JP2021088227A - Avoidance vehicle maneuver assist system and avoidance maneuver assist method - Google Patents
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Abstract
【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。
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
(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
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
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
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
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
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
The avoidance running
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
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
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
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
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
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
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)
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.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2019218319A JP2021088227A (en) | 2019-12-02 | 2019-12-02 | Avoidance vehicle maneuver assist system and avoidance maneuver assist method |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022250063A1 (en) | 2021-05-26 | 2022-12-01 | キヤノン株式会社 | Image processing device and image processing method for performing facial authentication |
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2019
- 2019-12-02 JP JP2019218319A patent/JP2021088227A/en active Pending
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