JP4615369B2 - Vehicle travel support device - Google Patents
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Description
本発明は、自車の走行により生成した走行軌跡に基づいて、自車両の進行すべき目標進行路を学習する車両の走行支援装置に関する。 The present invention relates to a vehicle travel support device that learns a target travel path on which a host vehicle should travel based on a travel locus generated by the travel of the host vehicle.
近年、人工衛星から得られる位置データに基づいて車両の位置を検出するGPS(Global Positioning System)が、車両用のナビゲーション装置において広く用いられており、このGPSで検出した自車位置情報を基に走行制御する様々な技術が提案され、実用化されている。 In recent years, GPS (Global Positioning System) that detects the position of a vehicle based on position data obtained from an artificial satellite has been widely used in navigation devices for vehicles, and based on the vehicle position information detected by this GPS. Various techniques for running control have been proposed and put into practical use.
例えば、特開2001−255937号公報では、車載用ナビゲーションシステムで、運転者が目的地を設定し、このナビゲーションシステムにより生成される目的地までの走行軌跡を目標進行路として自動操舵や自動加減速により自車両を自動操縦制御する技術が開示されている。
上述した文献に開示されている技術では、1回の走行によって得られた走行軌跡(複数のノード点で構成されたノード列)から、自車両の進行すべき走行路(目標進行路)が一義的に構築されてしまうため、運転者は最初に正確な走行データをナビゲーションシステムに入力する必要がある。 In the technique disclosed in the above-described document, the travel path (target travel path) on which the host vehicle should travel is unambiguous from the travel trajectory obtained by a single travel (a node sequence composed of a plurality of node points). Therefore, the driver must first input accurate driving data to the navigation system.
しかし、自車両の目標進行路が1回の走行によって構築されてしまうと、その後、一部の走行ポジションを、例えば車幅の中央から左側へ変更したい場合は、最初から全ての走行データを再入力して走行軌跡を生成しなければならなくなる。その結果、満足の得られる目標進行路が確保されるまでに、自車両を何回も繰り返し試走させなければならず、使い勝手が悪いという問題がある。 However, once the target travel path of the host vehicle has been established by a single run, if you want to change some travel positions from the center of the vehicle width to the left side, for example, then re-start all travel data from the beginning. It will be necessary to input and generate a travel locus. As a result, there is a problem that the own vehicle has to be repeatedly tested several times before a satisfactory target traveling path is secured, which is inconvenient.
これに対処するに、同一の経路を複数回走行し、各走行毎に得られたノード点を比較し、学習することで、最適な走行ポジションを確保することも考えられる。 In order to cope with this, it may be possible to secure the optimum traveling position by traveling the same route a plurality of times, comparing and learning the node points obtained for each traveling.
しかし、GPSから得られるサンプリング間隔時間は一定であるため、地図上に時系列で設定されるノード点は、そのときの車速によって異なる通過点を示すことになる。換言すれば、同じ道路を移動する場合であっても速度が変化すると、ノード点の距離間隔が走行毎に相異することになる。 However, since the sampling interval time obtained from the GPS is constant, the node points set in time series on the map indicate different passing points depending on the vehicle speed at that time. In other words, even when moving on the same road, if the speed changes, the distance between the node points will be different for each run.
その結果、各走行毎のノード点を時系列に従って単純に比較した場合、速度差が大きいと比較対象となる各ノード点の距離差が大きくなるため、学習により得られた走行軌跡(ノード列)に基づいて設定される目標進行路は、運転者の所望する走行軌跡を忠実に再現することができない。このため、設定された目標進行路に沿って自車両を自動操縦制御により走行させた場合、運転者に違和感を与えてしまう不都合がある。 As a result, when the node points for each run are simply compared according to time series, if the speed difference is large, the distance difference between each node point to be compared becomes large. Therefore, the travel locus (node sequence) obtained by learning The target travel path set based on the vehicle cannot faithfully reproduce the travel locus desired by the driver. For this reason, there is an inconvenience that the driver feels uncomfortable when the vehicle is driven by the automatic steering control along the set target traveling path.
本発明は、上記事情に鑑み、運転者の所望する走行軌跡に沿う目標進行路を比較的簡単に構築することができて、使い勝手のよい車両の走行支援装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a vehicle travel support device that can construct a target traveling path along a travel locus desired by a driver relatively easily and is easy to use.
上記目的を達成するため本発明による車両の走行支援装置は、設置位置が特定されていると共に、GPS衛星からの情報を該設置位置を基準として補正することで補正情報を求める基準局と、車両に搭載されていると共に上記GPS衛星からの情報に基づき車両位置を演算する移動局と、上記基準局と上記移動局との通信が確立した際に、上記基準局の補正情報と上記車両位置とから該車両位置を補正演算する車両位置演算手段とを有し、上記移動局が、上記基準局の通信可能エリア内で上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡をノード列で記憶する記憶手段と、上記GPS衛星から一定時間毎に送信される位置情報と上記基準局から送信される情報とに基づき上記目的地までのノード点を設定すると共に、複数の該ノード点の集合から上記ノード列を生成する制御手段とを備え、上記制御手段は、同一経路内における二つの上記ノード列に基づき、上記ノード点の総数の少ない方のノード列を基本ノード列として設定し、該基本ノード列のノード点と他方のノード列のノード点とを比較して距離差が最小のノード点を選択し、選択した該各ノード点に基づいて、上記基本ノード列のノード点毎にそれぞれ選択した上記ノード点との平均値を算出し、該平均値を含む集合のノード列を、上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡として学習することを特徴とする。
Driving support apparatus for a vehicle according to the present invention for achieving the above object, the installation position is specified, the reference station to determine the correction information by correcting the information from the GPS satellites on the basis of the said installation position, the vehicle when a mobile station with mounted calculates the vehicle position based on information from the GPS satellites, the communication between the reference station and the mobile station has been established, the from the correction information and the vehicle position of the reference station Vehicle position calculation means for correcting and calculating the vehicle position, and a storage means for storing a travel locus in which the mobile station guides the vehicle to a destination within a communicable area of the reference station in a node sequence; and the GPS A node point to the destination is set based on the position information transmitted from the satellite at regular intervals and the information transmitted from the reference station, and the node point is set from the set of node points. Control means for generating a node sequence, and the control means sets a node sequence having a smaller total number of node points as a basic node sequence based on the two node sequences in the same route, Select the node point with the smallest distance difference by comparing the node point of the node sequence with the node point of the other node sequence, and select for each node point of the basic node sequence based on each selected node point An average value with the node point is calculated, and a node sequence of a set including the average value is learned as a travel locus for guiding the vehicle to a destination .
本発明によれば、同一の走行路を複数回走行することで1つのノード列を生成するようにしたので、所望の目標進行路が得られるまで何回も走行データを再入力する必要がなく、運転者の所望する走行軌跡に沿う目標進行路を比較的簡単に構築することができて、使い勝手が良い。 According to the present invention, since one node train is generated by traveling the same traveling path a plurality of times, there is no need to re-enter traveling data repeatedly until a desired target traveling path is obtained. The target travel path along the travel locus desired by the driver can be constructed relatively easily and is easy to use.
特に、距離間隔が異なって設定されるノード列に対してもノード点の学習を行うことができ、目標進行路を比較的簡単に構築することができる。 In particular, it is possible to learn node points even for node sequences set with different distance intervals, and a target traveling path can be constructed relatively easily.
以下、図面に基づいて本発明の一形態を説明する。図1に車両の走行支援装置の全体構成図を示す。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows an overall configuration diagram of a vehicle travel support apparatus.
同図の符号1は自動車等の車両(自車両)で、この自車両1には、RTK(Real-Time Kinematic)−GPSを用いて制御を行う移動局としての走行制御装置2が搭載されている。本実施形態におけるRTK−GPSは、地球を周回する人工衛星(GPS衛星)3からの情報(測位計算等に必要な衛星の軌道情報をはじめとするデータ等)は、基準局4と自車両1に設けた走行制御装置2との双方で受信される。
基準局4は、GPSアンテナ4a、GPS受信機4b、無線機4c等を備えて、例えば自車両1の駐車スペースに隣接する位置に設置されている。この基準局4の設置位置は予め正確に特定されており、この設置位置を基準として、自己が観測したGPS衛星3からの電波の位相情報、疑似距離、基準局4の位置情報(自己位置情報)である位置座標、及び誤差補正量、疑似距離補正量、座標値等の補正情報を作成し、この情報を自車両1に搭載されている走行制御装置2に無線機4cを介して送信する。
The
無線機4cは、例えば、IEEE802.11a/b/g等の規格による無線LAN(Local Area Network)に基づき送受信するアクセスポイントであり、通信のセキュリティを維持するためSSID(Service Set ID)、WEP(Wired Equivalent Privacy)キー、MAC(Media Access Control)アドレス認証の設定が特有になされている。図3に示すように、本形態では、無線機4cを中心として、半径約50〜100m以内が、通信可能エリアとして設定されている。 The wireless device 4c is an access point that transmits and receives based on a wireless local area network (LAN) based on a standard such as IEEE 802.11a / b / g, for example, and maintains SSID (Service Set ID), WEP (WEP) to maintain communication security. Wired Equivalent Privacy (MAC) key and MAC (Media Access Control) address authentication settings are specially made. As shown in FIG. 3, in this embodiment, a radius of about 50 to 100 m is set as a communicable area with the wireless device 4c as the center.
又、自車両1には、GPSアンテナ5a、GPS受信機5b、基準局4との通信を行う無線機5cが搭載されている。GPS受信機5bは、自車両1が基準局4との通信可能エリアに入り、基準局4との通信が確立されると、基準局4から送信される誤差補正量、疑似距離補正量、座標値等のデータ(無線機5cで受信されるデータ)や、自車両1で受信したGPS衛星3からの情報を比較解析し、自車位置(座標値)を、例えば、1〜5cm程度の誤差で検出する。
The
走行制御装置2は制御装置8を備えており、この制御装置8に、上述したGPS受信機5bと障害物認識部7とが接続されている。障害物認識部7にはステレオカメラ6が接続され、このステレオカメラ6で撮像した画像を基に前方の道路環境を調べ、前方障害物が認識される。制御装置8に、GPS受信機5bから自車位置情報が入力され、障害物認識部7から前方障害物の有無を示す情報が入力される。
The travel control device 2 includes a
ステレオカメラ6は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子(CCD)等の固体撮像素子を用いた1組の(左右の)カメラで構成され、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、その撮像データを障害物認識部7に入力する。 The stereo camera 6 is composed of a pair of (left and right) cameras using, for example, a solid-state image sensor such as a charge coupled device (CCD) as a stereo optical system. Is input to the obstacle recognition unit 7.
制御装置8には、GPS受信機5bや障害物認識部7の他、車速Vを検出する車速センサ9、ハンドル角θHを検出するハンドル角センサ10等のセンサ類、及び自動操縦制御用メインスイッチ11、ブレーキペダルスイッチ12、アクセルペダルスイッチ13、イグニッションスイッチ(図示せず)等のスイッチ類が接続されている。
The
制御装置8には、HDD、フラッシュメモリ、CD、DVD等の読み書き自在な記憶手段が設けられており、基準局4との通信が可能なエリアで生成された学習ノード列γ(後述する)等の地図情報が格納される。記憶手段から読込まれた地図情報は、例えばダッシュボード上に設けられた表示手段としての液晶ディスプレイ14に適宜表示され、基準局4の位置と、自車両1の現在位置と、自動操縦により誘導される目標進行路、過去に生成した走行軌跡(ノード列)、或いは、現在生成している走行軌跡(ノード列)が表示される。
The
制御装置8には、自動操縦制御を実行するアクチュエータとして、電動スロットル弁制御装置15、ブレーキ制御装置16、及び、電動パワーステアリング制御装置17が接続されている。制御装置8は、自車両1が通信可能エリアに進入して基準局4との通信が確立されると、自車両1の現在位置が過去に作成された地図データ上の走行軌跡と略一致している場合、この一致している走行路を目標進行路として自動操縦制御を行う。
The
具体的には、電動スロットル弁制御装置15からの駆動信号によりスロットル弁18の開度を制御して目標車速を維持する車速制御を行い、又、目標車速が大きく減速された場合は、ブレーキ制御装置16からの駆動信号によりブレーキを作動させて減速制御を行う。更に、電動パワーステアリング制御装置17を駆動させて、自車両1が目標進行路に沿って走行するように操舵制御を行う。
Specifically, vehicle speed control is performed to maintain the target vehicle speed by controlling the opening degree of the
この目標進行路は、運転者が同一路を複数回走行することで学習される学習ノード列γに基づいて生成される。この学習ノード列γは、具体的には、図2に示す学習ノード列生成ルーチンに従って生成される。 This target traveling path is generated based on a learning node sequence γ learned by the driver traveling on the same path a plurality of times. Specifically, the learning node sequence γ is generated according to a learning node sequence generation routine shown in FIG.
このルーチンは、図示しないイグニッションスイッチをONした後、設定演算周期毎に実行され、先ず、ステップS1で、帰路にある自車両1が、図3に示す通信可能エリアに進入するまで待機する。そして、自車両1が通信可能エリアに進入し(図4のA地点)、制御装置8と基準局4との通信が無線機4c,5cを介して確立されると、ステップS2へ進み、走行データを取得する。走行データは、GPS衛星3から一定時間毎に送信される位置情報(緯度、経度)に従い、自車両1の現在地を地図上でのX−Y座標軸形式に変換してノード点を設定し、このノード点に、当該位置情報を受信したときの車両情報(車速V、ハンドル角θH等)をリンクさせて記憶する。
This routine is executed every set calculation cycle after turning on an ignition switch (not shown). First, in step S1, the
次いで、ステップS3へ進み、イグニッションスイッチがOFFされたか否かを調べ、ON状態のときはOFFされるまで、自車両1の走行データを継続して取得する。
Next, the process proceeds to step S3, where it is determined whether or not the ignition switch is turned off. When the ignition switch is turned on, the travel data of the
そして、イグニッションスイッチがOFFされたときは、自車両1が目的地である駐車スペース(図3のB地点)に格納されたと判断し、ステップS4へ進み、前回生成したノード列αのノード数αnと今回生成したノード列βのノード数βnとを比較する。図4に示すように、ノード列α、βは、一定時間毎に設定して地図上のX−Y座標軸形式で表示されるノード点の集合であり、各ノード列α,βにおけるノード点の総数がノード数αn,βnとなる。尚、基準局4を駐車スペースの近くに設置した後の最初のルーチン実行時においては、前回のノード列αが存在しないため、ステップS4移行のルーチンは実行されず、今回設定したノード点に基づいてノード列αを生成した後、ルーチンを抜け、次回のルーチン実行に備える。
When the ignition switch is turned off, it is determined that the
以下の説明では、便宜的に二回目のルーチンを実行している場合について説明する。従って、制御装置8には初回のルーチン実行時に設定したノード点に基づくノード列αのデータが既に格納されているものとする。
In the following description, a case where the second routine is executed for convenience will be described. Accordingly, it is assumed that the data of the node sequence α based on the node points set at the time of the first routine execution is already stored in the
上述したように、ノード点は、GPS衛星3から一定時間毎に送信される位置情報に従って設定される。従って、同一の経路(本形態ではA地点〜B地点)を走行した場合であっても、そのときの車速が速ければノード点の総数は少なくなり、車速が遅ければノード点の総数は多くなる。
As described above, the node point is set according to the position information transmitted from the
ステップS4では、前回のノード列αのノード数αnと今回のノード列βのノード数βnとを比較し、その差の絶対値(|αn−βn|)が設定数Kn以下の場合(|αn−βn|≦Kn)、ステップS5へ進み、又、設定数Knを越えている場合(|αn−βn|>Kn)、ルーチンを終了する。 In step S4, the number of nodes αn of the previous node sequence α is compared with the number of nodes βn of the current node sequence β, and the absolute value (| αn−βn |) of the difference is equal to or less than the set number Kn (| αn -Βn | ≦ Kn), the process proceeds to step S5. If the set number Kn is exceeded (| αn−βn |> Kn), the routine is terminated.
すなわち、前回のノード列αのノード数αnと今回のノード列βのノード数βnとの差の絶対値(|αn−βn|)が設定数Knを越えている場合は、前回のノード列αを生成したときの車速Vと今回のノード列βを生成したときの車速Vとの差が大きく、両ノード列α,βのノード点をデータ系列(距離系列)で比較した場合、誤差が大きくなるので、そのままルーチンを抜ける。この場合、前回と今回の生成したノード列α,βの双方を破棄し、次回新たにノード列を生成するようにしても良い。或いはノード数αn,βnの少ない方のノード列α,βを残し、多い方のノード列α,βを破棄するようにしても良い。 That is, if the absolute value (| αn−βn |) of the difference between the number of nodes αn of the previous node sequence α and the number of nodes βn of the current node sequence β exceeds the set number Kn, the previous node sequence α The difference between the vehicle speed V when generating the current node sequence β and the vehicle speed V when generating the current node sequence β is large, and the error is large when the node points of both node sequences α and β are compared in the data series (distance series). So, just exit the routine. In this case, both the previous and current generated node sequences α and β may be discarded, and a new node sequence may be generated next time. Alternatively, the node sequences α and β with the smaller number of nodes αn and βn may be left and the node sequences α and β with the larger number of nodes may be discarded.
そして、|αn−βn|≦Knと判定されてステップS5へ進むと、ノード数αn,βnの少ない方のノード列α,βを基本ノード列κとして設定する(κ←min(αn,βn))。尚、以下の説明では便宜的に、ノード列αを基本ノード列κとして説明する。 When it is determined that | αn−βn | ≦ Kn and the process proceeds to step S5, the node sequence α, β having the smaller number of nodes αn, βn is set as the basic node sequence κ (κ ← min (αn, βn). ). In the following description, the node sequence α is described as a basic node sequence κ for convenience.
次いで、ステップS6へ進み、各ノード列α,βのノード点をX軸座標と、時系列の速度情報を時間積分して得た距離系列データに変換してX−距離座標形式に表す(図5(a)参照)。 Next, the process proceeds to step S6, in which the node points of the respective node sequences α and β are converted into X-axis coordinates and distance series data obtained by time-integrating time series speed information and expressed in the X-distance coordinate format (FIG. 5 (a)).
次いで、ステップS7へ進み、基本ノード列κのノード点を基準として、他方のノード列βのノード点を距離系列で比較し、ノード列βのノード点から、距離差が最小のノード点を、図5(b)に示すように選択する。 Next, the process proceeds to step S7, with the node points of the basic node sequence κ as a reference, the node points of the other node sequence β are compared in the distance series, and the node point having the smallest distance difference from the node points of the node sequence β is The selection is made as shown in FIG.
すなわち、ノード列α,βの内、ノード数αn.βnの少ない方を基本ノード列κ(本形態ではノード列α)とし、この基本ノード列κのノード点を基準として、ノード数の多いノード列のノード点を選択することで、制御装置8の演算負荷が軽減され、演算時間の短縮化を実現することが出来る。 That is, the number of nodes αn. A node having a smaller βn is set as a basic node sequence κ (node sequence α in this embodiment), and a node point of a node sequence having a large number of nodes is selected on the basis of the node points of the basic node sequence κ. The calculation load is reduced, and the calculation time can be shortened.
その後、ステップS8で、基本ノード列κのノード点と、これに対応するノード列βのノード点との平均値を算出し、基本ノード列κのノード点を学習する。平均値の算出方法は、単純平均であっても良いが、所定に重み付けした加重平均であっても良い。 Thereafter, in step S8, an average value of the node points of the basic node sequence κ and the corresponding node points of the node sequence β is calculated, and the node points of the basic node sequence κ are learned. The calculation method of the average value may be a simple average, but may be a weighted average weighted in a predetermined manner.
そして、ステップS9へ進み、学習した基本ノード列κのノード点と、この基本ノード列κに、ノード列βの、学習に用いなかったノード点を統合して、学習ノード列γを図6に示すように生成し、メモリに記憶した後、ルーチンを終了する。 Then, the process proceeds to step S9, where the node points of the learned basic node sequence κ and the node points of the node sequence β that are not used for learning are integrated into this basic node sequence κ, and the learned node sequence γ is shown in FIG. After generating and storing in memory, the routine is terminated.
このように、本形態では、二つのノード列α,βを距離系列に変換すると共に、ノード数αn,βnの少ない方を基本ノード列κとし、この基本ノード列κのノード点を基準として、他方のノード列のノード点から、基本ノード列κのノード点との距離差が最も小さいノード点を選択し、この両ノード点を平均化処理して学習するようにしたので、速度差によって生じる走行軌跡(ノード列)のばらつきに影響されることのない学習ノード列γを設定することが出来る。 As described above, in this embodiment, the two node sequences α and β are converted into distance series, the smaller number of nodes αn and βn is set as the basic node sequence κ, and the node point of the basic node sequence κ is used as a reference. The node point having the smallest distance difference from the node point of the other node row is selected from the node points of the other node row, and learning is performed by averaging both node points. It is possible to set a learning node sequence γ that is not affected by variations in the travel locus (node sequence).
そして、自動操縦制御に際しては、自動操縦制御用メインスイッチ11をONした後、自車両1が通信可能エリアに進入して基準局4との通信が確立されると、自車両1の現在位置が地図データ上に生成された学習ノード列γ(走行軌跡)と略一致している場合、この学習ノード列γに基づいて目標進行路を生成し、この目標進行路に沿って自車両1を自動操縦制御する。
In the case of automatic steering control, after the main switch 11 for automatic steering control is turned on, when the
この場合、学習ノード列γには、ノード列(本形態ではβ)の学習に供されなかったノード点が学習データの補間値として統合されているので、学習により得られたノード点のみに基づいて生成するノード列に比し、自車両1の進行すべき目標進行路をより忠実に再現させることが出来る。
In this case, in the learning node sequence γ, node points that have not been used for learning of the node sequence (β in this embodiment) are integrated as interpolation values of the learning data, and therefore based on only the node points obtained by learning. Compared to the node sequence generated in this way, the target traveling path that the
尚、本形態では、1回の学習で学習ノード列γを設定するようにしているが、2回上の学習で学習ノード列γを生成するようにしても良い。この場合、図2に示すルーチンでは、ノード列αを学習ノード列γと読み換え、又、3回目以降に生成したノード列をノード列βとして適用する。上述したように、本形態ではノード数の少ないノード列を基本ノード列κとして設定し、学習に供しないノード点が学習データの補間値として統合されるので、学習の回数を多くすれば、学習ノード列γのノード数は必然的に多くなり、この学習ノード列γに基づいて生成される目標進行路はより細密となり、運転者の所望する走行軌跡を忠実に再現することが可能となる。 In this embodiment, the learning node sequence γ is set by one learning, but the learning node sequence γ may be generated by the second learning. In this case, in the routine shown in FIG. 2, the node sequence α is replaced with the learning node sequence γ, and the node sequence generated after the third time is applied as the node sequence β. As described above, in this embodiment, a node string having a small number of nodes is set as the basic node string κ, and node points not used for learning are integrated as interpolation values of learning data. Therefore, if the number of learning is increased, learning is performed. The number of nodes in the node sequence γ inevitably increases, and the target travel path generated based on the learning node sequence γ becomes finer, and the travel locus desired by the driver can be faithfully reproduced.
又、本形態では、制御装置8により測位される自車位置に基づいて走行ルートを取得する構成について説明したが、これに限定されず、移動局による衛星からの情報に基づく車両位置を基準局4側に送信し、基準局4にて、基準局の情報と車両位置とに基づいて車両位置を演算する構成とすることができる。すなわち、基準局4側に車両位置演算手段を設けても良い。この場合には、目標進行路等の情報を基準局側にて蓄積することが可能となる。
In the present embodiment, the configuration for acquiring the travel route based on the own vehicle position measured by the
尚、基準局4ではなく、基準局とは別局にて基準局及び移動局からの情報を受信して車両位置及び走行ルート等の情報を蓄積することも可能である。
It is possible to receive information from the reference station and the mobile station at a station other than the
1 自車両,
2 走行制御装置,
3 GPS衛星,
4 基準局,
5a アンテナ,
8 制御装置,
9 車速センサ,
10 ハンドル角センサ,
15 電動スロットル弁制御装置,
16 ブレーキ制御装置,
α,β ノード列,
αn,βn ノード数,
γ 学習ノード列,
κ 基本ノード列,
Kn 設定数,
θH ハンドル角,
V 車速
1 own vehicle,
2 travel control device,
3 GPS satellites,
4 reference stations,
5a antenna,
8 control device,
9 Vehicle speed sensor,
10 Handle angle sensor,
15 electric throttle valve control device,
16 brake control device,
α, β node sequence,
αn, βn number of nodes,
γ learning node sequence,
κ basic node sequence,
Kn set number,
θH Handle angle,
V vehicle speed
Claims (3)
車両に搭載されていると共に上記GPS衛星からの情報に基づき車両位置を演算する移動局と、
上記基準局と上記移動局との通信が確立した際に、上記基準局の補正情報と上記車両位置とから該車両位置を補正演算する車両位置演算手段と、
を有し、
上記移動局が、
上記基準局の通信可能エリア内で上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡をノード列で記憶する記憶手段と、
上記GPS衛星から一定時間毎に送信される位置情報と上記基準局から送信される情報とに基づき上記目的地までのノード点を設定すると共に、複数の該ノード点の集合から上記ノード列を生成する制御手段と
を備え、
上記制御手段は、同一経路内における二つの上記ノード列に基づき、上記ノード点の総数の少ない方のノード列を基本ノード列として設定し、該基本ノード列のノード点と他方のノード列のノード点とを比較して距離差が最小のノード点を選択し、選択した該各ノード点に基づいて、上記基本ノード列のノード点毎にそれぞれ選択した上記ノード点との平均値を算出し、該平均値を含む集合のノード列を、上記車両を目的地まで誘導する走行軌跡として学習する
ことを特徴とする車両の走行支援装置。 A reference station for obtaining correction information by correcting the information from the GPS satellite with the installation position as a reference while the installation position is specified;
A mobile station for calculating the vehicle position based on information from the GPS satellites with mounted on the vehicle,
Vehicle position calculation means for correcting and calculating the vehicle position from the correction information of the reference station and the vehicle position when communication between the reference station and the mobile station is established;
Have
The mobile station
Storage means for storing a traveling locus for guiding the vehicle to a destination within a communicable area of the reference station in a node sequence;
A node point to the destination is set based on position information transmitted from the GPS satellite at regular intervals and information transmitted from the reference station, and the node sequence is generated from a set of the node points. Control means,
The control means sets a node sequence having a smaller total number of node points as a basic node sequence based on the two node sequences in the same route, and sets the node point of the basic node sequence and the other node sequence. Compare the node points and select the node point with the smallest distance difference. Based on the selected node points, calculate the average value of the selected node points for each node point in the basic node sequence. A vehicle travel support apparatus that learns a node sequence of a set including the average value as a travel locus for guiding the vehicle to a destination .
ことを特徴とする請求項1記載の車両の走行支援装置。 The control means, the node points which have not been subjected to the learning on other hand node sequence of drive assist apparatus for a vehicle according to claim 1, characterized in that the integration as an interpolation value of the learned the node point.
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