成ステップと、前記回避軌跡作成ステップで作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力が限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する回避軌跡選択ステップと、を備える。 Another aspect of the present invention is an avoidance running support method. In the avoidance running support method, a sensor information acquisition step for acquiring the physical quantity of the tire measured by a sensor arranged on the tire and a physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition step are input to the calculation model to obtain the tire force and the tire force. Of the tire force calculation step for calculating the limit tire force, the avoidance trajectory creation step for creating avoidance trajectory candidates for avoiding obstacles around the vehicle, and the avoidance trajectory creation steps created in the avoidance trajectory creation step. A step of selecting an avoidance locus for selecting an avoidance locus whose tire force does not exceed the limit tire force is provided.

本発明によれば、タイヤ力および限界タイヤ力を推定して車両の回避走行を支援することができる。 According to the present invention, it is possible to estimate the tire force and the limit tire force to support the avoidance running of the vehicle.

実施形態に係る回避走行支援システムの機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the avoidance driving support system which concerns on embodiment. 外界センサによる障害物の認識と回避軌跡の候補作成について説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the recognition of an obstacle by an outside world sensor, and the creation of a candidate of an avoidance locus. 演算モデルの学習について説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the learning of the calculation model. タイヤ力推定装置による回避軌跡選択処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the avoidance locus selection process by a tire force estimation device. 選択する回避軌跡について説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the avoidance locus to be selected. 変形例に係る回避走行支援システムの機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the avoidance driving support system which concerns on a modification.

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図1から図6を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。 Hereinafter, the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 6 based on a preferred embodiment. The same or equivalent components and members shown in the drawings shall be designated by the same reference numerals, and redundant description will be omitted as appropriate. In addition, the dimensions of the members in each drawing are shown enlarged or reduced as appropriate for easy understanding. In addition, some of the members that are not important for explaining the embodiment in each drawing are omitted and displayed.

(実施形態)
図1は、実施形態に係る回避走行支援システム100の機能構成を示すブロック図である。回避走行支援システム100は、タイヤ10に配設されたセンサ20によってタイヤ10で発生している加速度、空気圧および温度等のタイヤ物理量を車両の走行時に計測し、外界センサ50から車両周囲の障害物と車両との位置関係を示す外界情報を取得する。
(Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the avoidance running support system 100 according to the embodiment. The avoidance running support system 100 measures tire physical quantities such as acceleration, air pressure, and temperature generated in the tire 10 by a sensor 20 arranged on the tire 10 when the vehicle is running, and an obstacle around the vehicle is measured from the outside world sensor 50. Acquires external world information indicating the positional relationship between the vehicle and the vehicle.

回避走行支援システム100は、取得したタイヤ10の物理量(加速度データ等)を含むタイヤ物理量を演算モデル33aに入力し、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する。演算モデル33aは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルである。演算モデル33aは、タイヤ10において実際に計測したタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって精度が高められる。限界タイヤ力は、タイヤ10が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ10の鉛直方向の荷重に、路面との最大摩擦係数を掛けた値である。 The avoidance running support system 100 inputs the acquired tire physical quantity including the physical quantity (acceleration data, etc.) of the tire 10 into the calculation model 33a, and calculates the tire force F and the limit tire force. The calculation model 33a is a learning model such as a neural network. The accuracy of the calculation model 33a is improved by using the tire force F and the limit tire force actually measured on the tire 10 as teacher data and repeating the execution of the calculation and the learning by updating the calculation model. The limit tire force is the tire force immediately before the tire 10 starts to slide on the road surface, and is a value obtained by multiplying the vertical load of the tire 10 by the maximum coefficient of friction with the road surface.

回避走行支援システム100は、外界センサ50から取得した外界情報に基づいて障害物の回避軌跡の候補を複数作成し、各回避軌跡の候補によって走行したときのタイヤ力Fを算出し、限界タイヤ力を超えない候補を選択する。回避走行支援システム100は、選択した回避軌跡を車両制御装置へ提供する。また、回避走行支援システム100は、車両に装着された全てのタイヤについてタイヤ力Fを算出することで、個々のタイヤの状態を回避走行に反映することができる。 The avoidance running support system 100 creates a plurality of obstacle avoidance trajectory candidates based on the outside world information acquired from the outside world sensor 50, calculates the tire force F when traveling according to each avoidance trajectory candidate, and calculates the limit tire force. Select candidates that do not exceed. The avoidance travel support system 100 provides the selected avoidance locus to the vehicle control device. Further, the avoidance running support system 100 can reflect the state of each tire in the avoidance running by calculating the tire force F for all the tires mounted on the vehicle.

回避走行支援システム100は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡の候補のうち、車両に発生する横方向の加速度が最も小さい回避軌跡を選択することで、車両が障害物の横を最小限の操舵で通り過ぎるようにしてもよい。また、回避走行支援システム100は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡の候補のうち、車両における操舵量が最も大きい回避軌跡を選択することで、例えば正面に存在する障害物を車両がより大きく回避できるようにしてもよい。 The avoidance running support system 100 selects the avoidance locus with the smallest lateral acceleration generated in the vehicle among the candidates for the avoidance locus in which the tire force F does not exceed the limit tire force, so that the vehicle moves beside the obstacle. You may try to pass by with minimal steering. Further, the avoidance running support system 100 selects, for example, an obstacle existing in front of the vehicle by selecting the avoidance locus having the largest steering amount in the vehicle among the candidates for the avoidance locus in which the tire force F does not exceed the limit tire force. May be able to be avoided more greatly.

回避走行支援システム100は、センサ20およびタイヤ力推定装置30を備える。センサ20は、加速度センサ21、圧力センサ22および温度センサ23等を有し、加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などタイヤ10における物理量を計測する。センサ20は、タイヤ10に生じる歪を計測するために歪ゲージを有していてもよい。これらのセンサは、タイヤ10の物理量として、タイヤ10の変形や動きに関わる物理量を計測している。 The avoidance running support system 100 includes a sensor 20 and a tire force estimation device 30. The sensor 20 includes an acceleration sensor 21, a pressure sensor 22, a temperature sensor 23, and the like, and measures physical quantities in the tire 10 such as acceleration, tire pressure, and tire temperature. The sensor 20 may have a strain gauge to measure the strain generated in the tire 10. These sensors measure the physical quantity related to the deformation and movement of the tire 10 as the physical quantity of the tire 10.

加速度センサ21は、タイヤ10のゴム材料等で形成されたタイヤ本体部分またはタイヤ10の一部をなすホイール15に配設されており、タイヤ10とともに機械的に運動しつつ、タイヤ10に生じる加速度を計測する。加速度センサ21は、タイヤ10の周方向、軸方向および径方向の3軸における加速度を計測する。圧力センサ22および温度センサ23は、例えばタイヤ10のエアバルブへの装着やホイール15への固定によって配設されており、それぞれタイヤ10の空気圧および温度を計測する。また圧力センサ22および温度センサ23は、タイヤ10のインナーライナー等に配設されていてもよい。 The acceleration sensor 21 is arranged on a tire body portion formed of a rubber material of the tire 10 or a wheel 15 forming a part of the tire 10, and accelerates generated in the tire 10 while mechanically moving together with the tire 10. To measure. The acceleration sensor 21 measures the acceleration of the tire 10 in the three axes of the circumferential direction, the axial direction, and the radial direction. The pressure sensor 22 and the temperature sensor 23 are arranged, for example, by mounting the tire 10 on the air valve or fixing the tire 10 to the wheel 15, and measure the air pressure and temperature of the tire 10, respectively. Further, the pressure sensor 22 and the temperature sensor 23 may be arranged on the inner liner or the like of the tire 10.

センサ20は、タイヤ10における加速度および歪、タイヤ空気圧、並びにタイヤ温度などタイヤ10の物理量を計測しており、計測したデータをタイヤ力推定装置30へ出力する。タイヤ力推定装置30は、センサ20で計測されたデータに基づいてタイヤ力Fを推定する。 The sensor 20 measures physical quantities of the tire 10 such as acceleration and strain of the tire 10, tire air pressure, and tire temperature, and outputs the measured data to the tire force estimation device 30. The tire force estimation device 30 estimates the tire force F based on the data measured by the sensor 20.

タイヤ10は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたRFID11等が取り付けられていてもよい。例えば、タイヤ10に取り付けたRFID11の固有情報に応じて、演算モデル33aを予め用意したデータ群の中から選択して設定してもよいし、またはサーバ装置などで提供されるデータベースから選択するようにしてもよい。また、RFID11の固有情報に対してタイヤ10の仕様が記録され、更にタイヤ10の仕様に応じた演算モデル33aがデータベースで提供されてもよい。RFID11の固有情報からタイヤ10の仕様を呼び出し、演算モデル33aを設定してもよいし、呼び出したタイヤ10の仕様に応じた演算モデル33aをデータベースから選択するようにしてもよい。 In order to identify each tire, the tire 10 may be attached with, for example, an RFID 11 to which unique identification information is given. For example, the calculation model 33a may be selected and set from the data group prepared in advance according to the unique information of the RFID 11 attached to the tire 10, or may be selected from the database provided by the server device or the like. It may be. Further, the specifications of the tire 10 may be recorded with respect to the unique information of the RFID 11, and the calculation model 33a according to the specifications of the tire 10 may be provided in the database. The specifications of the tire 10 may be called from the unique information of the RFID 11, and the calculation model 33a may be set, or the calculation model 33a according to the specifications of the called tire 10 may be selected from the database.

タイヤ力推定装置30は、回避軌跡作成部31、センサ情報取得部32、タイヤ力算出部33、回避軌跡選択部34および通信部35を有する。タイヤ力推定装置30は、例えばPC(パーソナルコンピュータ)等の情報処理装置である。タイヤ力推定装置30における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのCPUをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。 The tire force estimation device 30 includes an avoidance locus creation unit 31, a sensor information acquisition unit 32, a tire force calculation unit 33, an avoidance locus selection unit 34, and a communication unit 35. The tire force estimation device 30 is an information processing device such as a PC (personal computer). Each part of the tire force estimation device 30 can be realized by an electronic element such as a computer CPU or a mechanical component in terms of hardware, and can be realized by a computer program or the like in terms of software. It depicts a functional block realized by cooperation. Therefore, it is understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.

回避軌跡作成部31は、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する。図2は外界センサ50による障害物の認識と回避軌跡の候補作成について説明するための模式図である。外界センサ50は例えばLiDAR(Light Detection and Ranging)、カメラ、ミリ波レーダなどによって構成され車両と車両周囲に存在する物体との位置関係を認識する。回避軌跡作成部31は、外界センサ50から車両周囲に存在する物体についての外界情報を取得し、車両の進行方向に存在する障害物を確認する。 The avoidance trajectory creation unit 31 creates candidates for avoidance trajectories for avoiding obstacles around the vehicle. FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the recognition of obstacles by the external sensor 50 and the creation of candidates for avoidance loci. The external sensor 50 is composed of, for example, LiDAR (Light Detection and Ranging), a camera, a millimeter wave radar, and the like, and recognizes the positional relationship between the vehicle and an object existing around the vehicle. The avoidance trajectory creating unit 31 acquires the outside world information about the objects existing around the vehicle from the outside world sensor 50, and confirms the obstacles existing in the traveling direction of the vehicle.

図2に示すように、回避軌跡作成部31は、例えば車両が障害物を回避するために候補となる回避軌跡R1〜R4を作成する。回避軌跡R1は、車両の操舵量が他の回避軌跡に比べて小さいため、車両に加わる横方向の加速度が小さい。これに対し、回避軌跡R4は、車両の操舵量が他の回避軌跡に比べて大きく、障害物を大きく迂回して回避するが、車両に加わる横方向の加速度が大きくなる。 As shown in FIG. 2, the avoidance locus creation unit 31 creates avoidance loci R1 to R4 that are candidates for the vehicle to avoid obstacles, for example. Since the steering amount of the vehicle is smaller in the avoidance locus R1 than in other avoidance loci, the lateral acceleration applied to the vehicle is small. On the other hand, in the avoidance locus R4, the steering amount of the vehicle is larger than that of other avoidance loci, and the obstacle is largely bypassed to avoid the obstacle, but the lateral acceleration applied to the vehicle is large.

回避軌跡作成部31は、操舵量が回避軌跡R1および回避軌跡R4との間の中間的な量となる回避軌跡R2およびR3を作成する。このように、回避軌跡作成部31は、車両の操舵が異なる複数の回避軌跡の候補を作成し、回避軌跡選択部34へ出力する。 The avoidance locus creation unit 31 creates avoidance loci R2 and R3 in which the steering amount is an intermediate amount between the avoidance locus R1 and the avoidance locus R4. In this way, the avoidance locus creation unit 31 creates a plurality of avoidance locus candidates having different steering of the vehicle and outputs them to the avoidance locus selection unit 34.

センサ情報取得部32は、無線通信等によりセンサ20で計測された加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等のタイヤ物理量を取得する。タイヤ力算出部33は、演算モデル33aおよび補正処理部33bを有する。タイヤ力算出部33は、センサ情報取得部32から入力されたタイヤ物理量を演算モデル33aに入力し、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する。 The sensor information acquisition unit 32 acquires physical tire quantities such as acceleration, tire pressure, and tire temperature measured by the sensor 20 by wireless communication or the like. The tire force calculation unit 33 has a calculation model 33a and a correction processing unit 33b. The tire force calculation unit 33 inputs the tire physical quantity input from the sensor information acquisition unit 32 into the calculation model 33a, and calculates the tire force F and the limit tire force.

演算モデル33aには、加速度センサ21によって計測された加速度データが入力される。加速度データを演算モデル33aの入力とすることによって、タイヤ10の機械的な運動についての計測データを演算モデル33aに取り込み、より精度良くタイヤ力Fおよび限界タイヤ力が求められる。 Accelerometer data measured by the acceleration sensor 21 is input to the calculation model 33a. By inputting the acceleration data to the calculation model 33a, the measurement data on the mechanical movement of the tire 10 is taken into the calculation model 33a, and the tire force F and the limit tire force can be obtained more accurately.

図1に示すように、タイヤ力Fは、タイヤ10の前後方向の前後力Fx、横方向の横力Fy、および鉛直方向の荷重Fzの3軸方向成分を有する。タイヤ力算出部33は、これら3軸方向成分のすべてを算出してもよいし、少なくともいずれか1成分の算出または任意の組合せによる2成分の算出を行うようにしてもよい。 As shown in FIG. 1, the tire force F has three axial components of the front-rear front-rear force Fx of the tire 10, the lateral force Fy in the lateral direction, and the load Fz in the vertical direction. The tire force calculation unit 33 may calculate all of these three axial components, or may calculate at least one component or two components by any combination.

演算モデル33aは、ニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル33aは、例えばCNN(Convolutional Neural Network)型であり、その原型であるいわゆるLeNetで使用された畳み込み演算およびプーリング演算を備える学習型モデルなどを用いる。演算モデル33aは、入力層に入力されたデータに対して畳み込み演算およびプーリング演算などを用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達し、中間層の各ノードに対して線形演算等を実行して全結合し、出力層の各ノードへ結び付ける。全結合では、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。演算モデル33aの出力層の各ノードには、3軸方向のタイヤ力Fおよび限界タイヤ力が出力される。 The calculation model 33a uses a learning model such as a neural network. The calculation model 33a is, for example, a CNN (Convolutional Neural Network) type, and uses a learning type model having a convolutional operation and a pooling operation used in the so-called LeNet which is the prototype thereof. The calculation model 33a extracts the features of the data input to the input layer by using a convolution operation and a pooling operation, transmits the features to each node of the intermediate layer, and performs a linear operation or the like for each node of the intermediate layer. Is executed to fully connect and connect to each node of the output layer. In the full coupling, in addition to the linear operation, a non-linear operation may be executed by using an activation function or the like. The tire force F and the limit tire force in the three axial directions are output to each node of the output layer of the calculation model 33a.

図3は演算モデル33aの学習について説明するための模式図である。演算モデル33aへの入力データは、センサ情報取得部32によって取得されたタイヤ物理量のほか、外部領域情報等を用いることができる。タイヤ物理量には、加速度、タイヤ空気圧、タイヤ温度およびタイヤに生じる歪などを用いる。外部領域情報としては、天候、気温および降水量などの気象情報、並びに、路面の凹凸、温度および凍結状態等の路面情報を用いる。入力データは、これらの他、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータによる車重、速度などを用いてもよい。 FIG. 3 is a schematic diagram for explaining learning of the calculation model 33a. As the input data to the calculation model 33a, in addition to the tire physical quantity acquired by the sensor information acquisition unit 32, external region information and the like can be used. For the physical quantity of the tire, acceleration, tire pressure, tire temperature, strain generated in the tire, and the like are used. As the external area information, meteorological information such as weather, temperature and precipitation, and road surface information such as road surface unevenness, temperature and frozen state are used. In addition to these, the input data may use the vehicle weight, speed, etc. based on the data of the digital tachograph mounted on the vehicle.

演算モデル33aの学習の際には、演算結果としてのタイヤ力Fおよび限界タイヤ力と、教師データとを比較して演算モデル33aの更新を繰り返すことによって演算モデル33aの精度が高められる。また、演算モデル33aは、基本的にタイヤ10の仕様に応じて例えばモデル内の全結合部における階層数等の構成や重みづけが変わるが、各仕様のタイヤ10(ホイールを含む)での回転試験において演算モデル33aの学習を実行することができる。 When learning the calculation model 33a, the accuracy of the calculation model 33a is improved by comparing the tire force F and the limit tire force as the calculation result with the teacher data and repeating the update of the calculation model 33a. Further, in the calculation model 33a, for example, the configuration and weighting of the number of layers in all the joints in the model change according to the specifications of the tire 10, but the rotation of the tire 10 (including the wheels) of each specification. Learning of the calculation model 33a can be performed in the test.

但し、厳密にタイヤ10の仕様ごとに演算モデル33aの学習を実行する必要性はない。例えば乗用車用タイヤ、トラック用タイヤなどのタイプ別に演算モデル33aを学習させて構築し、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力が一定の誤差範囲内で推定されるようにすることで、複数の仕様に含まれるタイヤ10に対して1つの演算モデル33aを共用し、演算モデル数を低減してもよい。また演算モデル33aは、実際の車両にタイヤ10を装着し、該車両を試験走行させて演算モデル33aの学習を実行することもできる。タイヤ10の仕様には、例えばタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。 However, it is not necessary to strictly learn the calculation model 33a for each specification of the tire 10. For example, it is included in a plurality of specifications by learning and constructing a calculation model 33a for each type of a passenger car tire, a truck tire, etc. so that the tire force F and the limit tire force are estimated within a certain error range. One calculation model 33a may be shared for the tire 10 to be used, and the number of calculation models may be reduced. Further, the calculation model 33a can also carry out learning of the calculation model 33a by mounting the tire 10 on an actual vehicle and running the vehicle in a test run. The specifications of the tire 10 include information on tire performance such as tire size, tire width, flatness, tire strength, tire outer diameter, road index, and date of manufacture.

また演算モデル33aは、タイヤ10を接地させる接地面の路面摩擦係数(最大摩擦係数)を変えて回転試験を行って学習させてもよい。さらには、実際の車両にタイヤ10を装着し、該車両を路面摩擦係数の異なる路面を試験走行させて演算モデル33aの学習を実行することもできる。 Further, the calculation model 33a may be learned by performing a rotation test by changing the road surface friction coefficient (maximum friction coefficient) of the ground contact surface on which the tire 10 is grounded. Further, it is also possible to mount the tire 10 on an actual vehicle and run the vehicle on a test run on a road surface having a different coefficient of friction on the road surface to execute learning of the calculation model 33a.

補正処理部33bは、タイヤ10の状態に基づいて演算モデル33aを補正する。タイヤ10は、車両への装着時にアライメント誤差が生じ、経時的にゴム硬度等の物性値が変化し、走行することによって摩耗が進行する。アライメント誤差、物性値や摩耗等の要素を含むタイヤ10の状態が使用状況によって変化し、演算モデル33aによるタイヤ力Fおよび限界タイヤ力の算出に誤差が生じる。補正処理部33bは、演算モデル33aの誤差を低減するためにタイヤ10の状態に応じた補正項を演算モデル33aに付加する処理を行う。 The correction processing unit 33b corrects the calculation model 33a based on the state of the tire 10. Alignment error occurs when the tire 10 is mounted on a vehicle, physical property values such as rubber hardness change with time, and wear progresses as the tire runs. The state of the tire 10 including factors such as alignment error, physical property value, and wear changes depending on the usage conditions, and an error occurs in the calculation of the tire force F and the limit tire force by the calculation model 33a. The correction processing unit 33b performs a process of adding a correction term according to the state of the tire 10 to the calculation model 33a in order to reduce the error of the calculation model 33a.

回避軌跡選択部34は、回避軌跡の各候補についてタイヤ力Fを算出し、限界タイヤ力を超えない候補を選択し、選択された回避軌跡を通信部35を介して車載制御装置60へ出力する。車載制御装置6は、回避軌跡選択部34によって選択された回避軌跡に基づいて車両の操舵等の制御を実行する。尚、通信部35は、CAN等の通信方式に基づいて車両に搭載された車載制御装置6との間で通信する。 The avoidance locus selection unit 34 calculates the tire force F for each candidate of the avoidance locus, selects a candidate that does not exceed the limit tire force, and outputs the selected avoidance locus to the in-vehicle control device 60 via the communication unit 35. .. The in-vehicle control device 6 executes control such as steering of the vehicle based on the avoidance locus selected by the avoidance locus selection unit 34. The communication unit 35 communicates with the in-vehicle control device 6 mounted on the vehicle based on a communication method such as CAN.

回避軌跡選択部34は、回避軌跡の各候補におけるタイヤ力Fは、車両の操舵および加減速によって発生する3軸方向の加速度によって、回避走行の直前(回避軌跡の始点)で発生しているタイヤ力を補正して求められる。 In the avoidance locus selection unit 34, the tire force F in each candidate of the avoidance locus is the tire generated immediately before the avoidance run (start point of the avoidance locus) due to the acceleration in the three axial directions generated by the steering and acceleration / deceleration of the vehicle. Obtained by correcting the force.

また、回避軌跡の各候補におけるタイヤ力Fは、車両の操舵および加減速によって発生する3軸方向の加速度を用いて、加速度センサ21で計測された加速度データを試行的に補正し、補正された加速度データを演算モデル33aに入力して求めてもよい。 Further, the tire force F in each candidate of the avoidance locus was corrected by trial-correcting the acceleration data measured by the acceleration sensor 21 by using the acceleration in the three-axis direction generated by the steering and acceleration / deceleration of the vehicle. Acceleration data may be input to the calculation model 33a to obtain the acceleration data.

回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない候補が2つ以上ある場合には、優先順位に基づいて1つの回避軌跡を選択するようにしてもよい。回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡の候補のうち、車両に発生する横方向の加速度が最も小さい回避軌跡を優先的に選択する。横方向の加速度が最も小さい回避軌跡を選択することで、車両が障害物の横を最小限の操舵で通り過ぎるようにする。 When there are two or more candidates whose tire force F does not exceed the limit tire force, the avoidance locus selection unit 34 may select one avoidance locus based on the priority. The avoidance locus selection unit 34 preferentially selects the avoidance locus having the smallest lateral acceleration generated in the vehicle among the candidates for the avoidance locus whose tire force F does not exceed the limit tire force. By selecting the avoidance trajectory with the lowest lateral acceleration, the vehicle will pass by the obstacle with minimal steering.

また、回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡の候補のうち、車両における操舵量が最も大きい回避軌跡を優先的に選択する。操舵量が最も大きい回避軌跡を選択することで、障害物を車両がより大きく回避できるようにする。回避軌跡選択部34は、障害物の回避軌跡について、横方向の加速度が最も小さい回転軌跡、操舵量が最大となる回転軌跡など選択の仕方を複数提示しておき、ユーザの好みでいずれの回避軌跡を選択するかを予め設定させるようにしておいてもよい。 Further, the avoidance locus selection unit 34 preferentially selects the avoidance locus having the largest steering amount in the vehicle among the candidates for the avoidance locus whose tire force F does not exceed the limit tire force. By selecting the avoidance locus with the largest steering amount, the vehicle can avoid obstacles more greatly. The avoidance locus selection unit 34 presents a plurality of selection methods such as a rotation locus having the smallest lateral acceleration and a rotation locus having the maximum steering amount for the obstacle avoidance locus, and any avoidance locus can be selected according to the user's preference. It may be set in advance whether to select the locus.

次に回避走行支援システム100の動作を説明する。図4は、タイヤ力推定装置30による回避軌跡選択処理の手順を示すフローチャートである。タイヤ力推定装置30のセンサ情報取得部32は、センサ20で計測されたタイヤ10における加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのタイヤ物理量の取得を開始する(S1)。 Next, the operation of the avoidance running support system 100 will be described. FIG. 4 is a flowchart showing a procedure of avoidance trajectory selection processing by the tire force estimation device 30. The sensor information acquisition unit 32 of the tire force estimation device 30 starts acquiring tire physical quantities such as acceleration, tire air pressure, and tire temperature of the tire 10 measured by the sensor 20 (S1).

タイヤ力算出部33は、タイヤ物理量を演算モデル33aに入力し、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する(S2)。回避軌跡作成部31は、外界センサ50からの外界情報に基づいて障害物を回避する回避軌跡の候補を作成する(S3)。回避軌跡選択部34は、回避軌跡の各候補についてタイヤ力Fを算出する(S4)。回避軌跡選択部34は、回避軌跡の各候補について算出したタイヤ力Fが限界タイヤ力を超えるか否かを判定し、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択し(S5)、処理を終了する。 The tire force calculation unit 33 inputs the physical quantity of the tire into the calculation model 33a and calculates the tire force F and the limit tire force (S2). The avoidance locus creation unit 31 creates a candidate for an avoidance locus to avoid obstacles based on the outside world information from the outside world sensor 50 (S3). The avoidance locus selection unit 34 calculates the tire force F for each candidate of the avoidance locus (S4). The avoidance locus selection unit 34 determines whether or not the tire force F calculated for each candidate of the avoidance locus exceeds the limit tire force, and selects an avoidance locus in which the tire force F does not exceed the limit tire force (S5). End the process.

図5は、選択する回避軌跡について説明するための模式図である。図5に示す候補となる回避軌跡R1〜R4は、図2に示したものと同等である。例えば、回避軌跡選択処理の手順に基づいて回避軌跡の各候補についてタイヤ力Fを求めた結果、破線で示した回避軌跡R4でのタイヤ力Fは、操舵が回避軌跡R1〜R3よりも大きいために限界タイヤ力を超えることが判明したとする。このとき、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超える回避軌跡R4では、車両がスリップしてしまう可能性があるため回避軌跡としては適当ではない。 FIG. 5 is a schematic diagram for explaining the avoidance locus to be selected. The candidate avoidance trajectories R1 to R4 shown in FIG. 5 are equivalent to those shown in FIG. For example, as a result of obtaining the tire force F for each candidate of the avoidance locus based on the procedure of the avoidance locus selection process, the tire force F in the avoidance locus R4 shown by the broken line is larger than the steering of the avoidance loci R1 to R3. It is assumed that the limit tire force is exceeded. At this time, the avoidance locus R4 in which the tire force F exceeds the limit tire force is not suitable as the avoidance locus because the vehicle may slip.

回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力Fを超えない回避軌跡R1〜R3を候補として選択する。このように、回避走行支援システム100は、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を推定することによって、障害物に対する車両の回避走行を支援することができる。また、回避走行支援システム100は、車両に装着された全てのタイヤ10について、それぞれタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出し、個々のタイヤの状態を回避走行に反映することができる。 The avoidance trajectory selection unit 34 selects avoidance trajectories R1 to R3 whose tire force F does not exceed the limit tire force F as candidates. In this way, the avoidance running support system 100 can support the avoidance running of the vehicle against obstacles by estimating the tire force F and the limit tire force. Further, the avoidance running support system 100 can calculate the tire force F and the limit tire force for all the tires 10 mounted on the vehicle, respectively, and reflect the state of each tire in the avoidance running.

図5に示す例について、更に回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡R1〜R3のうち、車両に発生する横方向の加速度が最も小さい回避軌跡(例えばR1)を優先的に選択する。回避走行支援システム100は、横方向の加速度が最も小さい回避軌跡を優先的に選択することで、車両が障害物の横を最小限の操舵で通り過ぎるようにする。 Regarding the example shown in FIG. 5, the avoidance locus selection unit 34 further indicates an avoidance locus (for example, R1) in which the lateral acceleration generated in the vehicle is the smallest among the avoidance loci R1 to R3 in which the tire force F does not exceed the limit tire force. Is preferentially selected. The avoidance travel support system 100 preferentially selects the avoidance locus having the smallest lateral acceleration so that the vehicle passes by the side of the obstacle with the minimum steering.

また回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡R1〜R3のうち、車両における操舵量が最も大きい回避軌跡(例えばR3)を優先的に選択する。回避走行支援システム100は、操舵量が最も大きい回避軌跡を優先的に選択することで、障害物を車両がより大きく迂回して回避できるようにする。 Further, the avoidance locus selection unit 34 preferentially selects the avoidance locus (for example, R3) having the largest steering amount in the vehicle among the avoidance loci R1 to R3 in which the tire force F does not exceed the limit tire force. The avoidance running support system 100 preferentially selects the avoidance locus having the largest steering amount so that the vehicle can avoid obstacles more largely.

(変形例)
図6は、変形例に係る回避走行支援システム100の機能構成を示すブロック図である。図6に示す変形例では、タイヤ力推定装置30に回避走行確認部36が設けられている。回避走行確認部36以外の構成および機能については図1に示した回避走行支援システム100の構成および機能と同等である。
(Modification example)
FIG. 6 is a block diagram showing a functional configuration of the avoidance running support system 100 according to the modified example. In the modified example shown in FIG. 6, the tire force estimation device 30 is provided with an avoidance running confirmation unit 36. The configurations and functions other than the avoidance travel confirmation unit 36 are the same as the configurations and functions of the avoidance travel support system 100 shown in FIG.

回避走行確認部36は、回避軌跡選択部34によって回避軌跡が選択された後、障害物の回避走行がされたとき、当該回避走行において実際に生じるタイヤ力Fおよび限界タイヤ力をタイヤ力算出部33から取得する。回避走行確認部36は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えていないか判定し、超えている場合には、次回よりその候補を排除するように回避軌跡選択部34に指示する。 The avoidance running confirmation unit 36 calculates the tire force F and the limit tire force that actually occur in the avoidance running when the avoidance running is performed after the avoidance locus is selected by the avoidance locus selection unit 34. Obtained from 33. The avoidance running confirmation unit 36 determines whether the tire force F exceeds the limit tire force, and if it exceeds, instructs the avoidance trajectory selection unit 34 to exclude the candidate from the next time.

上述の例において、回避軌跡選択部34によって回避軌跡R4が適当ではなくタイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡R1〜R3が選択され、更に操舵量が最も大きい回避軌跡R3が優先的に選択された場合を考える。回避走行確認部36は、回避軌跡R3による実際の回避走行で、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えていた場合、回避軌跡選択部34に対して、次回から回避軌跡R3を選択しないように指示する。この指示に対して、回避軌跡選択部34は、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡R1〜R3のうち、操舵量が2番目に大きい回避軌跡R2を選択する。 In the above example, the avoidance locus R4 is not appropriate and the avoidance locus R1 to R3 in which the tire force F does not exceed the limit tire force are selected by the avoidance locus selection unit 34, and the avoidance locus R3 having the largest steering amount is preferentially selected. Consider the case selected. The avoidance running confirmation unit 36 instructs the avoidance locus selection unit 34 not to select the avoidance locus R3 from the next time when the tire force F exceeds the limit tire force in the actual avoidance running by the avoidance locus R3. To do. In response to this instruction, the avoidance locus selection unit 34 selects the avoidance locus R2 having the second largest steering amount among the avoidance loci R1 to R3 in which the tire force F does not exceed the limit tire force.

回避走行支援システム100は、回避走行確認部36によっては、回避軌跡に基づく実際の回避走行でタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を取得して確認することで、回避軌跡の選択にフィードバックし、回避走行の安全性を高めることができる。 The avoidance running support system 100 obtains and confirms the tire force F and the limit tire force in the actual avoidance running based on the avoidance locus by the avoidance running confirmation unit 36, thereby feeding back to the selection of the avoidance locus and the avoidance running. Can increase the safety of the tire.

上述の実施形態および変形例において、回避走行支援システム100は、自動的に車両の走行を制御する車載制御装置60を含む構成としてもよい。これにより、回避走行支援システム100は、障害物を回避する回避軌跡の候補の作成および選択、並びに障害物回避の自動走行を制御することができる。 In the above-described embodiment and modification, the avoidance running support system 100 may include an in-vehicle control device 60 that automatically controls the running of the vehicle. As a result, the avoidance running support system 100 can control the creation and selection of candidates for avoidance loci to avoid obstacles and the automatic running of obstacle avoidance.

次に実施形態に係る回避走行支援システム100の特徴について説明する。
実施形態に係る回避走行支援システム100は、センサ情報取得部32、タイヤ力算出部33、回避軌跡作成部31および回避軌跡選択部34を備える。センサ情報取得部32は、タイヤ10に配設されたセンサ20によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部33は、センサ情報取得部32によって取得したタイヤの物理量を演算モデル33aに入力してタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する。回避軌跡作成部31は、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する。回避軌跡選択部34は、回避軌跡作成部31で作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する。これにより、回避走行支援システム100は、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を推定して車両の回避走行を支援することができる。
Next, the features of the avoidance running support system 100 according to the embodiment will be described.
The avoidance running support system 100 according to the embodiment includes a sensor information acquisition unit 32, a tire force calculation unit 33, an avoidance locus creation unit 31, and an avoidance locus selection unit 34. The sensor information acquisition unit 32 acquires the physical quantity of the tire measured by the sensor 20 arranged on the tire 10. The tire force calculation unit 33 inputs the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition unit 32 into the calculation model 33a to calculate the tire force F and the limit tire force. The avoidance trajectory creation unit 31 creates candidates for avoidance trajectories for avoiding obstacles around the vehicle. The avoidance locus selection unit 34 selects an avoidance locus whose tire force F does not exceed the limit tire force among the avoidance locus candidates created by the avoidance locus creation unit 31. As a result, the avoidance running support system 100 can estimate the tire force F and the limit tire force to support the avoidance running of the vehicle.

また車両周囲の障害物を認識する外界センサ50を備える。これにより、回避走行支援システム100は、外界センサ50からの外界情報に基づいて車両の回避走行を支援することができる。 It also includes an outside sensor 50 that recognizes obstacles around the vehicle. As a result, the avoidance running support system 100 can support the avoidance running of the vehicle based on the outside world information from the outside world sensor 50.

また回避軌跡選択部34は、車両に発生する横方向の加速度が最も小さい回避軌跡の候補を選択する。これにより、回避走行支援システム100は、横方向の加速度が最も小さい回避軌跡を優先的に選択することで、車両が障害物の横を最小限の操舵で通り過ぎるようにする。 Further, the avoidance locus selection unit 34 selects a candidate for the avoidance locus having the smallest lateral acceleration generated in the vehicle. As a result, the avoidance running support system 100 preferentially selects the avoidance locus having the smallest lateral acceleration so that the vehicle passes by the side of the obstacle with the minimum steering.

また回避軌跡選択部34は、車両における操舵量が最も大きい回避軌跡の候補を選択する。これにより、回避走行支援システム100は、操舵量が最も大きい回避軌跡を優先的に選択することで、障害物を車両がより大きく迂回して回避できるようにする。 Further, the avoidance locus selection unit 34 selects the candidate for the avoidance locus having the largest steering amount in the vehicle. As a result, the avoidance running support system 100 preferentially selects the avoidance locus having the largest steering amount, so that the vehicle can bypass the obstacle more greatly and avoid it.

またタイヤ力算出部33は、車両に装着された全てのタイヤについてタイヤ力および限界タイヤ力を算出する。これにより、回避走行支援システム100は、車両に装着された全てのタイヤ10それぞれの状態を回避走行に反映することができる。 Further, the tire force calculation unit 33 calculates the tire force and the limit tire force for all the tires mounted on the vehicle. As a result, the avoidance running support system 100 can reflect the states of all the tires 10 mounted on the vehicle in the avoidance running.

また回避軌跡選択部34によって選択された回避軌跡に基づいて車両の走行を制御する車両制御部を更に備える。これにより、回避走行支援システム100は、障害物を回避する回避軌跡の候補の作成および選択、並びに障害物回避の自動走行を制御することができる。 Further, a vehicle control unit that controls the running of the vehicle based on the avoidance locus selected by the avoidance locus selection unit 34 is further provided. As a result, the avoidance running support system 100 can control the creation and selection of candidates for avoidance loci to avoid obstacles and the automatic running of obstacle avoidance.

走行支援方法は、センサ情報取得ステップ、タイヤ力算出ステップ、回避軌跡作成ステップおよび回避軌跡選択ステップを備える。センサ情報取得ステップは、タイヤ10に配設されたセンサ20によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出ステップは、センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデル33aに入力してタイヤ力Fおよび限界タイヤ力を算出する。回避軌跡作成ステップは、車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する。回避軌跡選択ステップは、回避軌跡作成ステップで作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力Fが限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する。この回避走行支援方法によれば、タイヤ力Fおよび限界タイヤ力を推定して車両の回避走行を支援することができる。 The traveling support method includes a sensor information acquisition step, a tire force calculation step, an avoidance trajectory creation step, and an avoidance trajectory selection step. The sensor information acquisition step acquires the physical quantity of the tire measured by the sensor 20 arranged on the tire 10. In the tire force calculation step, the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition step is input to the calculation model 33a to calculate the tire force F and the limit tire force. The avoidance trajectory creation step creates a candidate avoidance trajectory for avoiding obstacles around the vehicle. The avoidance locus selection step selects an avoidance locus whose tire force F does not exceed the limit tire force from the avoidance locus candidates created in the avoidance locus creation step. According to this avoidance running support method, the tire force F and the limit tire force can be estimated to support the avoidance running of the vehicle.

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。 The above description has been made based on the embodiment of the present invention. It will be appreciated by those skilled in the art that these embodiments are exemplary and that various modifications and modifications are possible within the claims of the invention, and that such modifications and modifications are also within the claims of the present invention. It is about to be done. Therefore, the descriptions and drawings herein should be treated as exemplary rather than limiting.

10 タイヤ、 21 加速度センサ、 31 回避軌跡作成部、
32 センサ情報取得部、 33 タイヤ力算出部、 33a 演算モデル、
34 回避軌跡選択部、 50 外界センサ、 60 車載制御装置(車両制御部)、
100 回避走行支援システム。
10 tires, 21 accelerometer, 31 avoidance trajectory creation unit,
32 Sensor information acquisition unit, 33 Tire force calculation unit, 33a calculation model,
34 Avoidance trajectory selection unit, 50 External sensor, 60 In-vehicle control device (vehicle control unit),
100 Avoidance driving support system.

Claims (7)

タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力および限界タイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、
車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する回避軌跡作成部と、
前記回避軌跡作成部で作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力が限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する回避軌跡選択部と、
を備えることを特徴とする回避走行支援システム。
A sensor information acquisition unit that acquires the physical quantity of the tire measured by a sensor placed on the tire,
A tire force calculation unit that calculates the tire force and the limit tire force by inputting the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition unit into the calculation model.
An avoidance trajectory creation unit that creates candidates for avoidance trajectories to avoid obstacles around the vehicle,
Among the avoidance locus candidates created by the avoidance locus creation unit, an avoidance locus selection unit that selects an avoidance locus whose tire force does not exceed the limit tire force, and
An avoidance driving support system characterized by being equipped with.
前記車両周囲の障害物を認識する外界センサを備えることを特徴とする請求項1に記載の回避走行支援システム。 The avoidance running support system according to claim 1, further comprising an outside world sensor that recognizes an obstacle around the vehicle. 前記回避軌跡選択部は、車両に発生する横方向の加速度が最も小さい回避軌跡の候補を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の回避走行支援システム。 The avoidance travel support system according to claim 1 or 2, wherein the avoidance locus selection unit selects a candidate for an avoidance locus having the smallest lateral acceleration generated in the vehicle. 前記回避軌跡選択部は、車両における操舵量が最も大きい回避軌跡の候補を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の回避走行支援システム。 The avoidance running support system according to claim 1 or 2, wherein the avoidance locus selection unit selects a candidate for an avoidance locus having the largest steering amount in the vehicle. 前記タイヤ力算出部は、車両に装着された全てのタイヤについてタイヤ力および限界タイヤ力を算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の回避走行支援システム。 The avoidance running support system according to any one of claims 1 to 4, wherein the tire force calculation unit calculates a tire force and a limit tire force for all the tires mounted on the vehicle. 前記回避軌跡選択部によって選択された回避軌跡に基づいて車両の走行を制御する車両制御部を更に備えることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の回避走行支援システム。 The avoidance travel support system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a vehicle control unit that controls the travel of the vehicle based on the avoidance trajectory selected by the avoidance trajectory selection unit. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、
前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力および限界タイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、
車両周囲の障害物を回避するための回避軌跡の候補を作成する回避軌跡作成ステップと、
前記回避軌跡作成ステップで作成された回避軌跡の候補のうち、タイヤ力が限界タイヤ力を超えない回避軌跡を選択する回避軌跡選択ステップと、
を備えることを特徴とする回避走行支援方法。
A sensor information acquisition step that acquires the physical quantity of the tire measured by a sensor placed on the tire, and
A tire force calculation step in which the physical quantity of the tire acquired in the sensor information acquisition step is input to the calculation model to calculate the tire force and the limit tire force, and
Avoidance trajectory creation step to create avoidance trajectory candidates to avoid obstacles around the vehicle,
Among the avoidance locus candidates created in the avoidance locus creation step, an avoidance locus selection step for selecting an avoidance locus whose tire force does not exceed the limit tire force and an avoidance locus selection step
An avoidance driving support method characterized by being provided with.
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