JP3941605B2 - Car navigation system - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カーナビゲーション装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来のカーナビゲーション装置として、複数の経路を探索し(複数経路探索機能)、その複数の経路の中からユーザが選択した1つの経路を案内する(経路案内機能)ものがある。このうち、複数経路探索機能は、ユーザによって設定された出発地から目的地までの複数の異なる経路を自動的に探索するものである。この経路探索においては、予めユーザが指定した道路種別(例えば、一般道路、有料道路等)や経由地点等の条件を基準として複数の経路が探索される。探索された複数の経路は、例えば、カーナビゲーション装置の表示画面に表示され、ユーザはこの表示された複数の経路の中から、自らの趣向に基づいて1つの経路を選択する。一方、経路案内機能は、ユーザの選択した1つの経路を表示画面に表示しながら、目的地まで案内するものである。経路案内中には、目的地までの距離や到着予想時間等の自車両の進行状況に関する情報がユーザに提供され、ユーザは、これらの情報を参照することによって、案内経路における自車両の進行状況を把握する。
【0003】
このように、従来のカーナビゲーション装置は、探索した複数の経路の中からユーザが選択した1つの経路に対して、自車両の進行状況をユーザに提供しながら目的地まで案内する。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のカーナビゲーション装置は、ユーザ自らが選択した1つの経路における自車両の進行状況のみ提供されるため、他の経路を走行していた場合の進行状況や目的地への到着時間を経路毎に比較することができなかった。そのため、ユーザは、前回と同じ出発地から目的地までの経路を走行する場合、探索された複数の経路のうち、どの経路が最も早く目的地に到着できるのかといった判断をすることができなかった。
【0005】
本発明は、かかる従来の問題点を鑑みてなされたもので、経路案内の経路として選択しない経路を仮想的に走行する仮想自車両の位置をユーザに提供することができるカーナビゲーション装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載のカーナビゲーション装置は、道路地図データを格納する地図データ格納手段と、出発地から目的地までの複数経路を道路地図データに基づいて探索する複数経路探索手段と、この複数経路探索手段によって探索された複数経路のうち、1つの経路を走行経路として設定する経路設定手段とを備えるカーナビゲーション装置であって、車両の速度を検出する車速検出手段と、この車速検出手段により検出される車両の速度に基づいて車両の速度変動パターンを学習する車速変動パターン学習手段とを有し、この車速変動パターンに基づいて加減速を行う仮想的な車両が、走行経路を走行する車両の出発時刻と同時刻に走行経路以外の各経路を出発したと仮定して、出発後の各経路における仮想的な車両の位置を各々算出する仮想自車位置算出手段を有することを特徴とする。
【0007】
このように、本発明のカーナビゲーション装置は、ユーザが運転する車両の車速変動パターンを学習し、この車速変動パターンに基づいて仮想的に走行する車両(以下、仮想自車と呼ぶ)の走行経路以外の経路上の位置を算出する。従って、仮想自車は、ユーザが運転する車両と同じような車速変動パターンで走行するため、算出される仮想自車の位置は、あたかもユーザ自身が運転した場合と同じような結果となる。
【0008】
これにより、走行経路を走行するユーザに対して、例えば、この仮想自車の位置を提供することで、経路毎の各車両の進行状況や目的地への到着時間を比較することができる。その結果、次回に同じ出発地から目的地までの経路を走行する場合、どの経路を選択すれば最短時間で目的地に到達できるか等の判断とすることが可能となる。
【0009】
請求項2に記載のカーナビゲーション装置では、季節、曜日及び時間帯別に道路毎の静的走行速度を記憶する静的情報記憶手段をさらに備え、仮想自車位置算出手段は、静的情報記憶手段によって記憶される道路毎の静的走行速度に基づいて仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする。
【0010】
例えば、山岳地帯付近の道路では、冬季において積雪のため法定制限速度よりも低い速度で走行したりすることがある。また、観光地付近の道路では、休日に多く訪れる観光客等の車両により渋滞したり、市街地内の道路においては、通勤時間帯に渋滞したりすることがある。
【0011】
このように、季節、曜日、或いは時間帯等によって、車両の走行可能な速度は変動する。従って、これらの道路毎の静的な走行速度を記憶しておき、この静的な走行速度に基づいて仮想自車の位置を算出することで、現実に発生しそうな渋滞等による走行速度の低下を再現することが可能となり、その結果、より現実の走行にマッチした仮想自車の位置をユーザへ提供することが可能となる。
【0012】
請求項3に記載のカーナビゲーション装置によれば、車両の外部から道路交通情報を受信する外部情報受信手段と、この外部情報受信手段によって受信される道路交通情報から、走行経路以外の各経路に該当する道路の動的走行速度を算出する動的走行速度算出手段とをさらに備え、仮想自車位置算出手段は、動的走行速度算出手段によって算出される道路の動的走行速度に基づいて仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする。
【0013】
時々刻々と変化する道路の交通状況は、例えば、VICS(Vehicle Information and Communication System)やインターネットを介して道路交通情報提供サーバ等からリアルタイムに取得することが可能である。従って、これらのリアルタイムな外部情報による動的走行速度に基づいて仮想自車の位置を算出することで、現実に発生している渋滞や通行規制等を加味した仮想自車の位置をユーザへ提供することが可能となる。
【0014】
請求項4に記載のカーナビゲーション装置は、車両が交差点で停止する確率を算出する交差点停止確率算出手段と、仮想的な車両が、走行経路以外の各経路上の各交差点に停止するか否かを確率に基づいて判断する交差点停止有無判定手段とをさらに備え、仮想自車位置算出手段は、交差点の停止有無を加味して仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする。
【0015】
通常、車両が一般道路を走行する場合には、信号機を有する交差点で停止することが多々あるが、この交差点で停止する回数や時間等によって、目的地までの到着時間が変動する。特に、市街地内を通過する道路においては、信号で車両が停止する回数が著しく多くなると考えられる。従って、経路に含まれる交差点での停止有無を加味することで、より現実の走行状況にマッチした仮想自車の位置を算出することができる。
【0016】
請求項5に記載のカーナビゲーション装置では、走行経路以外の各経路における仮想的な車両が目的地に到着した場合、この到着に関する情報をユーザへ報知する報知手段を有することを特徴とする。
【0017】
これにより、ユーザに対して、例えば、経路毎の各車両の到着時間を提供することで、ユーザは、経路毎の到着時間を比較することができるようになる。その結果、ユーザは、次回から最短時間の経路を走行経路として設定することが可能となる。
請求項6に記載のカーナビゲーション装置によれば、
車速変動パターン学習手段は、
速度変動パターンとして、車両の加速状態の規範となる加速規範マップ、減速状態の規範となる減速規範マップ、及び定速走行状態の規範となる定速規範走行速度を有し、
加速規範マップ、及び減速規範マップは、車両が実際に走行する際の車速変動に基づいて生成し、
定速規範走行速度は、平均的に車両が走行する速度から生成するものであることを特徴とする。
請求項7に記載のカーナビゲーション装置では、仮想自車位置算出手段は、仮想的な車両が定速規範走行速度に基づく基本走行速度で走行するものとして算出し、
交差点停止有無判定手段が仮想的な車両が前方の交差点で停止すると判定したとき、減速規範マップにおける減速開始時の車速が基本走行速度と一致しない場合には、減速開始時の車速を基本走行速度となるように減速規範マップを補正する減速規範マップ補正手段を備え、
仮想自車位置算出手段は、減速規範マップ補正手段によって補正された減速規範マップを用いて前方の交差点付近に位置する仮想的な車両の減速開始地点を算出することを特徴とする。
請求項8に記載のカーナビゲーション装置によれば、加速規範マップの加速終了時の車速が前方の交差点より先の経路における基本走行速度と一致しない場合には、加速終了時の車速を基本走行速度となるように加速規範マップを補正する加速規範マップ補正手段を備え、
仮想自車位置算出手段は、仮想的な車両が前方の交差点に到達して所定時間が経過した以降は、加速規範マップ補正手段によって補正された加速規範マップを用いて仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする。
【0018】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態におけるカーナビゲーション装置に関して、図面に基づいて説明する。
【0019】
図1は、本実施形態に係わるカーナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施形態のカーナビゲーション装置は、位置検出器1、地図データ格納手段としての地図データ入力器8、操作スイッチ群9、これらに接続されたナビゲーションECU7を備えている。さらに、ナビゲーションECU7に接続された報知手段としての表示装置10、外部情報受信手段としてのVICS受信機11、及び携帯電話接続装置12を備えている。なお、ナビゲーションECU7は通常のコンピュータとして構成されており、内部には周知のCPU、ROM、RAM、入出力回路、及びこれらの構成を接続するバスラインが備えられている。ROMには、ナビゲーションECU7が実行するためのプログラムが書き込まれており、このプログラムに従ってCPU等が所定の演算処理を実行する。
【0020】
位置検出器1は、いずれも周知の地磁気センサ2、ジャイロスコープ3、車速検出手段としての車速センサ4、及び衛星からの電波に基づいて車両の位置(緯度・経度)を検出するGPS(Global Positioning System)のためのGPS受信機5、及び車両の進行方向に発生する加速度を検出する加速度センサ6を有している。これらは、各々が性質の異なる誤差を持っているため、複数のセンサにより各々補完しながら使用するように構成されている。なお各センサの精度によっては、位置検出器1を上述した内の一部で構成してもよく、更にステアリングの操舵位置を検出する回転センサ、各転動輪の回転速度を検出する車輪速センサなどを用いてもよい。
【0021】
地図データ入力器8は、ノードデータ、リンクデータ、地名等の目印データ等の地図を描画するために必要な地図データをナビゲーションECU7に入力する装置である。さらに、後述する道路毎の季節、曜日及び時間帯別の走行速度に関するデータ等もナビゲーションECU7へ入力したりする。この地図データ入力器8は、地図データを記憶する記憶媒体や、走行速度に関するデータ等を記憶する記憶媒体(静的情報記憶手段)を備え、各々の記憶媒体としては、そのデータ量からCD−ROMやDVD−ROM等を用いるのが一般的であるが、メモリカードやハードディスクなどの書き換え可能な媒体を用いてもよい。
【0022】
ここで、ノードデータ及びリンクデータの構成についての詳細を説明する。ノードデータは、複数の道路が交差、合流、分岐するノード毎に固有の番号を付したノードID、ノード座標、ノード名称、ノードに接続する全てのリンクのリンクIDが記述される接続リンクID、交差点種類、信号機の有無、規制情報等の各データから構成されている。
【0023】
一方、リンクデータは、道路毎に固有の番号を付したリンクID、リンク長、始点及び終点のノード座標、高速道路、有料道路、一般道路、市街地/郊外道路等の道路種別、道路幅員、車線数、リンク走行時間、法定制限速度等の各データから構成されている。このうち、リンクデータのリンクとは、地図上の各道路を、交差点、分岐点などを示すノードにより複数に分割し、2つのノード間をリンクとして規定したものである。なお、始点及び終点のノード座標には、リンクの始端と終端の座標が記述される。
【0024】
また、道路毎に季節、曜日及び時間帯別の走行速度に関するデータについての詳細を説明する。例えば、山岳地帯付近の道路では、冬季において積雪のため法定制限速度よりも低い速度で走行したり、また、観光地付近の道路では、休日に多く訪れる観光客等の車両により渋滞したりする。さらに、市街地内の道路においては、通勤時間帯に渋滞したりすることがある。
【0025】
このように、季節、曜日、或いは時間帯が異なれば、同じ道路であっても車両の走行可能な速度は変動する。そこで、例えば、予め道路を構成するリンク毎に季節、曜日、及び時間帯別の走行速度(以下、静的走行速度と呼ぶ)を設定し、この設定を記憶しておく。そして、ナビゲーションECU7からの要請に応じて、リンク毎の季節、曜日、及び時間帯別の静的走行速度をナビゲーションECU7へ入力する。なお、静的走行速度については、ユーザによって任意に設定できるものであっても良い。
【0026】
操作スイッチ群9は、例えば表示装置10と一体になったタッチスイッチもしくはメカニカルなスイッチとして構成され、各種入力に使用される。表示装置10は、例えば液晶ディスプレイによって構成され、表示装置10の画面には位置検出器1によって検出された車両の現在位置に基づいて表示される自車両マーク、地図データ入力器8より入力される地図データ、更に地図上に強調表示される航行経路等の付加データ等が表示される。
【0027】
VICS受信機11は、道路に敷設されたビーコンや各地のFM放送局を介して、VICSセンタから配信される道路交通情報等の情報を受信する装置である。受信した情報は、ナビゲーションECU7で処理し、例えば渋滞情報や規制情報等は地図上に重ねて表示する。
【0028】
携帯電話接続装置12は、携帯電話を接続するための装置であり、携帯電話を接続することでインターネットへの接続も可能となる。これにより、ナビゲーションECU7は、インターネット上において提供される渋滞情報や規制情報等の道路交通情報を収集することが可能となる。なお、本実施形態のような携帯電話接続装置12を用い、携帯電話を介してインターネットに接続するものに限らず、インターネットに直接接続することが可能な通信モジュールであっても良い。
【0029】
次に、本発明の特徴である、車速変動パターン学習手段としての自車両の速度に基づいて速度変動パターンを学習する処理(加減速マップ更新処理)について、図2〜図4のフローチャートを用いて説明する。その後、この加減速マップを用いた、自車両の走行経路として選択しない各経路を仮想的に走行する仮想自車の位置を算出する処理について、図5〜図7に示すフローチャートを用いて説明する。
【0030】
なお、これより説明する加減速マップ更新処理は、後述する仮想自車位置の算出処理とは別途実行されるものであり、例えば、仮想自車位置算出処理に対する割り込み処理等として実行されるものである。この割り込み処理が実行されるタイミングは、例えば、表示装置10の画面の更新周期(例えば1秒等)と同期するものである。
【0031】
まず、図2のステップS100では、自車両の現在位置、車速、および加速度を取得する。この自車両の現在位置は、位置検出器1によって検出され、GPS受信器5による検出位置は、上述のノードデータやリンクデータの座標(緯度と経度)と同じ形態で取得される。また、地磁気センサ2、ジャイロスコープ3、車速センサ4、加速度センサ6によって自車両の進行方向や走行距離に関する情報も同時に取得され、自律航行による現在位置の座標データの算出を行うとともに、地図データとのマップマッチングを行って、現在位置の検出精度の向上を図っている。
【0032】
また、取得した自車両の現在位置の座標から、自車両の位置する道路のリンクデータを参照して、現在位置の道路の車線数、道路種別、制限速度、及び市街地/郊外道路等に関する道路属性データを取得しておく。そして、この取得した道路属性データとともに、自車両の現在位置、車速、および加速度(以下、自車データと呼ぶ)を、現在の時間を付してRAMに記憶する。
【0033】
なお、道路属性とは、車線数、道路種別、制限速度、及び市街地/郊外道路を指し車線数を「1車線」、「2車線」、「3車線」、「4車線」、「5車線」、「6車線」、「7車線以上」の7通りに分類し、制限速度の分類については、高速道路「時速80、90、100、110キロ」の4通り、有料道路「時速60、70、80、90、100キロ」の5通り、一般道路「時速20、30、40、50、60、70、80キロ」の7通り、及び細街路「時速20キロ」の1通りの計17通りに分類したものである。すなわち、車線数(7通り)、制限速度(17通り)、及び市街地又は郊外を走行する道路(2通り)を掛け合わせた計238通りの道路毎に、自車データが記憶される。
【0034】
さらに、この自車データは、加速、減速、定速走行といった自車両の走行状態別に、各々RAMに記憶される。従って、上述の238通りと、自車両の走行状態の分類とを掛け合わせた合計714通りの自車データが最終的に記憶されることになる。また、自車データを記憶する際、サンプリングポイント(以下、SPと呼ぶ)と呼ばれる番号(例えば、1、2、・・・等)を付して記憶する。
【0035】
ステップS101は、ステップS100で取得した自車両の車速が所定値以下であるか否かを判断する。この所定値とは、自車両が停止状態であるか否かを決定する閾値であり、現在の自車両の車速が所定値以下である場合には、自車両は停止状態であるとして、ステップS107に処理を進める。また、現在の自車両の車速が所定値を超える場合には、自車両は走行状態であるとして、ステップS102に処理を移行する。なお、本実施形態における所定値は、例えば、時速5キロとするが、これに限らず、ユーザによって任意に設定できるものであっても良い。
【0036】
ステップS102では、自車両の車速変化が所定値以下であったか否かを判断する。これは、現在のSPと現在より1つ前のSPとにおける自車両の速度差が所定値以下であったか否かを判断するもので、つまり、自車両の進行方向に加減速が発生したか否かを判定する。
【0037】
もし、この車速変化が所定値以下の場合にはステップS103に処理を進め、これに該当しない場合にはステップS104に処理を移行する。なお、所定値とは、本実施形態では、時速3キロとするが、これに限らず、ユーザによって任意に設定されるものであっても良い。
【0038】
さらに、自車の車速の変化が負であるときに限り、別途設定された値以下であったか否かを判断してもよい。これにより、車速変化の判定にヒステリシス性を加味することができ、その結果、車速の微小変化に応じて、後述する加速・減速規範マップが無闇に変更されることを防止できる。なお、この車速変化を自車データの加速度に基づいて、この加速度値が所定値以下であるか否かを判断しても良い。
【0039】
ステップS103は、定速規範走行速度の算出を行う。この定速規範走行速度の算出は、自車両が現在位置する道路において、平均的に自車両が走行する速度を算出するものである。
【0040】
なお、この定速規範走行速度は、上述の道路属性毎に区分される、道路幅員(7通り)、制限速度(17通り)、及び市街地又は郊外を走行する道路(2通り)を掛け合わせた計238通りの道路毎の速度である。ここでは、自車両が現在位置する道路属性に一致する道路における、自車両の平均的な走行速度を算出してRAMに記憶する。このステップS103では、次式に示すような加重平均によって、定速規範走行速度を算出する。
【0041】
【数1】
定速規範走行速度={(デフォルトの定速規範走行速度)×(重み係数1)}+{(20SP前の車速)×(重み係数2)}+{(18SP前の車速)×(重み係数3)}+・・・+{(2SP前の車速)×(重み係数11)}+{(現在の車速)×(重み係数12)}
この加重平均による算出式では、予めRAMに記憶された238通りの道路属性毎のデフォルトとしての定速規範走行速度を用いており、以後、新たに算出した定速規範走行速度がデフォルトとして更新される。また、同式では、20〜2SP前の自車両速度を用いているが、これらについても、RAMに記憶された714通りの自車データのうち、自車両が現在位置する道路属性と一致し、かつ、定速走行状態での自車両速度を用いている。また、重み係数1〜12の値については、例えば、予め実験等によって求められるものである。
【0042】
ステップS104は、自車両の車速変化が増加であるのか否かを判断する。すなわち、このステップは、自車両は加速状態であるのか、或いは減速状態であるのかを判断するもので、これは車速変化の符号を参照することによって判断できる。もし、車速が正に変化した場合には、ステップS105に処理を進め、これに該当しない場合には、ステップS106に処理を移行する。
【0043】
続いて、ステップS105の加速マップ更新処理について、図3のフローチャートを用いて説明する。その後、ステップS106の減速マップ更新処理について、図4のフローチャートを用いて説明する。
【0044】
図3のステップS110は、自車両の直前の状態が加速状態以外であったか否かを判断し、加速状態以外であった場合には、ステップS111に処理を進め、これに該当しない場合には、ステップS112に処理を移行する。ステップS111では、自車データをRAMへ記憶する際に付するSPを初期化(1に設定)する。
【0045】
ステップS112では、自車両の状態として、定速走行状態を判定したか否かを判断し、定速走行状態を判定した場合には、ステップS113を進め、これに該当しない場合には、ステップS107へ戻る。
【0046】
ステップS113は、RAMに記憶されている、自車両の現在位置の道路属性に一致し、かつ、加速状態における加速規範マップを読み込む。なお、自車両の現在位置の道路属性は、地図データ入力器8に記憶されるリンクデータのうち、道路種別、道路幅員、及び車線数を参照することで可能となる。
【0047】
ここで、加速規範マップと、後述する減速規範マップとについて説明する。加速・減速規範マップは、各々238通り用意されており、自車両の現在位置の道路幅員(7通り)、制限速度(17通り)、及び市街地又は郊外を走行する道路(2通り)を掛け合わせた数の加速・減速規範マップが用意される。なお、これら道路幅員等の各々の分類については、ステップS100において説明した分類と同様であるので、説明を省略する。
【0048】
図11に加速規範マップの一例を、図12に減速規範マップの一例を示す。図11に示すように、加速規範マップは、加速終了時の速度(同図では時速40キロ)に到達するまでの車速と時間とによって表現され、また、図12に示すように、減速規範マップは、減速開始時の速度(同図では時速40キロ)から車速が時速0キロに達するまでの車速と時間とによって表現される。
【0049】
ステップS114では、714通りの自車データのうち、自車の現在位置の道路属性と一致し、かつ、自車両の走行状態が加速状態であり、さらに、直前に初期化したSPから定速走行状態を判定するSPまでの自車両速度と加速終了時点までに要した時間から、加速マップ(以後、実測加速マップと呼ぶ)を作成する。図13は、実測加速マップの一例である。同図に示すように、実測加速マップは、加速規範マップと同様に、加速終了時の速度に到達するまでの車速と時間とによって表現される。
【0050】
ステップS115では、実測加速マップによる加速規範マップの更新処理を行う。この更新処理とは、実測加速マップをステップS113において読み込んだ加速規範マップに反映させ、反映させたマップを新たな加速規範マップとするものである。例えば、図13に示した実測加速マップを新たな加速規範マップとして更新したりする。
【0051】
続いて、減速マップ更新処理について、図4のフローチャートを用いて説明する。先ず、ステップS120は、自車両の直前の状態が減速状態以外であったか否かを判断し、減速状態以外であった場合には、ステップS121に処理を進め、これに該当しない場合には、ステップS122に処理を移行する。
【0052】
ステップS121では、自車データを記憶する際に付するSPを初期化(1に設定)する。ステップS122では、自車両の状態として停止状態を判定したか否かを判断し、停止状態を判定した場合には、ステップS123を進め、これに該当しない場合には、ステップS107へ戻る。
【0053】
ステップS123は、RAMに記憶されている、自車両の現在位置の道路属性に一致し、かつ、減速状態における減速規範マップを読み込む。なお、減速規範マップの詳細については、ステップS113において説明しているので省略する。
【0054】
ステップS124では、714通りの自車データのうち、自車の現在位置の道路属性と一致し、かつ、自車両の走行状態が減速状態であり、さらに、直前に初期化したSPから停止状態を判定するSPまでの自車両速度と、減速開始から停止するまでに要した時間から、減速マップ(以後、実測減速マップと呼ぶ)を作成する。実測減速マップは、図示していないが、実測加速マップと同様に、車速と時間とによって表現される。
【0055】
ステップS125では、実測減速マップによる減速規範マップの更新処理を行う。この更新処理とは、実測減速マップをステップS123において読み込んだ減速規範マップに反映させ、反映させたマップを新たな減速規範マップとするものである。例えば、実測加速マップを新たな減速規範マップとして更新したりする。
【0056】
そして、図2のステップS107において、新たな自車データが入力されたか否かを判断し、自車データが入力されるまで待機状態となる。そして、新たな自車データが入力された場合には、再びステップS100からの処理を繰り返す。
【0057】
このように、加減速マップ更新処理は、自車両が実際に走行する際の車速変動に基づくマップを生成している。そして、このマップは、238通りに区分された道路属性毎に作成され、かつ、自車両の加速・減速状態別に生成される(加速・減速規範マップ)。さらに、自車両が定速走行する平均的な速度を上述の238通りの道路属性毎に生成している(定速規範走行速度)。これらのマップ及び定速走行速度によって、238通りの道路における自車両の車速変動を再現することが可能となる。
【0058】
次に、この加速・減速規範マップと定速規範走行速度とを用いた、自車両の走行経路として選択しない各経路を仮想的に走行する仮想自車の位置を算出する処理について、図5〜図7に示すフローチャートを用いて説明する。
【0059】
カーナビゲーション装置に電源が投入されると、図5のステップS1に示す初期設定が実行される。この初期設定とは、各種センサの初期化処理、GPSやVICS等の外部との通信リンクの確立のための処理や、自車両の現在位置を検出する処理、及び後述する仮想自車位置算出において使用する変数の初期化等を含むものである。この初期設定が完了したならば、ユーザによる目的地の設定が行われる(ステップS2)。この目的地の設定においては、ユーザは、操作スイッチ群9を操作して目的地を入力する。
【0060】
ユーザによって目的地が設定されると、ステップS3において複数経路検索処理(複数経路探索手段)が実行される。この複数経路検索処理は、自車両の現在位置から目的地までの複数の経路が自動的に探索されるものであり、本実施形態では5つの異なる経路が探索される。この複数経路探索の方法については、例えば周知のダイクストラ法等が用いられる。
【0061】
ステップS4では、ステップS3で探索した5つの経路に対して、ユーザが走行を希望する1つの経路を指定する(経路設定手段)。このとき、例えば、5つの経路を表示装置10に表示される地図上に強調表示したり、経路毎の目的地までの走行距離や所要予想時間等を加えて表示したりして、ユーザに所望の経路を指定させる。
【0062】
また、ユーザによって指定されなかった各経路に対して、経路毎に識別可能な番号(例えば、2番ルート、3番ルート等)を付しつつ、各経路を構成するノードデータやリンクデータ等の地図データを経路毎にRAMへ記憶しておく。これにより、各経路のリンクデータから各経路の道路属性を参照することができる。
【0063】
ステップS5は、仮想自車位置の算出を実施するか否かをユーザに求める。ユーザは、操作スイッチ群9を操作して、仮想自車位置の算出に対する実施可否を入力する。そして、この実施可否に基づいて、仮想自車位置算出を実施する場合にはステップS6に処理を進め、仮想自車位置算出を実施しない場合には、本処理を終了する。
【0064】
ステップS6において、仮想自車位置の算出処理が実施された後、ステップS7では、ユーザによって、この仮想自車位置の算出処理を中断する操作があったか否かを判断する。そして、中断する操作がない場合には、ステップS8へ処理を進め、中断する操作があった場合には、ステップS9へ処理を移行する。
【0065】
ステップS8では、自車両が目的地に到着したか否かを判断し、自車両が目的地に到着していないと判断した場合には、ステップS6へ処理を移行し、再度仮想自車位置の算出処理が繰り返される。この繰り返し算出される周期は、例えば、表示装置10の画面の更新周期(例えば1秒等)と同期して実行される。また、自車両が目的地に到着したと判断した場合には、ステップS9に処理が進む。
【0066】
ステップS9は、例えば、図8に示すような、各経路における自車両や各仮想自車の進行結果が表示装置10の表示画面に表示される。各経路において、自車両又は各仮想自車が目的地に到着した場合には、目的地までの所要時間を表示し、また、目的地に到着していない場合には、目的地までの残りの距離や、その残りの距離を走行するのに要する時間等を表示する。
【0067】
次に、ステップS6における仮想自車位置の算出処理について、図6のフローチャートを用いて説明する。ここで実行する処理は、ステップS4においてユーザが走行経路として指定しなかった4つの各経路(以下、仮想経路と呼ぶ)に対して、自車両の進行とともに4台の各仮想自車が各仮想経路を走行することを想定し、各仮想自車の位置を随時算出するものである。以後、1つの仮想経路を走行する1台の仮想自車の位置の算出処理を例に挙げて説明を進める。
【0068】
なお、各仮想経路を走行する各仮想自車は、自車両が走行経路上の出発地を出発した時刻と同時刻に出発したと仮定して算出される。従って、自車両が出発地を出発した時間をRAMに記憶し、この出発時間から出発後の経過時間を必要に応じて算出する。
【0069】
まず、ステップS10において、仮想自車が仮想経路上の信号機を有する交差点(以下、単に交差点と呼ぶ)を通過したか否かの判断を行う。ここで、仮想自車が仮想経路上の交差点を通過した場合にはステップS11へ処理を進め、これに該当しない場合にはステップS16に処理を移行する。なお、交差点の有無については、ステップS4においてRAMに記憶させた、仮想経路のノードデータの信号機の有無に関するデータを参照することで可能となる。
【0070】
また、選択した走行経路に仮想経路の一部が含まれる場合には、その区間に限り、仮想自車位置算出処理を実行せず、その区間を走行する自車両の車速変動パターンに基づいて仮想自車位置を算出しても良い。
【0071】
ステップS11は、仮想自車が前方の信号機を有する交差点で停止するか否かを判定する(交差点停止有無判定手段)。この判定については、例えば、予めユーザの運転する自車両が交差点の赤信号によって停止する確率を、実際に自車両が走行した結果から求めておき、この確率に基づいて、仮想自車が前方の信号機の有する交差点で停止(する/しない)の乱数を発生させて判定する。
【0072】
この他、例えば、仮想経路のうち、市街地内の信号機の有する交差点では、3分の1の確率(すなわち、3つの交差点のうち1つ)で必ず停止するように設定したり、郊外の信号機の有する交差点では、5分の1の確率で必ず停止するように設定したりして、この設定した確率に基づいて、仮想自車が前方の信号機の有する交差点で停止(する/しない)の乱数値を発生させて判定しても良い。
【0073】
ステップS12では、ステップS11において判定された結果に基づいて、仮想自車が前方の交差点で停止する場合には、ステップS13において交差点フラグをONに設定し、そうでない場合には、ステップS14において交差点フラグをOFFに設定する。
【0074】
なお、図示していないが、ステップS13において交差点フラグがONに設定された場合には、仮想自車が現在位置する仮想経路の道路属性と一致する減速規範マップと、前方の交差点より先の仮想経路の道路属性と一致する加速規範マップとを、RAMから抽出しておく。
【0075】
ステップS15は、仮想自車速度を算出する処理(仮想自車速度算出処理)を行う。この仮想自車速度処理は、仮想自車が現在位置する仮想経路を、その道路属性と一致する定速規範走行速度によって仮想自車が走行すると仮定して算出するものである。さらに、仮想経路における外部情報等によって、この定速規範走行速度を補正したりする。
【0076】
また、ステップS12の判断により、仮想経路上の信号機の有する交差点で停止すると判断された場合には、仮想自車が現在位置する仮想経路の道路属性と一致する減速規範マップの減速パターンから仮想自車速度を算出する。すなわち、仮想自車がこの減速パターンに従って減速するように算出される。そして、交差点で所定時間停止した後、仮想自車が現在位置する仮想経路の道路属性と一致する加速規範マップの加速パターンによって仮想自車を加速させるように仮想自車速度を算出し、加速終了後には、再び定速規範走行速度が仮想自車速度となる。この仮想自車速度算出処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。
【0077】
続いて、仮想自車速度算出処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。同図のステップS20は、仮想自車の現在位置の仮想経路における基本走行速度を取得する。この基本走行速度とは、RAMに記憶される238通りの道路属性毎の定速規範走行速度を指し、すなわち、自車両の平均的な走行速度として算出された定速規範走行速度から、仮想自車が基本的に走行する速度を定めようとするものである。
【0078】
従って、このステップS20では、仮想自車が現在位置する仮想経路の道路属性を参照し、この道路属性と一致する定速規範走行速度をRAMから取得する。なお、仮想自車の現在位置の道路における道路幅員や道路種別等の道路属性は、RAMに記憶させた各仮想経路のリンクデータから参照することで可能となる。また、ステップS20においては、仮想自車の現在位置の道路属性が、以前位置していた道路属性から変更になった場合にのみ、定速規範走行速度を取得しても良い。
【0079】
ステップS21では、仮想自車の現在位置の道路における法定制限速度によって、基本走行速度を補正するか否かの判断を行う。この判断は、予めユーザに対して、仮想自車を法定制限速度で走行させるか否かを指定させておき、その指定した結果に基づいて判断する。ここで、基本走行速度を法定制限速度で補正すると判断した場合には、ステップS22へ処理を進め、それに該当しない場合にはステップS24に処理を移行する。なお、法定制限速度は、仮想自車の現在位置の道路に対応するリンクのリンクデータの法定制限速度を参照することで取得できる。
【0080】
ステップS22は、上述の法定制限速度と、ステップS20において求めた基本走行速度との大小関係を比較し、基本走行速度が法定制限速度以上である場合には、ステップS23へ処理を進め、該当しない場合には、ステップS24へ処理を移行する。
【0081】
ステップS23では、基本走行速度を法定制限速度に変更する。これにより、基本走行速度が法定制限速度よりも高い速度である場合には、仮想自車は法定制限速度を基本走行速度として走行するように設定される。
【0082】
ステップS24は、基本走行速度を季節、曜日及び時間帯による静的走行速度によって補正を行う。つまり、仮想自車の現在位置の道路に対応するリンクにおける静的走行速度を地図データ入力器8から参照し、現在の季節、曜日、或いは時間帯が該当する静的走行速度を、基本走行速度として書き換える。
【0083】
ステップS25では、仮想自車の現在位置の仮想経路に係わる道路交通情報が外部から取得されているか否かを判断する。この外部からの道路交通情報とは、前述のようにVICSやインターネットを介して取得される情報である。ここで、道路交通情報が取得されている場合には、ステップS26へ処理を進め、これに該当しない場合にはステップS27に処理を移行する。
【0084】
ステップS26(動的走行速度算出処理)では、取得した道路交通情報が仮想自車の進行を妨げる渋滞や規制等の情報であるか否かを判断する。そして、仮想自車の進行を妨げる上述のような情報であれば、この外部からの道路交通情報に基づいて、仮想自車が位置する道路の平均的な走行速度(以下、動的走行速度と呼ぶ)を算出する。
【0085】
例えば、VICS等では、通常、一定区間を通過するのに要する時間が提供されるため、その一定区間の距離をRAMに記憶させたリンクデータのリンク長に基づいて算出し、この一定区間の距離を所要時間で除することによって、動的走行速度を算出することができる。従って、この算出された動的走行速度を基本走行速度として変更する。
【0086】
ステップS27においては、最終的な仮想自車速度を設定する。なお、ステップS14において、交差点フラグがOFFに設定されている場合には、これまでに補正等をしながら算出した基本走行速度を、最終的な仮想自車速度として設定し、このステップの処理を終了する。
【0087】
一方、交差点フラグがONに設定される場合には、既にステップS13においてRAMから抽出した、仮想自車が現在位置する仮想経路の道路属性と一致する減速規範マップと、前方の交差点より先の仮想経路の道路属性と一致する加速規範マップから仮想自車速度を求める。
【0088】
まず、減速規範マップから、仮想経路上の前方の交差点付近に位置する減速開始地点を算出する。これは、減速開始時の車速に対して、減速を開始してから終了するまでに要する時間を乗ずることで算出することができる。但し、仮想自車は、これまでに算出した基本走行速度によって、現在位置する道路を走行するため、必ずしも減速規範マップの減速開始時の車速と一致しないことがある。その場合には、基本走行速度を減速開始時の車速とするように、減速規範マップを補正する。
【0089】
例えば、図14(a)に示すように、減速開始時の車速よりも基本走行速度の方が大きい場合には、減速開始時の車速と減速開始後の車速とから外挿して時間軸を補正し、減速開始時の車速を基本走行速度となるように減速規範マップを補正する。或いは、図14(b)に示すように、減速開始時の車速よりも基本走行速度の方が小さい場合には、減速開始時の車速と減速開始後の車速とから内挿して時間軸を補正し、減速開始時の車速を基本走行速度となるように減速規範マップを補正する。
【0090】
そして、仮想自車の現在位置が、算出した減速開始地点に到達しているか否かを判断し、減速開始地点に到達していない場合には、仮想自車速度を基本走行速度として設定する。また、減速開始地点に到達している場合には、減速規範マップから仮想自車速度を抽出する。
【0091】
あるいは、仮想自車位置が減速終了地点、すなわち、交差点に到達して場合には、仮想自車速度を時速0キロとして設定する。さらに、この時速0キロの状態を所定時間継続するようにする。この所定時間は、例えば、予めユーザの運転する自車両が交差点の赤信号によって停止する平均時間を求めておき、この平均時間を経過するまで、仮想自車速度を時速0キロとする。この他、ユーザによって任意にこの所定時間が設定できるようにしても良い。
【0092】
上述の所定時間が経過した以降は、前方の交差点より先の仮想経路の道路属性と一致する加速規範マップから、仮想自車速度を抽出する。なお、この前方の交差点より先の仮想経路の道路における基本走行速度と、加速規範マップの加速終了時の車速とが一致しないことがある。その場合には、上述の減速規範マップのように、外挿/内挿等によって加速規範マップを補正する。
【0093】
このように、仮想自車速度は、自車両の平均的な走行速度である定速規範走行速度と、自車両の平均的な車速変動パターンである加速・減速規範マップとによって算出される。さらに、仮想自車速度は、外部からのリアルタイムな情報を利用して、現実に自車が仮想経路を走行したときに遭遇するであろう、渋滞や規制等による車速変動をも考慮されている。
【0094】
ステップS16は、ステップS15において算出された仮想自車速度から仮想自車の位置を更新する。この仮想自車位置の更新処理は、表示装置10の画面の更新周期(例えば1秒等)と同期して実行されるので、例えば、仮想自車が1秒間に進む距離を仮想自車の速度から仮想自車の位置を算出し、仮想自車の移動距離に応じて位置を更新する。
【0095】
ステップS17では、ステップS16の仮想自車位置の更新によって、仮想自車が目的地に位置する、つまり、仮想自車が目的地に到着したか否かを判断し、目的地に到着した場合には、到着結果表示処理(ステップS18)に処理を進める。また、目的地に到着していないと判断した場合には、ステップS7へ処理を移行し、ステップS8の処理を経て、再度仮想自車位置算出処理が繰り返し実行される。
【0096】
ステップS18では、例えば、図9に示すように、ユーザに対して仮想自車が目的地に到着したことを報知する。また、図10に示すように、どの仮想経路を走行する仮想自車が目的地に到着したのかがわかるような表示をしても良い。このとき、目的地に到着した仮想自車13や仮想経路を示す番号14を強調して表示したりすると良い。
【0097】
このように、本発明のカーナビゲーション装置は、ユーザが運転する車両の車速変動パターンを学習し、この車速変動パターンから作成した加速・減速規範マップに基づいて、各仮想経路における仮想自車の位置を算出する。従って、仮想自車は、ユーザが運転する車両と同じような車速変動パターンで走行するようになり、算出される仮想自車の位置は、あたかもユーザ自身が運転した場合と同じような結果となる。
【0098】
これにより、走行経路を走行するユーザに対して、例えば、仮想自車が目的地に到着したとき、その仮想自車の走行した経路を提供することで、経路毎の各車両の進行状況を比較することができる。また、自車が目的地に到着した際には、各経路の仮想自車の進行結果をユーザに提供することで、次回に同じ出発地から目的地までの経路を走行する場合、どの経路を選択すれば最短時間で目的地に到達できるか等の判断とすることが可能となる。
【0099】
また、季節、曜日、或いは時間帯等の道路毎の静的な走行速度を記憶しておき、この静的な走行速度に基づいて仮想自車の位置を算出することで、現実に発生しそうな渋滞等による走行速度の低下を再現することが可能となり、その結果、より現実の走行にマッチした仮想自車の位置を算出することが可能となる。
【0100】
さらに、VICSやインターネットから入手される外部情報による動的走行速度に基づいて仮想自車の位置を算出することで、現実に発生している渋滞や通行規制等を加味した仮想自車の位置を算出することができる。この他、経路に含まれる交差点での停止有無を加味して、仮想自車の位置を算出することで、より現実の走行状況にマッチした仮想自車の位置を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態に係わる、カーナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の実施形態に係わる、加減速マップ更新処理を示したフローチャートである。
【図3】本発明の実施形態に係わる、加速マップ更新処理を示したフローチャートである。
【図4】本発明の実施形態に係わる、減速マップ更新処理を示したフローチャートである。
【図5】本発明の実施形態に係わる、カーナビゲーション装置の処理を示したフローチャートである。
【図6】本発明の実施形態に係わる、仮想自車位置算出処理を示したフローチャートである。
【図7】本発明の実施形態に係わる、仮想自車速度算出処理を示したフローチャートである。
【図8】本発明の実施形態に係わる、結果表示処理における表示装置10の表示イメージ図である。
【図9】本発明の実施形態に係わる、到着結果表示処理における表示装置10の表示イメージ図である。
【図10】本発明の実施形態に係わる、到着結果表示処理における表示装置10の表示イメージ図である。
【図11】本発明の実施形態に係わる、加速規範マップを示した図である。
【図12】本発明の実施形態に係わる、減速規範マップを示した図である。
【図13】本発明の実施形態に係わる、実測加速マップを示した図である。
【図14】(a)及び(b)は、本発明の実施形態に係わる、減速規範マップの補正を示した図である。
【符号の説明】
1 位置検出器
2 地磁気センサ
3 ジャイロスコープ
4 車速センサ
5 GPS受信機
6 加速度センサ
7 ナビECU
8 地図データ入力器
9 操作スイッチ群
10 表示装置
11 VICS受信機
12 携帯電話接続装置
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a car navigation apparatus.
[0002]
[Prior art]
As a conventional car navigation apparatus, there is one that searches for a plurality of routes (multiple route search function) and guides one route selected by the user from the plurality of routes (route guidance function). Among these, the multiple route search function automatically searches for a plurality of different routes from the departure point to the destination set by the user. In this route search, a plurality of routes are searched based on conditions such as road types (for example, general roads, toll roads, etc.) and waypoints specified in advance by the user. The plurality of searched routes are displayed on, for example, the display screen of the car navigation device, and the user selects one route from the displayed plurality of routes based on his / her preference. On the other hand, the route guidance function provides guidance to the destination while displaying one route selected by the user on the display screen. During route guidance, information on the progress status of the host vehicle, such as the distance to the destination and the estimated arrival time, is provided to the user, and the user refers to the information to determine the progress status of the host vehicle on the guide route. To figure out.
[0003]
As described above, the conventional car navigation apparatus guides the user to the destination while providing the user with the progress of the host vehicle for one route selected by the user from the plurality of searched routes.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the conventional car navigation device is provided only with the progress of the own vehicle on one route selected by the user, the travel status and the arrival time to the destination when traveling on another route are routed. It was not possible to compare every time. Therefore, when the user travels the same route from the departure point to the destination as in the previous time, the user was unable to determine which route from among the plurality of searched routes can reach the destination first. .
[0005]
The present invention has been made in view of such conventional problems, and provides a car navigation device that can provide a user with the position of a virtual host vehicle that virtually travels a route that is not selected as a route guidance route. For the purpose.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The car navigation device according to claim 1 includes a map data storage means for storing road map data, a plurality of route search means for searching a plurality of routes from a departure place to a destination based on the road map data, and the plurality of routes. A car navigation device comprising route setting means for setting one route as a travel route among a plurality of routes searched by the search means, wherein the vehicle speed detection means detects a vehicle speed, and is detected by the vehicle speed detection means. Vehicle speed fluctuation pattern learning means for learning a vehicle speed fluctuation pattern based on the speed of the vehicle to be operated, and a virtual vehicle that performs acceleration / deceleration based on the vehicle speed fluctuation pattern of the vehicle traveling on the travel route Assuming that each route other than the travel route departs at the same time as the departure time, the virtual vehicle position on each route after departure is calculated. And having a vehicle position calculating means.
[0007]
As described above, the car navigation device according to the present invention learns the vehicle speed fluctuation pattern of the vehicle driven by the user, and travels a vehicle that travels virtually based on the vehicle speed fluctuation pattern (hereinafter referred to as a virtual host vehicle). The position on the route other than is calculated. Therefore, since the virtual vehicle travels with the same vehicle speed variation pattern as the vehicle driven by the user, the calculated position of the virtual vehicle is the same as if the user had driven.
[0008]
Accordingly, for example, by providing the user of the travel route with the position of the virtual host vehicle, the progress of each vehicle and the arrival time at the destination can be compared for each route. As a result, when the next route from the same departure point to the destination is traveled, it is possible to determine which route should be selected to reach the destination in the shortest time.
[0009]
The car navigation device according to claim 2, further comprising static information storage means for storing a static travel speed for each road according to season, day of the week, and time zone, wherein the virtual vehicle position calculation means includes static information storage means. The position of the virtual vehicle is calculated based on the static travel speed for each road stored in (1).
[0010]
For example, a road near a mountainous area may travel at a speed lower than the legally limited speed due to snow in winter. In addition, there are cases where a road near a sightseeing spot is congested by vehicles such as tourists who frequently visit on holidays, and a road in an urban area is congested during commuting hours.
[0011]
Thus, the speed at which the vehicle can travel varies depending on the season, day of the week, or time zone. Therefore, by storing the static travel speed for each road and calculating the position of the virtual host vehicle based on the static travel speed, the travel speed is reduced due to traffic jams that are likely to occur in reality. As a result, it is possible to provide the user with the position of the virtual vehicle that matches the actual driving.
[0012]
According to the car navigation device of the third aspect, the external information receiving means for receiving the road traffic information from the outside of the vehicle and the road traffic information received by the external information receiving means to each route other than the travel route. Dynamic travel speed calculation means for calculating the dynamic travel speed of the corresponding road, and the virtual vehicle position calculation means is based on the dynamic travel speed of the road calculated by the dynamic travel speed calculation means. The position of a typical vehicle is calculated.
[0013]
The traffic condition of the road that changes from moment to moment can be acquired in real time from a road traffic information providing server or the like via, for example, VICS (Vehicle Information and Communication System) or the Internet. Therefore, by calculating the position of the virtual vehicle based on the dynamic travel speed based on these real-time external information, the user can be provided with the position of the virtual vehicle that takes into account the actual traffic congestion and traffic restrictions. It becomes possible to do.
[0014]
The car navigation device according to claim 4 is an intersection stop probability calculating means for calculating a probability that the vehicle stops at the intersection, and whether or not the virtual vehicle stops at each intersection on each route other than the travel route. An intersection stop presence / absence determining means for determining the position of the vehicle based on the probability, and the virtual vehicle position calculating means calculates the position of the virtual vehicle in consideration of the presence / absence of the stop of the intersection.
[0015]
Normally, when a vehicle travels on a general road, it often stops at an intersection having a traffic signal. However, the arrival time to the destination varies depending on the number of times and the time at which the vehicle stops. In particular, on a road passing through an urban area, it is considered that the number of times the vehicle stops by a signal is remarkably increased. Therefore, the position of the virtual vehicle that more closely matches the actual driving situation can be calculated by taking into account whether or not the vehicle is stopped at an intersection included in the route.
[0016]
According to a fifth aspect of the present invention, when a virtual vehicle on each route other than the travel route arrives at the destination, the car navigation device includes a notifying unit that notifies the user of information related to the arrival.
[0017]
  Accordingly, for example, by providing the user with the arrival time of each vehicle for each route, the user can compare the arrival times for each route. As a result, the user can set the route with the shortest time from the next time as the travel route.
  According to the car navigation device of the sixth aspect,
Vehicle speed variation pattern learning means
As a speed variation pattern, there is an acceleration reference map that is a reference for the acceleration state of the vehicle, a deceleration reference map that is a reference for the deceleration state, and a constant speed reference traveling speed that is a reference for the constant speed driving state,
The acceleration reference map and the deceleration reference map are generated based on vehicle speed fluctuations when the vehicle actually travels,
The constant speed reference traveling speed is generated from the speed at which the vehicle travels on average.
  In the car navigation device according to claim 7, the virtual vehicle position calculating means calculates that the virtual vehicle travels at a basic traveling speed based on a constant speed reference traveling speed,
When the intersection stop presence / absence determining means determines that the virtual vehicle stops at the front intersection, if the vehicle speed at the start of deceleration in the deceleration reference map does not match the basic travel speed, the vehicle speed at the start of deceleration is determined as the basic travel speed. A deceleration reference map correction means for correcting the deceleration reference map so that
The virtual host vehicle position calculating means calculates a deceleration start point of a virtual vehicle located in the vicinity of the front intersection using the deceleration reference map corrected by the deceleration reference map correcting means.
  According to the car navigation device of the eighth aspect, when the vehicle speed at the end of acceleration in the acceleration reference map does not coincide with the basic travel speed in the route ahead of the intersection ahead, the vehicle speed at the end of acceleration is used as the basic travel speed. Acceleration reference map correction means for correcting the acceleration reference map so that
The virtual vehicle position calculation means calculates the position of the virtual vehicle using the acceleration reference map corrected by the acceleration reference map correction means after a predetermined time has elapsed since the virtual vehicle reached the front intersection. It is characterized by calculating.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a car navigation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described based on the drawings.
[0019]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a car navigation apparatus according to the present embodiment. As shown in the figure, the car navigation device of this embodiment includes a position detector 1, a map data input device 8 as map data storage means, an operation switch group 9, and a navigation ECU 7 connected thereto. Furthermore, a display device 10 as notification means connected to the navigation ECU 7, a VICS receiver 11 as external information reception means, and a mobile phone connection device 12 are provided. The navigation ECU 7 is configured as a normal computer, and includes a well-known CPU, ROM, RAM, input / output circuit, and a bus line for connecting these configurations. In the ROM, a program to be executed by the navigation ECU 7 is written, and a CPU or the like executes predetermined arithmetic processing according to this program.
[0020]
The position detector 1 is a well-known geomagnetic sensor 2, a gyroscope 3, a vehicle speed sensor 4 as vehicle speed detection means, and a GPS (Global Positioning) that detects the position (latitude / longitude) of a vehicle based on radio waves from a satellite. System) GPS receiver 5 and acceleration sensor 6 for detecting acceleration generated in the traveling direction of the vehicle. Since these have errors of different properties, they are configured to be used while being complemented by a plurality of sensors. Depending on the accuracy of each sensor, the position detector 1 may be configured as a part of the above-described ones. Further, a rotation sensor that detects the steering position of the steering, a wheel speed sensor that detects the rotation speed of each rolling wheel, etc. May be used.
[0021]
The map data input device 8 is a device that inputs map data necessary for drawing a map such as node data, link data, landmark data such as place names, etc., to the navigation ECU 7. Furthermore, the data regarding the traveling speed according to the season, day of the week, and time zone for each road, which will be described later, are also input to the navigation ECU 7. The map data input device 8 includes a storage medium for storing map data and a storage medium (static information storage means) for storing data relating to traveling speed, etc., and each storage medium is a CD- A ROM, a DVD-ROM, or the like is generally used, but a rewritable medium such as a memory card or a hard disk may be used.
[0022]
Here, details of the configuration of the node data and link data will be described. The node data includes a node ID with a unique number for each node where a plurality of roads intersect, merge, and branch, a node coordinate, a node name, a connection link ID in which the link IDs of all links connected to the node are described, It consists of various data such as intersection type, presence / absence of traffic lights, and regulation information.
[0023]
On the other hand, link data includes a link ID with a unique number for each road, link length, node coordinates of start and end points, road types such as highways, toll roads, general roads, urban / suburban roads, road width, lanes, etc. It consists of data such as number, link travel time, legal speed limit, etc. Among them, the link of the link data is obtained by dividing each road on the map into a plurality of nodes by nodes indicating intersections, branch points, etc., and defining the link between the two nodes. Note that the coordinates of the start and end of the link are described in the node coordinates of the start and end points.
[0024]
Further, details of the data regarding the traveling speed by season, day of the week, and time zone will be described for each road. For example, a road near a mountainous area travels at a speed lower than the legally limited speed due to snow in winter, and a road near a tourist spot is congested by vehicles such as tourists who visit frequently on holidays. Furthermore, on roads in urban areas, there may be traffic jams during commuting hours.
[0025]
In this way, if the season, day of the week, or time zone is different, the speed at which the vehicle can travel varies even on the same road. Therefore, for example, a travel speed for each season, day of the week, and time zone (hereinafter referred to as a static travel speed) is set in advance for each link constituting the road, and this setting is stored. And according to the request | requirement from navigation ECU7, the static travel speed according to the season for every link, a day of the week, and a time slot | zone is input into navigation ECU7. Note that the static travel speed may be arbitrarily set by the user.
[0026]
The operation switch group 9 is configured, for example, as a touch switch or a mechanical switch integrated with the display device 10 and used for various inputs. The display device 10 is configured by, for example, a liquid crystal display, and is input to the screen of the display device 10 from the own vehicle mark and map data input device 8 displayed based on the current position of the vehicle detected by the position detector 1. Map data and additional data such as a navigation route highlighted on the map are displayed.
[0027]
The VICS receiver 11 is a device that receives information such as road traffic information distributed from the VICS center via beacons laid on the road and FM broadcast stations in various places. The received information is processed by the navigation ECU 7. For example, traffic jam information, regulation information, and the like are displayed superimposed on the map.
[0028]
The mobile phone connection device 12 is a device for connecting a mobile phone, and can be connected to the Internet by connecting a mobile phone. As a result, the navigation ECU 7 can collect road traffic information such as traffic jam information and regulation information provided on the Internet. The mobile phone connection device 12 as in the present embodiment is not limited to a connection to the Internet via a mobile phone, but may be a communication module that can be directly connected to the Internet.
[0029]
Next, processing (acceleration / deceleration map update processing) for learning a speed variation pattern based on the speed of the host vehicle as vehicle speed variation pattern learning means, which is a feature of the present invention, will be described with reference to the flowcharts of FIGS. explain. Thereafter, a process of calculating the position of the virtual host vehicle that virtually travels each route not selected as the travel route of the host vehicle using the acceleration / deceleration map will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. .
[0030]
The acceleration / deceleration map update process described below is executed separately from the virtual vehicle position calculation process described later. For example, the acceleration / deceleration map update process is executed as an interrupt process for the virtual vehicle position calculation process. is there. The timing at which this interrupt processing is executed is synchronized with, for example, the screen update cycle (for example, 1 second) of the display device 10.
[0031]
First, in step S100 of FIG. 2, the current position, vehicle speed, and acceleration of the host vehicle are acquired. The current position of the host vehicle is detected by the position detector 1, and the detected position by the GPS receiver 5 is acquired in the same form as the coordinates (latitude and longitude) of the node data and link data described above. In addition, the geomagnetic sensor 2, the gyroscope 3, the vehicle speed sensor 4 and the acceleration sensor 6 simultaneously acquire information on the traveling direction and travel distance of the host vehicle, calculate coordinate data of the current position by autonomous navigation, Map matching is performed to improve the detection accuracy of the current position.
[0032]
In addition, referring to the link data of the road where the host vehicle is located from the acquired coordinates of the current position of the host vehicle, the road attributes relating to the number of lanes, the road type, the speed limit, and urban / suburban roads at the current position Get the data. Then, along with the acquired road attribute data, the current position of the host vehicle, the vehicle speed, and the acceleration (hereinafter referred to as host vehicle data) are stored in the RAM with the current time.
[0033]
The road attribute refers to the number of lanes, road type, speed limit, and urban / suburban road. The number of lanes is “1 lane”, “2 lanes”, “3 lanes”, “4 lanes”, “5 lanes”. , “6 lanes”, “7 lanes or more”, and the speed limit classification, the expressway “80, 90, 100, 110 kilometers per hour”, the toll road “60, 70, 80 roads, 90, 100 km ", 7 roads, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 kilometers per hour, and a narrow street, 20 kilometers per hour, for a total of 17 roads It is classified. That is, the host vehicle data is stored for each of 238 roads in total, which is the number of lanes (7 ways), speed limit (17 ways), and roads (2 ways) traveling in the city or suburbs.
[0034]
Further, the own vehicle data is stored in the RAM for each traveling state of the own vehicle such as acceleration, deceleration, and constant speed traveling. Therefore, a total of 714 own vehicle data obtained by multiplying the above-mentioned 238 ways and the classification of the traveling state of the own vehicle are finally stored. Further, when storing the own vehicle data, a number called a sampling point (hereinafter referred to as SP) (for example, 1, 2,...) Is added and stored.
[0035]
In step S101, it is determined whether or not the vehicle speed of the host vehicle acquired in step S100 is equal to or less than a predetermined value. The predetermined value is a threshold value for determining whether or not the host vehicle is in a stopped state. If the current vehicle speed is equal to or lower than the predetermined value, the host vehicle is determined to be in a stopped state, and step S107 is performed. Proceed with the process. Further, when the current vehicle speed of the host vehicle exceeds a predetermined value, it is determined that the host vehicle is running and the process proceeds to step S102. In addition, although the predetermined value in this embodiment shall be 5 km / h, for example, it is not restricted to this, You may set arbitrarily by a user.
[0036]
In step S102, it is determined whether or not the vehicle speed change of the host vehicle is equal to or less than a predetermined value. This is to determine whether or not the speed difference of the host vehicle between the current SP and the SP immediately before it is less than a predetermined value, that is, whether or not acceleration / deceleration has occurred in the traveling direction of the host vehicle. Determine whether.
[0037]
If the change in vehicle speed is equal to or less than the predetermined value, the process proceeds to step S103, and if not, the process proceeds to step S104. The predetermined value is 3 km / h in the present embodiment, but is not limited thereto, and may be arbitrarily set by the user.
[0038]
Furthermore, only when the change in the vehicle speed of the host vehicle is negative, it may be determined whether or not the value is not more than a separately set value. As a result, it is possible to add hysteresis to the determination of the change in the vehicle speed, and as a result, it is possible to prevent the acceleration / deceleration reference map, which will be described later, from being changed in a dark manner according to the minute change in the vehicle speed. Note that it may be determined whether the acceleration value is equal to or less than a predetermined value based on the change in the vehicle speed based on the acceleration of the host vehicle data.
[0039]
Step S103 calculates a constant speed reference travel speed. The calculation of the constant speed reference traveling speed is to calculate the average speed at which the host vehicle travels on the road where the host vehicle is currently located.
[0040]
This constant speed reference traveling speed is obtained by multiplying the road width (seven ways), the speed limit (17 ways), and roads (two ways) traveling in the city or suburbs, which are classified for each road attribute described above. This is the speed for each of 238 roads in total. Here, the average traveling speed of the host vehicle on the road that matches the road attribute where the host vehicle is currently located is calculated and stored in the RAM. In this step S103, the constant speed reference traveling speed is calculated by a weighted average as shown in the following equation.
[0041]
[Expression 1]
Constant speed reference traveling speed = {(Default constant speed reference traveling speed) × (weighting factor 1)} + {(vehicle speed before 20SP) × (weighting factor 2)} + {(vehicle speed before 18SP) × (weighting factor) 3)} +... + {(Vehicle speed before 2SP) × (weight coefficient 11)} + {(current vehicle speed) × (weight coefficient 12)}
In this calculation formula based on the weighted average, the constant speed standard traveling speed as a default for each of 238 road attributes stored in the RAM in advance is used, and thereafter, the newly calculated constant speed standard traveling speed is updated as a default. The Moreover, in the same formula, the host vehicle speed before 20 to 2SP is used, but these also match the road attribute where the host vehicle is currently located among the 714 host vehicle data stored in the RAM, And the own vehicle speed in a constant speed driving state is used. Moreover, about the value of the weighting coefficients 1-12, it calculates | requires by experiment etc. previously, for example.
[0042]
In step S104, it is determined whether or not the vehicle speed change of the host vehicle is an increase. That is, this step determines whether the host vehicle is in an accelerating state or a decelerating state, and this can be determined by referring to the sign of the vehicle speed change. If the vehicle speed changes positively, the process proceeds to step S105, and if not, the process proceeds to step S106.
[0043]
Next, the acceleration map update process in step S105 will be described with reference to the flowchart in FIG. Then, the deceleration map update process of step S106 is demonstrated using the flowchart of FIG.
[0044]
Step S110 of FIG. 3 determines whether or not the state immediately before the host vehicle is other than the acceleration state. If the state is other than the acceleration state, the process proceeds to step S111. The process proceeds to step S112. In step S111, the SP added when the vehicle data is stored in the RAM is initialized (set to 1).
[0045]
In step S112, it is determined whether the constant speed running state is determined as the state of the host vehicle. If the constant speed running state is determined, the process proceeds to step S113. If not, step S107 is performed. Return to.
[0046]
Step S113 reads the acceleration reference map in the acceleration state that matches the road attribute of the current position of the host vehicle and is stored in the RAM. The road attribute of the current position of the host vehicle can be obtained by referring to the road type, the road width, and the number of lanes in the link data stored in the map data input device 8.
[0047]
Here, an acceleration reference map and a deceleration reference map described later will be described. Acceleration / deceleration reference maps are prepared for 238 each, and the road width (7 streets) at the current position of the vehicle, speed limit (17 streets), and roads (2 streets) traveling in the city or suburb are multiplied. A number of acceleration / deceleration reference maps are provided. Note that the classification of each of the road widths and the like is the same as the classification described in step S100, and thus the description thereof is omitted.
[0048]
FIG. 11 shows an example of the acceleration reference map, and FIG. 12 shows an example of the deceleration reference map. As shown in FIG. 11, the acceleration reference map is expressed by the vehicle speed and time until the speed at the end of acceleration (40 km / h in the figure) is reached, and as shown in FIG. 12, the deceleration reference map Is expressed by the vehicle speed and time until the vehicle speed reaches 0 km / h from the speed at the start of deceleration (40 km / h in the figure).
[0049]
In step S114, among the 714 kinds of own vehicle data, the road attribute of the current position of the own vehicle matches the road attribute, and the running state of the own vehicle is in the accelerated state. An acceleration map (hereinafter referred to as a measured acceleration map) is created from the speed of the host vehicle up to the SP for determining the state and the time required until the end of acceleration. FIG. 13 is an example of a measured acceleration map. As shown in the figure, the measured acceleration map is represented by the vehicle speed and time until reaching the speed at the end of the acceleration, like the acceleration reference map.
[0050]
In step S115, the acceleration reference map is updated using the actual measurement acceleration map. In this update process, the actual acceleration map is reflected in the acceleration reference map read in step S113, and the reflected map is used as a new acceleration reference map. For example, the measured acceleration map shown in FIG. 13 is updated as a new acceleration reference map.
[0051]
Next, the deceleration map update process will be described using the flowchart of FIG. First, in step S120, it is determined whether or not the state immediately before the host vehicle is other than the deceleration state. If it is other than the deceleration state, the process proceeds to step S121. The process proceeds to S122.
[0052]
In step S121, the SP added when storing the vehicle data is initialized (set to 1). In step S122, it is determined whether or not the stop state is determined as the state of the host vehicle. If the stop state is determined, the process proceeds to step S123. If not, the process returns to step S107.
[0053]
Step S123 reads the deceleration reference map in the deceleration state that matches the road attribute of the current position of the host vehicle, which is stored in the RAM. The details of the deceleration criterion map have been described in step S113, and will not be described.
[0054]
In step S124, of the 714 kinds of own vehicle data, the road attribute of the current position of the own vehicle coincides with the road attribute of the own vehicle, and the running state of the own vehicle is in the deceleration state. A deceleration map (hereinafter referred to as an actual deceleration map) is created from the vehicle speed up to the SP to be determined and the time required from the start of deceleration to the stop. Although the actual deceleration map is not shown, it is expressed by the vehicle speed and time as in the actual acceleration map.
[0055]
In step S125, the deceleration reference map is updated using the actually measured deceleration map. In this update process, the actually measured deceleration map is reflected in the deceleration criterion map read in step S123, and the reflected map is used as a new deceleration criterion map. For example, the measured acceleration map is updated as a new deceleration reference map.
[0056]
Then, in step S107 in FIG. 2, it is determined whether or not new host vehicle data has been input, and a standby state is entered until the host vehicle data is input. And when new own vehicle data is inputted, the processing from Step S100 is repeated again.
[0057]
In this way, the acceleration / deceleration map update process generates a map based on vehicle speed fluctuations when the host vehicle actually travels. This map is created for each of the road attributes divided into 238 ways, and is generated for each acceleration / deceleration state of the host vehicle (acceleration / deceleration reference map). Further, an average speed at which the host vehicle travels at a constant speed is generated for each of the 238 road attributes described above (constant speed reference traveling speed). With these maps and constant speed travel speeds, it is possible to reproduce vehicle speed fluctuations of the host vehicle on 238 roads.
[0058]
Next, a process of calculating the position of the virtual vehicle that virtually travels each route not selected as the travel route of the host vehicle using the acceleration / deceleration reference map and the constant speed reference travel speed will be described with reference to FIGS. This will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
[0059]
When the car navigation device is powered on, the initial setting shown in step S1 of FIG. 5 is executed. This initial setting is a process for initializing various sensors, a process for establishing a communication link with the outside such as GPS and VICS, a process for detecting the current position of the host vehicle, and a virtual host vehicle position calculation described later. This includes initialization of variables to be used. If this initial setting is completed, the destination is set by the user (step S2). In setting the destination, the user operates the operation switch group 9 to input the destination.
[0060]
When the destination is set by the user, a multiple route search process (multiple route search means) is executed in step S3. In this multi-route search process, a plurality of routes from the current position of the host vehicle to the destination are automatically searched. In this embodiment, five different routes are searched. For example, the well-known Dijkstra method is used as the method for searching for a plurality of routes.
[0061]
In step S4, one route that the user desires to travel is designated for the five routes searched in step S3 (route setting means). At this time, for example, the five routes are highlighted on the map displayed on the display device 10, or the travel distance to the destination for each route, the estimated expected time, etc. are added and displayed to the user as desired. Let's specify the route.
[0062]
In addition, for each route not specified by the user, a number (for example, No. 2 route, No. 3 route, etc.) that can be identified for each route is attached, and node data, link data, etc. constituting each route are added. Map data is stored in the RAM for each route. Thereby, the road attribute of each route can be referred from the link data of each route.
[0063]
Step S5 asks the user whether or not to calculate the virtual vehicle position. The user operates the operation switch group 9 and inputs whether or not the virtual vehicle position can be calculated. Then, based on whether or not the virtual vehicle position is calculated, the process proceeds to step S6 when the virtual vehicle position calculation is performed, and when the virtual vehicle position calculation is not performed, the process ends.
[0064]
In step S6, after the virtual vehicle position calculation process is performed, in step S7, it is determined whether or not the user has performed an operation to interrupt the virtual vehicle position calculation process. If there is no operation to be interrupted, the process proceeds to step S8. If there is an operation to be interrupted, the process proceeds to step S9.
[0065]
In step S8, it is determined whether or not the host vehicle has arrived at the destination. If it is determined that the host vehicle has not arrived at the destination, the process proceeds to step S6 and the virtual host vehicle position is again determined. The calculation process is repeated. The cycle calculated repeatedly is executed in synchronization with, for example, the screen update cycle (for example, 1 second) of the display device 10. If it is determined that the host vehicle has arrived at the destination, the process proceeds to step S9.
[0066]
In step S <b> 9, for example, as shown in FIG. 8, the progress results of the own vehicle and each virtual own vehicle on each route are displayed on the display screen of the display device 10. In each route, if the vehicle or each virtual vehicle arrives at the destination, the required time to the destination is displayed. If the vehicle does not arrive at the destination, the remaining time to the destination is displayed. The distance and the time required to travel the remaining distance are displayed.
[0067]
Next, the virtual vehicle position calculation process in step S6 will be described with reference to the flowchart of FIG. In the process executed here, for each of the four routes (hereinafter referred to as virtual routes) that the user did not designate as the travel route in step S4, each of the four virtual own vehicles is each virtual Assuming that the vehicle travels along the route, the position of each virtual vehicle is calculated as needed. Hereinafter, description will be given by taking as an example the calculation processing of the position of one virtual host vehicle traveling on one virtual route.
[0068]
Each virtual vehicle traveling along each virtual route is calculated on the assumption that the vehicle departed at the same time as the time when the vehicle departed from the departure place on the travel route. Accordingly, the time when the vehicle departed from the departure place is stored in the RAM, and the elapsed time after departure is calculated from the departure time as necessary.
[0069]
First, in step S10, it is determined whether or not the virtual vehicle has passed an intersection having a traffic signal on the virtual route (hereinafter simply referred to as an intersection). Here, if the virtual vehicle has passed an intersection on the virtual route, the process proceeds to step S11. If not, the process proceeds to step S16. The presence / absence of the intersection can be determined by referring to the data on the presence / absence of the traffic signal of the virtual route node data stored in the RAM in step S4.
[0070]
In addition, when a part of the virtual route is included in the selected travel route, the virtual host vehicle position calculation process is not executed only in the section, and the virtual travel is performed based on the vehicle speed variation pattern of the host vehicle traveling in the section. The own vehicle position may be calculated.
[0071]
In step S11, it is determined whether or not the virtual vehicle stops at an intersection having a traffic signal ahead (intersection stop presence / absence determination means). For this determination, for example, the probability that the host vehicle driven by the user stops in advance due to the red signal at the intersection is obtained in advance from the result of the actual vehicle traveling, and based on this probability, the virtual host vehicle Judgment is made by generating random numbers to stop (do / do not) at intersections with traffic lights.
[0072]
In addition, for example, at an intersection of traffic lights in an urban area on a virtual route, it is set to stop at a one-third probability (that is, one of three intersections), Random value of whether or not the virtual vehicle stops at the intersection of the traffic signal ahead based on the set probability. May be determined.
[0073]
In step S12, based on the result determined in step S11, when the virtual vehicle stops at the front intersection, the intersection flag is set to ON in step S13. Otherwise, the intersection is determined in step S14. Set the flag to OFF.
[0074]
Although not shown, when the intersection flag is set to ON in step S13, a deceleration reference map that matches the road attribute of the virtual route on which the virtual vehicle is currently located, and a virtual vehicle ahead of the intersection ahead. An acceleration reference map that matches the road attribute of the route is extracted from the RAM.
[0075]
Step S15 performs a process (virtual vehicle speed calculation process) for calculating the virtual vehicle speed. This virtual vehicle speed process is calculated on the assumption that the virtual vehicle travels on a virtual route where the virtual vehicle is currently located at a constant speed reference travel speed that matches the road attribute. Further, the constant speed reference traveling speed is corrected by external information or the like on the virtual route.
[0076]
If it is determined in step S12 that the vehicle stops at the intersection of the traffic signal on the virtual route, the virtual vehicle is determined from the deceleration pattern of the deceleration reference map that matches the road attribute of the virtual route where the virtual vehicle is currently located. Calculate the vehicle speed. That is, it is calculated so that the virtual host vehicle decelerates according to this deceleration pattern. After stopping for a predetermined time at the intersection, the virtual vehicle speed is calculated to accelerate the virtual vehicle according to the acceleration pattern of the acceleration reference map that matches the road attribute of the virtual route where the virtual vehicle is currently located, and the acceleration ends Later, the constant speed reference traveling speed becomes the virtual vehicle speed again. This virtual vehicle speed calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0077]
Next, the virtual vehicle speed calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG. Step S20 in the figure acquires the basic travel speed on the virtual route of the current position of the virtual host vehicle. This basic travel speed refers to the constant speed reference travel speed for each of 238 road attributes stored in the RAM, that is, from the constant speed reference travel speed calculated as the average travel speed of the host vehicle, It is intended to determine the speed at which the car basically travels.
[0078]
Therefore, in this step S20, the road attribute of the virtual route on which the virtual vehicle is currently located is referred to, and the constant speed reference traveling speed that matches the road attribute is acquired from the RAM. Note that road attributes such as road width and road type on the road at the current position of the virtual host vehicle can be referred to from the link data of each virtual route stored in the RAM. Further, in step S20, the constant speed reference traveling speed may be acquired only when the road attribute at the current position of the virtual host vehicle is changed from the previously located road attribute.
[0079]
In step S21, it is determined whether or not the basic travel speed is to be corrected based on the legal speed limit on the road at the current position of the virtual host vehicle. This determination is made based on the specified result by allowing the user to specify in advance whether or not to run the virtual vehicle at the legally limited speed. If it is determined that the basic travel speed is corrected with the legally limited speed, the process proceeds to step S22. If not, the process proceeds to step S24. The legal speed limit can be obtained by referring to the legal speed limit of the link data of the link corresponding to the road at the current position of the virtual host vehicle.
[0080]
Step S22 compares the above-mentioned legal speed limit with the basic travel speed obtained in step S20. If the basic travel speed is equal to or higher than the legal speed limit, the process proceeds to step S23, and does not apply. In that case, the process proceeds to step S24.
[0081]
In step S23, the basic traveling speed is changed to a legally limited speed. Thereby, when the basic travel speed is higher than the legal speed limit, the virtual vehicle is set to travel with the legal speed limit as the basic travel speed.
[0082]
In step S24, the basic travel speed is corrected by the static travel speed according to the season, day of the week, and time zone. That is, the static travel speed at the link corresponding to the road at the current position of the virtual host vehicle is referred from the map data input device 8, and the static travel speed corresponding to the current season, day of the week, or time zone is determined as the basic travel speed. Rewrite as
[0083]
In step S25, it is determined whether road traffic information related to the virtual route of the current position of the virtual host vehicle is acquired from the outside. The road traffic information from the outside is information acquired via VICS or the Internet as described above. If the road traffic information is acquired, the process proceeds to step S26. If not, the process proceeds to step S27.
[0084]
In step S26 (dynamic travel speed calculation processing), it is determined whether or not the acquired road traffic information is information such as traffic jams and regulations that hinder the progress of the virtual host vehicle. And if it is the above information that prevents the virtual vehicle from proceeding, the average traveling speed (hereinafter referred to as the dynamic traveling speed) of the road on which the virtual own vehicle is located based on the road traffic information from the outside. Calculated).
[0085]
For example, in VICS, since the time required to pass through a certain section is usually provided, the distance of the certain section is calculated based on the link length of the link data stored in the RAM, and the distance of the certain section is calculated. Can be calculated by dividing the required time by the required time. Therefore, the calculated dynamic travel speed is changed as the basic travel speed.
[0086]
In step S27, the final virtual vehicle speed is set. In step S14, when the intersection flag is set to OFF, the basic traveling speed calculated while performing correction or the like so far is set as the final virtual vehicle speed, and the processing in this step is performed. finish.
[0087]
On the other hand, if the intersection flag is set to ON, the deceleration reference map that matches the road attribute of the virtual route on which the virtual vehicle is currently extracted and the virtual ahead of the intersection ahead is extracted from the RAM in step S13. The virtual vehicle speed is obtained from the acceleration reference map that matches the road attribute of the route.
[0088]
First, the deceleration start point located near the intersection ahead of the virtual route is calculated from the deceleration reference map. This can be calculated by multiplying the vehicle speed at the start of deceleration by the time required from the start to the end of deceleration. However, since the virtual vehicle travels on the road where the vehicle is currently located based on the basic traveling speed calculated so far, the virtual vehicle may not necessarily coincide with the vehicle speed at the time of starting deceleration in the deceleration reference map. In this case, the deceleration reference map is corrected so that the basic traveling speed is the vehicle speed at the start of deceleration.
[0089]
For example, as shown in FIG. 14A, when the basic travel speed is larger than the vehicle speed at the start of deceleration, the time axis is corrected by extrapolating from the vehicle speed at the start of deceleration and the vehicle speed after the start of deceleration. Then, the deceleration reference map is corrected so that the vehicle speed at the start of deceleration becomes the basic traveling speed. Alternatively, as shown in FIG. 14B, when the basic travel speed is smaller than the vehicle speed at the start of deceleration, the time axis is corrected by interpolating from the vehicle speed at the start of deceleration and the vehicle speed after the start of deceleration. Then, the deceleration reference map is corrected so that the vehicle speed at the start of deceleration becomes the basic traveling speed.
[0090]
Then, it is determined whether or not the current position of the virtual host vehicle has reached the calculated deceleration start point. If the virtual host vehicle has not reached the deceleration start point, the virtual host vehicle speed is set as the basic travel speed. If the vehicle has reached the deceleration start point, the virtual vehicle speed is extracted from the deceleration reference map.
[0091]
Alternatively, when the virtual host vehicle position reaches the deceleration end point, that is, the intersection, the virtual host vehicle speed is set as 0 km / h. Further, this state of 0 km / h is continued for a predetermined time. For this predetermined time, for example, an average time during which the host vehicle driven by the user is stopped by a red signal at an intersection is obtained in advance, and the virtual host vehicle speed is set to 0 km / h until the average time elapses. In addition, the predetermined time may be arbitrarily set by the user.
[0092]
After the predetermined time has elapsed, the virtual vehicle speed is extracted from the acceleration reference map that matches the road attribute of the virtual route ahead of the intersection ahead. It should be noted that the basic traveling speed on the road on the virtual route ahead of the intersection in front of the vehicle may not coincide with the vehicle speed at the end of acceleration in the acceleration reference map. In that case, the acceleration reference map is corrected by extrapolation / interpolation or the like, as in the deceleration reference map described above.
[0093]
Thus, the virtual host vehicle speed is calculated from the constant speed reference travel speed that is the average travel speed of the host vehicle and the acceleration / deceleration reference map that is the average vehicle speed fluctuation pattern of the host vehicle. Furthermore, the virtual vehicle speed takes into account vehicle speed fluctuations due to traffic jams and regulations that the vehicle will actually encounter when traveling on a virtual route using real-time information from the outside. .
[0094]
In step S16, the position of the virtual host vehicle is updated from the virtual host vehicle speed calculated in step S15. Since the virtual vehicle position update process is executed in synchronization with the screen update cycle (for example, 1 second) of the display device 10, for example, the distance that the virtual vehicle travels in 1 second is determined by the speed of the virtual vehicle. Then, the position of the virtual host vehicle is calculated, and the position is updated according to the moving distance of the virtual host vehicle.
[0095]
In step S17, it is determined whether or not the virtual vehicle is located at the destination by updating the virtual vehicle position in step S16, that is, whether or not the virtual vehicle has arrived at the destination. Advances the process to the arrival result display process (step S18). If it is determined that the vehicle has not arrived at the destination, the process proceeds to step S7, and the virtual vehicle position calculation process is repeatedly executed again through the process of step S8.
[0096]
In step S18, for example, as shown in FIG. 9, the user is notified that the virtual vehicle has arrived at the destination. In addition, as shown in FIG. 10, a display may be made so that it can be seen which virtual route the virtual vehicle traveling on the destination has reached the destination. At this time, the virtual vehicle 13 that has arrived at the destination or the number 14 indicating the virtual route may be highlighted and displayed.
[0097]
Thus, the car navigation device of the present invention learns the vehicle speed fluctuation pattern of the vehicle driven by the user, and based on the acceleration / deceleration reference map created from this vehicle speed fluctuation pattern, the position of the virtual host vehicle in each virtual route Is calculated. Accordingly, the virtual vehicle travels with the same vehicle speed variation pattern as the vehicle driven by the user, and the calculated position of the virtual vehicle is the same as if the user himself / herself drove. .
[0098]
Thus, for example, when a virtual vehicle arrives at a destination for a user traveling on a travel route, the travel status of each vehicle for each route is compared by providing the route traveled by the virtual vehicle. can do. In addition, when the vehicle arrives at the destination, by providing the user with the progress of the virtual vehicle for each route, it is possible to determine which route will be used the next time the vehicle travels from the same departure point to the destination. If selected, it is possible to determine whether the destination can be reached in the shortest time.
[0099]
Also, by storing the static travel speed for each road such as the season, day of the week, or time zone, and calculating the position of the virtual host vehicle based on this static travel speed, it is likely to occur in reality. It is possible to reproduce a decrease in travel speed due to traffic jams and the like, and as a result, it is possible to calculate the position of the virtual host vehicle that more closely matches the actual travel.
[0100]
Furthermore, by calculating the position of the virtual host vehicle based on the dynamic travel speed obtained from external information obtained from VICS or the Internet, the position of the virtual host vehicle taking into account actual traffic jams, traffic restrictions, etc. Can be calculated. In addition, by calculating the position of the virtual vehicle taking into account the presence or absence of a stop at an intersection included in the route, the position of the virtual vehicle that more closely matches the actual driving situation can be calculated.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a car navigation apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing acceleration / deceleration map update processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing acceleration map update processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing deceleration map update processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing processing of the car navigation device according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing virtual vehicle position calculation processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart showing virtual host vehicle speed calculation processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a display image diagram of the display device 10 in a result display process according to the embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a display image diagram of the display device 10 in an arrival result display process according to the embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a display image diagram of the display device 10 in arrival result display processing according to the embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing an acceleration reference map according to the embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing a deceleration criterion map according to the embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing an actual acceleration map according to the embodiment of the present invention.
FIGS. 14A and 14B are diagrams showing correction of a deceleration reference map according to the embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Position detector
2 Geomagnetic sensor
3 Gyroscope
4 Vehicle speed sensor
5 GPS receiver
6 Accelerometer
7 Navi ECU
8 Map data input device
9 Operation switch group
10 Display device
11 VICS receiver
12 Mobile phone connection device

Claims (8)

道路地図データを格納する地図データ格納手段と、
出発地から目的地までの複数経路を前記道路地図データに基づいて探索する複数経路探索手段と、
該複数経路探索手段によって探索された複数経路のうち、1つの経路を走行経路として設定する経路設定手段とを備えるカーナビゲーション装置であって、
車両の速度を検出する車速検出手段と、
前記車速検出手段により検出される車両の速度に基づいて車両の速度変動パターンを学習する車速変動パターン学習手段とを有し、
該車速変動パターンに基づいて加減速を行う仮想的な車両が、前記走行経路を走行する車両の出発時刻と同時刻に前記走行経路以外の各経路を出発したと仮定して、出発後の前記各経路における前記仮想的な車両の位置を各々算出する仮想自車位置算出手段を有することを特徴とするカーナビゲーション装置。
Map data storage means for storing road map data;
A plurality of route searching means for searching a plurality of routes from a starting point to a destination based on the road map data;
A car navigation device comprising route setting means for setting one route as a travel route among a plurality of routes searched by the plurality of route search means,
Vehicle speed detection means for detecting the speed of the vehicle;
Vehicle speed fluctuation pattern learning means for learning a vehicle speed fluctuation pattern based on the vehicle speed detected by the vehicle speed detection means;
Assuming that the virtual vehicle that performs acceleration / deceleration based on the vehicle speed fluctuation pattern departs each route other than the travel route at the same time as the departure time of the vehicle traveling on the travel route, A car navigation device comprising virtual host vehicle position calculation means for calculating the position of the virtual vehicle on each route.
前記カーナビゲーション装置は、季節、曜日及び時間帯別に道路毎の静的走行速度を記憶する静的情報記憶手段をさらに備え、
前記仮想自車位置算出手段は、前記静的情報記憶手段によって記憶される前記道路毎の静的走行速度に基づいて前記仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする請求項1記載のカーナビゲーション装置。
The car navigation device further includes static information storage means for storing a static travel speed for each road according to season, day of the week, and time zone,
The virtual vehicle position calculating means calculates the position of the virtual vehicle based on the static travel speed for each road stored by the static information storage means. Car navigation device.
前記カーナビゲーション装置は、車両の外部から道路交通情報を受信する外部情報受信手段と、
該外部情報受信手段によって受信される道路交通情報から、前記走行経路以外の各経路に該当する道路の動的走行速度を算出する動的走行速度算出手段とをさらに備え、
前記仮想自車位置算出手段は、前記動的走行速度算出手段によって算出される前記道路の動的走行速度に基づいて前記仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする請求項1又は2記載のカーナビゲーション装置。
The car navigation device includes external information receiving means for receiving road traffic information from outside the vehicle;
Dynamic road speed calculating means for calculating the dynamic road speed of the road corresponding to each route other than the road route from the road traffic information received by the external information receiving means,
3. The virtual vehicle position calculating means calculates the position of the virtual vehicle based on the dynamic traveling speed of the road calculated by the dynamic traveling speed calculating means. The car navigation device described.
前記カーナビゲーション装置は、前記車両が交差点で停止する確率を算出する交差点停止確率算出手段と、
前記仮想的な車両が、前記走行経路以外の各経路上の各交差点に停止するか否かを前記確率に基づいて判断する交差点停止有無判定手段とをさらに備え、
前記仮想自車位置算出手段は、前記交差点の停止有無を加味して前記仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載のカーナビゲーション装置。
The car navigation device includes an intersection stop probability calculating means for calculating a probability that the vehicle stops at an intersection;
Intersection stop presence / absence determining means for determining whether or not the virtual vehicle stops at each intersection on each route other than the travel route based on the probability,
The car navigation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the virtual vehicle position calculation means calculates the position of the virtual vehicle in consideration of whether or not the intersection is stopped.
前記カーナビゲーション装置は、前記走行経路以外の各経路における前記仮想的な車両が前記目的地に到着した場合、この到着に関する情報をユーザへ報知する報知手段を有することを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載のカーナビゲーション装置。  The said car navigation apparatus has an alerting | reporting means which alert | reports the information regarding this arrival to a user, when the said virtual vehicle in each route other than the said travel route arrives at the said destination. 5. The car navigation device according to any one of 4. 前記車速変動パターン学習手段は、The vehicle speed variation pattern learning means includes
前記速度変動パターンとして、車両の加速状態の規範となる加速規範マップ、減速状態の規範となる減速規範マップ、及び定速走行状態の規範となる定速規範走行速度を有し、As the speed variation pattern, there is an acceleration reference map that is a reference for the acceleration state of the vehicle, a deceleration reference map that is a reference for the deceleration state, and a constant speed reference traveling speed that is a reference for the constant speed driving state,
前記加速規範マップ、及び前記減速規範マップは、前記車両が実際に走行する際の車速変動に基づいて生成し、The acceleration reference map and the deceleration reference map are generated based on vehicle speed fluctuation when the vehicle actually travels,
前記定速規範走行速度は、平均的に前記車両が走行する速度から生成するものであることを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載のカーナビゲーション装置。The car navigation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the constant speed reference traveling speed is generated from a speed at which the vehicle travels on average.
前記仮想自車位置算出手段は、前記仮想的な車両が前記定速規範走行速度に基づく基本走行速度で走行するものとして算出し、The virtual host vehicle position calculating means calculates that the virtual vehicle travels at a basic traveling speed based on the constant speed reference traveling speed,
前記交差点停止有無判定手段が前記仮想的な車両が前方の交差点で停止すると判定したとき、前記減速規範マップにおける減速開始時の車速が前記基本走行速度と一致しない場合には、前記減速開始時の車速を前記基本走行速度となるように前記減速規範マップを補正する減速規範マップ補正手段を備え、When the intersection stop presence / absence determination means determines that the virtual vehicle stops at a front intersection, if the vehicle speed at the start of deceleration in the deceleration reference map does not match the basic travel speed, A deceleration norm map correction means for correcting the deceleration norm map so that the vehicle speed becomes the basic traveling speed;
前記仮想自車位置算出手段は、前記減速規範マップ補正手段によって補正された減速規  The virtual vehicle position calculating means is a deceleration reference corrected by the deceleration reference map correction means. 範マップを用いて前記前方の交差点付近に位置する前記仮想的な車両の減速開始地点を算出することを特徴とする請求項6記載のカーナビゲーション装置。The car navigation device according to claim 6, wherein a deceleration start point of the virtual vehicle located near the front intersection is calculated using a model map.
前記加速規範マップの加速終了時の車速が前記前方の交差点より先の経路における基本走行速度と一致しない場合には、前記加速終了時の車速を前記基本走行速度となるように前記加速規範マップを補正する加速規範マップ補正手段を備え、If the vehicle speed at the end of acceleration in the acceleration reference map does not match the basic travel speed on the route ahead of the forward intersection, the acceleration reference map is set so that the vehicle speed at the end of acceleration becomes the basic travel speed. Acceleration reference map correction means for correcting,
前記仮想自車位置算出手段は、前記仮想的な車両が前記前方の交差点に到達して所定時間が経過した以降は、前記加速規範マップ補正手段によって補正された加速規範マップを用いて前記仮想的な車両の位置を算出することを特徴とする請求項6記載のカーナビゲーション装置。  The virtual vehicle position calculation means uses the acceleration reference map corrected by the acceleration reference map correction means after a predetermined time has elapsed since the virtual vehicle reached the forward intersection. The car navigation device according to claim 6, wherein the position of the correct vehicle is calculated.
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