JP4281543B2 - 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両 - Google Patents
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Description
また、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状況を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段による検出結果に基づいて、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、自車両に発生させる減速度を制御する減速度制御手段と、自車両の車両状態および車両周囲状態を検出する車両状態検出手段と、ドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、車両状態検出手段および運転操作量検出手段による検出結果に基づいてドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、運転意図推定手段による運転意図の推定結果の確信度を算出する確信度算出手段と、確信度算出手段によって算出される確信度に基づいて、減速度制御手段によって制御する減速度を変更する減速度変更手段とを備え、運転意図推定手段は、(a)運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、車両状態検出手段によって検出される自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、(b)現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて複数の仮想ドライバの運転意図をそれぞれ決定し、所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、(c)所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との系列的な近似度合(以降、運転操作量系列近似度合とする)を、運転意図系列生成手段によって生成された運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段とを有し、運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の運転操作量系列近似度合を比較することによって、実際のドライバの運転意図を推定し、確信度算出手段は、複数の運転操作量系列近似度合に基づいて運転意図の推定結果の確信度を算出する。
推定された運転意図の確信度に基づいて自車両に発生させる減速度を変更するので、ドライバの運転意図を反映しながら減速度を発生させ、ドライバの注意を喚起することができる。
本発明の第1の実施の形態による運転意図推定装置および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(a)は、本発明の第1の実施の形態による運転意図推定装置1の構成を示すシステム図、(b)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100の構成を示すシステム図である。まず、第1の実施の形態による運転意図推定装置1の構成を説明する。
レーザレーダ110は、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、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ110は、前方にある複数の反射物(通常、先行車の後端)で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ150へ出力される。レーザレーダ110によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±6deg 程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
さらに、上述した運転意図推定装置1によって推定された実際のドライバの運転意図λrdおよび確信度Scがコントローラ150へ入力される。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、まず仮想ドライバの運転意図が車線維持である場合の前方参照点LK(i)を設定し、前方参照点LK(i)の横位置p_lkを算出する。前方参照点LK(i)の個数は任意であるが、ここでは自車両の前後方向中心線上に2つの前方参照点LK1,LK2を設定した場合を例として説明する。図3に示すように、自車両中心点Oから前方参照点LK1,LK2までの距離px(i)は、例えばpx(1)=10m、px(2)=30mに設定する(px={10m、30m})。距離px(i)は、例えば自車速に応じて設定することもできる。
p_lk(px(i))=lat_pos(px(i)) i={1,...,n}・・・(式1)
ここで、n=2である。
θid_lk=Σ{a(i)×p_lk(px(i))} ・・・(式2)
ここで、a(i)は前方参照点LK(i)における横位置p_lk(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が右車線変更である場合の前方参照点LCR(i)を設定する。図3には、自車両の前方に2つの前方参照点LCR1,LCR2を設定した場合を例として示している。
p_lcr(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcr i={1,...,n}・・・(式3)
ここで、n=2である。オフセット量lc_offset_lcrは、右車線変更の場合の前方参照点LCR(i)の横位置p_lcr(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcr=−1.75に設定する。
θid_lcr=Σ{a(i)×p_lcr(px(i))} ・・・(式4)
ここで、a(i)は前方参照点LCR(i)における車線内横位置p_lcr(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が左車線変更である場合の前方参照点LCL(i)を設定する。図3には、自車両の前方に2つの前方参照点LCL1,LCL2を設定した場合を例として示している。
p_lcl(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcl i={1,...,n}・・・(式5)
ここで、n=2である。オフセット量lc_offset_lclは、左車線変更の場合の前方参照点LCL(i)の横位置p_lcl(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcl=1.75に設定する。
θid_lcl=Σ{a(i)×p_lcl(px(i))} ・・・(式6)
ここで、a(i)は前方参照点LCL(i)における車線内横位置p_lcl(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
Pid=log{Probn((θid−θrd)/ρrd)} ・・・(式7)
ここで、Probnは、与えられた標本が、正規分布で表される母集団から観測される確率を計算するための確率密度変換関数である。
λrd=max{Pids_lk, Pids_lcr, Pids_lcl} ・・・(式9)
Sc=1/{1+exp(−2×k×Pr(LC)/Pr(LK))} ・・・(式10)
(式10)において、kは任意の係数である。
TTC=−D/Vr ・・・(式11)
THW=D/V1 ・・・(式12)
RP=a/THW+b/TTC ・・・(式13)
ΔF=k・RPn ・・・(式14)
ここで、定数k、nはそれぞれ車種等によって異なり、ドライブシミュレータや実地試験によって取得される結果に基づいて、リスクポテンシャルRPを効果的に反力増加量ΔFに変換できるように予め適切に設定しておく。
FAc=gfF(FA)
=kf・{1/(1+Tsf)}・FA ・・・(式15)
ここで、kfは適切に設定された定数、Tsfは反力指令値FAを減衰させる際の時定数である。なお、時定数Tsfは、以下の(式16)に示すように車線変更意図の確信度Scの関数として設定される。
Tsf=ff(Sc) ・・・(式16)
(1)運転意図推定装置1は、自車両の車両状態および車両周囲状態、および実際のドライバによる運転操作量に基づいて、実際のドライバの運転意図λrdを推定し、推定した運転意図λrdの確信度Scを算出する。これにより、運転意図推定装置1の推定結果がどれほど確実であるかを確信度Scとして表すことができる。そして、車両用運転操作補助装置100は、自車両周囲のリスクポテンシャルRPに基づいてアクセルペダル操作反力制御を行うときに、運転意図推定装置1による推定結果に基づいてアクセルペダル操作反力を変更する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルRPを車両操作機器であるアクセルペダル160の操作反力としてドライバに伝えながら、ドライバの運転意図に合った操作反力制御を行うことができる。
(2)運転意図推定装置1は、現時点tを含む過去の所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成し、運転意図系列j毎に、仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの系列的な近似度合を表す運転操作量系列近似度合P(j)idsを算出する。そして、複数の運転操作量系列近似度合P(j)idsを比較することによって実際のドライバの運転意図λrdを推定する。これにより、実際のドライバの運転意図λrdを精度よく推定することができる。
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、図面を用いて説明する。図10は、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200の構成を示すシステム図であり、図11は、車両用運転操作補助装置200を搭載した車両の構成図である。
レーザレーダ110は、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、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ110は、前方にある複数の反射物(通常、先行車の後端)で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ150Aへ出力される。レーザレーダ110によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±6deg 程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
さらに、上述した運転意図推定装置1によって推定された実際のドライバの運転意図λrdおよび確信度Scがコントローラ150Aへ入力される。運転意図推定装置1は、上述したように複数の仮想ドライバを用いる方法、またはSVM、RVM等のパターン識別による方法を用いることが可能である。
TTC=−D/Vr ・・・(式18)
THW=D/V1 ・・・(式19)
RP=a/THW+b/TTC ・・・(式20)
ΔF=k・RPn ・・・(式21)
ここで、定数k、nはそれぞれ車種等によって異なり、ドライブシミュレータや実地試験によって取得される結果に基づいて、リスクポテンシャルRPを効果的に反力増加量ΔFに変換できるように予め適切に設定しておく。
FAc=gfF(FA)
=kf・{1/(1+Tsf)}・FA ・・・(式22)
ここで、kfは適切に設定された定数、Tsfは反力指令値FAを減衰させる際の時定数である。なお、時定数Tsfは、以下の(式23)に示すように車線変更意図の確信度Scの関数として設定される。
Tsf=ff(Sc) ・・・(式23)
Xgc=gfG(Xg)
=kg・{1/(1+Tsg)}・Xg ・・・(式24)
ここで、kgは適切に設定された定数、Tsgは減速度指令値Xgを減衰させる際の時定数である。なお、時定数Tsgは、以下の(式25)に示すように車線変更意図の確信度Scの関数として設定される。
Tsg=fg(Sc) ・・・(式25)
(1)コントローラ150Aは、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RPを算出し、リスクポテンシャルRPに基づいてアクセルペダル操作反力制御を行う。このとき、推定された運転意図λrdおよび運転意図λrdの確信度Scに基づいて、アクセルペダル160に発生させる操作反力を変更する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルRPを車両操作機器の操作反力としてドライバに知らせながら、実際のドライバの運転意図を反映し、ドライバの感覚に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(2)コントローラ150Aは、推定された運転意図λrdが車線変更である場合に、車線変更意図の確信度Scが高いほど、アクセルペダル160に発生させる操作反力を小さくする。これにより、車線変更意図の推定結果が確実であるほどアクセルペダル反力が速やか低下するので、ドライバの意図に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(3)コントローラ150Aは、車線変更意図の確信度Scに応じてリスクポテンシャルRPと操作反力との関係を補正するアクセルペダル反力指令値補正部153を備えている。これにより、確信度Scが高く車線変更意図が確実なものであるほどアクセルペダル反力が速やかに減少し、ドライバの感覚に合ったアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(4)コントローラ150Aは、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RPを算出し、リスクポテンシャルRPに基づいて自車両に減速度を発生させる減速度制御を行う。このとき、推定された運転意図λrdおよび運転意図λrdの確信度Scに基づいて、自車両に発生させる減速度を変更する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルRP、とくに先行車に対するリスクを減速度として運転者に伝え、ドライバの注意を喚起しながら、実際のドライバの運転意図を反映し、ドライバの感覚に合った減速度制御を行うことができる。
(5)コントローラ150Aは、推定された運転意図λrdが車線変更である場合に、車線変更意図の確信度Scが高いほど、減速度を小さくする。これにより、車線変更意図の推定結果が確実であるほど減速度が速やか低下するので、ドライバの加速操作を妨げることなく、ドライバの意図に合った減速度制御を行うことができる。
(6)コントローラ150Aは、車線変更意図の確信度Scに応じてリスクポテンシャルRPと減速度との関係を補正する減速度制御指令値補正部155を備えている。これにより、確信度Scが高く車線変更意図が確実なものであるほど減速度が速やかに減少し、ドライバの感覚に合った減速度制御を行うことができる。
(7)コントローラ150Aは、運転意図λrdが車線変更であると推定された場合に、車線変更意図の確信度Scに対する操作反力の減少割合を、同一の確信度Scに対する減速度の減少割合よりも大きくなるように設定する。具体的には、図15に示すように操作反力を減衰するための時定数Tsfを減速度を減衰するための時定数Tsgよりも小さく設定し、運転意図推定装置1によって車線変更意図を推定した場合に、まずアクセルペダル反力を減少し、その後減速度制御を徐々に解除する。このようにアクセルペダル反力を先行して減少することにより車線変更を検出したことをドライバに伝えるので、ドライバに与える違和感を効果的に減少することが可能となる。
10:車両周囲状態検出部
20:車両状態検出部
30:運転操作量検出部
40:仮想ドライバ運転意図系列動的決定部
50:仮想ドライバ運転操作量計算部
60:仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部
70:運転意図推定部
80:確信度推定部
100,200:車両用運転操作補助装置
150,150A:コントローラ
170:アクセルペダル反力制御装置
180:自動ブレーキ制御装置
Claims (13)
- 自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段による検出結果に基づいて、前記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、車両操作機器を操作する際に発生する操作反力を制御する操作反力制御手段と、
前記自車両の車両状態および車両周囲状態を検出する車両状態検出手段と、
ドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
前記車両状態検出手段および前記運転操作量検出手段による検出結果に基づいて前記ドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、
前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定結果の確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段によって算出される前記確信度に基づいて、前記操作反力制御手段によって制御する前記操作反力を変更する操作反力変更手段とを備え、
前記運転意図推定手段は、(a)運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、前記車両状態検出手段によって検出される前記自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが前記運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、(b)現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて前記複数の仮想ドライバの前記運転意図をそれぞれ決定し、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、(c)前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合(以降、運転操作量系列近似度合とする)を、前記運転意図系列生成手段によって生成された前記運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段とを有し、前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定し、
前記確信度算出手段は、前記複数の運転操作量系列近似度合に基づいて前記運転意図の推定結果の前記確信度を算出することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段による検出結果に基づいて、前記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、前記自車両に発生させる減速度を制御する減速度制御手段と、
前記自車両の車両状態および車両周囲状態を検出する車両状態検出手段と、
ドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
前記車両状態検出手段および前記運転操作量検出手段による検出結果に基づいて前記ドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段と、
前記運転意図推定手段による前記運転意図の推定結果の確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段によって算出される前記確信度に基づいて、前記減速度制御手段によって制御する前記減速度を変更する減速度変更手段とを備え、
前記運転意図推定手段は、(a)運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、前記車両状態検出手段によって検出される前記自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが前記運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、(b)現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて前記複数の仮想ドライバの前記運転意図をそれぞれ決定し、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、(c)前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合(以降、運転操作量系列近似度合とする)を、前記運転意図系列生成手段によって生成された前記運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段とを有し、前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定し、
前記確信度算出手段は、前記複数の運転操作量系列近似度合に基づいて前記運転意図の推定結果の前記確信度を算出することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項1または請求項2に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転意図推定手段は、予め学習した運転操作パターンを用いたパターン識別を行い、前記運転操作量検出手段によって検出される実際のドライバの運転操作パターンと前記予め学習した運転操作パターンとの合致度に基づいて、前記実際のドライバの運転意図を推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項3に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転意図推定手段は、Support Vector Machine(SVM)またはRelevance Vector Machine(RVM)を用いて前記パターン識別を行うことを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項1に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記車両操作機器は、アクセルペダルであり、
前記操作反力変更手段は、前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記確信度が高いほど前記操作反力を小さくすることを特徴とする車両用運転操作操作補助装置。 - 請求項5に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記操作反力変更手段は、前記確信度に応じて、前記リスクポテンシャルと前記アクセルペダルの前記操作反力との関係を変更することを特徴とする車両用運転操作操作補助装置。 - 請求項2に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記減速度変更手段は、前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記確信度が高いほど前記減速度を小さくすることを特徴とする車両用運転操作操作補助装置。 - 請求項7に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記減速度変更手段は、前記確信度に応じて、前記リスクポテンシャルと前記減速度との関係を変更することを特徴とする車両用運転操作操作補助装置。 - 請求項1に記載の車両用運転操作補助装置において、
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、前記自車両に発生させる減速度を制御する減速度制御手段と、
前記確信度算出手段によって算出される前記確信度に基づいて、前記減速度制御手段によって制御する前記減速度を変更する減速度変更手段とをさらに備え、
前記前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記操作反力変更手段は前記確信度が高いほど前記操作反力を小さくし、前記減速度変更手段は前記確信度が高いほど前記減速度を小さくすることを特徴とする車両用運転操作操作補助装置。 - 請求項9に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転意図推定手段によって前記運転意図が車線変更であると推定された場合に、前記確信度に対する前記操作反力の減少割合を、同一の確信度に対する前記減速度の減少割合よりも大きくなるように設定する設定手段をさらに備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項1から請求項10のいずれか1項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記確信度算出手段は、前記運転意図の推定結果の前記確信度を、前記ドライバの前記運転意図が車線変更である確率および前記ドライバの運転意図が車線維持である確率に基づいて算出することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項1から請求項11のいずれか1項に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記運転意図推定手段は、前記ドライバの運転意図が、右車線変更、左車線変更、および車線維持のいずれであるかを推定することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項1から請求項12のいずれか1項に記載の車両用運転操作補助装置を備えることを特徴とする車両。
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