JP4427759B2 - 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム - Google Patents
車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP4427759B2 JP4427759B2 JP2007172142A JP2007172142A JP4427759B2 JP 4427759 B2 JP4427759 B2 JP 4427759B2 JP 2007172142 A JP2007172142 A JP 2007172142A JP 2007172142 A JP2007172142 A JP 2007172142A JP 4427759 B2 JP4427759 B2 JP 4427759B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- behavior
- information
- feature
- learning
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000006399 behavior Effects 0.000 title claims description 680
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 125
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 40
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 35
- 230000006870 function Effects 0.000 description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 description 19
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 18
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 13
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 6
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- XDDAORKBJWWYJS-UHFFFAOYSA-N glyphosate Chemical compound OC(=O)CNCP(O)(O)=O XDDAORKBJWWYJS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 241000283070 Equus zebra Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T7/00—Brake-action initiating means
- B60T7/12—Brake-action initiating means for automatic initiation; for initiation not subject to will of driver or passenger
- B60T7/22—Brake-action initiating means for automatic initiation; for initiation not subject to will of driver or passenger initiated by contact of vehicle, e.g. bumper, with an external object, e.g. another vehicle, or by means of contactless obstacle detectors mounted on the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/0097—Predicting future conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/06—Improving the dynamic response of the control system, e.g. improving the speed of regulation or avoiding hunting or overshoot
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D1/00—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle
- B62D1/02—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle vehicle-mounted
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D15/00—Steering not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2210/00—Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
- B60T2210/30—Environment conditions or position therewithin
- B60T2210/36—Global Positioning System [GPS]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2220/00—Monitoring, detecting driver behaviour; Signalling thereof; Counteracting thereof
- B60T2220/02—Driver type; Driving style; Driver adaptive features
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2270/00—Further aspects of brake control systems not otherwise provided for
- B60T2270/86—Optimizing braking by using ESP vehicle or tire model
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
- B60W10/06—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units including control of combustion engines
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
- B60W10/08—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units including control of electric propulsion units, e.g. motors or generators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/10—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of change-speed gearings
- B60W10/11—Stepped gearings
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/22—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of suspension systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/10—Historical data
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
- B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
- Regulating Braking Force (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
なお、本願において、自車両の動作には、運転者の操作によって生じる自車両の各部や車両全体の動作、或いは、外部から自車両に加わる外的要因によって生じる自車両の各部や車両全体の動作等が含まれる。
地図データベースDB1は、所定の区画毎に分けられた地図情報Mが記憶されたデータベースである。図2は、地図データベースDB1に記憶されている地図情報Mの構成の例を示す図である。この図に示すように、地図情報Mは、交差点に対応する多数のノードnと、各交差点間を結ぶ道路に対応するリンクkとの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Raを有している。各ノードnは、緯度及び経度で表現された地図上の位置(座標)の情報を有している。各リンクkは、ノードnを介して接続されている。また、各リンクkは、その属性情報として、道路種別、リンク長、道路幅、リンク形状を表現するための形状補間点等の情報を有している。ここで、道路種別情報は、例えば、自動車専用道路、市街道路、細街路、山岳路等のように、道路を複数の種別に区分した際の道路種別の情報である。これらのリンクkの属性情報が、道路属性情報Rb(図1参照)に相当する。そして、本実施形態においては、この地図データベースDB1が、本発明における地図情報記憶手段に相当する。なお、図2においては、一つの区画の道路情報Raのみを図示し、他の区画の道路情報Raは省略して示している。
地物データベースDB2は、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物の情報、すなわち地物情報Fが記憶されたデータベースである。図1に示すように、本実施形態においては、地物データベースDB2には、初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbの2種類の情報が記憶される。ここで、初期地物情報Faとは、地物データベースDB2に予め整備されて記憶されている複数の地物についての地物情報Fである。このような初期地物情報Faは、道路情報Raを含む地図情報Mが整備されている全ての地域の中で、大都市周辺や幹線道路等の一部の地域についてのみ整備されている。一方、学習地物情報Fbとは、後述するように、画像認識部24による対象地物の画像認識結果を用いて学習した結果として学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶される地物情報Fである。なお、以下の説明において、単に「地物情報F」というときは、これら初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbを総称するものとする。本実施形態においては、この地物データベースDB2が、本発明における学習地物情報記憶手段に相当する。
地物学習データベースDB3は、後述する認識地物情報生成部42により生成された認識地物情報Aを記憶するデータベースである。この地物学習データベースDB3内には、画像認識部24による認識に成功した複数の対象地物のそれぞれについての認識地物情報Aが記憶される。この地物学習データベースDB3に記憶される認識地物情報Aの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この地物学習データベースDB3が、本発明における認識地物記憶手段に相当する。
挙動学習データベースDB4は、後述する検出挙動情報生成部48により生成された検出挙動情報Bを記憶するデータベースである。この挙動学習データベースDB4内には、挙動検出部17により検出された複数の挙動のそれぞれについての検出挙動情報Bが記憶される。この挙動学習データベースDB4に記憶される検出挙動情報Bの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この挙動学習データベースDB4が、本発明における検出挙動記憶手段に相当する。
挙動データベースDB5は、後述する学習挙動情報生成部50により生成された学習挙動情報Sを記憶するデータベースである。この挙動データベースDB5内には、学習挙動検出部17により検出された複数の挙動のそれぞれについての学習挙動情報Sが記憶される。この挙動データベースDB5に記憶される学習挙動情報Sの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この挙動データベースDB5が、本発明における学習挙動情報記憶手段に相当する。
画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した自車両の周辺の画像情報Gを取得する画像情報取得手段として機能する。ここで、撮像装置11は、撮像素子を備えた車載カメラ等であって、少なくとも自車両Cの周辺の道路の路面を撮像可能な位置に設けられている。このような撮像装置11としては、例えば、図4に示すような自車両Cの後方の路面を撮像するバックカメラを用いると好適である。画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した撮像情報をフレームメモリ(不図示)などを介して所定の時間間隔で取り込む。この際の画像情報Gの取り込みの時間間隔は、例えば、10〜50ms程度とすることができる。これにより、画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した複数フレームの画像情報Gを連続的に取得することができる。ここで取得された画像情報Gは、画像認識部24へ出力される。
自車位置情報取得部16は、自車両Cの現在位置を示す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部16は、GPS受信機13、方位センサ14、及び距離センサ15と接続されている。ここで、GPS受信機13は、GPS(Global Positioning System)衛星からのGPS信号を受信する装置である。このGPS信号は、通常1秒おきに受信され、自車位置情報取得部16へ出力される。自車位置情報取得部16では、GPS受信機13で受信されたGPS衛星からの信号を解析し、自車両Cの現在位置(座標)、進行方位、移動速度等の情報を取得することができる。方位センサ14は、自車両Cの進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ14は、例えば、ジャイロスコープ、地磁気センサ、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。そして、方位センサ14は、その検出結果を自車位置情報取得部16へ出力する。距離センサ15は、自車両Cの車速や移動距離を検出するセンサである。この距離センサ15は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両Cの加速度を検知するヨー・Gセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される。そして、距離センサ15は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自車位置情報取得部16へ出力する。また、本実施形態においては、方位センサ14及び距離センサ15は、その検出結果を、挙動検出部17へも出力する。
挙動検出部17は、自車両Cの挙動を検出する挙動検出手段として機能する。図1に示すように、挙動検出部17は、自車両Cの各部に設けられた各種のセンサやスイッチ等からの信号の入力を受けて自車両Cの挙動を検出する。挙動検出部17に信号を出力する各種センサとしては、上述した方位センサ14及び距離センサ15のほか、例えば、振動センサ19、傾斜センサ20、加速度センサ21、アクセルセンサ(不図示)、ブレーキセンサ(不図示)、照度センサ(不図示)等がある。また、挙動検出部17に信号を出力する各種スイッチとしては、例えば、空調スイッチ22、ウィンドウスイッチ23、ヘッドライト操作スイッチ(不図示)、オーディオ操作スイッチ(不図示)、ナビゲーション用のタッチパネルを備えた表示入力装置29やリモートコントローラ(不図示)等がある。
画像認識部24は、画像情報取得部12で取得された画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。本実施形態においては、画像認識部24は、道路の路面に設けられた道路標示を対象地物として画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部24は、対象地物の画像認識に際しては、画像情報Gに対して二値化処理やエッジ検出処理等を行い、当該画像情報Gに含まれている対象地物(道路標示)の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と、対象地物となり得る各種地物の形態の特徴量とのパターンマッチングを行うことにより、画像情報Gに含まれる対象地物の画像を抽出する。また、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と特徴量がマッチングする地物の地物種別を、画像情報Gに含まれる対象地物の地物種別として認識する。そして、画像認識部24は、パターンマッチングに成功した場合に対象地物の画像認識に成功したと判定する。一方、画像認識部24は、画像情報Gについて画像認識処理を行った結果、パターンマッチングに失敗した場合には、対象地物の画像認識に失敗したと判定する。
自車位置情報補正部26は、画像認識部24による対象地物の画像認識処理の結果と、当該対象地物についての地物データベースDB2に記憶された地物情報Fとに基づいて自車位置情報Pを補正する自車位置情報補正手段として機能する。本実施形態では、自車位置情報補正部26は、まず、画像認識部24による画像認識処理の結果と、撮像装置11の取付位置、取付角度、及び画角等とに基づいて、対象地物の画像を含む画像情報Gの取得時における自車両Cと対象地物との位置関係を演算する。次に、自車位置情報補正部26は、画像認識部24により認識された対象地物についての地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。そして、自車位置情報補正部26は、この自車両Cと対象地物との位置関係の演算結果と、当該対象地物についての地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて、自車両Cの進行方向における対象地物の位置情報(地物情報F)を基準とする高精度な自車両Cの位置情報を演算して取得する。そして、自車位置情報補正部26は、このようにして取得した高精度な自車両Cの位置情報に基づいて、自車位置情報取得部16で取得した自車位置情報Pに含まれる、自車両Cの進行方向の現在位置の情報を補正する。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得する。
ナビゲーション用演算部27は、自車位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム28に従って動作する演算処理手段である。ここで、アプリケーションプログラム28は、自車位置情報P、地図情報M、学習挙動情報S、及び地物情報F等を参照して、ナビゲーション用演算部27に各種のナビゲーション機能を実行させる。例えば、ナビゲーション用演算部27は、自車位置情報Pに基づいて地図データベースDB1から自車両C周辺の地図情報Mを取得して表示入力装置29の表示画面に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自車位置情報Pに基づいて自車位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。この際、アプリケーションプログラム28は、学習挙動情報Sを参照することにより、後述する挙動予測部51によって右折や左折等の自車両Cの挙動を予測し、実際の自車両Cの位置とは異なる道路上の位置への誤マッチング等を防止できる。また、ナビゲーション用演算部27は、地図データベースDB1に記憶された地図情報Mに基づいて、所定の出発地から目的地までの経路探索を行う。更に、ナビゲーション用演算部27は、探索された出発地から目的地までの経路と自車位置情報Pとに基づいて、表示入力装置29及び音声出力装置30の一方又は双方を用いて、運転者に対する経路案内を行う。表示入力装置29は、液晶表示装置等の表示装置とタッチパネルや操作スイッチ等の入力装置が一体となったものである。音声出力装置30は、スピーカ等を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション用演算部27、表示入力装置29、及び音声出力装置30が、本発明における案内情報出力手段31として機能する。
認識位置情報取得部41は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、当該対象地物の認識位置を表す認識位置情報を取得する認識位置情報取得手段として機能する。本実施形態においては、認識位置情報取得部41は、まず、画像認識部24による画像認識処理において、対象地物の画像認識に成功したか否かを監視する。そして、画像認識部24により、対象地物の画像認識に成功した場合には、認識位置情報取得部41は、当該画像認識結果と、自車位置情報取得部16により取得された自車位置情報Pとに基づいて当該対象地物の認識位置を導出する。ここでは、認識位置情報取得部41は、認識に成功した対象地物の画像を含む画像情報Gを取得した際の自車位置情報Pを、当該対象地物の認識位置情報として取得する。このように取得される対象地物の認識位置情報は、自車位置情報Pを基準として導出されるため、自車位置情報Pが有する誤差を反映した位置の情報となる。
認識地物情報生成部42は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、認識位置情報取得部41により取得された当該対象地物の認識位置情報とを含む認識地物情報Aを生成する認識地物情報生成手段として機能する。そして、認識地物情報生成部42は、生成した認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する。以下、認識地物情報生成部42が行う処理の詳細について、図5及び図6を用いて説明する。図5は、対象地物の画像認識結果に基づく地物情報Fの学習処理の概要を説明するための説明図である。そして、図5(a)は、自車両Cが走行する実際の道路に設けられた道路標示(対象地物)の一例である。この例では、画像認識部24は、速度標示の「30」の文字を対象地物f1としての画像認識することになる。図5(b)は、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aの一例である。図5(c)は、地物学習データベースDB3に記憶された学習結果が反映された地物データベースDB2の一例である。
推測位置判定部43は、地物学習データベースDB3に記憶された各対象地物についての複数の前記認識位置情報を統計的に処理して求めた推測位置情報を取得する推測位置情報取得手段として機能する。そのため、推測位置判定部43は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、図5に示すように、当該対象地物についての推測認識位置paを判定し、当該推測認識位置paを当該対象地物の道路上の位置に変換することにより当該対象地物の推測位置pgを判定する処理を行う。本実施形態においては、推測位置判定部43は、まず、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aの分布に基づいて、当該分布の代表値を当該対象地物についての推測認識位置paとして判定する。ここでは、分布の代表値として最頻値を用いる。すなわち、推測位置判定部43は、各対象地物についての認識地物情報Aとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値T1以上となった位置範囲を代表する位置を、当該対象地物についての推測認識位置paと判定する。一例として、図5の例における対象地物f1の推測認識位置paを判定する場合の判定方法について説明する。図6に示すように、対象地物f1についての認識地物情報Aとしての学習値は、位置範囲a4において最初に学習しきい値T1以上となっている。したがって、推測位置判定部43は、位置範囲a4を代表する位置、例えば位置範囲a4の中央位置pa4を、対象地物f1の推測認識位置paと判定する。
学習地物情報生成部44は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、当該対象地物の学習結果を表す学習地物情報Fbを生成する学習地物情報生成手段として機能する。ここで、学習地物情報Fbは、複数の認識地物情報Aに示される同じ対象地物についての地物属性情報と、推測位置判定部43により当該対象地物についての複数の認識位置情報Aを統計的に処理して求めた、当該対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報とを含んで構成される。すなわち、学習地物情報生成部44は、推測位置判定部43により取得された各対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報と、当該対象地物についての認識地物情報Aに含まれる地物属性情報とを関連付けて学習地物情報Fbを生成する。またこの際、学習地物情報生成部44は、各学習地物情報Fbの地物属性情報として、各地物を他の地物と識別するための識別情報(地物ID)を付与する。これにより、学習地物情報Fbは、初期地物情報Faと同様に、位置情報及びそれに関連付けられた地物属性情報を備えた情報として生成される。そして、この学習地物情報生成部44で生成された学習地物情報Fbは、地物データベースDB2に記憶される。本実施形態においては、図5(c)に示すように、学習地物情報Fb1が、学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶されている。なお、この図に表されている黒い四角形「■」は、学習地物情報Fb1の位置情報が示す対象地物f1の推測位置pgを表している。
関係情報生成部45は、挙動検出部17により自車両Cの挙動が検出された場合に、当該検出された自車両Cの挙動と、当該挙動の検出より前に画像認識部24により認識された対象地物との関係を表す関係情報Br(図7参照)を取得する関係情報取得手段として機能する。ここで、関係情報生成部45は、自車両Cの移動距離を検出する移動距離検出手段としての距離センサ15、及び自車両Cの現在位置を表す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得部16の少なくとも一方からの情報に基づいて関係情報Brを取得する。そのため、本実施形態においては、関係情報生成部45は、図1に示すように、距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47を有して構成されている。そこで、以下に、これら距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47が行う処理の詳細について説明する。
距離情報生成部46は、画像認識部24により認識された対象地物の認識位置から挙動検出部17により検出された自車両Cの挙動の検出位置までの距離を表す距離情報Bc(図7(b)参照)を生成する距離情報生成手段として機能する。すなわち、距離情報生成部46は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、挙動検出部17により自車両Cの挙動が検出された場合に、当該対象地物の認識位置から当該挙動の検出位置までの距離である地物−挙動間距離Lを検出して距離情報Bcを生成する。そのため、本実施形態においては、距離情報生成部46は、距離センサ15により検出される自車両Cの移動距離の情報を用いて、地物−挙動間距離Lを検出する。
地物特定情報生成部47は、画像認識部24により認識された対象地物を特定するための地物特定情報Bbを生成する地物特定情報生成手段として機能する。すなわち、地物特定情報生成部47は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、挙動検出部17により自車両Cの挙動が検出された場合に、当該認識された対象地物f1を特定するための地物特定情報Bbを生成する。本実施形態においては、地物特定情報Bbは、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを特定するための識別情報(図7(b)の例では地物ID(ID=××××))としている。すなわち、地物特定情報生成部47は、画像認識部24により対象地物f1が認識された後、当該認識された対象地物f1についての認識地物情報Aが認識地物情報生成部42により生成され、地物学習データベースDB3に記憶される際に、当該認識地物情報Aを特定するための識別情報を取得する。そして、地物特定情報生成部47は、当該識別情報を地物特定情報Bbとして生成する。これにより、後述する検出挙動情報B又は学習挙動情報Sに含まれる地物特定情報Bbに基づいて、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを参照することにより、検出挙動情報B又は学習挙動情報Sに示される対象地物の地物属性や認識位置を特定することが可能となる。
検出挙動情報生成部48は、挙動検出部17により検出された自車両Cの挙動の属性を表す挙動属性情報Baと、当該挙動について関係情報生成部45により取得された関係情報Brとを含む検出挙動情報Bを生成する検出挙動生成手段として機能する。本実施形態においては、上記のとおり、挙動属性情報Baは、挙動検出部17により自車両Cの挙動が検出された際に挙動属性情報生成部18により生成される。また、関係情報Brを構成する距離情報Bc及び地物特定情報Bbは、関係情報生成部45の距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47により生成される。そこで、検出挙動情報生成部48は、これらの挙動属性情報Baと関係情報Brとを関連付けて検出挙動情報Bを生成する。そして、検出挙動情報生成部48は、生成した検出挙動情報Bを挙動学習データベースDB4に記憶する。
平均距離判定部49は、同じ挙動についての複数の検出挙動情報Bに示される同じ挙動についての複数の距離情報Bcの平均値を判定し、平均距離情報Scを生成する。本実施形態においては、平均距離判定部49は、ある一つの挙動について挙動属性情報Ba及び地物特定情報Bbを共通として一つにまとめて記憶された検出挙動情報Bの複数の距離情報Bcについて平均値を判定する。そして、判定された同じ挙動についての複数の距離情報Bcの平均値を、平均距離情報Scとして生成する。図7(c)に示される学習挙動情報Sの例では、平均距離情報Scは、図7(b)の例に示される一つの挙動(「左折」)についての検出挙動情報Bの複数の距離情報Bcの全ての値の平均値(「100.1〔m〕」)となっている。そして、このように平均距離判定部49により生成される平均距離情報Scと、同じ挙動についての複数の検出挙動情報Bに共通する地物特定情報Bbとにより、本発明における統計的関係情報Srが構成される。よって、本実施形態においては、平均距離判定部49は、複数の検出挙動情報Bに示される同じ挙動についての複数の関係情報Brを統計的に処理して求めた統計的関係情報Srを生成する統計的関係情報生成手段として機能する。
学習挙動情報生成部50は、挙動学習データベースDB4に記憶された検出挙動情報Bに基づいて、対象地物と関係付けられた自車両Cの挙動の学習結果を表す学習挙動情報Sを生成する学習挙動情報生成手段として機能する。本実施形態においては、学習挙動情報生成部50は、基本的に、同じ挙動が複数回検出されることにより挙動学習データベースDB4に記憶された、同じ挙動についての複数の検出挙動情報Bに基づいて学習挙動情報Sを生成する。そして、学習挙動情報Sは、複数の検出挙動情報Bに示される同じ挙動についての挙動属性情報Baと、当該挙動についての複数の関係情報Brを統計的に処理して求めた統計的関係情報Srとを含んで構成される。ここでは、統計的関係情報Srは、平均距離判定部49により生成される平均距離情報Scと、同じ挙動についての複数の検出挙動情報Bに共通する地物特定情報Bbとにより構成される。したがって、この学習挙動情報Sは、ある一つの挙動についての複数の検出挙動情報Bについて共通の挙動属性情報Ba及び地物特定情報Bbと、当該挙動についての複数の検出挙動情報Bに示される同じ挙動についての複数の距離情報Bcの平均値である平均距離情報Scとを関連付けた情報として構成される。図7(c)に示される例では、学習挙動情報Sは、「左折」の挙動を内容とする一つの挙動属性情報Baと、「ID=××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Bbと、これらに関連付けられた「100.1〔m〕」を内容とする平均距離情報Scとにより構成されている。そして、学習挙動情報生成部50は、生成した学習挙動情報Sを挙動データベースDB5に記憶する。
挙動予測部51は、挙動データベースDB5に記憶された学習挙動情報Sに基づいて、当該学習挙動情報Sが示す対象地物が画像認識された際に、当該対象地物と関係付けられた自車両Cの挙動が発生することを予測し、当該挙動の予測結果を出力する挙動予測手段として機能する。そのために、挙動予測部51は、画像認識部24により対象地物が画像認識された際に、当該認識された対象地物に係る学習挙動情報Sを、各学習挙動情報Sに含まれる地物特定情報Bbを参照することにより挙動データベースDB5から抽出して取得する。そして、当該抽出された学習挙動情報Sに含まれる挙動属性情報Baと平均距離情報Scとに基づいて、自車両Cの挙動を予測する。具体的には、挙動予測部51は、対象地物を画像認識した認識位置から平均距離情報Scに示される距離を移動した時に、挙動属性情報Baに示される自車両Cの挙動が発生するという予測を行う。そして、挙動予測部51は、当該挙動の予測結果を、自車両Cの動作や制御等に反映するために、自車両Cの種々の制御手段に対して出力する。このような挙動の予測結果の出力先としては、例えば、自車両Cの案内情報の出力のための演算処理を行うナビゲーション用演算部27や、運転者の操作を再現するため、或いは運転者の操作による自車両の動作又は外的要因による自車両の動作を最適化するための制御装置である車両制御部52等がある。このような挙動の予測結果に関する具体的な適用例については、後に複数の例を挙げて詳細に説明する。
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる車両挙動学習装置2において実行される自車両Cの挙動の学習処理の手順(車両挙動学習プログラム)について説明する。図8は、本実施形態に係る挙動学習処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図9は、本実施形態において、図8に示す挙動学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する車両挙動学習プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、挙動学習処理の全体の手順について説明する。
図8に示すように、車両挙動学習装置2では、まず、自車位置情報取得部16により自車位置情報Pを取得する(ステップ#01)。次に、画像情報取得部12により、撮像装置11により撮像した自車両Cの周辺の画像情報Gを取得する(ステップ#02)。その後、画像認識部24により、画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う(ステップ#03)。このステップ#03により対象地物が認識されなかった場合には(ステップ#04:No)、処理はステップ#01へ戻り、再び自車位置情報P及び画像情報Gの取得を行う。そして、ステップ#03により画像情報Gに含まれる対象地物を認識した場合には(ステップ#04:Yes)、地物学習処理を実行する(ステップ#05)。この地物学習処理の手順については、後に図9に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。
次に、本実施形態に係る挙動学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順について説明する。図8のステップ#05の地物学習処理では、図9に示すように、まず、認識位置情報取得部41により、図8のステップ#03で認識した対象地物の認識位置情報を自車位置情報Pに基づいて取得する(ステップ#21)。次に、認識地物情報生成部42により、学習値の情報を有する認識地物情報Aを生成する(ステップ#22)。すなわち、上記のとおり、認識地物情報Aは、対象地物の認識時に地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、ステップ#21で取得された当該対象地物の認識位置情報に基づく位置範囲毎の学習値の情報とが関連付けられて構成される。そして、例えば図5(b)に示すように、このような学習値の情報を有する認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する(ステップ#23)。ここで、地物学習データベースDB3に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Aの学習値が、所定の学習しきい値T1未満である場合には(ステップ#24:No)、処理はそのまま終了する。
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる車両挙動学習装置2において実行される自車両Cの挙動予測処理の手順(車両挙動予測プログラム)について説明する。図10は、本実施形態に係る挙動予測処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する車両挙動予測プログラムを実行するコンピュータとして動作する。
以下、本発明に係る車両挙動学習装置2の具体的な適用例について説明する。図11は、自車位置情報取得部16により取得される自車位置情報Pの軌跡に基づいて車両挙動を学習する例を示す説明図である。本例において、自車両Cは幹線道路K1を走行し、別の幹線道路K2との大きな交差点N2に至る前に交差点N3において細街路K3へと左折する。平行する幹線道路K2と、細街路K3とが近い場合、つまり交差点N2とN3との距離が短い場合、自車位置情報取得部16は自車位置情報Pに示される自車両Cの現在位置を、誤った道路上にマップマッチングする場合がある。自車両Cは、図11に実線で示すように細街路K3へ左折して進行しているにも拘わらず、自車位置情報Pに示される自車両Cの現在位置が、図11に破線で示すように幹線道路K2上にマップマッチングされ、当該自車位置情報Pに示される自車両Cの位置が自車位置マークPcとして表示入力装置29に表示される場合がある。このような誤マッチングは、ナビゲーション用演算部27により自動で、或いは運転者により手動で、修正されるが、短時間であっても現実とは異なる誤った位置を示す自車位置マークPcが表示入力装置29に表示されることになる。本発明の車両挙動学習装置2を用いることによって、このような誤マッチングを抑制することができる。
上述した適用例1では、自車両Cの挙動として、自車両Cの各部において受け付けられる運転者の操作、及び当該運転者の操作の結果生じる自車両Cの動作を挙動検出部17が検出する場合の例を示した。本適用例2では、外部から自車両Cに加わる外的要因による自車両Cの動作が挙動として検出される場合の例について説明する。
本適用例3では、地図データベースDB1に記憶された道路情報Raと運転者の操作の受け付けとに基づいて、自車両Cのエンジンや自動変速装置などを最適に制御する例について説明する。これは、自動変速装置などのシフト制御とナビゲーショ装置1とが協調して実施されることから、ナビ協調シフト制御と称される。例えば、上り坂を走行する際、運転者の好みによって、登坂車線などをゆっくりと登ったり、キックダウンを行って高速で登ったりする場合がある。挙動検出部17は、例えばこのキックダウンの動作を検出挙動情報Bとして検出する。この挙動が同じ対象地物を基準として、繰り返し検出された場合には、この運転操作を運転者の癖として学習する。つまり、この挙動は、対象地物と関連付けられて学習挙動情報Sとして挙動データベースDB5に記憶される。
運転者の操作の受け付けに係る自車両Cの挙動として、運転者によるサンバイザーの操作を検出してもよい。この際、GPS受信機13からは、時刻情報や日付情報も取得可能である。従って、運転者がまぶしさを感じる時間帯、場所、方角と合わせて学習挙動情報Sを生成し、記憶することができる。挙動予測部51が、この学習挙動情報Sに基づいて運転者がまぶしさを感じることを予測すると、例えば、表示入力装置29の表示画面の輝度を高く調整する、電動サンバイザーを駆動する、などの制御を各装置の制御部が実施する。
運転者の操作の受け付けに係る自車両Cの挙動として、運転者による空調装置の操作を空調スイッチ22からの入力に基づいて検出してもよい。例えば、通常は空調装置を外気導入で使用する運転者が、ある地点において繰り返し内気循環に切り替えるという挙動を、学習挙動情報Sとして生成し、記憶する。これは、運転者が交通量の多い幹線道路を走行する際に、他の車両の排気ガスが自車両Cに浸入しないように、空調スイッチ22を操作する場合の例である。挙動予測部51は、学習挙動情報Sに基づいて、空調装置が操作されることを予測する。空調装置の制御部は、この予測結果に基づいて、自動的に外気導入から内気循環に切り替える。内気循環への切り替えが遅れ、排気ガスが自車両Cにわずかでも浸入すると、不快であるが、このように自動的に切り替わることで、車内の快適性が確保される。
2:車両挙動学習装置
12:画像情報取得部(画像情報取得手段)
15:距離センサ(移動距離検出手段)
16:自車位置情報取得部(自車位置情報取得手段)
17:挙動検出部(挙動検出手段)
24:画像認識部(画像認識手段)
27:ナビゲーション用演算部(ナビゲーション用演算手段)
28:アプリケーションプログラム
31:案内情報出力手段
41:認識位置情報取得部(認識位置情報取得手段)
44:学習地物情報生成部(学習地物情報生成手段)
45:関係情報生成部(関係情報取得手段)
50:学習挙動情報生成部(学習挙動情報生成手段)
51:挙動予測部(挙動予測手段)
52:車両制御部(制御装置)
DB1:地図データベース(地図情報記憶手段)
DB2:地物データベース(学習地物情報記憶手段)
DB3:地物学習データベース(認識地物記憶手段)
DB4:挙動学習データベース(検出挙動記憶手段)
DB5:挙動データベース(学習挙動情報記憶手段)
C:自車両
M:地図情報
G:画像情報
P:自車位置情報
A:認識地物情報
Fb:学習地物情報
B:検出挙動情報
Ba:挙動属性情報
Br:関係情報
Bb:地物特定情報
Bc:距離情報
S:学習挙動情報
Sr:統計的関係情報
Sc:平均距離情報
Claims (19)
- 自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、
自車両の挙動を検出する挙動検出手段と、
前記挙動検出手段により検出された自車両の挙動と、当該挙動の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物と、の関係を表す関係情報を取得する関係情報取得手段と、
前記挙動検出手段により検出された自車両の挙動の属性を表す挙動属性情報と、当該挙動について前記関係情報取得手段により取得された前記関係情報とを含む検出挙動情報を記憶する検出挙動記憶手段と、
前記検出挙動記憶手段に記憶された前記検出挙動情報に基づいて、対象地物と関係付けられた自車両の挙動の学習結果を表す学習挙動情報を生成する学習挙動情報生成手段と、を備える車両挙動学習装置。 - 前記挙動検出手段により検出される自車両の挙動は、自車両の各部における運転者の操作の受け付け、及び自車両の動作の少なくとも一方を含む請求項1に記載の車両挙動学習装置。
- 前記関係情報は、前記画像認識手段により認識された対象地物の認識位置から前記挙動検出手段により検出された自車両の挙動の検出位置までの距離を表す距離情報を含む請求項1又は2に記載の車両挙動学習装置。
- 前記関係情報は、前記画像認識手段により認識された対象地物を特定するための地物特定情報を含む請求項1から3のいずれか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記関係情報取得手段は、自車両の移動距離を検出する移動距離検出手段、及び自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段の少なくとも一方からの情報に基づいて前記関係情報を取得する請求項1から4のいずれか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記学習挙動情報は、同じ挙動が複数回検出されることにより前記検出挙動記憶手段に記憶された、同じ挙動についての複数の前記検出挙動情報に基づいて生成され、当該複数の検出挙動情報に示される同じ挙動についての前記挙動属性情報と、当該挙動についての複数の前記関係情報を統計的に処理して求めた統計的関係情報とを含む請求項1から5のいずれか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示である請求項1から6の何れか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記学習挙動情報生成手段により生成された前記学習挙動情報を記憶する学習挙動情報記憶手段を更に備える請求項1から7のいずれか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記学習挙動情報に基づいて、当該学習挙動情報が示す対象地物が画像認識された際に、当該対象地物と関係付けられた自車両の挙動が発生することを予測し、当該挙動の予測結果を出力する挙動予測手段を更に備える請求項1から8の何れか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記画像認識手段による対象地物の認識位置を表す認識位置情報を取得する認識位置情報取得手段と、
前記画像認識手段により認識された対象地物の属性を表す地物属性情報と、前記認識位置情報取得手段により取得された前記認識位置情報とを含む認識地物情報を記憶する認識地物記憶手段と、
同じ対象地物が複数回画像認識されることにより前記認識地物記憶手段に記憶された、同じ対象地物についての複数の前記認識地物情報に基づいて、当該対象地物の学習結果を表す学習地物情報を生成する学習地物情報生成手段と、
を更に備える請求項1から9の何れか一項に記載の車両挙動学習装置。 - 前記検出挙動記憶手段は、複数の車両と通信可能に接続され、複数の車両による前記検出挙動情報を記憶する請求項1から10のいずれか一項に記載の車両挙動学習装置。
- 前記挙動予測手段は、前記挙動の予測結果を、自車両の案内情報の出力のための演算処理を行うナビゲーション用演算手段に対して出力する請求項9に記載の車両挙動学習装置。
- 前記挙動予測手段は、前記挙動の予測結果を、運転者の操作を再現する自車両内の制御装置に対して出力する請求項9に記載の車両挙動学習装置。
- 前記挙動予測手段は、前記挙動の予測結果を、自車両の動作を最適化する制御装置に対して出力する請求項9に記載の車両挙動学習装置。
- 前記学習地物情報は、複数の前記認識地物情報に示される同じ対象地物についての前記地物属性情報と、当該対象地物についての複数の前記認識位置情報を統計的に処理して求めた推測位置情報とを含む請求項10に記載の車両挙動学習装置。
- 前記学習地物情報生成手段により生成された前記学習地物情報を記憶する学習地物情報記憶手段を更に備える請求項10又は15に記載の車両挙動学習装置。
- 前記認識地物記憶手段は、複数の車両と通信可能に接続され、複数の車両による前記認識地物情報を記憶する請求項10、15、又は16に記載の車両挙動学習装置。
- 請求項1〜17の何れか一項に記載の車両挙動学習装置と、
地図情報が記憶された地図情報記憶手段と、
前記学習挙動情報及び前記地図情報の一方又は双方を参照して動作するアプリケーションプログラムと、
前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、
を備えるナビゲーション装置。 - 自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
自車両の挙動を検出する挙動検出ステップと、
前記挙動検出ステップにより検出された自車両の挙動と、当該挙動の検出より前に前記画像認識ステップにより認識された対象地物と、の関係を表す関係情報を取得する関係情報取得ステップと、
前記挙動検出ステップにより検出された自車両の挙動の属性を表す挙動属性情報と、当該挙動について前記関係情報取得ステップにより取得された前記関係情報とを含む検出挙動情報を検出挙動記憶手段に記憶する検出挙動記憶ステップと、
前記検出挙動記憶手段に記憶された前記検出挙動情報に基づいて、対象地物と関係付けられた自車両の挙動の学習結果を表す学習挙動情報を生成する学習挙動情報生成ステップ
と、
をコンピュータに実行させる車両挙動学習プログラム。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007172142A JP4427759B2 (ja) | 2007-06-29 | 2007-06-29 | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム |
CNA2008101004269A CN101334283A (zh) | 2007-06-29 | 2008-06-11 | 车辆举动学习装置和车辆举动学习程序 |
EP08158149A EP2017774A3 (en) | 2007-06-29 | 2008-06-12 | Vehicle behavior learning apparatus and vehicle behavior learning program |
US12/213,076 US20090005929A1 (en) | 2007-06-29 | 2008-06-13 | Vehicle behavior learning apparatuses, methods, and programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007172142A JP4427759B2 (ja) | 2007-06-29 | 2007-06-29 | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009006946A JP2009006946A (ja) | 2009-01-15 |
JP4427759B2 true JP4427759B2 (ja) | 2010-03-10 |
Family
ID=39767142
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007172142A Expired - Fee Related JP4427759B2 (ja) | 2007-06-29 | 2007-06-29 | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20090005929A1 (ja) |
EP (1) | EP2017774A3 (ja) |
JP (1) | JP4427759B2 (ja) |
CN (1) | CN101334283A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170057084A (ko) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행을 위한 모델 학습 장치 및 방법과 자율 주행 장치 |
Families Citing this family (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8155826B2 (en) * | 2007-03-30 | 2012-04-10 | Aisin Aw Co., Ltd. | Vehicle behavior learning apparatuses, methods, and programs |
ES2376321B1 (es) * | 2009-02-18 | 2013-01-28 | Crambo, S.A. | Dispositivo de gestión y control de rutinas conductuales. |
DE102009024153A1 (de) * | 2009-06-05 | 2010-12-09 | Daimler Ag | Verfahren zur sukzessiven Prognostizierung eines mit einem Kraftfahrzeug zurückzulegenden wahrscheinlichsten Streckenabschnitts |
JP5387839B2 (ja) * | 2009-09-04 | 2014-01-15 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、及びナビゲーションプログラム |
EP2486516A4 (en) | 2009-10-07 | 2018-03-28 | iOnRoad Technologies Ltd. | Automatic content analysis method and system |
DE102009045511A1 (de) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Robert Bosch Gmbh | Erlernen einer Bedienhilfefunktion |
JP5487931B2 (ja) * | 2009-12-11 | 2014-05-14 | トヨタ自動車株式会社 | 位置補正装置及び方法、並びに運転支援装置 |
EP2511891A1 (en) * | 2009-12-11 | 2012-10-17 | Optex Co., Ltd. | Driving behavior detecting method and device |
JP5499815B2 (ja) * | 2010-03-24 | 2014-05-21 | 株式会社デンソー | 走行道路推定システム |
KR101673921B1 (ko) | 2010-05-04 | 2016-11-08 | 삼성전자주식회사 | 이동 단말기의 위치 정보 관리 방법 및 장치 |
TW201142339A (en) * | 2010-05-20 | 2011-12-01 | Jiung-Yao Huang | Remote sensing satellite positioning device and method thereof |
JP2012127790A (ja) * | 2010-12-15 | 2012-07-05 | Denso Corp | ナビゲーション装置 |
WO2012095964A1 (ja) * | 2011-01-12 | 2012-07-19 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用情報処理システム |
US8635010B2 (en) * | 2011-02-15 | 2014-01-21 | Telenav, Inc. | Navigation system with accessory control mechanism and method of operation thereof |
EP2705664A2 (en) | 2011-05-03 | 2014-03-12 | Atsmon, Alon | Automatic image content analysis method and system |
DE112011105275T5 (de) | 2011-05-23 | 2014-05-15 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Informationsverarbeitungssystem für ein Fahrzeug |
US9573597B2 (en) * | 2011-08-04 | 2017-02-21 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle information processing apparatus and vehicle information processing method |
JP5881426B2 (ja) * | 2012-01-16 | 2016-03-09 | アルパイン株式会社 | トンネル情報利用ナビゲーション装置 |
FI124697B (en) * | 2012-04-04 | 2014-12-15 | Jc Inertial Oy | Vehicle location |
US10161754B2 (en) | 2012-07-17 | 2018-12-25 | Nissan Motor Co., Ltd. | Driving assistance system and driving assistance method |
JP2014041556A (ja) * | 2012-08-23 | 2014-03-06 | Toyota Motor Corp | 運転支援装置 |
US9454150B2 (en) | 2013-07-17 | 2016-09-27 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Interactive automated driving system |
JP6303564B2 (ja) * | 2014-02-11 | 2018-04-04 | 株式会社デンソー | 位置情報校正装置、位置情報校正アプリケーションプログラム |
US9786172B2 (en) | 2014-02-20 | 2017-10-10 | Aisin Aw Co., Ltd. | Warning guidance system, method, and program that provide information to vehicle navigation systems |
EP2922033B1 (en) | 2014-03-18 | 2018-11-21 | Volvo Car Corporation | A vehicle sensor diagnosis system and method and a vehicle comprising such a system |
JP6376619B2 (ja) | 2014-04-04 | 2018-08-22 | テスラ・インコーポレーテッド | エネルギー制約の下での旅程計画立案 |
WO2015166721A1 (ja) * | 2014-05-02 | 2015-11-05 | エイディシーテクノロジー株式会社 | 車両制御装置 |
JP6408852B2 (ja) * | 2014-10-06 | 2018-10-17 | 株式会社ブリヂストン | 路面状態判別システム |
US9321441B1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-04-26 | Robert Bosch Gmbh | GPS based learned control event prediction |
US10002531B2 (en) * | 2014-12-10 | 2018-06-19 | Here Global B.V. | Method and apparatus for predicting driving behavior |
JP6225927B2 (ja) * | 2015-02-02 | 2017-11-08 | トヨタ自動車株式会社 | 車両状態予測システム |
EP3257727A4 (en) * | 2015-06-11 | 2018-11-21 | NSK Ltd. | Electric power steering device |
JP6432543B2 (ja) * | 2016-02-23 | 2018-12-05 | 株式会社デンソー | 経路計算システム及びコンピュータプログラム |
US10643464B2 (en) * | 2016-04-25 | 2020-05-05 | Rami B. Houssami | Pace delineation jibe iota |
DE102016215061A1 (de) * | 2016-08-12 | 2018-02-15 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Bereitstellung einer Fahrerassistenz |
KR102057532B1 (ko) * | 2016-10-12 | 2019-12-20 | 한국전자통신연구원 | 자율주행 차량의 판단 지능 향상을 위한 주행상황 데이터 공유 및 학습 장치 및 그 동작 방법 |
US10421460B2 (en) * | 2016-11-09 | 2019-09-24 | Baidu Usa Llc | Evaluation framework for decision making of autonomous driving vehicle |
KR101898519B1 (ko) * | 2016-12-30 | 2018-09-14 | 주식회사 효성 | Ips lcd 패널 |
DE102017200735A1 (de) | 2017-01-18 | 2018-07-19 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren und Anordnung zur Interaktion mit einem Vorschlagssystem mit automatisierten Bedienhandlungen |
JP2018203214A (ja) * | 2017-06-09 | 2018-12-27 | アイシン精機株式会社 | 駐車支援装置、駐車支援方法、運転支援装置、および運転支援方法 |
DE102017215552A1 (de) | 2017-09-05 | 2019-03-07 | Robert Bosch Gmbh | Plausibilisierung der Objekterkennung für Fahrassistenzsysteme |
CN109600400A (zh) * | 2017-09-29 | 2019-04-09 | 索尼公司 | 无线通信系统中的电子设备、方法和无线通信系统 |
US11288959B2 (en) | 2017-10-31 | 2022-03-29 | Bosch Automotive Service Solutions Inc. | Active lane markers having driver assistance feedback |
CN109787644A (zh) * | 2017-11-13 | 2019-05-21 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 车载收音应用程序版本的适配方法、装置及处理器 |
US20190185012A1 (en) | 2017-12-18 | 2019-06-20 | PlusAI Corp | Method and system for personalized motion planning in autonomous driving vehicles |
US11130497B2 (en) * | 2017-12-18 | 2021-09-28 | Plusai Limited | Method and system for ensemble vehicle control prediction in autonomous driving vehicles |
US11273836B2 (en) | 2017-12-18 | 2022-03-15 | Plusai, Inc. | Method and system for human-like driving lane planning in autonomous driving vehicles |
JP2019114040A (ja) * | 2017-12-22 | 2019-07-11 | 株式会社デンソー | 特性記憶装置 |
US10713510B2 (en) | 2017-12-29 | 2020-07-14 | Waymo Llc | Autonomous vehicle system configured to respond to temporary speed limit signs |
JP7073769B2 (ja) * | 2018-02-14 | 2022-05-24 | いすゞ自動車株式会社 | 運転支援システム及び運転支援方法 |
JP7011553B2 (ja) * | 2018-08-10 | 2022-02-10 | 日立Astemo株式会社 | 情報処理装置、車両制御方法、情報処理システム |
EP3611595A1 (en) * | 2018-08-16 | 2020-02-19 | Veoneer Sweden AB | A vision system for a motor vehicle and a method of training |
CN109177979B (zh) * | 2018-08-27 | 2021-01-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 评估乘车舒适度的数据处理方法、装置及可读存储介质 |
CN109765887B (zh) * | 2018-12-21 | 2020-08-14 | 杭州翱朝科技有限公司 | 一种自动驾驶控制方法 |
EP3719696A1 (en) * | 2019-04-04 | 2020-10-07 | Aptiv Technologies Limited | Method and device for localizing a sensor in a vehicle |
CN113228139A (zh) * | 2019-05-24 | 2021-08-06 | 川崎重工业株式会社 | 带学习功能的建筑机械 |
JP7036783B2 (ja) * | 2019-10-09 | 2022-03-15 | 株式会社 ミックウェア | 位置推定システム、位置推定方法、及び位置推定プログラム |
CN111461831B (zh) * | 2020-03-31 | 2024-01-30 | 摩拜(北京)信息技术有限公司 | 车辆的停放控制方法、电子设备及车辆系统 |
JP7322804B2 (ja) * | 2020-05-13 | 2023-08-08 | トヨタ自動車株式会社 | 配車装置および車両 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2738120B2 (ja) * | 1990-03-23 | 1998-04-08 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用自動運転装置 |
JPH0785280B2 (ja) * | 1992-08-04 | 1995-09-13 | タカタ株式会社 | 神経回路網による衝突予測判定システム |
JP3477758B2 (ja) * | 1993-10-15 | 2003-12-10 | 株式会社日立製作所 | 運転支援装置 |
JP4649756B2 (ja) | 2001-03-28 | 2011-03-16 | 日産自動車株式会社 | 車両用死角モニタの制御装置 |
JP4577827B2 (ja) * | 2005-01-06 | 2010-11-10 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 走行車両の次道路予測装置 |
JP2007172142A (ja) | 2005-12-20 | 2007-07-05 | Casio Comput Co Ltd | 表示装置 |
-
2007
- 2007-06-29 JP JP2007172142A patent/JP4427759B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2008
- 2008-06-11 CN CNA2008101004269A patent/CN101334283A/zh active Pending
- 2008-06-12 EP EP08158149A patent/EP2017774A3/en not_active Withdrawn
- 2008-06-13 US US12/213,076 patent/US20090005929A1/en not_active Abandoned
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170057084A (ko) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 삼성전자주식회사 | 자율 주행을 위한 모델 학습 장치 및 방법과 자율 주행 장치 |
KR102137213B1 (ko) * | 2015-11-16 | 2020-08-13 | 삼성전자 주식회사 | 자율 주행을 위한 모델 학습 장치 및 방법과 자율 주행 장치 |
US10791979B2 (en) | 2015-11-16 | 2020-10-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method to train autonomous driving model, and autonomous driving apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2017774A3 (en) | 2009-11-25 |
CN101334283A (zh) | 2008-12-31 |
JP2009006946A (ja) | 2009-01-15 |
US20090005929A1 (en) | 2009-01-01 |
EP2017774A2 (en) | 2009-01-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4427759B2 (ja) | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム | |
JP4453046B2 (ja) | 車両挙動学習装置及び車両挙動学習プログラム | |
US8155826B2 (en) | Vehicle behavior learning apparatuses, methods, and programs | |
JP7068456B2 (ja) | 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置 | |
US7429825B2 (en) | Headlight beam control system and headlight beam control method | |
JP4861850B2 (ja) | レーン判定装置及びレーン判定方法 | |
JP4831434B2 (ja) | 地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びに自車位置認識装置及びナビゲーション装置 | |
JP4568782B2 (ja) | 位置登録装置、ナビゲーション装置、経路探索装置、位置登録方法、位置登録プログラムおよび記録媒体 | |
CN102481936B (zh) | 以预测性方式确定车辆的道路状况的类型的方法 | |
JP4577827B2 (ja) | 走行車両の次道路予測装置 | |
JP6520066B2 (ja) | 自動運転支援装置、自動運転支援方法及びプログラム | |
EP3671550A1 (en) | Dynamically loaded neural network models | |
JP5045210B2 (ja) | 走行情報収集装置 | |
US11338819B2 (en) | Cloud-based vehicle calibration system for autonomous driving | |
US11703347B2 (en) | Method for producing an autonomous navigation map for a vehicle | |
JP2005172578A (ja) | ナビゲーション装置 | |
JP4591311B2 (ja) | 経路案内システム及び経路案内方法 | |
JP7173990B2 (ja) | 追越確率コレクションを生成する方法、自動車の制御装置を動作させる方法、追越確率コレクション装置および制御装置 | |
US11851086B2 (en) | Using simulations to identify differences between behaviors of manually-driven and autonomous vehicles | |
CN117571001A (zh) | 用于公共速度映射和导航的系统和方法 | |
JP2020077308A (ja) | 運転支援装置、運転支援システム、運転支援方法およびプログラム | |
JP4891745B2 (ja) | 退出検出装置 | |
CN108349500B (zh) | 用于分析车辆的驾驶员的驾驶方式的方法和装置 | |
JP5208016B2 (ja) | 合流退出判定装置及び合流退出判定プログラム | |
CN112985825B (zh) | 用于确定自动驾驶系统的乘坐稳定性的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090317 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090611 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090618 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090807 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20091119 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20091202 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121225 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4427759 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121225 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131225 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131225 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141225 Year of fee payment: 5 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |