JP4144538B2 - VEHICLE DRIVE OPERATION ASSISTANCE DEVICE AND VEHICLE WITH VEHICLE DRIVE OPERATION ASSISTANCE DEVICE - Google Patents
VEHICLE DRIVE OPERATION ASSISTANCE DEVICE AND VEHICLE WITH VEHICLE DRIVE OPERATION ASSISTANCE DEVICE Download PDFInfo
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Description
本発明は、運転者の操作を補助する車両用運転操作補助装置に関する。 The present invention relates to a driving operation assisting device for a vehicle that assists a driver's operation.
従来の車両用運転操作補助装置としては、自車両と自車両前方の障害物とが接触する可能性がある場合に、自車両を減速させて運転者に警告を与えるものが知られている(例えば特許文献1)。この装置は、自車速が高くなるほど発生させる減速度を大きくして運転者の注意を喚起する。 2. Description of the Related Art Conventional vehicle driving assist devices are known that decelerate a host vehicle and warn a driver when there is a possibility that the host vehicle and an obstacle ahead of the host vehicle are in contact with each other ( For example, Patent Document 1). This device alerts the driver by increasing the deceleration generated as the vehicle speed increases.
本願発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
上述したような車両用運転操作補助装置は自車両前方の障害物を検出する検出器を備えているが、検出器から常に十分な精度の検出結果が得られるとは限らない。例えば自車両と障害物との相対位置関係や天候などの条件によって検出器の検出精度が低下する可能性がある。上述したような車両用運転操作補助装置にあっては、検出器の検出結果の信頼性を高め、システムを適切に作動させることが望まれている。 Although the above-described vehicular driving assist device includes a detector that detects an obstacle ahead of the host vehicle, a detection result with sufficient accuracy is not always obtained from the detector. For example, the detection accuracy of the detector may be lowered depending on the relative positional relationship between the host vehicle and the obstacle and the conditions such as the weather. In the vehicular driving assist device as described above, it is desired to increase the reliability of the detection result of the detector and to operate the system appropriately.
本発明による車両用運転操作補助装置は、自車両周囲の障害物を検出する障害物検出手段と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、障害物検出手段および走行状態検出手段による検出結果に基づいて、障害物に対するリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、リスクポテンシャル算出手段によって算出されるリスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力、自車両に発生する駆動力、および自車両に発生する制動力の中から少なくとも2つの力を制御する制御手段と、障害物検出手段による障害物の検出状況を監視する監視手段と、監視手段によって障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、制御手段による力の制御タイミングおよびゲインを変更して検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備え、制御方法変更手段は、障害物検出手段の検出精度が低下する状況において、検出精度が低下しない状況に対して制御タイミングを遅延させるとともに、リスクポテンシャルに対する力の制御量の変化率を増大させる。 The vehicle driving operation assisting device according to the present invention includes an obstacle detection unit that detects obstacles around the host vehicle, a traveling state detection unit that detects a traveling state of the host vehicle, an obstacle detection unit, and a traveling state detection unit. Based on the detection result, a risk potential calculating means for calculating a risk potential for the obstacle, a reaction force generated in the driving operation device based on the risk potential calculated by the risk potential calculating means, and a drive generated in the own vehicle Control means for controlling at least two of the force and braking force generated in the host vehicle, monitoring means for monitoring the obstacle detection status by the obstacle detection means, and detection of the obstacle detection means by the monitoring means If the accuracy is determined that the situation to decrease, detected by changing the control timing and the gain of the force by the control means And a control method changing means for compensating for performance degradation due to reduction of time, the control method change means in situations where the detection accuracy of the obstacle detection means is reduced, delaying the control timing for situations where the detection accuracy does not decrease And increase the rate of change of the controlled amount of force against the risk potential .
障害物検出精度が低下する状況では、制駆動力制御等の制御方法を変更して検出精度の低下を補償するので、適切な制御を行うことができる。 In a situation where the obstacle detection accuracy is reduced, the control method such as braking / driving force control is changed to compensate for the reduction in detection accuracy, so that appropriate control can be performed.
《第1の実施の形態》
本発明の第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の構成を示すシステム図である。
<< First Embodiment >>
A vehicle operation assistance device according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a system diagram showing a configuration of a vehicle driving assistance device 1 according to a first embodiment of the present invention.
まず、車両用運転操作補助装置1の構成を説明する。レーダ装置10は、例えば車両の前方グリル部もしくはバンパ部等に取り付けられたレーザレーダであり、水平方向にレーザ光を照射して車両前方領域を走査し、自車両前方の障害物を検出する。図2に、レーダ装置10による障害物検出の原理を説明する図を示す。図2に示すように、レーダ装置10はレーザ光を出力する発光部10aと、自車両の前方にある反射物(通常、前方車の後端)で反射された反射光を検出する受光部10bとを備えている。レーダ装置10は、受光部10bで受光した反射波の到達時間より、障害物の有無および自車両と障害物との相対的な位置を算出する。レーダ装置10によりスキャンされる前方の領域、すなわちレーダ装置10の検知範囲は、例えば自車正面に対して±6deg程度であり、検知範囲内に存在する複数の前方物体が検出される。
First, the configuration of the vehicle driving assistance device 1 will be described. The
車速センサ20は自車両の車速を検出し、検出した自車速を障害物検知装置40およびコントローラ50に出力する。
舵角センサ30は、ステアリングコラムもしくはステアリングホイール(不図示)付近に取り付けられた角度センサ等であり、ステアリングシャフトの回転を操舵角として検出し、コントローラ50へ出力する。
The
The
アクセルペダル61には、アクセルペダル61の踏み込み量(操作量)を検出するアクセルペダルストロークセンサ(不図示)が設けられている。アクセルペダルストロークセンサによって検出されたアクセルペダル操作量はコントローラ50および駆動力制御装置60に出力される。ブレーキペダル91には、その踏み込み量(操作量)を検出するブレーキペダルストロークセンサ(不図示)が設けられている。ブレーキペダルストロークセンサによって検出されたブレーキペダル操作量は、制動力制御装置90に出力される。
The
障害物検知装置40は、レーダ装置10および車速センサ20の検出結果に従って自車両と前方障害物との車間距離および相対速度等の障害物情報を算出し、コントローラ50へ出力する。
The
コントローラ50は、CPUと、ROMおよびRAM等のCPU周辺部品とから構成され、車両用運転操作補助装置1全体の制御を行う。コントローラ50は、車速センサ20から入力される自車速、および障害物検知装置40から入力される障害物情報から、自車両の走行状況を認識する。コントローラ50は、走行状況に基づいて前方障害物に対する自車両のリスクポテンシャルを算出する。さらに、コントローラ50は、障害物に対するリスクポテンシャルに基づいて、自車両に発生する制駆動力を制御する。
The
駆動力制御装置60は、エンジンへの制御指令を算出する。図3に、駆動力制御装置60における駆動力制御のブロック図を示す。図4に、アクセルペダル操作量SAとドライバ要求駆動力Fdaとの関係を定めた特性マップを示す。駆動力制御装置60は、図4に示すようなマップを用いて、アクセルペダル操作量SAに応じてドライバ要求駆動力Fdaを算出する。そして、駆動力制御装置60は、ドライバ要求駆動力Fdaに、後述する駆動力補正量ΔDaを加えて目標駆動力を算出する。駆動力制御装置60のエンジンコントローラは、目標駆動力に従ってエンジンへの制御指令を算出する。
The driving
制動力制御装置90は、ブレーキ液圧指令を出力する。図5に、制動力制御装置93における制動力制御のブロック図を示す。図6に、ブレーキペダル操作量SBとドライバ要求制動力Fdbとの関係を定めた特性マップを示す。制動力制御装置93は、図6に示すようなマップを用いて、ブレーキペダル操作量SBに応じてドライバ要求制動力Fdbを算出する。そして、制動力制御装置93は、ドライバ要求制動力Fdbに、後述する制動力補正値ΔDbを加えて目標制動力を算出する。制動力制御装置93のブレーキ液圧コントローラは、目標制動力に従ってブレーキ液圧指令を出力する。ブレーキ液圧コントローラからの指令に応じて各車輪95に設けられたブレーキ装置が作動する。
The braking
以下に、本発明の第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の動作を説明する。車両用運転操作補助装置1は、レーダ装置10によって検出される前方障害物の状態に基づいて、自車両周囲のリスクポテンシャルを算出する。リスクポテンシャルが大きい場合には自車両の駆動力を低下したり、制動力を増加する。自車両の制駆動力制御を行うことにより、運転者に減速感を与えて運転者の注意を喚起することができる。
Below, operation | movement of the driving operation assistance apparatus 1 for vehicles by the 1st Embodiment of this invention is demonstrated. The vehicle driving assistance device 1 calculates the risk potential around the host vehicle based on the state of the front obstacle detected by the
前方障害物の状態に基づいて自車両を制御する場合には、自車両と前方障害物とが接触する可能性があるか否かといった自車両周囲のリスクポテンシャルを正確に判定するため、前方障害物の幅、および車両前後方向および左右方向に関する前方障害物の位置等を正確に検出する必要がある。しかし、レーダ装置10の検知範囲(視野角)は10°〜20°程度に限定されているため、前方障害物の一部が検知範囲外にある場合は、前方障害物の左右位置を正確に検出することが困難である。また、他の障害物が前方障害物の一部を遮るような場合も、前方障害物の左右位置を正確に検出することが困難となる。このようにレーダ装置10の検出結果の精度が低下すると、不適切な制駆動力制御が行われる可能性がある。
When controlling the host vehicle based on the state of the front obstacle, it is necessary to accurately determine the risk potential around the host vehicle such as whether or not there is a possibility of contact between the host vehicle and the front obstacle. It is necessary to accurately detect the width of the object and the position of the front obstacle in the vehicle front-rear direction and the left-right direction. However, since the detection range (viewing angle) of the
そこで、本発明の第1の実施の形態においては、レーダ装置10の精度が低下するような状況では制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、レーダ装置10の精度低下に伴うシステムの性能低下を補償する。以下に、第1の実施の形態による車両用運転操作補助装置1の動作を、図7を用いて詳細に説明する。図7は、第1の実施の形態のコントローラ50における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
Therefore, in the first embodiment of the present invention, in a situation where the accuracy of the
まず、ステップS110で、車速センサ20によって検出される自車速Vhと、舵角センサ30によって検出される自車両の操舵角δを読み込む。ステップS120では、アクセルペダルストロークセンサ(不図示)によって検出されるアクセルペダル操作量SAを読み込む。つづくステップS130で、レーダ装置10の検出結果に従って障害物検知装置40で算出した前方障害物に関する情報を読み込む。前方障害物に関する情報は、例えば各障害物までの距離D、自車両に対する障害物の左右方向位置xおよび前後方向位置yである。
First, in step S110, the host vehicle speed Vh detected by the
ステップS140では、ステップS110で読み込んだ自車速Vhおよび操舵角δに基づいて、自車両の進路を推定する。以下に、予測進路の推定方法を図8および図9を用いて説明する。予測進路を推定するために、図8に示すように自車両が矢印方向に進行している場合の旋回半径Rを算出する。まず、自車両の旋回曲率ρ(1/m)を算出する。旋回曲率ρは、自車速Vhおよび操舵角δに基づいて、以下の(式1)で算出できる。
ρ=1/{L(1+A・Vh2)}×δ/N・・・(式1)
ここで、L:自車両のホイールベース、A:車両に応じて定められたスタビリティファクタ(正の定数)、N:ステアリングギア比である。
In step S140, the course of the host vehicle is estimated based on the host vehicle speed Vh and the steering angle δ read in step S110. Below, the estimation method of a predicted course is demonstrated using FIG. 8 and FIG. In order to estimate the predicted course, a turning radius R when the host vehicle is traveling in the direction of the arrow is calculated as shown in FIG. First, the turning curvature ρ (1 / m) of the host vehicle is calculated. The turning curvature ρ can be calculated by the following (Expression 1) based on the host vehicle speed Vh and the steering angle δ.
ρ = 1 / {L (1 + A · Vh 2 )} × δ / N (Expression 1)
Here, L: wheel base of the host vehicle, A: stability factor (positive constant) determined according to the vehicle, and N: steering gear ratio.
旋回半径Rは、旋回曲率ρを用いて以下の(式2)で表される。
R=1/ρ ・・・(式2)
図9に示すように、旋回半径Rの円弧を基準線とした幅Twの領域を、自車両の予測進路として設定する。予測進路の幅Twは、予め適切に設定しておく。
The turning radius R is expressed by the following (Equation 2) using the turning curvature ρ.
R = 1 / ρ (Formula 2)
As shown in FIG. 9, a region having a width Tw with an arc having a turning radius R as a reference line is set as a predicted course of the host vehicle. The predicted course width Tw is appropriately set in advance.
ステップS150では、レーダ装置10によって検出される複数の障害物について、ステップS140で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップS130で検出した障害物の前後方向位置yと、ステップS140で算出した補正左右方向位置xcとを用いて、障害物が予測進路内にあるか否かを判定する。図10に、レーダ装置10による障害物の検出状況を示す。コントローラ50は、レーダ装置10によって検出される障害物A〜Dのうち、自車両の予測進路内に存在する障害物B〜Dを選択する。なお、図10は自車両が直進している場合の予測進路を示している。ステップS160では、ステップS150で自車両の予測進路内にあると判定した障害物のうち、自車両に最も近い物体を、制駆動力制御の対象障害物として選択する。
In step S150, it is determined whether the plurality of obstacles detected by the
ステップS170では、制駆動力制御を行う際の制御パラメータを設定する。具体的には、制駆動力特性を変更する補正量を算出する際に用いる制御パラメータを、レーダ装置10の検出状況に応じて設定する。ここで、第1の実施の形態における制駆動力制御の概念を簡単に説明する。
In step S170, control parameters for performing braking / driving force control are set. Specifically, the control parameter used when calculating the correction amount for changing the braking / driving force characteristic is set according to the detection status of the
具体的には、自車両前方に仮想的な弾性体を設けたと仮定し、この仮想的な弾性体が前方車両に当たって圧縮され、自車両に対する擬似的な走行抵抗を発生するというモデルを考える。自車両と前方障害物との車間距離Dが仮想的な弾性体の長さよりも長い場合は、仮想弾性体は前方障害物に接触しないので圧縮されない。一方、車間距離Dが仮想弾性体の長さよりも短い場合は仮想弾性体が圧縮される。このように仮想弾性体が圧縮されるときの仮想弾性体の反発力Fcを、制駆動力特性の補正量として算出する。仮想弾性体の反発力Fcは、以下の(式3)で表される。
Fc=k×(Th−D) ・・・(式3)
ここで、kは仮想的な弾性体のばね定数、Thは仮想弾性体の長さとして設定されるしきい値である。
Specifically, it is assumed that a virtual elastic body is provided in front of the host vehicle, and a model in which the virtual elastic body hits the front vehicle and is compressed to generate a pseudo running resistance against the host vehicle is considered. When the inter-vehicle distance D between the host vehicle and the front obstacle is longer than the length of the virtual elastic body, the virtual elastic body does not contact the front obstacle and is not compressed. On the other hand, when the inter-vehicle distance D is shorter than the length of the virtual elastic body, the virtual elastic body is compressed. Thus, the repulsive force Fc of the virtual elastic body when the virtual elastic body is compressed is calculated as a correction amount of the braking / driving force characteristic. The repulsive force Fc of the virtual elastic body is expressed by the following (formula 3).
Fc = k × (Th−D) (Formula 3)
Here, k is a spring constant of the virtual elastic body, and Th is a threshold value set as the length of the virtual elastic body.
ばね定数kおよびしきい値Thは反発力Fcを算出するための制御パラメータであり、レーダ装置10の検出状況に応じて設定する。ここでは、障害物がレーダ装置10の検知範囲の側方端部に存在する場合に、レーダ装置10の検出精度が低下すると判断する。図11に、レーダ装置10の検知範囲の分割方法を説明する図を示す。図11に示すように、レーダ装置11の検知範囲において自車両左方向の側方端部領域を領域A,自車両右方向の側方端部領域を領域Bとする。自車両の左右方向に関する領域A、Bの幅は、例えば自車幅から自車幅の1/2となるように予め適切に設定しておく。
The spring constant k and the threshold value Th are control parameters for calculating the repulsive force Fc, and are set according to the detection status of the
以下に、制御パラメータkおよびThの設定処理を、図12のフローチャートを用いて説明する。ステップS1701では、ステップS130で検出した対象障害物の前後方向位置yおよび左右方向位置xに基づいて、対象障害物が領域Aに存在するかを判定する。対象障害物が領域Aに存在する場合はステップS1702へ進む。対象障害物が領域Aに存在しない場合は、ステップS1703へ進んで対象障害物が領域Bに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Bに存在する場合はステップS1702へ進む。一方、対象障害物が領域Aおよび領域Bのいずれにも存在しない場合は、ステップS1704へ進む。 Hereinafter, the setting process of the control parameters k and Th will be described with reference to the flowchart of FIG. In step S1701, it is determined whether the target obstacle exists in the region A based on the front-rear direction position y and the left-right direction position x of the target obstacle detected in step S130. If the target obstacle exists in the area A, the process proceeds to step S1702. If the target obstacle does not exist in the area A, the process proceeds to step S1703 to determine whether or not the target obstacle exists in the area B. If the target obstacle exists in the area B, the process proceeds to step S1702. On the other hand, if the target obstacle does not exist in either the area A or the area B, the process proceeds to step S1704.
ステップS1704では、レーダ装置10の検出精度が低下する状況ではないので、ばね定数kおよびしきい値Thをそれぞれ予め設定した基準値k=k0,Th=Th0に設定する。一方、ステップS1702では、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であるので、ばね定数kを基準値k0よりも大きい値k=k1に設定し、しきい値Thを基準値Th0よりも小さい値Th=Th1に設定する。
In step S1704, since the detection accuracy of the
図13に、レーダ装置10の検出状況に応じて制御パラメータk、Thを変更する場合の反発力Fcの変化を説明する図を示す。図13の横軸は自車両と対象障害物との前後方向の位置関係を示し、縦軸は反発力Fcを示す。レーダ装置10の検出精度が低下しない通常時には、自車両と対象障害物との車間距離Dがしきい値Th0以下となると反発力Fcが発生し、車間距離Dが小さくなるに従って反発力Fcが増加する。一方、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、車間距離Dがしきい値Th1以下となると反発力Fcが発生し、車間距離Dが小さくなるに従って通常時よりも急な傾きで反発力Fcが増加する。
FIG. 13 is a diagram for explaining changes in the repulsive force Fc when the control parameters k and Th are changed according to the detection status of the
このようにステップS170で制御パラメータk、Thを設定した後、ステップS180へ進む。ステップS180では、ステップS160で対象障害物として選択した障害物について、自車両との車間時間THWを算出する。車間時間THWは、対象障害物の現在位置に自車両が到達するまでの時間を示す物理量であり、以下の(式4)から算出される。
THW=D/Vh ・・・(式4)
After setting the control parameters k and Th in step S170 as described above, the process proceeds to step S180. In step S180, the inter-vehicle time THW with the host vehicle is calculated for the obstacle selected as the target obstacle in step S160. The inter-vehicle time THW is a physical quantity indicating the time until the host vehicle reaches the current position of the target obstacle, and is calculated from the following (Equation 4).
THW = D / Vh (Formula 4)
つづくステップS190では、ステップS180で算出した対象障害物に対する車間時間THWが予め設定したしきい値T1以上か否かを判定する。車間時間THWがしきい値T1未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップS200へ進む。 In subsequent step S190, it is determined whether or not the inter-vehicle time THW for the target obstacle calculated in step S180 is equal to or greater than a preset threshold value T1. If the inter-vehicle time THW is less than the threshold value T1, it is determined that the risk potential for contact with the target obstacle is high, and the process proceeds to step S200 to perform braking / driving force control.
ステップS200では、ステップS170で設定した制御パラメータk、Thを用いて、上述した(式3)に従って仮想弾性体の反発力Fcを算出する。ステップS190で車間時間THWがしきい値T1以上であると判定されると、ステップS210へ進み、反発力Fcを0とする。 In step S200, using the control parameters k and Th set in step S170, the repulsive force Fc of the virtual elastic body is calculated according to (Equation 3) described above. If it is determined in step S190 that the inter-vehicle time THW is equal to or greater than the threshold value T1, the process proceeds to step S210, and the repulsive force Fc is set to zero.
つづくステップS220では、ステップS200またはS210で算出した反発力Fcを用いて、制駆動力補正を行う際の駆動力補正量ΔDaおよび制動力補正量ΔDbを算出する。ステップS220における制駆動力補正量の算出処理を、図14を用いて説明する。 In the next step S220, the repulsive force Fc calculated in step S200 or S210 is used to calculate the driving force correction amount ΔDa and the braking force correction amount ΔDb when performing braking / driving force correction. The calculation process of the braking / driving force correction amount in step S220 will be described with reference to FIG.
まずステップS2201で、ステップS120で読み込んだアクセルペダル操作量SAに基づいて、アクセルペダル61が踏みこまれているか否かを判定する。アクセルペダル61が踏み込まれていない場合には、ステップS2202へ進み、アクセルペダル61が急に解放されたか否かを判定する。例えば、アクセルペダル操作量SAから算出するアクセルペダル61の操作速度が所定値未満であった場合は、アクセルペダル61がゆっくりと戻されたと判断し、ステップS2203へ進む。ステップS2203では、駆動力補正量ΔDaとして0をセットし、つづくステップS2204で制動力補正量ΔDbとして上述したように算出した反発力Fcをセットする。
First, in step S2201, it is determined whether or not the
一方、ステップS2202でアクセルペダル61が急に戻されたと判定されると、ステップS2205へ進む。ステップS2205では駆動力補正量ΔDaを漸減させ、ステップS2206で制動力補正量ΔDbを反発力Fcまで漸増させる。具体的には、アクセルペダル61が急に戻された場合は、アクセルペダル操作中には駆動力を反発力Fc分だけ減少させるように設定していた駆動力補正量ΔDa(=−Fc)を、0まで徐々に変化させる。また、アクセルペダル61が急に戻されてから制動力補正量ΔDbを反発力Fcまで徐々に増加させる。このように、アクセルペダル61が急に戻された場合は、最終的に駆動力補正量ΔDaが0に、制動力補正量ΔDbがFcになるように変化させる。
On the other hand, if it is determined in step S2202 that the
一方、ステップS2201が肯定判定され、アクセルペダル61が踏み込まれている場合は、ステップS2207へ進んでドライバ要求駆動力Fdaを推定する。コントローラ50内には、駆動力制御装置60内に記憶されたドライバ要求駆動力算出マップ(図4)と同一のものが用意されており、アクセルペダル操作量SAに従って、ドライバ要求駆動力Fdaを推定する。
On the other hand, when the determination in step S2201 is affirmative and the
つづくステップS2208で、ステップS2207で推定したドライバ要求駆動力Fdaと反発力Fcとの大小関係を比較する。ドライバ要求駆動力Fdaが反発力Fc以上(Fda≧Fc)の場合は、ステップS2209へ進む。ステップS2209では、駆動力補正量ΔDaとして−Fcをセットし、ステップS2210で制動力補正量ΔDbに0をセットする。すなわち、Fda−Fc≧0であることから、駆動力Fdaを反発力Fcにより補正した後も正の駆動力が残る。従って、補正量の出力は駆動力制御装置60のみで行うことができる。この場合、車両の状態としては、ドライバがアクセルペダル61を踏んでいるにも関わらず期待した程の駆動力が得られない状態となる。補正後の駆動力が走行抵抗より大きい場合には、加速が鈍くなる挙動としてドライバに感じられ、補正後の駆動力が走行抵抗より小さい場合には、減速する挙動としてドライバに感じられる。
In step S2208, the magnitude relationship between the driver request driving force Fda and the repulsive force Fc estimated in step S2207 is compared. If the driver requested driving force Fda is greater than or equal to the repulsive force Fc (Fda ≧ Fc), the process proceeds to step S2209. In step S2209, -Fc is set as the driving force correction amount ΔDa, and 0 is set in the braking force correction amount ΔDb in step S2210. That is, since Fda−Fc ≧ 0, a positive driving force remains even after the driving force Fda is corrected by the repulsive force Fc. Therefore, the correction amount can be output only by the driving
一方、ステップS2208が否定判定され、ドライバ要求駆動力Fdaが反発力Fcより小さい場合(Fda<Fc)は、駆動力制御装置60のみでは目標とする補正量を出力できない。そこで、ステップS2211において駆動力補正量ΔDaに−Fdaをセットし、ステップS2212で制動力補正量ΔDbとして、補正量の不足分(Fc−Fda)をセットする。この場合、車両の減速挙動としてドライバには察知される。
On the other hand, if the determination in step S2208 is negative and the driver-requested driving force Fda is smaller than the repulsive force Fc (Fda <Fc), the target correction amount cannot be output only by the driving
図15に、駆動力および制動力の補正方法を説明する図を示す。図15の横軸はアクセルペダル操作量SAおよびブレーキペダル操作量SBを示しており、原点0から右へ進むほどアクセルペダル操作量SAが大きく、左へ進むほどブレーキペダル操作量SBが大きいことを示している。図15の縦軸は駆動力および制動力を示し、原点0から上へ進むほど駆動力が大きく、下へ進むほど制動力が大きいことを示している。
FIG. 15 is a diagram illustrating a method for correcting the driving force and the braking force. The horizontal axis of FIG. 15 indicates the accelerator pedal operation amount SA and the brake pedal operation amount SB. The accelerator pedal operation amount SA increases as it proceeds from the
図15において、アクセルペダル操作量SAに応じた要求駆動力Fda、およびブレーキペダル操作量SBに応じた要求制動力Fdbをそれぞれ一点差線で示す。また、前方障害物とのリスクポテンシャルに応じて補正した駆動力および制動力を実線で示す。 In FIG. 15, the required driving force Fda corresponding to the accelerator pedal operation amount SA and the required braking force Fdb corresponding to the brake pedal operation amount SB are indicated by one-dotted lines. Further, the driving force and the braking force corrected according to the risk potential with the front obstacle are indicated by solid lines.
アクセルペダル操作量SAが大きく、アクセルペダル操作量SAに応じた要求駆動力Fdaが反発力Fc以上の場合は、駆動力を補正量ΔDaに応じて減少方向に補正する。一方、アクセルペダル操作量SAが小さく、アクセルペダル操作量SAに応じた要求駆動力Fdaが反発力Fcよりも小さい場合は、駆動力を発生しないような補正量ΔDaを設定して駆動力を補正する。さらに、反発力Fcと要求駆動力Fdaとの差を補正量ΔDbとして設定する。これにより、アクセルペダル操作量SAに応じた緩制動を行う。 When the accelerator pedal operation amount SA is large and the required driving force Fda corresponding to the accelerator pedal operation amount SA is greater than or equal to the repulsive force Fc, the driving force is corrected in a decreasing direction according to the correction amount ΔDa. On the other hand, when the accelerator pedal operation amount SA is small and the required driving force Fda corresponding to the accelerator pedal operation amount SA is smaller than the repulsive force Fc, a correction amount ΔDa that does not generate a driving force is set to correct the driving force. To do. Further, the difference between the repulsive force Fc and the required driving force Fda is set as the correction amount ΔDb. Thereby, the gentle braking according to the accelerator pedal operation amount SA is performed.
ブレーキペダルが踏み込まれると、補正量ΔDbに基づいて制動力を増大方向に補正する。これにより、全体として車両の走行抵抗を補正量、すなわち仮想弾性体の反発力Fcに相当して増大させるように制駆動力の特性を補正している。 When the brake pedal is depressed, the braking force is corrected in the increasing direction based on the correction amount ΔDb. As a result, the braking / driving force characteristics are corrected so as to increase the running resistance of the vehicle as a whole corresponding to the correction amount, that is, the repulsive force Fc of the virtual elastic body.
このようにステップS220で制駆動力補正量を算出した後、ステップS230へ進む。ステップS230では、ステップS220で算出した駆動力補正量ΔDa、及び制動力補正量ΔDbをそれぞれ駆動力制御装置60、及び制動力制御装置90に出力する。駆動力制御装置60は、駆動力補正量ΔDaと要求駆動力Fdaとから目標駆動力を算出し、算出した目標駆動力を発生するようにエンジンコントローラを制御する。また、制動力制御装置90は、制動力補正量ΔDbと要求制動力Fdbとから目標制動力を算出し、目標制動力を発生するようにブレーキ液圧コントローラを制御する。これにより、今回の処理を終了する。
After calculating the braking / driving force correction amount in step S220 as described above, the process proceeds to step S230. In step S230, the driving force correction amount ΔDa and the braking force correction amount ΔDb calculated in step S220 are output to the driving
−第1の実施の形態の変形例1−
ここでは、障害物が領域A、Bに存在し、さらに自車両が追い越し動作中である場合を、レーダ装置10の検出精度が低下する状況とする。図16のフローチャートを用いて制御パラメータ設定処理を説明する。
-Modification 1 of the first embodiment-
Here, a case where an obstacle is present in the areas A and B and the own vehicle is in an overtaking operation is assumed to be a situation in which the detection accuracy of the
ステップS1711で自車両が追い越し動作中であるか否かを判定する。自車両が追い越し動作中であるか否かは、例えば運転者によるウィンカ操作、または操舵角速度に基づいて判定することができる。ウィンカ操作が行われている場合、または操舵角速度が所定値以上である場合は、自車両が追い越し動作中であると判断する。追い越し動作中であると判定されると、ステップS1712へ進み、対象障害物が領域Aに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Aに存在する場合はステップS1713へ進む。対象障害物が領域Aに存在しない場合は、ステップS1714へ進んで対象障害物が領域Bに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Bに存在する場合はステップS1713へ進む。 In step S1711, it is determined whether or not the host vehicle is in an overtaking operation. Whether or not the host vehicle is in an overtaking operation can be determined based on, for example, a winker operation by a driver or a steering angular velocity. When the winker operation is being performed, or when the steering angular velocity is equal to or higher than a predetermined value, it is determined that the host vehicle is in an overtaking operation. If it is determined that the overtaking operation is being performed, the process advances to step S1712 to determine whether the target obstacle exists in the area A. If the target obstacle exists in the area A, the process proceeds to step S1713. If the target obstacle does not exist in the area A, the process proceeds to step S1714 to determine whether or not the target obstacle exists in the area B. If the target obstacle exists in the area B, the process proceeds to step S1713.
ステップS1713では、しきい値Thを基準値Th0よりも小さい値Th1に設定し、ばね定数kを基準値k0よりも大きい値k1に設定する。一方、自車両が追い越し動作中でない場合、または対象障害物が領域Aおよび領域Bのいずれにも存在しない場合は、ステップS1715へ進んでしきい値Thおよびばね定数kをそれぞれ基準値Th0,k0に設定する。 In step S1713, the threshold value Th is set to a value Th1 smaller than the reference value Th0, and the spring constant k is set to a value k1 larger than the reference value k0. On the other hand, if the host vehicle is not in the overtaking operation or if the target obstacle does not exist in either the region A or the region B, the process proceeds to step S1715, and the threshold value Th and the spring constant k are set to the reference values Th0 and k0, respectively. Set to.
このように、以上説明した第1の実施の形態においては、以下のような作用効果を奏することができる。
(1)車両用運転操作補助装置1は、自車両周囲の障害物状況と自車両の走行状態とに基づいて自車両前方の障害物に対するリスクポテンシャルを算出し、リスクポテンシャルに応じて制駆動力制御を行う。さらに、レーダ装置10による障害物の検出状況を監視し、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、制駆動力制御の制御方法を変更して検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。これにより、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(2)コントローラ50は、レーダ装置10の検出状況に応じて制駆動力制御の制御タイミングおよび制御量変化率(制御ゲイン)を変更することにより、レーダ装置10の検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。具体的には、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に対して制御タイミングを遅延させるとともに制御量変化率を増大させる。例えば、図13に示すように、検出精度低下時には通常時に対して仮想弾性体の反発力Fcが遅れて発生するが、通常時に比べて、対象障害物への接近に対する反発力Fcの増加の傾きは大きく設定される。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において、検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償し、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(3)コントローラ50は、図11に示すようにレーダ装置10の検知範囲の側方端領域A、Bに障害物が存在する場合に、レーダ装置10の検出精度が低下すると判断する。レーダ装置10によって対象障害物を正確に検出することが困難な状況では、制駆動力制御の制御タイミングを遅らせるとともに、対象障害物への接近リスクに対する反発力Fcの増加の傾きを大きくするので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(4)検出物体が側方端領域A、Bに存在し、かつ自車両が車線変更を行おうとしている、または車線変更を行っているような車線変更状態である場合に、レーダ装置10の検出精度が低下すると判断する。レーダ装置10によって対象障害物を正確に検出することが困難な状況では、制駆動力制御の制御タイミングを遅らせるとともに、対象障害物への接近リスクに対する反発力Fcの増加の傾きを大きくするので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(5)コントローラ50は、自車両の操舵状態またはウィンカー操作状態に基づいて自車両が車線変更状態であるかを判定する。従って、特別な検出器等を用いることなく容易に車線変更状態を判定することができる。
Thus, in the first embodiment described above, the following operational effects can be achieved.
(1) The vehicle driving operation assistance device 1 calculates the risk potential for the obstacle ahead of the host vehicle based on the obstacle situation around the host vehicle and the traveling state of the host vehicle, and the braking / driving force is determined according to the risk potential. Take control. Furthermore, the detection status of obstacles by the
(2) The
(3) The
(4) When the detected object is present in the side end regions A and B and the vehicle is changing lanes or is in a lane change state such as changing lanes, It is determined that the detection accuracy is lowered. In a situation where it is difficult to accurately detect the target obstacle by the
(5) The
《第2の実施の形態》
以下に、本発明の第2の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第2の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図1に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Second Embodiment >>
Below, the driving operation assistance device for a vehicle according to the second embodiment of the present invention will be described. The configuration of the vehicular driving assistance device according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment shown in FIG. Here, differences from the first embodiment will be mainly described.
第2の実施の形態においては、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況において制駆動力の補正量を制限することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Fcに上限値を設け、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて上限値を低下する。
In the second embodiment, the control method of the braking / driving force control is changed by limiting the correction amount of the braking / driving force in a situation where the detection accuracy of the
第2の実施の形態における車両用運転操作補助装置1の動作について、図17のフローチャートを用いて説明する。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。ステップS310〜S360における処理は、図7のフローチャートのステップS110〜S160での処理と同様であるので説明を省略する。 The operation of the vehicle driving assistance device 1 according to the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing content is continuously performed at regular intervals, for example, every 50 msec. The processing in steps S310 to S360 is the same as the processing in steps S110 to S160 in the flowchart of FIG.
ステップS370では、ステップS360で選択した対象障害物に対する車間時間THWを算出する。ここでは、第1の実施の形態と同様に(式4)を用いて車間時間THWを算出する。続くステップS380では、ステップS370で算出した車間時間THWが予め設定したしきい値T1以上か否かを判定する。車間時間THWがしきい値T1未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップS390へ進む。 In step S370, the inter-vehicle time THW for the target obstacle selected in step S360 is calculated. Here, the inter-vehicle time THW is calculated using (Equation 4) as in the first embodiment. In subsequent step S380, it is determined whether or not the inter-vehicle time THW calculated in step S370 is equal to or greater than a preset threshold value T1. When the inter-vehicle time THW is less than the threshold value T1, it is determined that the risk potential of contact with the target obstacle is high, and the process proceeds to step S390 to perform braking / driving force control.
ステップS390では、上述した(式3)に従って仮想弾性体の反発力Fcを算出する。このとき、制御パラメータk、Thはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップS380で車間時間THWがしきい値T1以上であると判定されると、ステップS400へ進み、反発力Fcを0とする。 In step S390, the repulsive force Fc of the virtual elastic body is calculated in accordance with (Equation 3) described above. At this time, predetermined predetermined values are used for the control parameters k and Th, respectively. If it is determined in step S380 that the inter-vehicle time THW is equal to or greater than the threshold value T1, the process proceeds to step S400 and the repulsive force Fc is set to zero.
ステップS410では、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において制駆動力の補正量を制限するため、ステップS390またはS400で算出した反発力Fcに対してリミット処理を行う。ステップS410で行う反発力リミット処理を、図18のフローチャートを用いて説明する。
In step S410, limit processing is performed on the repulsive force Fc calculated in step S390 or S400 in order to limit the amount of braking / driving force correction in a situation where the detection accuracy of the
ステップS4101では、対象障害物が領域Aに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Aに存在しない場合は、ステップS4103へ進んで対象障害物が領域Bに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Aまたは領域Bに存在する場合は、ステップS4102へ進む。ステップS4102では、反発力リミット処理のリミット値L、すなわち反発力Fcの上限値を所定値L1に設定する。 In step S4101, it is determined whether or not the target obstacle exists in the area A. If the target obstacle does not exist in the area A, the process proceeds to step S4103 to determine whether or not the target obstacle exists in the area B. When the target obstacle exists in the area A or the area B, the process proceeds to step S4102. In step S4102, the limit value L of the repulsive force limit process, that is, the upper limit value of the repulsive force Fc is set to a predetermined value L1.
一方、対象障害物が領域Aおよび領域Bのいずれにも存在しない場合は、ステップS4104へ進んで反発力Fcの上限値Lを所定値L2に設定する。ここで、所定値L1,L2は、L1<L2の関係を満たすように予め適切に設定しておく。 On the other hand, if the target obstacle does not exist in either the region A or the region B, the process proceeds to step S4104, and the upper limit value L of the repulsive force Fc is set to the predetermined value L2. Here, the predetermined values L1 and L2 are appropriately set in advance so as to satisfy the relationship of L1 <L2.
つづくステップS4105では、ステップS4102またはS4104で設定したリミット値Lを用いて、仮想弾性体に対する反発力Fcにリミット処理を行う。具体的には、ステップS390またはS400で算出した反発力Fcがリミット値Lよりも大きい場合は、反発力Fcをリミット値Lに制限する。反発力Fcがリミット値L以下の場合は、ステップS390またはS400で算出した反発力Fcをそのまま用いる。 In subsequent step S4105, limit processing is performed on the repulsive force Fc against the virtual elastic body using the limit value L set in step S4102 or S4104. Specifically, when the repulsive force Fc calculated in step S390 or S400 is larger than the limit value L, the repulsive force Fc is limited to the limit value L. When the repulsive force Fc is less than or equal to the limit value L, the repulsive force Fc calculated in step S390 or S400 is used as it is.
このように、対象障害物が検知範囲の側方端部領域に存在し、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、検出精度が低下しない場合に比べて反発力Fcの上限値Lを低下する。
Thus, in the situation where the target obstacle is present in the side end region of the detection range and the detection accuracy of the
ステップS410において反発力Fcのリミット処理を行った後、ステップS420へ進む。ステップS420では、リミット処理を行った反発力Fcを用いて制駆動力の補正量を算出する。ステップS420およびS430での処理は、上述した図7のフローチャートのステップS220およびS230での処理と同様であるので説明を省略する。 After the rebound force Fc limit process is performed in step S410, the process proceeds to step S420. In step S420, the braking / driving force correction amount is calculated using the repulsive force Fc subjected to the limit processing. The processing in steps S420 and S430 is the same as the processing in steps S220 and S230 in the flowchart of FIG.
−第2の実施の形態の変形例−
ここでは、悪天候の場合、またはレーダ装置10によって検出する反射波のノイズが多い場合をレーダ装置10の精度が低下する状況とする。従って、レーダ装置10によって検出された対象障害物が検知範囲内のどの領域に存在するかに関わらず、悪天候の場合、またはノイズが多い場合は反発力Fcのリミット値Lを小さい値L1に設定する。図19のフローチャートを用いて反発力Fcのリミット処理を説明する。
-Modification of the second embodiment-
Here, it is assumed that the accuracy of the
ステップS4111では、悪天候であるか否かを判定する。ここでは、例えば降雨時、降雪時、または霧が発生している場合を、悪天候とする。そこで、例えばワイパーの作動状態(ワイパーオン/オフ、ワイパー作動速度等)、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン/オフ等を読み込み、悪天候であるか否かを判定する。悪天候であると判定されると、ステップS4112へ進み、反発力Fcのリミット値LをL1に設定する。 In step S4111, it is determined whether the weather is bad. Here, for example, when it is raining, snowing, or when fog is generated, it is defined as bad weather. Therefore, for example, the operating state of the wiper (wiper on / off, wiper operating speed, etc.), the output value of the raindrop sensor, the on / off of the fog lamp, and the like are read to determine whether the weather is bad. If it is determined that the weather is bad, the process proceeds to step S4112, and the limit value L of the repulsive force Fc is set to L1.
一方、悪天候でない場合は、ステップS4113へ進む。ステップS4113では、レーダ装置10の受光部10bによって受光する反射波のノイズ成分が多いか否かを判定する。図20に、レーダ装置10における物体検出状況を説明する図を示す。図20は、レーダ装置10の検知範囲内に、○で表される複数の反射物が存在することを示している。検知範囲のほぼ中央にある4つの○は、前方車両の後部リフレクタの反射によるものと判断できる。しかし、それ以外の、車両相当の障害物と判断されない反射物は、ノイズである。このようなノイズが多いほどレーダ装置10の精度は低下する。
On the other hand, if it is not bad weather, the process proceeds to step S4113. In step S4113, it is determined whether the noise component of the reflected wave received by the light receiving unit 10b of the
ここでは、レーダ装置10の検出結果から車両相当の障害物と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出する。なお、ノイズレベルは所定の幅を持つものである。算出したノイズレベルから、レーダ装置10の検出結果にノイズ成分が多いか否かを判定する。ノイズ成分が多い場合はステップS4112へ進み、反発力Fcの上限値を低下させるためにリミット値LをL1に設定する。ノイズ成分が少ない場合はステップS4114へ進み、反発力Fcのリミット値LをL2に設定する。
Here, the noise level is calculated based on the number of reflectors that are not determined as obstacles corresponding to the vehicle from the detection result of the
ステップS4115では、ステップS4112またはS4114で設定したリミット値Lを用いて反発力Fcのリミット処理を行う。 In step S4115, the repulsive force Fc is limited using the limit value L set in step S4112 or S4114.
なお、以上説明した第2の実施の形態において、自車両が車線変更中で、かつ対象障害物がレーダ装置10の検知範囲の側方端部領域A、Bに存在する場合を、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であると判断することもできる。
In the second embodiment described above, the case where the own vehicle is changing lanes and the target obstacle exists in the side end regions A and B of the detection range of the
以上説明した第2の実施の形態においては、上述した第1の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)コントローラ50は、レーダ装置10の検出状況に応じて制駆動力の補正量の最大制御量を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Fcに対してリミット処理を行う際に、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて反発力Fcのリミット値Lを低下する。反発力Fcがリミット値Lを超える場合は反発力Fcをリミット値Lに制限する。これにより、反発力Fcの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔDa、ΔDbの急な変化を防止して、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においても、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(2)コントローラ50は、レーダ装置10の検知範囲の側方端領域A、Bに障害物が存在する場合、検出物体が側方端領域A、Bに存在し、かつ自車両が車線変更を行おうとしている、または車線変更を行っているような車線変更状態である場合、または、悪天候、例えば降雨時、降雪時、霧発生中にレーダ装置10の検出精度が低下すると判断し、反発力Fcにリミット処理を行う。これにより、反発力Fcの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔDa、ΔDbの急な変化を防止するので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
(3)図2に示すように、レーダ装置10はレーザ光等の電磁波を出力する発光部(出力部)10aと電磁波が障害物にとって反射された反射波を検出する受光部(検出部)10bとを備え、検出した反射波の状態に基づいて障害物の状況を検出する。コントローラ50では、反射波のノイズが多い場合にレーダ装置10の検出精度が低下すると判断する。これにより、レーダ装置10の検知範囲内に反射物が多数存在し、前方車両とそれ以外の物体とを区別することが困難な状況においては、反発力Fcにリミット処理を行う。これにより、反発力Fcの急激な変化、さらには制駆動力制御補正量ΔDa、ΔDbの急な変化を防止するので、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
In the second embodiment described above, the following operational effects can be obtained in addition to the effects of the first embodiment described above.
(1) The
(2) When the obstacle exists in the side end areas A and B of the detection range of the
(3) As shown in FIG. 2, the
《第3の実施の形態》
以下に、本発明の第3の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第3の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図1に示した第1の実施の形態と同様である。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Third Embodiment >>
Below, the driving operation assistance apparatus for vehicles by the 3rd Embodiment of this invention is demonstrated. The configuration of the vehicular driving assistance device according to the third embodiment is the same as that of the first embodiment shown in FIG. Here, differences from the first embodiment will be mainly described.
第3の実施の形態では、制駆動力の補正量に対してフィルタ処理を行う。レーダ装置10の検出精度が低下するような状況において、制駆動力の補正量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を変更することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。具体的には、仮想弾性体の反発力Fcに対してフィルタ処理を行う際に、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べてフィルタ特性の応答を低くする。
In the third embodiment, filter processing is performed on the braking / driving force correction amount. In a situation where the detection accuracy of the
第3の実施の形態における車両用運転操作補助装置1の動作について、図21のフローチャートを用いて説明する。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。ステップS510〜S560における処理は、図7のフローチャートのステップS110〜S160での処理と同様であるので説明を省略する。 The operation of the vehicle driving assistance device 1 in the third embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing content is continuously performed at regular intervals, for example, every 50 msec. The processing in steps S510 to S560 is the same as the processing in steps S110 to S160 in the flowchart of FIG.
ステップS570では、ステップS560で選択した対象障害物に対する車間時間THWを算出する。ここでは、第1の実施の形態と同様に(式4)を用いて車間時間THWを算出する。続くステップS580では、ステップS570で算出した車間時間THWが予め設定したしきい値T1以上か否かを判定する。車間時間THWがしきい値T1未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップS590へ進む。 In step S570, the inter-vehicle time THW for the target obstacle selected in step S560 is calculated. Here, the inter-vehicle time THW is calculated using (Equation 4) as in the first embodiment. In subsequent step S580, it is determined whether or not the inter-vehicle time THW calculated in step S570 is equal to or greater than a preset threshold value T1. If the inter-vehicle time THW is less than the threshold value T1, it is determined that the risk potential for contact with the target obstacle is high, and the process proceeds to step S590 to perform braking / driving force control.
ステップS590では、上述した(式3)に従って仮想弾性体の反発力Fcを算出する。このとき、制御パラメータk、Thはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップS580で車間時間THWがしきい値T1以上であると判定されると、ステップS600へ進み、反発力Fcを0とする。 In step S590, the repulsive force Fc of the virtual elastic body is calculated in accordance with (Equation 3) described above. At this time, predetermined predetermined values are used for the control parameters k and Th, respectively. If it is determined in step S580 that the inter-vehicle time THW is equal to or greater than the threshold value T1, the process proceeds to step S600, where the repulsive force Fc is set to zero.
ステップS610では、レーダ装置10の検出状況に応じて制駆動力の補正量に対するフィルタ処理を行う。具体的には、ステップS590またはS600で算出した反発力Fcに対して、レーダ装置10の検出状況に応じて設定したフィルタ特性に従ってフィルタ処理を行う。ステップS610で行うフィルタ処理を、図22のフローチャートを用いて説明する。
In step S610, a filtering process is performed on the braking / driving force correction amount according to the detection status of the
ステップS6101では、対象障害物が領域Aに存在するか否かを判定する。対象障害物が領域Aに存在する場合はステップS6102へ進み、領域Aに存在しない場合はステップS6103へ進む。ステップS6103では対象障害物が領域Bに存在するか否かを判定し、領域Bに存在する場合はステップS6102へ進み、領域Bに存在しない場合はステップS6104へ進む。 In step S6101, it is determined whether the target obstacle exists in the area A. If the target obstacle exists in area A, the process proceeds to step S6102, and if it does not exist in area A, the process proceeds to step S6103. In step S6103, it is determined whether or not the target obstacle exists in the area B. If it exists in the area B, the process proceeds to step S6102, and if it does not exist in the area B, the process proceeds to step S6104.
ステップS6102では、フィルタ特性を低応答に設定する。具体的には、図23に示すようにローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定して、算出された反発力Fcの変動を抑制する。このようなローパスフィルタは、ラプラス演算子sを用いて、1/(1+Ts)と定義される。時定数Tを大きくすることによりカットオフ周波数が低くなり、フィルタ特性を遅延方向に変化させて低応答とすることができる。 In step S6102, the filter characteristic is set to low response. Specifically, as shown in FIG. 23, the cut-off frequency of the low-pass filter is set low to suppress fluctuations in the calculated repulsive force Fc. Such a low-pass filter is defined as 1 / (1 + Ts) using a Laplace operator s. By increasing the time constant T, the cut-off frequency is lowered, and the filter characteristics can be changed in the delay direction to achieve a low response.
障害物が領域Aおよび領域Bのいずれにも存在しない場合は、ステップS6104へ進み、フィルタ特性を高応答に設定する。具体的には、図23に示すようにカットオフ周波数を高く、すなわち時定数Tを小さく設定する。フィルタ特性を低応答または高応答にする場合の時定数Tは、それぞれ予め適切に設定しておく。 If there is no obstacle in either region A or region B, the process advances to step S6104 to set the filter characteristic to high response. Specifically, as shown in FIG. 23, the cutoff frequency is set high, that is, the time constant T is set small. The time constant T when the filter characteristic is set to low response or high response is appropriately set in advance.
ステップS6105では、ステップS6102またはS6104で設定したフィルタ特性に従って、ステップS590またはS600で算出した反発力Fcに対してフィルタ処理を施す。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性が低応答に設定されるので反発力Fcの変動が抑制される。
In step S6105, the repulsive force Fc calculated in step S590 or S600 is filtered according to the filter characteristics set in step S6102 or S6104. Thereby, in a situation where the detection accuracy of the
ステップS620およびS640での処理は、図7のステップS220およびS230での処理と同様であるので説明を省略する。 The processing in steps S620 and S640 is the same as the processing in steps S220 and S230 in FIG.
これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性が低応答になるので反発力Fcの変動が小さくなり、さらには、反発力Fcを用いて算出する制駆動力の補正量の変動も抑制される。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においても適切な制駆動力制御を行うことができる。
As a result, in a situation where the detection accuracy of the
なお、フィルタ特性の切換は、上述したようにローパスフィルタのカットオフ周波数を変更するだけでなく、例えば変化量リミッタを用いることもできる。変化量リミッタを用いる場合は、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において反発力Fcの変化量のリミット値を小さくすることにより、フィルタ特性を低応答にすることができる。
Note that the filter characteristics can be switched not only by changing the cutoff frequency of the low-pass filter as described above, but also by using, for example, a change amount limiter. When the change amount limiter is used, the filter characteristic can be made to have a low response by reducing the limit value of the change amount of the repulsive force Fc in a situation where the detection accuracy of the
−第3の実施の形態の変形例−
ここでは、悪天候の場合、レーダ装置10で検出する反射波のノイズが多い場合、または対象障害物が停止車両である場合を、レーダ装置10の精度が低下する状況とする。そして、レーダ装置10の精度が低下する状況においては、反発力Fcに対するフィルタ特性を低応答に設定する。図24のフローチャートを用いて反発力Fcに対するフィルタ処理の処理手順を説明する。
-Modification of the third embodiment-
Here, in the case of bad weather, when the noise of the reflected wave detected by the
ステップS6111では、悪天候であるか否かを判定する。ここでは、上述した図19のフローチャートのステップS4111と同様に、例えば降雨時、降雪時、または霧が発生している場合を、悪天候とする。そこで、例えばワイパーの作動状態(ワイパーオン/オフ、ワイパー作動速度等)、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン/オフ等から、悪天候であると判定されると、ステップS6112へ進み、悪天候でないと判定されると、ステップS6113へ進む。 In step S6111, it is determined whether the weather is bad. Here, similarly to step S4111 in the flowchart of FIG. 19 described above, for example, when it is raining, snowing, or when fog is generated, bad weather is assumed. Therefore, for example, if it is determined that the weather is bad from the operating state of the wiper (wiper on / off, wiper operating speed, etc.), the output value of the raindrop sensor, or the fog lamp on / off, the process proceeds to step S6112, and the weather is not bad. If it is determined, step S6113 follows.
ステップS6113では、レーダ装置10の受光部10bによって受光する反射波のノイズ成分が多いか否かを判定する。ここでは、上述した図19のステップS4113と同様に、レーダ装置10の検出結果から車両相当の障害物と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出する。算出したノイズレベルから、レーダ装置10の検出結果にノイズ成分が多いか否かを判定する。ノイズ成分が多い場合はステップS6112へ進み、ノイズ成分が少ない場合はステップS6114へ進む。
In step S6113, it is determined whether or not there are many noise components of the reflected wave received by the light receiving unit 10b of the
ステップS6114では、対象障害物が停止車両であるか否かを判定する。障害物が停止している場合、レーダ装置10の検出結果から障害物と障害物ではない物体とを区別することは困難である。そこで、対象障害物が停止している場合には、レーダ装置10の精度が低下する状況とする。
In step S6114, it is determined whether the target obstacle is a stopped vehicle. When an obstacle is stopped, it is difficult to distinguish an obstacle from an object that is not an obstacle from the detection result of the
対象障害物が停止車両であるか否かを判定するために、まず、対象障害物の相対速度を算出する。対象障害物の相対速度は、例えば自車両と対象障害物との距離Dを疑似微分することにより算出できる。そして、例えば対象障害物の相対速度が所定値(例えば2m/s)未満の場合に、対象障害物が停止していると判定する。なお、ここでは自車両と障害物との相対速度を用いて停止しているか否かを判定したが、これには限定されず、障害物の絶対速度を用いて判定することもできる。対象障害物が停止している場合はステップS6112へ進み、停止していない場合はステップS6115へ進む。 In order to determine whether or not the target obstacle is a stopped vehicle, first, the relative speed of the target obstacle is calculated. The relative speed of the target obstacle can be calculated, for example, by pseudo-differentiating the distance D between the host vehicle and the target obstacle. For example, when the relative speed of the target obstacle is less than a predetermined value (for example, 2 m / s), it is determined that the target obstacle is stopped. Here, it is determined whether or not the vehicle is stopped using the relative speed between the host vehicle and the obstacle. However, the present invention is not limited to this, and the determination can also be made using the absolute speed of the obstacle. If the target obstacle has stopped, the process proceeds to step S6112, and if not, the process proceeds to step S6115.
ステップS6112では、図22のフローチャートのステップS6102と同様にフィルタ特性を低応答に設定する。一方、ステップS6115では、図22のステップS6104と同様にフィルタ特性を高応答に設定する。 In step S6112, the filter characteristic is set to low response as in step S6102 of the flowchart of FIG. On the other hand, in step S6115, the filter characteristic is set to a high response as in step S6104 of FIG.
ステップS6116では、ステップS6112またはS6115で設定したフィルタ特性に従って、ステップS590またはS600で算出した反発力Fcにフィルタ処理を施す。
In step S 6116, the repulsive force Fc calculated in
なお、以上説明した第3の実施の形態において、自車両が車線変更中で、かつ対象障害物がレーダ装置10の検知範囲の側方端部領域A、Bに存在する場合を、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であると判断することもできる。
In the third embodiment described above, the case where the host vehicle is changing lanes and the target obstacle exists in the side end regions A and B of the detection range of the
このように、以上説明した第3の実施の形態においては上述した第1および第2の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)コントローラ50は、制駆動力制御の制御出力値に対するフィルタ特性を変更することにより、レーダ装置10の検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。具体的には、レーダ装置10の検出精度が低下する状況においては、反発力Fcに対して行うフィルタ処理のフィルタ特性の応答を低くする。これにより、反発力Fcの変動を抑制し、制駆動力補正量ΔDa、ΔDbの変化を小さくして、レーダ装置10の検出精度が低下する状況でも、制駆動力制御を適切に作動させることができる。なお、レーダ装置10の検出精度が低下しない状況ではフィルタ特性を高応答に設定するので、応答性のよい制駆動力制御を行うことができる。
(2)コントローラ50は、レーダ装置10の検知範囲の側方端領域A、Bに障害物が存在する場合、検出物体が側方端領域A、Bに存在し、かつ自車両が車線変更状態である場合、悪天候の場合、レーダ装置10で検出する反射波のノイズが多い場合、または対象障害物が停止物である場合にレーダ装置10の検出精度が低下すると判断し、反発力Fcにフィルタ処理を行う。これにより、反発力Fcの変動を抑制し、さらには制駆動力制御補正量ΔDa、ΔDbの変動を小さくして、制駆動力制御を適切に作動させることができる。
Thus, in the third embodiment described above, the following operational effects can be obtained in addition to the effects of the first and second embodiments described above.
(1) The
(2) When the obstacle exists in the side end areas A and B of the detection range of the
《第4の実施の形態》
以下に、本発明の第4の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図25に、第4の実施の形態による車両用運転操作補助装置2の構成を示すシステム図を示す。図25において、図1に示した第1の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Fourth Embodiment >>
The vehicle driving operation assistance device according to the fourth embodiment of the present invention will be described below. FIG. 25 is a system diagram showing the configuration of the vehicle driving
図25に示すように、車両用運転操作補助装置2は、アクセルペダル61に操作反力を発生させるアクセルペダル反力発生装置62と、ブレーキペダル91に操作反力を発生させるブレーキペダル反力発生装置92とをさらに備えている。第4の実施の形態においては、自車両周囲のリスクポテンシャルに応じて制御する制駆動力の補正量に応じて、アクセルペダル61またはブレーキペダル91に発生する操作反力を制御する。
As shown in FIG. 25, the vehicle driving
アクセルペダル反力発生装置62は、アクセルペダル61のリンク機構に組み込まれたサーボモータを備えている。アクセルペダル反力発生装置62は、コントローラ51からの指令に応じてサーボモータで発生させるトルクを制御し、運転者がアクセルペダル61を操作する際に発生する操作反力を任意に制御することができる。
The accelerator pedal
ブレーキペダル反力発生装置92は、ブレーキペダル91のリンク機構に組み込まれたサーボモータを備えている。ブレーキペダル反力発生装置92は、コントローラ51からの指令に応じてサーボモータで発生させるトルクを制御し、運転者がブレーキペダル91を操作する際に発生する操作反力を任意に制御することができる。なお、ここでは、サーボモータによってブレーキペダル91の反力を制御しているが、これには限定されず、例えばコンピュータ制御による油圧力を用いてブレーキアシスト力を発生させることもできる。
The brake pedal
以下に、第4の実施の形態による車両用運転操作補助装置2の動作を、図26を用いて説明する。図26は、第4の実施の形態のコントローラ51における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
Below, operation | movement of the driving
ステップS710〜S830での処理は、第1の実施の形態で説明した図7のフローチャートのステップS110〜S230での処理と同様であるので説明を省略する。ステップS840では、ステップS800またはS810で算出した仮想弾性体の反発力Fcに基づいて、アクセルペダル61またはブレーキペダル91に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値FAとブレーキペダル反力制御指令値FBを算出する。
The processing in steps S710 to S830 is the same as the processing in steps S110 to S230 in the flowchart of FIG. 7 described in the first embodiment, and a description thereof will be omitted. In step S840, based on the repulsive force Fc of the virtual elastic body calculated in step S800 or S810, the control amount of the operation reaction force generated in the
図27に、仮想弾性体の反発力Fcとアクセルペダル反力制御指令値FAとの関係を示す。図27において、アクセルペダル反力制御を行わない場合の、通常のアクセルペダル反力を破線で示す。ここではアクセルペダル操作量SAが一定の場合のアクセルペダル反力を示している。図27に示すように、反発力Fcが大きくなるほど、通常値に対してアクセルペダル反力制御指令値FAが増加する。すなわち、制駆動力の補正量が大きくなるほど、アクセルペダル61に発生する操作反力が大きくなる。
FIG. 27 shows the relationship between the repulsive force Fc of the virtual elastic body and the accelerator pedal reaction force control command value FA. In FIG. 27, a normal accelerator pedal reaction force when the accelerator pedal reaction force control is not performed is indicated by a broken line. Here, the accelerator pedal reaction force when the accelerator pedal operation amount SA is constant is shown. As shown in FIG. 27, as the repulsive force Fc increases, the accelerator pedal reaction force control command value FA increases with respect to the normal value. That is, as the braking / driving force correction amount increases, the operation reaction force generated in the
図28に、仮想弾性体の反発力Fcとブレーキペダル反力制御指令値FBとの関係を示す。図28において、ブレーキペダル反力制御を行わない場合の、通常のブレーキペダル反力制御指令値を破線で示す。ここではブレーキペダル操作量SBが一定の場合のブレーキペダル反力を示している。図28に示すように、反発力Fcが所定値を超える領域では、反発力Fcが大きくなるほど、通常値に対してブレーキペダル反力制御指令値FBが低下する。これにより、制駆動力の補正量が大きくなるほどブレーキペダル91に発生する操作反力が小さくなり、ブレーキペダル91を踏み込みやすくなる。
FIG. 28 shows the relationship between the repulsive force Fc of the virtual elastic body and the brake pedal reaction force control command value FB. In FIG. 28, a normal brake pedal reaction force control command value when the brake pedal reaction force control is not performed is indicated by a broken line. Here, the brake pedal reaction force when the brake pedal operation amount SB is constant is shown. As shown in FIG. 28, in a region where the repulsive force Fc exceeds a predetermined value, the brake pedal reaction force control command value FB decreases with respect to the normal value as the repulsive force Fc increases. As a result, as the braking / driving force correction amount increases, the operation reaction force generated in the
このように、ステップS770で設定した制御パラメータk、Thを用いて算出した反発力Fcに基づいて、アクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBを算出する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であるか否かに基づいて設定した反発力Fcの発生タイミングおよび増加率(ゲイン)を、操作反力制御にも反映させることができる。すなわち、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、検出精度が低下しない状況に比べて操作反力の発生タイミングは遅くなるが、操作反力の変化率は大きくなる。
Thus, the accelerator pedal reaction force control command value FA and the brake pedal reaction force control command value FB are calculated based on the reaction force Fc calculated using the control parameters k and Th set in step S770. Thereby, the generation timing and increase rate (gain) of the repulsive force Fc set based on whether or not the detection accuracy of the
つづくステップS850では、ステップS840で算出したアクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBをそれぞれアクセルペダル反力発生装置62およびブレーキペダル反力発生装置92に出力する。アクセルペダル反力制御装置62およびブレーキペダル反力制御装置92は、それぞれコントローラ51から入力される指令値に応じてアクセルペダル反力およびブレーキペダル反力を制御する。
In step S850, the accelerator pedal reaction force control command value FA and the brake pedal reaction force control command value FB calculated in step S840 are output to the accelerator pedal
このように、以上説明した第4の実施の形態においては上述した第1から第3の実施の形態による効果に加えて、以下のような作用効果を奏することができる。
レーダ装置10によって検出される自車両周囲の障害物状況に基づいてリスクポテンシャルを算出し、リスクポテンシャルに基づいて制駆動力制御を行うとともに、運転操作装置、すなわちアクセルペダル61およびブレーキペダル91の操作反力制御も行う。制駆動力制御によって補正する制駆動力の補正量を、運転操作装置の操作反力として運転者に伝達することにより、自車両の制御状態を運転者に知らせて注意を喚起することができる。レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、上述した第1の実施の形態と同様に反発力Fcの発生タイミングおよび増加の傾きを変更する。さらに、反発力Fcに応じて反力制御指令値FA、FBを算出するので、操作反力制御に関しても、制駆動力制御に対する制御タイミングおよび制御量変化率の設定が反映される。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においても、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。
As described above, in the fourth embodiment described above, the following operational effects can be obtained in addition to the effects of the first to third embodiments described above.
The risk potential is calculated based on the obstacle situation around the host vehicle detected by the
《第5の実施の形態》
以下に、本発明の第5の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第5の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図25に示した第4の実施の形態と同様である。
<< Fifth Embodiment >>
Below, the driving assistance device for vehicles by the 5th embodiment of the present invention is explained. The configuration of the vehicular driving assistance apparatus according to the fifth embodiment is the same as that of the fourth embodiment shown in FIG.
第5の実施の形態においては、上述した第4の実施の形態と同様に、自車両周囲のリスクポテンシャルに基づいて自車両の制駆動力制御を行うとともに、制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を行う。ただし、レーダ装置10の検出精度が低下する状況においては、上述した第2の実施の形態と同様に制駆動力の補正量を制限することにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。さらに、操作反力制御の制御量を制限することにより、操作反力制御の制御方法も変更する。
In the fifth embodiment, similar to the fourth embodiment described above, the braking / driving force control of the host vehicle is performed based on the risk potential around the host vehicle, and the correction amount of the braking / driving force is determined by the driving operation. Operation reaction force control generated as an operation reaction force of the apparatus is performed. However, in the situation where the detection accuracy of the
以下に、第5の実施の形態による車両用運転操作補助装置2の動作を、図29を用いて説明する。図29は、第5の実施の形態のコントローラ51における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
Below, operation | movement of the driving
ステップS910〜S1030での処理は、第2の実施の形態で説明した図17のフローチャートのステップS310〜S430での処理と同様であるので説明を省略する。ステップS1040では、ステップS990またはS1000で算出した仮想弾性体の反発力Fcに基づいて、アクセルペダル61またはブレーキペダル91に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値FAとブレーキペダル反力制御指令値FBを算出する。具体的には、図27および図28に示した反発力Fcに対するアクセルペダル反力制御指令値FA、およびブレーキペダル反力制御指令値FBの特性に従って、アクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBをそれぞれ算出する。
The processing in steps S910 to S1030 is the same as the processing in steps S310 to S430 in the flowchart of FIG. 17 described in the second embodiment, and a description thereof will be omitted. In step S1040, based on the repulsive force Fc of the virtual elastic body calculated in step S990 or S1000, the control amount of the operation reaction force generated in the
ただし、レーダ装置10の検出精度が低下する状況においては、アクセルペダル反力制御指令値FAに上限値を設定し、ブレーキペダル反力制御指令値FBに下限値を設定する。図30および図31に、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において操作反力制御量を制限する場合の、反発力Fcに対するアクセルペダル反力制御指令値FA、およびブレーキペダル反力制御指令値FBの特性を示す。
However, in a situation where the detection accuracy of the
図30に示すように、反発力Fcが増加するとともにアクセルペダル反力制御指令値FAが増加するが、反発力Fcが所定値Fc1を超えると、アクセルペダル反力制御指令値FAを上限値FA1に制限する。また、図31に示すように、反発力Fcが増加するとブレーキペダル反力制御指令値FBが徐々に低下するが、反発力Fcが所定値Fc1を超えると、ブレーキペダル反力制御指令値FBを下限値FB1に制限する。 As shown in FIG. 30, the accelerator pedal reaction force control command value FA increases as the reaction force Fc increases. However, when the reaction force Fc exceeds a predetermined value Fc1, the accelerator pedal reaction force control command value FA is set to the upper limit value FA1. Limit to. As shown in FIG. 31, when the repulsive force Fc increases, the brake pedal reaction force control command value FB gradually decreases. When the repulsive force Fc exceeds a predetermined value Fc1, the brake pedal reaction force control command value FB is It is limited to the lower limit value FB1.
例えば対象障害物がレーダ装置10の検知範囲の側方端部領域A、Bに存在し、レーダ装置10の検出精度が低下するような場合には、図30および図31に示すマップに従って反力制御量FA、FBを算出する。
For example, when the target obstacle is present in the side end regions A and B of the detection range of the
ステップS1050では、ステップS1040で算出したアクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBをそれぞれアクセルペダル反力発生装置62およびブレーキペダル反力発生装置92に出力する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況において、操作反力制御の制御量を制限する。
In step S1050, accelerator pedal reaction force control command value FA and brake pedal reaction force control command value FB calculated in step S1040 are output to accelerator pedal
なお、第5の実施の形態では、ステップS1010でリミット処理を行う前の反発力Fcを用いてアクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBを算出した。ただし、これには限定されず、ステップS1010でリミット処理を行った後の反発力Fcを用いて反力制御指令値FA、FBを算出することもできる。この場合は、反発力Fc自体が制限されているので、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況でも、検出精度が低下しない場合と同様に、図27および図28のマップを用いて反力制御指令値FA、FBを算出する。
In the fifth embodiment, the accelerator pedal reaction force control command value FA and the brake pedal reaction force control command value FB are calculated using the repulsive force Fc before the limit process is performed in step S1010. However, the present invention is not limited to this, and the reaction force control command values FA and FB can be calculated using the repulsive force Fc after the limit process is performed in step S1010. In this case, since the repulsive force Fc itself is limited, even in a situation where the detection accuracy of the
このように、以上説明した第5の実施の形態においては上述した第1から第4の実施の形態による効果に加えて、以下のような作用効果を奏することができる。
レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、上述した第2の実施の形態と同様に反発力Fcに対してリミット処理を行うとともに、アクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBに対してもリミット処理を行う。レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、リミット値を低下する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において、制駆動力補正量ΔDa、ΔDb、および反力制御指令値FA、FBの急な変化を防止することができ、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。
Thus, in the fifth embodiment described above, the following operational effects can be obtained in addition to the effects of the first to fourth embodiments described above.
In a situation where the detection accuracy of the
《第6の実施の形態》
以下に、本発明の第6の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第6の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図25に示した第4の実施の形態と同様である。
<< Sixth Embodiment >>
The vehicle driving operation assistance device according to the sixth embodiment of the present invention will be described below. The configuration of the vehicle driving operation assisting device according to the sixth embodiment is the same as that of the fourth embodiment shown in FIG.
第6の実施の形態においては、上述した第4の実施の形態と同様に、自車両周囲のリスクポテンシャルに基づいて自車両の制駆動力制御を行うとともに、制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を行う。そして、制駆動力補正量および操作反力制御量に対してフィルタ処理を行う。このとき、レーダ装置10の検出精度が低下する状況においては、上述した第3の実施の形態と同様に制駆動力の補正量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を低応答にすることにより、制駆動力制御の制御方法を変更する。さらに、検出精度が低下する状況においては、操作反力制御の制御量に対するフィルタ処理のフィルタ特性を低応答に変更し、操作反力制御の制御方法も変更する。
In the sixth embodiment, similar to the fourth embodiment described above, the braking / driving force control of the host vehicle is performed based on the risk potential around the host vehicle, and the correction amount of the braking / driving force is determined by the driving operation. Operation reaction force control generated as an operation reaction force of the apparatus is performed. Then, filter processing is performed on the braking / driving force correction amount and the operation reaction force control amount. At this time, in a situation where the detection accuracy of the
以下に、第6の実施の形態による車両用運転操作補助装置2の動作を、図32を用いて説明する。図32は、第6の実施の形態のコントローラ51における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
Below, operation | movement of the driving
ステップS1110〜S1230での処理は、第3の実施の形態で説明した図21のフローチャートのステップS510〜S630での処理と同様であるので説明を省略する。ステップS1240では、ステップS1190またはS1200で算出した仮想弾性体の反発力Fcに基づいて、アクセルペダル61またはブレーキペダル91に発生する操作反力の制御量、すなわちアクセルペダル反力制御指令値FAとブレーキペダル反力制御指令値FBを算出する。
The processing in steps S1110 to S1230 is the same as the processing in steps S510 to S630 in the flowchart of FIG. 21 described in the third embodiment, and thus description thereof is omitted. In step S1240, based on the repulsive force Fc of the virtual elastic body calculated in step S1190 or S1200, the control amount of the operation reaction force generated in the
具体的には、図27および図28に示した反発力Fcに対するアクセルペダル反力制御指令値FA、およびブレーキペダル反力制御指令値FBの特性に従って、アクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBをそれぞれ算出する。そして、レーダ装置10の検出状況に応じて設定したフィルタ特性に従って、反力制御指令値FA、FBにフィルタ処理を施す。ここで、反力制御指令値FA、FBに対するフィルタ処理のフィルタ特性は、以下のように設定する。
Specifically, the accelerator pedal reaction force control command value FA and the brake pedal according to the characteristics of the accelerator pedal reaction force control command value FA and the brake pedal reaction force control command value FB with respect to the reaction force Fc shown in FIGS. Reaction force control command values FB are calculated respectively. Then, the reaction force control command values FA and FB are filtered according to the filter characteristics set in accordance with the detection status of the
例えば対象障害物がレーダ装置10の検知範囲の側方端部領域A、B(図11参照)に存在し、レーダ装置10の検出精度が低下する状況では、フィルタ特性を低応答に設定する。一方、レーダ装置10の検出精度が低下しない状況では、フィルタ特性の高応答に設定する。ここで、例えばローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定することにより、フィルタ特性を低応答にすることができる。
For example, when the target obstacle exists in the side end regions A and B (see FIG. 11) of the detection range of the
反力制御指令値FA、FBに対してフィルタ処理を行う場合は、低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅が、ステップS1210における反発力Fcに対するフィルタ処理のフィルタ特性の特性変化幅よりも大きくなるように設定する。例えば、反発力Fcに対して高応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を3Hzとし、低応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を2Hzとする。この場合、反力制御指令値FA、FBに対して高応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を3Hzに設定した場合は、低応答でフィルタ処理を行うときのカットオフ周波数を、例えば1Hzに設定する。すなわち、反力制御指令値FA、FBに対してフィルタ処理を行うときの高応答から低応答へのカットオフ周波数の低下量(2Hz)が、反発力Fcに対してフィルタ処理を行うときの高応答から低応答へのカットオフ周波数の低下量(1Hz)よりも大きくなるように設定する。 When the filter processing is performed on the reaction force control command values FA and FB, the characteristic change width of the low response and high response filter characteristics is larger than the characteristic change width of the filter characteristics of the filter processing with respect to the repulsive force Fc in step S1210. Set to be larger. For example, the cut-off frequency when performing the filter process with high response to the repulsive force Fc is 3 Hz, and the cut-off frequency when performing the filter process with low response is 2 Hz. In this case, when the cut-off frequency when performing the filter process with high response to the reaction force control command values FA and FB is set to 3 Hz, the cut-off frequency when performing the filter process with low response is set to 1 Hz, for example. Set to. That is, the amount of decrease in the cutoff frequency (2 Hz) from the high response to the low response when the filter processing is performed on the reaction force control command values FA and FB is high when the filter processing is performed on the reaction force Fc. It sets so that it may become larger than the fall amount (1 Hz) of the cutoff frequency from a response to a low response.
ステップS1240で、上述したように設定したフィルタ特性に従ってフィルタ処理を施し、反力制御指令値FA、FBを設定した後、ステップS1250へ進む。ステップS1250では、ステップS1240で算出したアクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBをそれぞれアクセルペダル反力発生装置62およびブレーキペダル反力発生装置92に出力する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況において、検出精度の低下による反力制御指令値FA、FBの変動がアクセルペダル61またはブレーキペダル91を介して運転者に伝わることを抑制する。
In step S1240, filter processing is performed according to the filter characteristics set as described above, reaction force control command values FA and FB are set, and the process proceeds to step S1250. In step S1250, accelerator pedal reaction force control command value FA and brake pedal reaction force control command value FB calculated in step S1240 are output to accelerator pedal
なお、ステップS1210およびS1240で反発力Fc、および反力制御指令値FA、FBに対してそれぞれフィルタ処理を行う場合、上述したローパスフィルタの代わりに変化量リミッタを用いることもできる。この場合、レーダ装置10の検出精度が低下する状況においては、検出精度が低下しない場合に比べて変化量リミット値を小さくする。さらに、反力制御指令値FA、FBに対する低応答と高応答の変化量リミット値の差を、反発力Fcに対する変化量リミット値の差よりも大きく設定する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下するような状況において、検出精度の低下による制駆動力の補正量および反力制御指令値FA、FBの変動を抑制する。
Note that when the filter processing is performed on the repulsive force Fc and the reaction force control command values FA and FB in steps S1210 and S1240, a change amount limiter can be used instead of the above-described low-pass filter. In this case, in a situation where the detection accuracy of the
このように、以上説明した第6の実施の形態においては上述した第1から第5の実施の形態による効果に加えて、以下のような作用効果を奏することができる。
レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、上述した第3の実施の形態と同様に反発力Fcに対してフィルタ処理を行うとともに、アクセルペダル反力制御指令値FAおよびブレーキペダル反力制御指令値FBに対してもフィルタ処理を行う。レーダ装置10の検出精度が低下するような状況においては、フィルタ特性を低応答に設定する。これにより、レーダ装置10の検出精度が低下する状況において、制駆動力補正量ΔDa、ΔDb、および反力制御指令値FA、FBの変動を抑制し、制駆動力制御および操作反力制御を適切に作動させることができる。さらに、反力制御指令値FA、FBに対する低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅、例えば低応答と高応答のカットオフ周波数の変化量を、反発力Fcに対する低応答と高応答のフィルタ特性の特性変化幅よりも大きくする。これにより、レーダ装置10の検出精度の低下に起因する反力制御指令値FA、FBの変動がアクセルペダル61またはブレーキペダル91を介して運転者に伝わることを適切に抑制することができる。
As described above, in the sixth embodiment described above, in addition to the effects of the first to fifth embodiments described above, the following operational effects can be achieved.
In a situation where the detection accuracy of the
上述した第4から第6の実施の形態においては、自車両周囲の現在のリスクポテンシャルRPに応じたアクセルペダル反力制御およびブレーキペダル反力制御をそれぞれ行った。ただし、これには限定されず、アクセルペダル反力制御またはブレーキペダル反力制御を行うこともできる。 In the fourth to sixth embodiments described above, the accelerator pedal reaction force control and the brake pedal reaction force control corresponding to the current risk potential RP around the host vehicle are performed. However, the present invention is not limited to this, and accelerator pedal reaction force control or brake pedal reaction force control can also be performed.
上述した第1から第6の実施の形態においては、レーザレーダをレーダ装置10として用いる例を説明したが、レーザレーダの代わりにミリ波レーダ等の別方式のレーダ装置を用いることももちろん可能である。
In the first to sixth embodiments described above, an example in which a laser radar is used as the
上述した第1から第6の実施の形態においては、自車両と障害物との車間時間THWを障害物に対する自車両のリスクポテンシャルとして算出したが、これには限定されない。例えば、車間時間THWの代わりに自車両が障害物に接触するまでの時間を表す余裕時間TTCを用いることもできる。余裕時間TTCは、自車両と障害物との車間距離Dを相対速度で割ることにより算出できる。なお、余裕時間TTCを用いる場合でも、仮想弾性体の反発力Fcに基づいて制駆動力の補正量を算出する。 In the first to sixth embodiments described above, the inter-vehicle time THW between the host vehicle and the obstacle is calculated as the risk potential of the host vehicle with respect to the obstacle. However, the present invention is not limited to this. For example, instead of the inter-vehicle time THW, a margin time TTC that represents the time until the host vehicle contacts an obstacle can be used. The allowance time TTC can be calculated by dividing the inter-vehicle distance D between the host vehicle and the obstacle by the relative speed. Even when the margin time TTC is used, the braking / driving force correction amount is calculated based on the repulsive force Fc of the virtual elastic body.
上述した第1から第6の実施の形態においては、自車両前方の障害物に対するリスクポテンシャルに応じて、アクセルペダル操作量SAに対する駆動力の特性を減少方向に補正し、ブレーキペダル操作量SBに対する制動力の特性を増加方向に補正した。これらには限定されず、リスクポテンシャルに応じて自動的に制動制御を行うシステムにおいても、上述したようにセンサ出力値の精度低下を補償することができる。また、制駆動力制御を行わずに操作反力制御のみを行うシステムで、上述したようにセンサ出力値の精度低下を補償することもできる。 In the first to sixth embodiments described above, the characteristic of the driving force with respect to the accelerator pedal operation amount SA is corrected in a decreasing direction according to the risk potential for the obstacle ahead of the host vehicle, and the brake pedal operation amount SB is corrected. The braking force characteristics were corrected in the increasing direction. However, the present invention is not limited thereto, and even in a system that automatically performs braking control in accordance with the risk potential, it is possible to compensate for a decrease in accuracy of the sensor output value as described above. Further, as described above, it is possible to compensate for a decrease in accuracy of the sensor output value in a system that performs only the operation reaction force control without performing the braking / driving force control.
上述した第1から第6の実施の形態においては、レーダ装置10の検知範囲の側方端領域A、Bを図11に示すように設定したが、これには限定されない。図11に示す領域A、Bは、検知範囲の側方端から一定の幅を有する領域として設定しているが、例えば検知範囲の側方端に対して一定の角度を有する領域として設定することもできる。
In the first to sixth embodiments described above, the side end areas A and B of the detection range of the
上述した第2および第3の実施の形態においては、図19および図24のフローチャートに示すように、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であるか否かを複数のパラメータについて一度に判定したが、これには限定されない。例えば、悪天候であるか否かのみに基づいて、レーダ装置10の検出精度が低下する状況であるか否かを判断することももちろん可能である。
In the second and third embodiments described above, as shown in the flowcharts of FIGS. 19 and 24, it is determined at once for a plurality of parameters whether or not the detection accuracy of the
以上説明した第1から第6の実施の形態においては、障害物検出手段としてレーダ装置10および障害物検知装置40を用い、走行状態検出手段として車速センサ20を用い、リスクポテンシャル算出手段、監視手段、制御方法変更手段、および車線変更判定手段としてコントローラ50,51を用いた。また、制御手段として、コントローラ50,51,駆動力制御装置60,制動力制御装置90,アクセルペダル反力発生装置62,およびブレーキペダル反力発生装置92を用いた。
In the first to sixth embodiments described above, the
《第7の実施の形態》
以下に、本発明の第7の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図33に、第7の実施の形態による車両用運転操作補助装置3の構成を示すシステム図を示す。図33において、図1に示した第1の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Seventh Embodiment >>
The vehicle driving operation assistance device according to the seventh embodiment of the present invention will be described below. FIG. 33 is a system diagram showing the configuration of the vehicle driving
図33に示すように、車両用運転操作補助装置3は、自車両の前方領域を撮像する前方カメラ15をさらに備えている。前方カメラ15は、例えばフロントウィンドウ上部に取り付けられた小型のCCDカメラである。CCDカメラ15は、自車両前方の状況を広角かつ高速に把握することの可能なプログレッシブスキャン式のものであり、前方道路の状況を画像として検出し、障害物検知装置41へと出力する。障害物検知装置41は、CCDカメラ15で撮像された自車両前方の画像に画像処理を施す機能を備えており、自車両の走行レーンの道路白線を検出するとともに、レーザレーダ10で検出された検出物体の左右エッジ端を検出する。
As shown in FIG. 33, the vehicle driving
コントローラ52は、各種センサで検知された検出物体の位置情報、すなわちレーザレーダ10およびCCDカメラ15で検知された検出物体の位置情報に基づいて、これらのセンサによる物体の検出精度を評価する。制駆動力制御を行う際には、各種センサによる検出精度の評価結果、すなわち総合的なセンサの検出精度状態に応じて制駆動力制御の出力を調整する。さらに、各種センサによる物体の検出精度が低下するような状況においては、制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、センサの検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。
The controller 52 evaluates the detection accuracy of the objects by these sensors based on the position information of the detected objects detected by the various sensors, that is, the position information of the detected objects detected by the
以下に、第7の実施の形態による車両用運転操作補助装置3の動作を、図34を用いて説明する。図34は、第7の実施の形態のコントローラ52における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
Below, operation | movement of the driving
まず、ステップS2010で、車速センサ20によって検出される自車速Vhと、舵角センサ30によって検出される自車両の操舵角δを読み込む。ステップS2020では、アクセルペダルストロークセンサ(不図示)によって検出されるアクセルペダル操作量SAを読み込む。
First, in step S2010, the host vehicle speed Vh detected by the
つづくステップS2030で、レーザレーダ10によるスキャニング結果を読み込む。なお、この処理はレーザレーダ10のサンプリング周期(例えば100msec)毎に行われる。レーザレーダ10のスキャニング結果に基づいて、物体を検知した場合は、障害物情報である検出物体の位置ベクトルを算出する。なお、レーザレーダ10によって複数の物体が検知されている場合は、各物体について位置ベクトルを算出する。
In step S2030, the scanning result obtained by the
ステップS2040では、ステップS2010で読み込んだ自車速Vhおよび操舵角δに基づいて、自車両の進路を推定する。ここでは、図7のフローチャートのステップS140における処理と同様に、自車両の旋回曲率ρ(1/m)および旋回半径Rを算出する。そして、図9に示すように、旋回半径Rの円弧を基準線とした幅Twの領域を、自車両の予測進路として設定する。予測進路の幅Twは、予め適切に設定しておく。 In step S2040, the course of the host vehicle is estimated based on the host vehicle speed Vh and the steering angle δ read in step S2010. Here, the turning curvature ρ (1 / m) and the turning radius R of the host vehicle are calculated in the same manner as in step S140 in the flowchart of FIG. And as shown in FIG. 9, the area | region of the width | variety Tw which used the circular arc of the turning radius R as a reference line is set as a predicted course of the own vehicle. The predicted course width Tw is appropriately set in advance.
ステップS2050では、レーザレーダ10によって検出される各物体について、ステップS2040で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップS2030で検出した各物体の位置ベクトル、すなわち物体の縦位置および横位置を用いて、検出物体が予測進路内にあるか否かを判定する。レーザレーダ10によって図10に示すように物体A〜Dが検知されていたとすると、コントローラ52は自車両の予測進路内に存在する物体B〜Dを選択する。なお、図10は自車両が直進している場合の予測進路を示している。
In step S2050, it is determined whether each object detected by the
ステップS2060では、ステップS2050で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体を制駆動力制御の対象障害物として選択する。これは、以下の(式5)を用いて決定することができる。
primNo=min(LR_Py) ・・・(式5)
ここで、min(A)とは、集合Aにおける最小値を出力する関数である。LR_Pyとは、ステップS2030で求めたレーザレーダ10による各検出物体の位置ベクトル群における縦位置(車間距離)を表している。つまり、(式5)は、各検出物体の中から自車両に最も接近している物体を選択することを表し、primNoには、検出物体を識別するための物体番号あるいは物体のID番号を代入する。
In step S2060, an object closest to the host vehicle among the detected objects determined to be in the predicted course of the host vehicle in step S2050 is selected as a target obstacle for braking / driving force control. This can be determined using (Equation 5) below.
primNo = min (LR_Py) (Formula 5)
Here, min (A) is a function that outputs the minimum value in the set A. LR_Py represents the vertical position (inter-vehicle distance) in the position vector group of each detected object by the
レーザレーダ10で検知され、対象障害物として選択された物体の横位置は、以下の(式6)で表される。
LPx=LR_Px(primNo) ・・・(式6)
ここで、LR_Pxとは、ステップS2030でレーザレーダ10の検出結果から求めた位置ベクトルにおける各検出物体の横位置(車幅方向位置)を表している。例えば、LR_Px(2)とは、複数の検出物体群において識別番号が“2”として認識している検出物体の横位置を意味している。
The lateral position of the object detected by the
LPx = LR_Px (primNo) (Formula 6)
Here, LR_Px represents the lateral position (vehicle width direction position) of each detected object in the position vector obtained from the detection result of the
つづくステップS2070では、CCDカメラ15による撮像画像を用いて、ステップS2060で選択した対象障害物の位置情報を取得する。具体的には、CCDカメラ15で撮像した撮像画像における対象障害物の位置を透視変換、つまり3次元座標から2次元の画像座標に座標変換した画像上の領域から、レーザレーダ10によって検知された対象障害物のみを抽出し、カメラ画像処理による物体位置を求める。そして、このカメラ画像による対象障害物の位置ベクトルを、CPy(縦位置)、CPx(横位置)とする。
In subsequent step S2070, the position information of the target obstacle selected in step S2060 is acquired using the image captured by
なお、この処理は、CCDカメラ15のサンプリング周期毎(例えば一般的なNTSCレートである33.33msec毎とする)行われ、コントローラ52は、図34の処理が行われるたびに対象障害物の位置ベクトルを取得する。また、レーザレーダ10の非検出時、例えばレーザレーダ10が物体を捕捉していない場合や物体をロストした場合は、カメラ画像による位置情報の取得は行わない。
This process is performed every sampling cycle of the CCD camera 15 (for example, every 33.33 msec which is a general NTSC rate), and the controller 52 determines the position of the target obstacle every time the process of FIG. 34 is performed. Get a vector. In addition, when the
なお、前記3次元座標から2次元の画像座標への座標変換を行い、座標変換した画像上の領域から対象障害物の位置を検出する処理は、例えば特開2003−237509号公報に開示された手順を用いることができる。簡単に説明すると、CCDカメラ15の取付高さ、画素換算したCCDカメラ15の鉛直方向および水平方向の焦点距離、および障害物であるとして考慮すべき物体の高さおよび幅等に基づいて、レーザレーダ10で検知した検出物体の位置を含むその近傍の領域を、画面上の領域に座標変換して、検出物体の存在する画面上の領域への絞り込みを行う。そして、この絞り込んだ領域内において、sobelフィルタ等を行った後2値化し、2値化した画像を投影処理することにより、検出物体のエッジに相当するエッジペアを検出し、検出物体の画像内位置を検出する。
In addition, the process which performs the coordinate transformation from the said three-dimensional coordinate to a two-dimensional image coordinate, and detects the position of a target obstacle from the area | region on the coordinate-transformed image was disclosed by Unexamined-Japanese-Patent No. 2003-237509, for example. A procedure can be used. Briefly, the laser is based on the mounting height of the
つづくステップS2080では、ステップS2070の処理においてカメラ画像上で対象障害物を抽出できたか否か(対象障害物の位置情報を取得できたか否か)を判定する。ステップS2080が肯定判定され、レーザレーダ10およびCCDカメラ15の両方で対象障害物を検知できている場合には、ステップS2090へ進む。ステップS2090では、各センサ、すなわちレーザレーダ10およびCCDカメラ15の検出精度を評価し、評価結果に基づいていずれのセンサの検出値を制御用の検出値として用いるかを選択する。ここで行う処理を、図35のフローチャートを用いて説明する。なお、図35に示す物体情報選択処理は例えば10msec毎に行われており、コントローラ52は図34の処理が行われるたびに物体情報の選択結果を取得する。
In subsequent step S2080, it is determined whether or not the target obstacle has been extracted from the camera image in the process of step S2070 (whether or not the position information of the target obstacle has been acquired). If the determination in step S2080 is affirmative and the target obstacle can be detected by both the
ステップS2091では、レーザレーダ10の検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。具体的には、ステップS2060で決定した対象障害物の横位置LR_Px(primNo)を入力とし、以下の(式7)の伝達関数で表される疑似微分器により相対速度LrVxを算出する。
G(Z)=(LcZ2-Lc)/(Z2-LaZ+Lb) ・・・(式7)
ここで、(式7)のZは進み演算子であり、係数La、Lb、Lcは正の定数であって、レーザレーダ10の測距精度のばらつきと、相対速度の算出に要求される応答性との兼ね合いから適切に設定される。
In step S2091, the relative speed of the target obstacle is detected from the detection value of the
G (Z) = (LcZ 2 -Lc) / (Z 2 -LaZ + Lb) (Expression 7)
Here, Z in (Equation 7) is a lead operator, and the coefficients La, Lb, and Lc are positive constants, and variations in distance measurement accuracy of the
なお、ここではレーザレーダ10のサンプリング周期がCCDカメラ15のサンプリング周期よりも長いため、(式7)における係数La、Lb、Lcを定数としている。また、レーザレーダ10により検出物体のロストやロストや捕捉といった測距状況の変化が生じた場合には、入出力変数の全ての過去値として、現在の測距値をセットする。
Here, since the sampling period of the
続くステップS2092では、ステップS2091で算出したレーザレーダ10による対象障害物の横位置を入力とする相対速度LrVxの過去10回分の値に基づき、以下の(式8)から、その分散値LVを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
LV={(LrVx[0]-a)2+(LrVx[1]-a)2+… …+(LrVx[9]-a)2}1/2/10
a=(LrVx[0]+LrVx{1]+… …+LrVx[9])/10 ・・・(式8)
ここで、LrVx[0]とは、今回算出したレーザレーダ10による相対速度を意味し、LrVx[1]とは前回算出したレーザレーダ10による相対速度を意味し、… …、LrVx[9]は9回前に算出したレーザレーダ10による相対速度を意味している。
In the subsequent step S2092, the variance value LV is calculated from the following (Equation 8) based on the past 10 values of the relative speed LrVx using the lateral position of the target obstacle calculated by the
LV = {(LrVx [0] -a) 2 + (LrVx [1] -a) 2 +... + (LrVx [9] -a) 2 } 1/2 / 10
a = (LrVx [0] + LrVx {1] +... + LrVx [9]) / 10 (Expression 8)
Here, LrVx [0] means the relative speed of the
ステップS2093では、CCDカメラ15の撮像画像による検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。具体的には、ステップS2070で取得したCCDカメラ15のカメラ画像による対象障害物の横位置CPxを入力とし、以下の(式9)の伝達関数で表される疑似微分器により、横位置CPxの相対速度CrVxを算出する。
G(Z)=(CcZ2-Cc)/(Z2-CaZ+Cb) ・・・(式9)
ここで、係数Ca、Cb、Ccは正の定数であって、CCDカメラ15のカメラ画像に基づく測距精度のばらつきと、相対速度の算出に要求される応答性との兼ね合いから適切に設定される。
In step S2093, the relative speed of the target obstacle is detected from the detection value based on the image captured by the
G (Z) = (CcZ 2 -Cc) / (Z 2 -CaZ + Cb) (Formula 9)
Here, the coefficients Ca, Cb, and Cc are positive constants, and are appropriately set based on the balance between the ranging accuracy based on the camera image of the
続くステップS2094では、ステップS2093で算出したCCDカメラ15による対象障害物の横位置CPxの相対速度CrVxの過去10回分の値に基づき、以下の(式10)にしたがって、その分散値CVを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
CV={(CrVx[0]-a)2+(CrVx[1]-a)2+… …+(CrVx[9]-a)2}1/2/10
a=(CrVx[0]+CrVx{1]+… …+CrVx[9]) 1/2/10 ・・・(式10)
ここで、CrVx[0]とは、今回算出したカメラ画像に基づく相対速度を意味し、CrVx[1]とは前回算出したカメラ画像による相対速度を意味し、… …、CrVx[9]は9回前に算出したカメラ画像による相対速度を意味している。
In the subsequent step S2094, based on the past 10 values of the relative speed CrVx of the lateral position CPx of the target obstacle calculated by the
CV = {(CrVx [0] -a) 2 + (CrVx [1] -a) 2 +... + (CrVx [9] -a) 2 } 1/2 / 10
a = (CrVx [0] + CrVx {1] + ... ... + CrVx [9]) 1/2 / 10 ··· ( Equation 10)
Here, CrVx [0] means the relative speed based on the camera image calculated this time, CrVx [1] means the relative speed based on the camera image calculated last time, ..., and CrVx [9] is 9 This means the relative speed based on the camera image calculated before the rotation.
ステップS2095では、ステップS2092で算出したレーザレーダ10による相対速度の分散値LVと、ステップS2094で算出したカメラ画像に基づく相対速度の分散値CVとを比較する。レーザレーダ10による相対速度の分散値LVがカメラ画像による相対速度の分散値CVよりも大きい場合は(LV>CV)、ステップS2096に進み、CCDカメラ15による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。一方、ステップS2095においてLV≦CVと判定されると、ステップS2097へ進み、レーザレーダ10による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。
In step S2095, the relative velocity variance LV of the
このようにステップS2090でいずれのセンサによる位置情報を用いるかを選択した後、ステップS2100へ進む。ステップS2100では、レーザレーダ10とCCDカメラ15の両方で前方障害物を検出できているので検出精度が良好であると判断し、出力リミット値Lを所定値L10に設定する。
Thus, after selecting which sensor position information is used in step S2090, the process proceeds to step S2100. In step S2100, since the front obstacle can be detected by both the
一方、ステップS2080が否定判定され、CCDカメラ15によって前方障害物が抽出できなかった場合は、ステップS2110へ進み、レーザレーダ10による検出値(位置情報)を選択する。続くステップS2120では、レーザレーダ10によってしか前方障害物を検出できなかったので検出精度が低下していると判断し、出力リミット値LをL10よりも小さい所定値L20に設定する(L20<L10)。
On the other hand, when a negative determination is made in step S2080 and the front obstacle cannot be extracted by the
ステップS2130では、ステップS2090またはS2110で選択した前方障害物の位置情報を用いて自車両と前方障害物との車間時間THWを算出する。ここでは、上述した(式4)に示すように、自車両と前方障害物との車間距離Dを自車速Vhで割ることにより、車間時間THWを算出する。 In step S2130, the inter-vehicle time THW between the host vehicle and the front obstacle is calculated using the position information of the front obstacle selected in step S2090 or S2110. Here, as shown in (Expression 4) described above, the inter-vehicle time THW is calculated by dividing the inter-vehicle distance D between the host vehicle and the front obstacle by the host vehicle speed Vh.
つづくステップS2140では、ステップS2130で算出した対象障害物に対する車間時間THWが予め設定したしきい値T1以上か否かを判定する。車間時間THWがしきい値T1未満の場合は、対象障害物との接触のリスクポテンシャルが高いと判断し、制駆動力制御を行うためにステップS2150へ進む。 In subsequent step S2140, it is determined whether or not the inter-vehicle time THW for the target obstacle calculated in step S2130 is equal to or greater than a preset threshold value T1. If the inter-vehicle time THW is less than the threshold value T1, it is determined that the risk potential for contact with the target obstacle is high, and the process proceeds to step S2150 to perform braking / driving force control.
ステップS2150では、上述した(式3)に従って仮想弾性体の反発力Fcを算出する。このとき、制御パラメータk、Thはそれぞれ予め定めた所定値を用いる。ステップS2140で車間時間THWがしきい値T1以上であると判定されると、ステップS2160へ進み、反発力Fc=0とする。 In step S2150, the repulsive force Fc of the virtual elastic body is calculated according to (Equation 3) described above. At this time, predetermined predetermined values are used for the control parameters k and Th, respectively. If it is determined in step S2140 that the inter-vehicle time THW is equal to or greater than the threshold value T1, the process proceeds to step S2160, where the repulsive force Fc = 0.
ステップS2170では、センサの検出精度が低下する状況において制駆動力の補正量を制限するため、ステップS2150またはS2160で算出した反発力Fcに対して、ステップS2100またはS2120で設定したリミット値Lを用いてリミット処理を行う。具体的には、仮想弾性体の反発力Fcがリミット値Lよりも大きい場合は、反発力Fcをリミット値Lに制限する。反発力Fcがリミット値L以下の場合は、算出した反発力Fcをそのまま用いる。 In step S2170, the limit value L set in step S2100 or S2120 is used for the repulsive force Fc calculated in step S2150 or S2160 in order to limit the correction amount of the braking / driving force in a situation where the detection accuracy of the sensor is lowered. Limit processing. Specifically, when the repulsive force Fc of the virtual elastic body is larger than the limit value L, the repulsive force Fc is limited to the limit value L. When the repulsive force Fc is less than or equal to the limit value L, the calculated repulsive force Fc is used as it is.
このように、一方のセンサでしか対象障害物を検出できていないような検出精度の低下する状況では、両方のセンサで検出できている検出精度が良い状況に比べて反発力Fcの上限値Lを低下させる。 In this way, in a situation where the detection accuracy is reduced such that only one sensor can detect the target obstacle, the upper limit L of the repulsive force Fc is compared to a situation where the detection accuracy can be detected by both sensors. Reduce.
ステップS2170で反発力Fcのリミット処理を行った後、ステップS2180へ進む。ステップS2180では、リミット処理を行った反発力Fcを用いて制駆動力の補正量を算出する。ステップS2180およびS2190での処理は、上述した図7のフローチャートのステップS220およびS230での処理と同様であるので説明を省略する。 After the repulsive force Fc is limited in step S2170, the process proceeds to step S2180. In step S2180, the braking / driving force correction amount is calculated using the repulsive force Fc subjected to the limit processing. The processing in steps S2180 and S2190 is the same as the processing in steps S220 and S230 in the flowchart of FIG.
このように、以上説明した第7の実施の形態においては、上述した第1から第6の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)車両用運転操作補助装置3は、障害物を検出するための種類の異なる複数の検出器(センサ)を備えている。コントローラ52は、車両用運転操作補助装置3に設けられた複数のセンサの種類および検出精度に応じて、制駆動力制御の補正量(出力)を調整する。すなわち、検出精度のパフォーマンスの高い方のセンサの検出値を用いて制駆動力制御の補正量を調整する。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
(2)車両用運転操作補助装置3は、光学式のレーダであるレーザレーダ10と、撮像手段であるCCDカメラ15とを備えている。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
(3)コントローラ52は、レーザレーダ10とCCDカメラ15のうち、一方のセンサのみが障害物を検出している場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Lを小さい方の値L20に設定する。これにより、一方のセンサが故障するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Fcのリミット値Lが低下し、反発力Fcの急激な変化を抑制して適切な制駆動力制御を行うことができる。
Thus, in the seventh embodiment described above, the following operational effects can be achieved in addition to the effects of the first to sixth embodiments described above.
(1) The vehicle driving
(2) The vehicular driving
(3) When only one of the
《第8の実施の形態》
以下に、本発明の8の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。第8の実施の形態による車両用運転操作補助装置の構成は、図33に示した第7の実施の形態と同様である。ここでは、第7の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Eighth Embodiment >>
Hereinafter, a driving operation assisting device for a vehicle according to an eighth embodiment of the present invention will be described. The configuration of the vehicular driving assistance apparatus according to the eighth embodiment is the same as that of the seventh embodiment shown in FIG. Here, differences from the seventh embodiment will be mainly described.
第8の実施の形態においては、レーザレーダ10とCCDカメラ15のうち、いずれのセンサによる検出値を用いるかを選択するとともに、レーザレーダ10の検出精度が低下するような状況を判定し、これらに基づいて反発力Fcのリミット値Lを設定する。具体的には、レーザレーダ10の検知範囲の側方端部領域(例えば図11に示す領域A、B)に対象障害物が存在する場合は、レーザレーダ10の検出精度が低下する状況であると判定する。
In the eighth embodiment, it is selected which of the
以下に、第8の実施の形態による車両用運転操作補助装置の動作を、図36を用いて説明する。図36は、第8の実施の形態のコントローラにおける運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。ステップS3010〜S3040での処理は、図34のフローチャートのステップS2010〜S2040での処理と同様であるので説明を省略する。 The operation of the vehicular driving assistance apparatus according to the eighth embodiment will be described below with reference to FIG. FIG. 36 is a flowchart of a processing procedure of driving assistance control processing in the controller of the eighth embodiment. This processing content is continuously performed at regular intervals, for example, every 50 msec. The processing in steps S3010 to S3040 is the same as the processing in steps S2010 to S2040 in the flowchart of FIG.
ステップS3050では、レーザーレーダ10で検出した各物体について、レーザレーダ10の検知範囲内のどの領域に存在しているかを判定する。すなわち、検出物体が図11に示すような検知範囲の側方端部領域AまたはBに存在しているか、あるいはそれ以外の領域に存在しているかを判定する。
In step S3050, it is determined in which region within the detection range of the
つづくステップS3060〜S3100では、レーザレーダ10によって検出された各物体から制駆動力制御の対象とする対象障害物を決定し、CCDカメラ15によって対象障害物を検知できている場合は、レーザーレーダ10およびCCDカメラ15のいずれの検出値を用いるかを選択する。ステップS3100でいずれのセンサによる位置情報を使用するかを選択した後、ステップS3110へ進む。
In subsequent steps S3060 to S3100, a target obstacle to be subjected to braking / driving force control is determined from each object detected by the
ステップS3110では、対象障害物がレーザレーダ10の検知範囲の側方端部領域AまたはBに存在するか否かを判定する。ステップS3110が否定判定され、レーザレーダ10およびCCDカメラ15の両方で対象障害物が検出できているとともに、対象障害物が側方端部領域A、B以外に存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、ステップS3120へ進む。ステップS3120では、反発力Fcのリミット値Lを所定値L10に設定する。
In step S <b> 3110, it is determined whether the target obstacle is present in the side end region A or B of the detection range of the
ステップS3110が肯定判定され、レーザレーダ10およびCCDカメラ15の両方で対象障害物を検出できているが、対象障害物が側方端部領域AまたはBに存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が中程度であると判断し、ステップS3130へ進む。ステップS3130では、反発力Fcのリミット値Lを所定値L30(L10>L30>L20)に設定する。
If step S3110 is affirmed and the target obstacle can be detected by both the
一方、ステップS3090が否定判定され、CCDカメラ15によって前方障害物が抽出できなかった場合は、ステップS3140へ進み、レーザレーダ10による検出値(位置情報)を選択する。続くステップS3150では、対象障害物がレーザレーダ10の検知範囲の側方端部領域AまたはBに存在するか否かを判定する。ステップS3150が肯定判定され、レーザレーダ10でしか対象障害物が検出できておらず、かつ対象障害物が側方端部領域A、Bに存在している場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、ステップS3160へ進む。ステップS3160では、反発力Fcのリミット値LをL10およびL30よりも小さい所定値L20に設定する。
On the other hand, when a negative determination is made in step S3090 and the front obstacle cannot be extracted by the
つづくステップS3170〜S3230での処理は、図34のステップS2130〜S2190での処理と同様であるので説明を省略する。 The processing in subsequent steps S3170 to S3230 is the same as the processing in steps S2130 to S2190 in FIG.
このように以上説明した第8の実施の形態においては、上述した第1から第7の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
コントローラは、レーザレーダ10とCCDカメラ15のうち、一方のセンサのみが障害物を検出しており、かつ障害物が検知範囲の側方端部領域に存在する場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Lを最も小さい値L20に設定する。これにより、例えば一方のセンサ、ここではCCDカメラ15が故障したときにレーザレーダ10の検知範囲の側方端部領域に障害物が存在するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Fcのリミット値Lが低下する。従って、反発力Fcの急激な変化を抑制し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
In the eighth embodiment described above, the following operational effects can be obtained in addition to the effects of the first to seventh embodiments described above.
The controller detects the total sensor when only one of the
−第8の実施の形態の変形例−
上述した第8の実施の形態においては、対象障害物がレーザレーダ10の検知範囲の側方端部領域AまたはBに存在している場合に、レーザレーダ10の検出精度が低下するとして説明したが、レーザレーダ10の検出精度が低下する状況は、これには限定されない。検出精度が低下する状況の他の例を以下に示す。
・自車両が追い越し動作中の場合。
・悪天候の場合(降雨時、降雪時、霧発生)。
・レーザレーダ10の受光部10bで受光する反射波のノイズ成分が多い場合。
・対象障害物が停止車両である場合。
-Modification of the eighth embodiment-
In the above-described eighth embodiment, it has been described that the detection accuracy of the
・ When the vehicle is overtaking.
・ In case of bad weather (rain, snow, fog).
When there are many noise components of the reflected wave received by the light receiving unit 10b of the
・ When the target obstacle is a stopped vehicle.
自車両が追い越し動作中すなわち車線変更中であるか否かは、例えば運転者によるウィンカ操作、または操舵角速度に基づいて判定することができる。ウィンカ操作が行われている場合、または操舵角速度が所定値以上である場合は、自車両が追い越し動作中であると判断する。悪天候であるか否かは、例えばワイパーの作動状態(ワイパーオン/オフまたはワイパー作動速度等)、雨滴センサの出力値、またはフォグランプのオン/オフ等を読み込んで判定する。レーザレーダ10のノイズ成分については、図20に示したようなレーザレーダ10の検出結果から車両相当の物体と判断されない反射物の数に基づいてノイズレベルを算出し、ノイズ成分が多いか否かを判定する。対象障害物が停止車両であるか否かは、例えば自車両と対象障害物との車間距離Dを疑似微分して相対速度を算出し、相対速度が所定値未満の場合に対象障害物が停止していると判定する。
Whether or not the host vehicle is in an overtaking operation, that is, in a lane change, can be determined based on, for example, a winker operation by a driver or a steering angular velocity. When the winker operation is being performed, or when the steering angular velocity is equal to or higher than a predetermined value, it is determined that the host vehicle is in an overtaking operation. Whether or not the weather is bad is determined by reading, for example, the wiper operating state (wiper on / off or wiper operating speed, etc.), the output value of the raindrop sensor, or the fog lamp on / off. As for the noise component of the
また、上述した第7および第8の実施の形態においては、センサの検出精度が低下するような状況において反発力Fcのリミット値Lを変更することによりシステムの性能低下を補償するようにしたが、これには限定されない。センサの検出精度が低下するような状況における制駆動力の制御方法の他の例を以下に示す。
・仮想弾性体の反発力Fcに対してフィルタ処理を行う際にフィルタ特性の応答を低くする。
・検出精度が低下しない場合に比べて制駆動力の制御タイミングを遅延させるとともに制御量変化率(制御ゲイン)を増大させる。
In the seventh and eighth embodiments described above, the system performance deterioration is compensated by changing the limit value L of the repulsive force Fc in a situation where the detection accuracy of the sensor is lowered. However, the present invention is not limited to this. Another example of the braking / driving force control method in a situation where the detection accuracy of the sensor is lowered will be described below.
The response of the filter characteristic is lowered when the filter process is performed on the repulsive force Fc of the virtual elastic body.
The control timing of the braking / driving force is delayed and the control amount change rate (control gain) is increased as compared with the case where the detection accuracy does not decrease.
フィルタ特性の応答については、センサの検出精度が低下するような状況において、例えばローパスフィルタのカットオフ周波数を低くすることにより反発力Fcの変動を抑制することができる。制駆動力の制御タイミングおよび制御ゲインの変更については、例えば仮想弾性体の反発力Fcを算出するための制御パラメータ(バネ定数kおよびしきい値Th)をセンサの検出精度に応じて設定することにより実現できる。具体的には、レーザレーダ10の検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べてバネ定数kを大きく、かつしきい値Thを小さく設定する。
Regarding the response of the filter characteristics, in a situation where the detection accuracy of the sensor is lowered, for example, the fluctuation of the repulsive force Fc can be suppressed by lowering the cutoff frequency of the low-pass filter. For changing the control timing and control gain of the braking / driving force, for example, control parameters (spring constant k and threshold value Th) for calculating the repulsive force Fc of the virtual elastic body are set according to the detection accuracy of the sensor. Can be realized. Specifically, in a situation where the detection accuracy of the
図37に、レーザレーダ10とCCDカメラ15とを組み合わせて用いたシステムにおいて、総合的なセンサの検出精度が低下するような状況でどのようにシステムの性能低下を補償するかをまとめた表を示す。なお、レーザレーダ10で物体を検知していない場合はCCDカメラ15による物体の検知は行わない。
FIG. 37 is a table summarizing how the system performance is compensated in a situation where the detection accuracy of the overall sensor is lowered in a system using the
レーザレーダ10による物体の検出精度が良好で、かつCCDカメラ15で該物体を検出できている場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、リミット値Lを大きな値L10に設定する。またはフィルタ特性を高応答とする。または制御タイミングを遅延させず、制御ゲインは小さくする。このように、障害物の位置情報を正確に検出できている場合は、その情報を明確に運転者に報知することができる。
If the detection accuracy of the object by the
レーザレーダ10による物体の検出精度が良好であるが、CCDカメラ15で該物体の検出に失敗した場合は、総合的なセンサの検出精度を中程度と判断し、リミット値Lを中程度のL30に設定する。またはフィルタ特性の応答を中程度にする。または制御タイミングを若干遅延させるとともに制御ゲインを中程度にする。このように、障害物の位置情報の精度が若干低下しているような状況では、適切な制駆動力制御を行うことができるように補正を行う。
If the detection accuracy of the object by the
レーザレーダ10による物体の検出精度が低下する状況であるが、CCDカメラ15で該物体を検出できている場合は、総合的なセンサの検出精度を中程度と判断し、リミット値Lを中程度のL30に設定する。またはフィルタ特性の応答を中程度にする。または制御タイミングを若干遅延させるとともに制御ゲインを中程度にする。このように、障害物の位置情報の精度が若干低下しているような状況では、適切な制駆動力制御を行うことができるように補正を行う。
Although the detection accuracy of the object by the
レーザレーダ10による物体の検出精度が低下する状況で、CCDカメラ15による該物体の検出にも失敗した場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、リミット値Lを小さい値L20に設定する。またはフィルタ特性を低応答にする。または制御タイミングを遅延させるとともに制御ゲインを大きくする。このように、障害物の位置情報の精度が低下している状況では、制駆動力の補正量の急激な変動を抑制するように補正を行うことにより適切な制駆動力制御を行うことができる。
When the detection accuracy of the object by the
このように、反発力Fcに対するフィルタ特性を変更したり、制駆動力制御のタイミングやゲインを変更することによっても、上述した第8の実施の形態と同様に、センサの検出精度が低下するような状況においてシステムの性能を補償することができる。 As described above, by changing the filter characteristics for the repulsive force Fc or changing the timing and gain of the braking / driving force control, the detection accuracy of the sensor is lowered as in the above-described eighth embodiment. System performance can be compensated for in any situation.
《第9の実施の形態》
以下に、本発明の第9の実施の形態による車両用運転操作補助装置について説明する。図38に、第9の実施の形態による車両用運転操作補助装置4の構成を示すシステム図を示す。図38において、図33に示した第7の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第7の実施の形態との相違点を主に説明する。
<< Ninth embodiment >>
The vehicle driving operation assistance device according to the ninth embodiment of the present invention will be described below. FIG. 38 is a system diagram showing the configuration of the vehicle driving operation assisting device 4 according to the ninth embodiment. In FIG. 38, portions having the same functions as those in the seventh embodiment shown in FIG. 33 are denoted by the same reference numerals. Here, differences from the seventh embodiment will be mainly described.
図38に示すように、車両用運転操作補助装置4は、CCDカメラに代えてミリ波レーダ16を備えている。ミリ波レーダ16は障害物検知装置41に接続されており、障害物検知装置42はミリ波レーダ16によって検出された一つまたは複数の物体に対して自車両を原点とする二次元座標値、すなわち検出物体の位置を算出する機能を備えている。
As shown in FIG. 38, the vehicular driving assist device 4 includes a
コントローラ53は、各種センサで検知された検出物体の位置情報、すなわちレーザレーダ10およびミリ波レーダ16で検知された検出物体の位置情報に基づいて、これらのセンサによる物体の検出精度を評価する。制駆動力制御を行う際には、各種センサによる検出精度の評価結果、すなわち総合的なセンサの検出精度状態に応じて制駆動力制御の出力を調整する。さらに、各種センサによる物体の検出精度が低下するような状況においては、制駆動力の制御方法を適切に変更することにより、センサの検出精度の低下に伴うシステムの性能低下を補償する。
The
以下に、第9の実施の形態による車両用運転操作補助装置4の動作を、図39を用いて説明する。図39は、第9の実施の形態のコントローラ53における運転操作補助制御処理の処理手順のフローチャートである。本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。ステップS4010〜S4050での処理は、図34のフローチャートのステップS2010〜S2050での処理と同様であるので説明を省略する。
The operation of the vehicle driving assistance device 4 according to the ninth embodiment will be described below with reference to FIG. FIG. 39 is a flowchart of the processing procedure of the driving operation assistance control processing in the
ステップS4060では、ステップS4050で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体(物体1)を選択する。レーザレーダ10で検知された物体1の縦位置は、以下の(式11)で表される。
LPy=LR_Py(primNo) ・・・(式11)
In step S4060, an object (object 1) closest to the host vehicle is selected from the detected objects determined to be within the predicted course of the host vehicle in step S4050. The vertical position of the object 1 detected by the
LPy = LR_Py (primNo) (Equation 11)
ステップS4070では、ミリ波レーダ16によって検出される各物体の検出結果を読み込む。具体的には、各検出物体の測距値MR_Py(縦位置)、MR_Px(横位置)を読み込む。なお、この処理はミリ波レーダ16の検知周期毎、例えばレーザレーダ10の検知周期と同じ100msec毎に行う。
In step S4070, the detection result of each object detected by the
続くステップS4080では、ミリ波レーダ16で検出された各物体について、ステップS4040で設定した自車両の予測進路内にあるか、予測進路外にあるかを判定する。ここでは、ステップS4070で検出した各物体の位置ベクトル、すなわち物体の縦位置および横位置を用いて、検出物体が予測進路内にあるか否かを判定する。ステップ4090では、ステップS4080で自車両の予測進路内にあると判定した検出物体のうち、自車両に最も近い物体(物体2)を選択する。選択した物体2の物体番号をMprimNoとする。ミリ波レーダ16で検知された物体2の縦位置は以下の(式12)で表される。
MPy=MR_Py(MprimNo) ・・・(式12)
In the following step S4080, it is determined whether each object detected by the
MPy = MR_Py (MprimNo) (Formula 12)
ステップS4100では、レーザレーダ10によって検知した物体1とミリ波レーダ16によって検知した物体2が一致するか否かを判定する。例えば物体1と物体2の縦位置および横位置を比較することにより両者が同一物体であると判定されると、ステップS4110へ進む。ステップS4110では、レーザレーダ10とミリ波レーダ16で同じ物体(対象障害物)を検出している場合に、いずれのセンサによる検出値(位置情報)を使用するかを選択する。ここでの処理を図40のフローチャートを用いて説明する。
In step S4100, it is determined whether or not the object 1 detected by the
ステップS4111では、レーザレーダ10の検出値から、対象障害物の相対速度を検出する。ここでは、上述した(式7)の伝達関数に対してレーザレーダ10で検出した対象障害物(物体1)の縦位置を入力し、レーザレーダ10による相対速度LrVyを算出する。
In step S4111, the relative speed of the target obstacle is detected from the detection value of the
続くステップS4112では、ステップS4111で算出したレーザレーダ10による相対速度LrVyの過去10回分の値に基づき、以下の(式13)に従って分散値LVを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
LV={(LrVy[0]-a)2+(LrVy[1]-a)2+… …+(LrVy[9]-a)2}1/2/10
a=(LrVy[0]+LrVy{1]+… …+LrVy[9])/10 ・・・(式13)
ここで、LrVy[0]とは、今回算出したレーザレーダ10による相対速度を意味し、LrVy[1]とは前回算出したレーザレーダ10による相対速度をそれぞれ意味している。
In the subsequent step S4112, the variance value LV is calculated according to the following (Equation 13) based on the past 10 values of the relative velocity LrVy calculated by the
LV = {(LrVy [0] -a) 2 + (LrVy [1] -a) 2 +... + (LrVy [9] -a) 2 } 1/2 / 10
a = (LrVy [0] + LrVy {1] +... + LrVy [9]) / 10 (Equation 13)
Here, LrVy [0] means the relative speed of the
また、過去10回分の間の分散値LVの算出に用いる検知データに、レーザレーダ10が物体を捕捉していない、あるいはロストを意味する値がある場合、すなわち非捕捉中やロストが発生していた場合は、上記(式13)の出力を予め定めた所定値に設定する。 In addition, when the detection data used for calculating the dispersion value LV for the past 10 times does not capture the object, or there is a value that means lost, that is, during non-capturing or lost. In the case of the above, the output of the above (formula 13) is set to a predetermined value.
ステップS4113では、ミリ波レーダ16の検出結果から対象障害物の相対速度を取得する。ミリ波レーダ16を用いる場合はドップラー効果を利用することによって、直接対象障害物(物体2)の縦方向の相対速度MrVyを検出することができる。
In step S4113, the relative speed of the target obstacle is acquired from the detection result of the
続くステップS4114では、ステップS4113で取得したミリ波レーダ16による相対速度MrVyの過去10回分の値に基づき、以下の(式14)に従って分散値MVを算出する。なお、ここではわかりやすさの観点から標準偏差として算出する。
MV={(MrVy[0]-a)2+(MrVy[1]-a)2+… …+(MrVy[9]-a)2}1/2/10
a=(MrVy[0]+MrVy{1]+… …+MrVy[9])/10 ・・・(式14)
ここで、MrVy[0]とは、今回算出したミリ波レーダ16による相対速度を意味し、MrVy[1]とは前回算出したミリ波レーダ16による相対速度を意味し、・・・MrVy[9]とは9回前に算出したミリ波レーダ16による相対速度をそれぞれ意味している。
In the subsequent step S4114, the dispersion value MV is calculated according to the following (Equation 14) based on the past 10 values of the relative velocity MrVy obtained by the
MV = {(MrVy [0] -a) 2 + (MrVy [1] -a) 2 +... + (MrVy [9] -a) 2 } 1/2 / 10
a = (MrVy [0] + MrVy {1] +... + MrVy [9]) / 10 (Expression 14)
Here, MrVy [0] means the relative velocity of the
また、過去10回分の間の分散値MVの算出に用いる検知データに、ミリ波レーダ16が物体を捕捉していない、あるいはロストを意味する値がある場合、すなわち非捕捉中やロストが発生していた場合は、上記(式14)の出力を予め定めた所定値に設定する。 Further, when the detection data used for calculating the dispersion value MV for the past 10 times does not capture the object or there is a value that means lost, that is, during non-capturing or lost. If so, the output of (Equation 14) is set to a predetermined value.
続くステップS4115では、ステップS4112で算出したレーザレーダ10による相対速度の分散値LVと、ステップS4114で算出したミリ波レーダ16による相対速度の分散値MVとを比較する。レーザレーダ10による相対速度の分散値LVがミリ波レーダ16による相対速度の分散値MVよりも大きい場合は(LV>MV)、ステップS4116に進み、ミリ波レーダ16による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。一方、ステップS4115においてLV≦MVと判定されると、ステップS4117へ進み、レーザレーダ10による検出値を制駆動力制御に用いる位置情報として選択する。
In the subsequent step S4115, the relative velocity dispersion value LV of the
このように、いずれのセンサによる位置情報を用いるか選択した後、ステップS4120へ進む。ステップS4120では、レーザレーダ10とミリ波レーダ16で同一の物体を検出できているので検出精度が良好であると判断し、出力リミット値Lを所定値L10に設定する。
As described above, after selecting which sensor position information is used, the process proceeds to step S4120. In step S4120, since the same object can be detected by the
一方、ステップS4100が否定判定され、レーザレーダ10とミリ波レーダ16で異なる物体を検出している場合は、ステップS4130へ進む。ステップS4130では、レーザレーダ10によって検出された物体1とミリ波レーダ16によって検出された物体2とから、自車両に近い方の物体を制駆動力制御の対象障害物として選択する。続くステップS4140では、レーザレーダ10とミリ波レーダ16の内、一方のセンサでしか対象障害物が検出できなかったため検出精度が低下していると判断し、出力リミット値LをL10よりも小さい所定値L20に設定する(L20<L10)。
On the other hand, when a negative determination is made in step S4100 and the
以降、ステップS4150〜S4210での処理は、図34のステップS2130〜S2190での処理と同様であるので説明を省略する。 Henceforth, since the process in step S4150-S4210 is the same as the process in step S2130-S2190 of FIG. 34, description is abbreviate | omitted.
このように、以上説明した第9の実施の形態においては、上述した第1から第8の実施の形態による効果に加えて以下のような作用効果を奏することができる。
(1)車両用運転操作補助装置4は、光学式のレーダであるレーザレーダ10と、電波式のレーダであるミリ波レーダ16とを備えている。これにより、障害物の位置情報をより正確に検出し、適切な制駆動力制御を行うことができる。
(2)コントローラ53は、レーザレーダ10とミリ波レーダ16のうち、一方のセンサのみが障害物を検出している場合に、総合的なセンサの検出精度が低下すると判定する。この場合、リミット値Lを小さい方の値L20に設定する。これにより、一方のセンサが故障するなどしてセンサの検出精度が低下する状況では、検出精度が良好な場合に比べて反発力Fcのリミット値Lが低下し、反発力Fcの急激な変化を抑制して適切な制駆動力制御を行うことができる。
Thus, in the ninth embodiment described above, the following operational effects can be achieved in addition to the effects of the first to eighth embodiments described above.
(1) The vehicle driving assist device 4 includes a
(2) When only one of the
上述した第9の実施の形態においては、センサの検出精度が低下するような状況において反発力Fcのリミット値Lを変更することによりシステムの性能低下を補償するようにしたが、これには限定されない。図41に、レーザレーダ10とミリ波レーダ16とを組み合わせて用いたシステムにおいて、総合的なセンサの検出精度が低下するような状況でどのようにシステムの性能低下を補償するかをまとめた表を示す。
In the ninth embodiment described above, the system performance is compensated for by changing the limit value L of the repulsive force Fc in a situation where the detection accuracy of the sensor is lowered. However, the present invention is not limited to this. Not. FIG. 41 is a table summarizing how the performance degradation of the system is compensated in a situation where the detection accuracy of the overall sensor is lowered in the system using the
レーザレーダ10とミリ波レーダ16の両方によって検出成功した場合、すなわち両方のセンサで同一の物体を検出した場合は、総合的なセンサの検出精度が良好であると判断し、リミット値Lを大きな値L10に設定する。またはフィルタ特性を高応答とする。または制御タイミングを遅延させず、制御ゲインは小さくする。
If the detection is successful by both the
レーザレーダ10では物体を検出できたが、ミリ波レーダ16では検出できなかった場合、またはレーザレーダ10では検出できなかったがミリ波レーダ16で検出できた場合は、総合的なセンサの検出精度が低下していると判断し、リミット値Lを小さい値L20に設定する。またはフィルタ特性を低応答にする。または制御タイミングを遅延させるとともに制御ゲインを大きくする。
When the
両方のセンサで物体の検出に失敗した場合は制御を行わない。
このように、反発力Fcに対するフィルタ特性を変更したり、制駆動力制御のタイミングやゲインを変更することによっても、上述した第9の実施の形態と同様に、センサの検出精度が低下するような状況においてシステムの性能を補償することができる。
Control is not performed when object detection by both sensors fails.
As described above, by changing the filter characteristics for the repulsive force Fc or changing the timing and gain of the braking / driving force control, the detection accuracy of the sensor is lowered as in the ninth embodiment. System performance can be compensated for in any situation.
上述した第7から第9の実施の形態において、第4から第6の実施の形態と同様に制駆動力の補正量を運転操作装置の操作反力として発生させる操作反力制御を組み合わせることも可能である。 In the seventh to ninth embodiments described above, operation reaction force control for generating a braking / driving force correction amount as an operation reaction force of the driving operation device may be combined as in the fourth to sixth embodiments. Is possible.
また、上述した第7および第8の実施の形態においては、レーザレーダ10とCCDカメラ15とを組み合わせたが、ミリ波レーダ16とCCDカメラ15を組み合わせて用いることももちろん可能である。また、CCDカメラの代わりにCMOSカメラを用いることもできる。
In the seventh and eighth embodiments described above, the
以上説明した第7から第9の実施の形態においては、障害物検出手段としてレーザレーダ10(光学式レーダ)、CCDカメラ15(撮像手段),ミリ波レーダ16(電波式レーダ)、および障害物検知装置41,42を用い、走行状態検出手段として車速センサ20を用い、リスクポテンシャル算出手段、監視手段、制御方法変更手段、調整手段および車線変更判定手段としてコントローラ52,53を用いた。また、制御手段として、コントローラ52,53,駆動力制御装置60,制動力制御装置90,アクセルペダル反力発生装置62,およびブレーキペダル反力発生装置92を用いた。
In the seventh to ninth embodiments described above, a laser radar 10 (optical radar), a CCD camera 15 (imaging means), a millimeter wave radar 16 (radio wave radar), and an obstacle as obstacle detection means. The detection devices 41 and 42 are used, the
10:レーダ装置
20:車速センサ
30:舵角センサ
40〜42:障害物検知装置
50〜53:コントローラ
60:駆動力制御装置
61:アクセルペダル
62:アクセルペダル反力発生装置
90:制動力制御装置
91:ブレーキペダル
92:ブレーキペダル反力制御装置
15:CCDカメラ
16:ミリ波レーダ
10: Radar device 20: Vehicle speed sensor 30: Steering angle sensors 40-42: Obstacle detection devices 50-53: Controller 60: Driving force control device 61: Accelerator pedal 62: Accelerator pedal reaction force generator 90: Braking force control device 91: Brake pedal 92: Brake pedal reaction force control device 15: CCD camera 16: Millimeter wave radar
Claims (5)
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記障害物検出手段および前記走行状態検出手段による検出結果に基づいて、前記障害物に対するリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、運転操作装置に発生する操作反力、前記自車両に発生する駆動力、および前記自車両に発生する制動力の中から少なくとも2つの力を制御する制御手段と、
前記障害物検出手段による前記障害物の検出状況を監視する監視手段と、
前記監視手段によって前記障害物検出手段の検出精度が低下する状況であると判定された場合に、前記制御手段による前記力の制御タイミングおよびゲインを変更して前記検出精度の低下に伴う性能低下を補償する制御方法変更手段とを備え、
前記制御方法変更手段は、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下する状況において、前記検出精度が低下しない状況に対して前記制御タイミングを遅延させるとともに、前記リスクポテンシャルに対する前記力の制御量の変化率を増大させることを特徴とする車両用運転操作補助装置。 Obstacle detection means for detecting obstacles around the vehicle;
Traveling state detecting means for detecting the traveling state of the host vehicle;
Risk potential calculation means for calculating a risk potential for the obstacle based on detection results by the obstacle detection means and the traveling state detection means;
Based on the risk potential calculated by the risk potential calculation means, at least two of an operation reaction force generated in the driving operation device, a driving force generated in the host vehicle, and a braking force generated in the host vehicle Control means for controlling the force;
Monitoring means for monitoring the obstacle detection status by the obstacle detection means;
When it is determined by the monitoring means that the detection accuracy of the obstacle detection means is reduced, the control timing of the force by the control means and the gain are changed to reduce the performance accompanying the reduction of the detection accuracy. A control method changing means for compensating ,
The control method changing means delays the control timing with respect to a situation in which the detection accuracy does not decrease in a situation in which the detection accuracy of the obstacle detection means decreases, and controls a control amount of the force with respect to the risk potential. A driving operation assisting device for a vehicle characterized by increasing a rate of change .
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在する場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 The vehicle driving assist device according to claim 1,
The monitoring means determines that the detection accuracy of the obstacle detection means is lowered when the obstacle exists in a lateral end region of a detection range in the obstacle detection means. Operation assistance device.
前記自車両が車線変更を行うかを判定する車線変更判定手段をさらに備え、
前記監視手段は、前記障害物検出手段における検知範囲の側方端領域に前記障害物が存在し、かつ前記車線変更判定手段によって前記自車両が車線変更状態であると判定される場合に、前記障害物検出手段の前記検出精度が低下すると判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 The vehicle driving assist device according to claim 1,
Lane change determination means for determining whether the host vehicle changes lanes,
When the obstacle is present in a lateral end region of the detection range in the obstacle detection means and the own vehicle is determined to be in a lane change state by the lane change determination means, the monitoring means It is determined that the detection accuracy of the obstacle detection means is lowered .
前記車線変更判定手段は、前記自車両の操舵状態またはウィンカー操作状態に基づいて前記自車両が車線変更状態であるかを判定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 The vehicle driving assistance device according to claim 3 ,
The vehicle lane change determining means determines whether the host vehicle is in a lane change state based on a steering state or a blinker operation state of the host vehicle.
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