JP4770392B2 - Vehicle control apparatus and vehicle network system - Google Patents

Vehicle control apparatus and vehicle network system Download PDF

Info

Publication number
JP4770392B2
JP4770392B2 JP2005309628A JP2005309628A JP4770392B2 JP 4770392 B2 JP4770392 B2 JP 4770392B2 JP 2005309628 A JP2005309628 A JP 2005309628A JP 2005309628 A JP2005309628 A JP 2005309628A JP 4770392 B2 JP4770392 B2 JP 4770392B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
risk
network
risk avoidance
operation status
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
Application number
JP2005309628A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2007122138A (en
Inventor
淳 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP2005309628A priority Critical patent/JP4770392B2/en
Publication of JP2007122138A publication Critical patent/JP2007122138A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4770392B2 publication Critical patent/JP4770392B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、車両制御装置および車両ネットワークシステムに関する。   The present invention relates to a vehicle control device and a vehicle network system.

周囲を走行する車両の情報に基づいて、車両の運行に係るリスク判定を行う方法が知られている(特許文献1参照)。この従来の方法では、車載コンピュータが、車両の運行状況を検出し、運行状況に応じて車両運行情報を生成し、車両運行情報を管理サーバに送信する。管理サーバは、車載コンピュータから車両運行情報を受信し、車両運行情報に基づいてリスクを判定し、高リスクと判定した車両の車両運行情報に基づいて警告情報を生成し、高リスクと判定した車両の周囲を走行する車両に警告情報を送信する。   There is known a method of performing risk determination related to vehicle operation based on information on a vehicle traveling around (see Patent Document 1). In this conventional method, the in-vehicle computer detects the operation status of the vehicle, generates vehicle operation information according to the operation status, and transmits the vehicle operation information to the management server. The management server receives vehicle operation information from the in-vehicle computer, determines a risk based on the vehicle operation information, generates warning information based on the vehicle operation information of the vehicle determined to be high risk, and determines the vehicle as high risk Warning information is transmitted to vehicles traveling around.

特開2004−86699号公報JP 2004-86699 A

しかし、このような従来の方法では、管理サーバが、車両を監視し、高リスクと判定された車両を基に周辺車両への警告を行う。そのため、車両が管理サーバとの通信が出来ない状況にいる場合や情報を受けている最中に通信が出来なくなってしまった場合には、サーバの監視や警告情報を受けられず、安定した十分なリスク管理を行うことができないという問題が生じる。また、リスク管理を行う場合には、状況に応じて全体を考慮したリスク管理が求められる。   However, in such a conventional method, the management server monitors the vehicle and issues a warning to surrounding vehicles based on the vehicle determined to be high risk. Therefore, if the vehicle is in a state where communication with the management server is not possible, or if communication cannot be performed while receiving information, the server monitoring and warning information cannot be received, and stable and sufficient The problem arises that it is not possible to perform proper risk management. In addition, when risk management is performed, risk management considering the whole is required depending on the situation.

本発明の車両に設けられる車両制御装置は、周辺車両との間で無線によるネットワークを構築するネットワーク構築手段と、自車両の運行状況を収集する運行状況収集手段と、周辺車両の運行状況をネットワークを介して取得する周辺車両運行状況取得手段と、自車両の運行状況および周辺車両の運行状況に基づき、各車両のリスクの度合いを演算するリスク演算手段と、演算されたリスクの度合いと自車両の運行状況と周辺車両の運行状況とに基づき、各車両のリスク回避方法を演算するリスク回避方法演算手段と、演算された周辺車両のリスク回避方法をネットワークを介して周辺車両に通知するリスク回避方法通知手段と、過去に演算されたリスク回避方法に関する履歴情報を記憶する履歴情報記憶手段とを備える。
そして、リスク回避方法演算手段は、演算されたリスクの度合いと自車両の運行状況と周辺車両の運行状況に加えて、さらに履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を使用して、各車両のリスク回避方法を演算するようにしたものである。
あるいは、ネットワーク構築手段は、履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を使用してネットワークを構築するようにしたものである。
本発明の車両ネットワークシステムは、複数の車両にそれぞれ設けられた複数の上記車両制御装置から構成されるようにしたものである。
The vehicle control device provided in the vehicle of the present invention includes a network construction unit that constructs a wireless network with surrounding vehicles, an operation state collection unit that collects the operation state of the host vehicle, and a network that displays the operation state of the surrounding vehicles. A peripheral vehicle operation status acquisition means to be acquired via the vehicle, a risk calculation means for calculating the risk level of each vehicle based on the operation status of the own vehicle and the operation status of the peripheral vehicle, and the calculated risk level and the own vehicle Risk avoidance calculation means for calculating the risk avoidance method for each vehicle based on the operation status of the vehicle and the surrounding vehicle, and risk avoidance for notifying the surrounding vehicle of the calculated risk avoidance method for the surrounding vehicle via the network Method notifying means and history information storage means for storing history information on risk avoidance methods calculated in the past.
Then, the risk avoidance method calculating means uses the history information stored in the history information storage means in addition to the calculated degree of risk, the operation status of the own vehicle, and the operation status of surrounding vehicles. The risk avoidance method is calculated.
Alternatively, the network construction means constructs a network using history information stored in the history information storage means.
The vehicle network system of the present invention is constituted by a plurality of the vehicle control devices provided in a plurality of vehicles, respectively.

本発明は、以上説明したように構成しているので、安定した十分な車両のリスク管理を行うことができる。同時に、状況に応じた効率のよい適切なリスク管理を行うことができる。   Since the present invention is configured as described above, stable and sufficient vehicle risk management can be performed. At the same time, efficient and appropriate risk management according to the situation can be performed.

図1は、本発明の一実施の形態である車両ネットワークシステムを示す図である。図1では、車両Aに搭載された車両制御装置1、車両Bに搭載された車両制御装置2、車両Cに搭載された車両制御装置3、車両Dに搭載された車両制御装置4、ネットワーク5とで1つの車両ネットワークシステムが形成さている。   FIG. 1 is a diagram showing a vehicle network system according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a vehicle control device 1 mounted on a vehicle A, a vehicle control device 2 mounted on a vehicle B, a vehicle control device 3 mounted on a vehicle C, a vehicle control device 4 mounted on a vehicle D, a network 5. Thus, one vehicle network system is formed.

車両制御装置1は、制御部11、各種センサ12、通信部13、記憶部14などから構成される。制御部11は、マイクロプロセッサおよび周辺回路から構成され、所定のプログラムを実行することにより、車両全体の制御および後述する車両のリスク管理を行う。各種センサ12は、リスク管理に使用する車両の運行状況などを取得するための各種センサの集合である。通信部13は、周辺車両との間で無線通信を行い、各種のデータのやり取りを行う。記憶部14は、ハードディスクなどから構成され、後述する履歴情報など各種のデータおよびプログラムを格納する。   The vehicle control device 1 includes a control unit 11, various sensors 12, a communication unit 13, a storage unit 14, and the like. The control unit 11 includes a microprocessor and peripheral circuits, and executes a predetermined program to control the entire vehicle and manage the risk of the vehicle, which will be described later. The various sensors 12 are a set of various sensors for acquiring the operation status of the vehicle used for risk management. The communication unit 13 performs wireless communication with surrounding vehicles and exchanges various data. The storage unit 14 includes a hard disk and stores various data and programs such as history information described later.

車両制御装置2から4も、車両制御装置1と同様に構成され、制御部21、31、41、各種センサ22、32、42、通信部23、33、43、記憶部14、24、34、44などから構成される。ネットワーク5は、通信部13、23、33、43によって相互に無線通信を行う無線通信経路により構成される。無線通信は、電波によるものであってもよいし、赤外線等の光によるものであってもよい。   The vehicle control devices 2 to 4 are also configured in the same manner as the vehicle control device 1, and include control units 21, 31, 41, various sensors 22, 32, 42, communication units 23, 33, 43, storage units 14, 24, 34, 44. The network 5 is configured by a wireless communication path through which wireless communication is performed by the communication units 13, 23, 33, and 43. Wireless communication may be by radio waves or by light such as infrared rays.

各種センサ12によって取得する車両の運行状況とは、車両の周辺状況、運転情報、車両情報などを言う。各種センサ12としては、例えば、車両の周辺の状況を画像データとして取得するCCDカメラ、車間距離を検出するレーザレーダ、自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の現在地を検出するGPSセンサ、ヘッドランプのオンオフの状態や方向指示器の状態を検出するスイッチ類など種々のものがある。   The operation status of the vehicle acquired by the various sensors 12 refers to the surrounding situation of the vehicle, driving information, vehicle information, and the like. The various sensors 12 include, for example, a CCD camera that acquires the situation around the vehicle as image data, a laser radar that detects the inter-vehicle distance, a vehicle speed sensor that detects the vehicle speed of the host vehicle, a GPS sensor that detects the current location of the host vehicle, There are various types such as switches for detecting the on / off state of the headlamp and the state of the direction indicator.

図2は、車両制御装置1のリスク管理に関係する機能ブロックを示す図である。車両制御装置1の機能ブロックは、車両の周辺状況・運転情報・車両情報を収集する運行状況収集部51、近隣の車両間でネットワーク(通信経路)を構築するネットワーク構築部52、ネットワーク内の各車両のリスクを演算するリスク演算部53、ネットワーク内の各車両のリスクに基づき親を決定する親決定部54、ネットワーク内の各車両のリスク回避方法を演算するリスク回避方法演算部55、自車両が持つリスクを回避するための車両の制御を行う車両制御部56、周辺車両との間でデータ通信を行うデータ通信部57、周辺車両の車両の運行状況を取得する周辺車両運行状況取得部58、所属ネットワークあるいは他のネットワークでのリスク回避に関する履歴情報を記憶部14に記憶する履歴情報記憶部59などから構成される。   FIG. 2 is a diagram illustrating functional blocks related to risk management of the vehicle control device 1. The functional blocks of the vehicle control device 1 include an operation status collection unit 51 that collects vehicle surroundings, driving information, and vehicle information, a network construction unit 52 that constructs a network (communication route) between neighboring vehicles, A risk calculation unit 53 that calculates the risk of the vehicle, a parent determination unit 54 that determines a parent based on the risk of each vehicle in the network, a risk avoidance method calculation unit 55 that calculates a risk avoidance method for each vehicle in the network, and the host vehicle The vehicle control unit 56 that controls the vehicle to avoid the risk of the vehicle, the data communication unit 57 that performs data communication with the surrounding vehicle, and the surrounding vehicle operation status acquisition unit 58 that acquires the operation status of the surrounding vehicle. A history information storage unit 59 that stores history information related to risk avoidance in the affiliated network or other networks in the storage unit 14. That.

本実施の形態の車両ネットワークシステムでは、車両ネットワーク内のリスク管理を大本で管理する専用の管理サーバを設けるのではなく、車両ネットワーク内において最もリスクの低い車両の車両制御装置を親として車両ネットワーク内のリスク管理を行う。そして、過去のリスク回避に関する履歴情報を使用しながら、すなわち参酌しながら、車両ネットワークを構築しリスク回避方法を演算するところに特徴がある。各車両の車両制御装置は、自分自身が親になっても子になっても機能できるようなプログラムを有し、車両ネットワーク内において各車両の運行状況を共有するようにしている。   In the vehicle network system of the present embodiment, a dedicated management server for managing risk management in the vehicle network is not provided, but a vehicle control device for a vehicle with the lowest risk in the vehicle network is used as a parent. Risk management within. A feature is that a vehicle network is constructed and a risk avoidance method is calculated while using historical information regarding past risk avoidance, that is, taking into account. The vehicle control device of each vehicle has a program that can function regardless of whether it is a parent or a child, and shares the operation status of each vehicle within the vehicle network.

なお、本実施の形態で言うリスクとは、ドライバが車両を運転するにあたって危険と感じるような内容、あるいは運転中に避けたいと感じるような内容を言う。例えば、前方車両との車間距離が短いということは、リスクの一種である。また、前方に障害物があったり、蛇行を繰り返しながら追い越しをする車両が近づいてくるというのもリスクの一種である。   In addition, the risk said in this Embodiment means the content which a driver feels dangerous when driving a vehicle, or the content which he / she wants to avoid while driving. For example, a short distance between the vehicle and the vehicle ahead is a kind of risk. It is also a kind of risk that there are obstacles ahead and vehicles that pass over while repeating meandering are approaching.

このような各種のリスクを、運行状況収集部51により収集された車両の周辺状況・運転情報・車両情報などに基づき演算する。リスクを演算するとは、リスクの度合いやリスク量を演算することである。例えば、車間距離が短ければ短いほどリスクが高いと演算される。さらに、車間距離が短くなる方向に変化しているかどうか、あるいは、ヘッドランプのオンオフにより夜間であるかどうかによっても、演算されるリスクの度合いは異なってくる。   Such various risks are calculated based on the vehicle surroundings, driving information, vehicle information, and the like collected by the operation status collecting unit 51. To calculate the risk is to calculate the degree of risk and the amount of risk. For example, the shorter the inter-vehicle distance is, the higher the risk is calculated. Furthermore, the degree of risk that is calculated also varies depending on whether the distance between the vehicles changes in the direction of shortening or whether the headlamp is turned on or off at night.

図3は、車両制御装置1の制御部11が実行する制御プログラムのフローチャートを示す図である。図3のプログラムは、車両のイグニッションキーがオン位置にセットされることにより開始される。すなわち、車両のエンジンが起動されることにより開始される。車両制御装置2〜4についても同様なプログラムが実行される。   FIG. 3 is a diagram illustrating a flowchart of a control program executed by the control unit 11 of the vehicle control device 1. The program of FIG. 3 is started when the ignition key of the vehicle is set to the on position. That is, it is started when the engine of the vehicle is started. A similar program is executed for the vehicle control devices 2 to 4.

ステップS1では、複数台の車両が近接しているかどうかを判断する。複数台の車両が近接している場合はステップS2に進み、複数台の車両が近接していない場合はステップS19に進む。複数台の車両が近接しているかどうかは、運行状況収集部51が収集した車両の運行状況に基づき判断する。車両の運行状況には、例えば、各種センサ12として車両の前後左右にレーザレーダを設け、それらのレーザレーダにより測定された前後左右の車両間の距離情報が含まれている。   In step S1, it is determined whether or not a plurality of vehicles are close to each other. If a plurality of vehicles are close to each other, the process proceeds to step S2, and if a plurality of vehicles are not close to each other, the process proceeds to step S19. Whether or not a plurality of vehicles are close to each other is determined based on the operation status of the vehicle collected by the operation status collection unit 51. The operation status of the vehicle includes, for example, laser radars provided on the front, rear, left and right sides of the vehicle as various sensors 12, and distance information between the front, rear, left and right vehicles measured by the laser radars is included.

ステップS2では、記憶部14に記憶されたリスク回避指令内容に関する履歴情報を読み出す。   In step S <b> 2, history information related to the risk avoidance command content stored in the storage unit 14 is read.

ステップS3では、近隣車両(周辺車両)間でネットワーク5すなわち車両ネットワークを構築する。本実施の形態では、車間距離が所定の基準値以内の車両で車両ネットワークを構築する。各車両の運行状況には、前述した前後左右の車両間の車間距離情報や各車両の現在地情報が含まれる。各車両は、各車両のデータ通信部57を介して近隣車両の運行状況を一部参照することができる。各車両の運行状況である現在地情報を参照し、例えば自車両の前方を走行している車両を特定し、自車両の運行状況である車間距離情報により車間距離が所定の基準値以内かどうかを判断する。前方を走行している車両との車間距離が所定の基準値以内であれば、前方を走行している車両との間で同一車両ネットワークを構築する。このような処理を各車両で随時行い、近隣車両間で車両ネットワークを構築する。さらに、本実施の形態では、ステップS2で読み込んだ履歴情報を参照し、最適な車両ネットワークを構築する。これについては後述する。   In step S3, a network 5, that is, a vehicle network is constructed between neighboring vehicles (peripheral vehicles). In the present embodiment, a vehicle network is constructed with vehicles having an inter-vehicle distance within a predetermined reference value. The operation status of each vehicle includes the above-described distance information between the front, rear, left and right vehicles and the current location information of each vehicle. Each vehicle can refer partially to the operation status of neighboring vehicles via the data communication unit 57 of each vehicle. Refer to the current location information that is the operation status of each vehicle, for example, identify a vehicle that is traveling in front of the host vehicle, and determine whether the inter-vehicle distance is within a predetermined reference value based on the inter-vehicle distance information that is the operation status of the host vehicle. to decide. If the inter-vehicle distance with the vehicle traveling ahead is within a predetermined reference value, the same vehicle network is constructed with the vehicle traveling forward. Such processing is performed at each vehicle as needed, and a vehicle network is constructed between neighboring vehicles. Further, in the present embodiment, the optimum vehicle network is constructed by referring to the history information read in step S2. This will be described later.

ステップS4では、他の車両ネットワークからのリスク回避指示内容を待ち受ける。ステップS5では、他の車両ネットワークからリスク回避指示内容が送信されてきたらそれを受信し、記憶部14に履歴情報として記憶する。   In step S4, a risk avoidance instruction content from another vehicle network is awaited. In step S5, if the risk avoidance instruction content is transmitted from another vehicle network, it is received and stored in the storage unit 14 as history information.

ステップS6では、車両ネットワーク内で車両の運行状況のデータが共有できるように設定する。ステップS3では、車両ネットワークを構築するために必要なデータのみ参照できたが、ステップS6では、各車両のリスクの度合いを演算できるすべての運行状況が参照できるようにデータが共有される。   In step S6, it sets so that the data of the operation condition of a vehicle can be shared within a vehicle network. In step S3, only data necessary for constructing the vehicle network could be referred to. However, in step S6, the data is shared so that all the operation situations that can calculate the degree of risk of each vehicle can be referred to.

ステップS7では、記憶部14に記憶されたリスク回避指令内容に関する履歴情報を再度読み出す。   In step S7, the history information regarding the risk avoidance command content stored in the storage unit 14 is read again.

ステップS8では、共有した各車両の運行状況に基づき、各車両のリスクの度合い(リスク量)を演算する。近隣車両の運行状況は、それぞれの車両で共有設定されたデータに車両ネットワークを介してアクセスして取得する。各車両とは、車両ネットワークを構築する自車両および近隣車両すべてを言う。各車両のリスクの度合いは、車両周辺状況により車両周辺の外乱のサイズ・距離を取得し、車両情報により車両制御手段の有無を取得し、運転情報によりリスク回避作業の有無やリスク回避に要する時間を取得し、これら取得した情報に基づき演算される。   In step S8, the degree of risk (risk amount) of each vehicle is calculated based on the shared operation status of each vehicle. The operation status of neighboring vehicles is obtained by accessing the data shared and set by each vehicle via the vehicle network. Each vehicle refers to all of its own vehicles and neighboring vehicles that form a vehicle network. The degree of risk of each vehicle is determined by obtaining the size and distance of the disturbance around the vehicle according to the situation around the vehicle, obtaining the presence or absence of vehicle control means from the vehicle information, and the presence or absence of risk avoidance work and the time required for risk avoidance based on the driving information. Is calculated based on the acquired information.

ステップS9では、自車両のリスクの度合いが車両ネットワーク内で最も低い場合、自車両が車両ネットワークでの親となることを決定する。ステップS10では、自車両が親となったかどうかを判断し、親となった場合はステップS11に進み、親とならなかった場合はステップS17に進む。ステップS11では、演算された各車両のリスクの度合いに基づき、リスク回避の必要があるかどうかを判断する。すなわち、車両ネットワーク内のいずれかの車両のリスクの度合い(リスク量)が所定の値以上である場合に、リスク回避の必要があると判断する。   In step S9, when the degree of risk of the own vehicle is the lowest in the vehicle network, it is determined that the own vehicle becomes a parent in the vehicle network. In step S10, it is determined whether or not the host vehicle has become a parent. If it becomes a parent, the process proceeds to step S11. If not, the process proceeds to step S17. In step S11, it is determined whether risk avoidance is necessary based on the calculated risk level of each vehicle. That is, when the degree of risk (risk amount) of any vehicle in the vehicle network is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that risk avoidance is necessary.

ステップS12では、各車両のリスク回避方法を演算する。リスク量が所定の値未満でリスク回避の必要のない車両についてはリスク回避方法は演算されない。リスク回避方法とは、リスク回避のための情報提供やリスク回避のための車両制御である。情報提供では、リスク回避のための情報を音声データやモニタでの表示データを出力し、車両制御では、車両自体の動作を制御するための信号を出力する。車両制御の信号としては、例えば、ブレーキをかける信号やアクセルペダルを戻す方向に働く信号やハンドルを所定の方向には切りにくくするような信号などリスクに応じた種々の信号を出力する。本実施の形態では、ステップS7で読み込んだ履歴情報も参照し、各車両のリスク回避方法を演算する。これについては後述する。   In step S12, a risk avoidance method for each vehicle is calculated. The risk avoidance method is not calculated for a vehicle whose risk amount is less than a predetermined value and does not require risk avoidance. The risk avoidance method is information provision for risk avoidance and vehicle control for risk avoidance. In providing information, information for risk avoidance is output as voice data or display data on a monitor, and in vehicle control, a signal for controlling the operation of the vehicle itself is output. As the vehicle control signal, for example, various signals corresponding to the risk are output, such as a signal for applying a brake, a signal for returning the accelerator pedal, and a signal for making it difficult to turn the steering wheel in a predetermined direction. In the present embodiment, the risk avoidance method for each vehicle is calculated with reference to the history information read in step S7. This will be described later.

ステップS13では、演算されたリスク回避方法を各車両に通知する。ステップS14では、自車両ネットワーク内の各車両へのリスク回避指示内容を他の車両ネットワークの車両にも送信する。ステップS15、S16は、独立したステップである。ステップS15では、自車両が親の場合ステップS13で出力された自車両のリスク回避方法にのっとり情報提供をしたり車両を制御したりし、自車両が子の場合、親である他の車両から通知されるリスク回避方法にのっとり情報提供をしたり車両を制御する。ステップS16では、自車両ネットワーク内の各車両へのリスク回避指示内容を、履歴情報として記憶部14に記憶する。   In step S13, the calculated risk avoidance method is notified to each vehicle. In step S14, the risk avoidance instruction content for each vehicle in the own vehicle network is also transmitted to vehicles in other vehicle networks. Steps S15 and S16 are independent steps. In step S15, when the own vehicle is a parent, the information is provided according to the risk avoidance method of the own vehicle output in step S13 or the vehicle is controlled. When the own vehicle is a child, the other vehicle that is the parent Provide information and control the vehicle according to the risk avoidance method notified. In step S16, the risk avoidance instruction content for each vehicle in the vehicle network is stored in the storage unit 14 as history information.

ステップS5およびステップS16により、記憶部14は、自車両が含まれる車両ネットワークにおける過去に行ったリスク回避指示内容および他の車両ネットワーク内で行われたリスク回避指示内容を、履歴情報として格納し蓄積する。   Through step S5 and step S16, the storage unit 14 stores and accumulates, as history information, risk avoidance instruction contents performed in the past in the vehicle network including the host vehicle and risk avoidance instruction contents performed in other vehicle networks. To do.

ステップS17では、車両ネットワーク内の各車両の運行状況に変化があるかどうかを判断する。変化があると判断するとステップS18に進み、変化がないと判断するとステップS6に進み処理を繰り返す。   In step S17, it is determined whether or not there is a change in the operation status of each vehicle in the vehicle network. If it is determined that there is a change, the process proceeds to step S18. If it is determined that there is no change, the process proceeds to step S6 and the process is repeated.

ステップS18では、車両ネットワークを構築する車両に変化があるかどうかを判断する。すなわち、車両ネットワークを構築していた車両が本車両ネットワークから離脱した場合、あるいは、本車両ネットワークに含まれていなかった車両が本車両ネットワークに入ってきた場合などである。これは、データ通信部57を介して無線による通信が可能な範囲にある車両の運行状況を参照することにより判断できる。車両ネットワークを構築する車両に変化がある場合は、ステップS1に戻り車両ネットワークを再構築する処理を繰り返す。車両ネットワークを構築する車両に変化がない場合は、ステップS4に戻り処理を繰り返す。   In step S18, it is determined whether or not there is a change in the vehicles that construct the vehicle network. That is, this is the case where a vehicle that has built a vehicle network leaves the vehicle network, or a vehicle that is not included in the vehicle network enters the vehicle network. This can be determined by referring to the operation status of the vehicle in a range where wireless communication is possible via the data communication unit 57. If there is a change in the vehicle that constructs the vehicle network, the process returns to step S1 to repeat the process of reconstructing the vehicle network. If there is no change in the vehicles that construct the vehicle network, the process returns to step S4 and is repeated.

一方、ステップS19では、自車両の運行状況に基づき自車両のリスクの度合いを演算し、リスク回避の必要があるかどうかを判断する。リスク回避の必要があると判断する場合はステップS20に進み、リスク回避の必要がないと判断する場合はステップS1に戻り処理を繰り返す。ステップS20では、自車両単独でリスク回避の車両制御を行う。その後、ステップS1に戻り処理を繰り返す。ステップS19、S20の処理は、車両ネットワークを構築しない場合の自車両単独でのリスク回避処理である。   On the other hand, in step S19, the degree of risk of the host vehicle is calculated based on the operation status of the host vehicle, and it is determined whether risk avoidance is necessary. If it is determined that risk avoidance is necessary, the process proceeds to step S20. If it is determined that risk avoidance is not necessary, the process returns to step S1 and the process is repeated. In step S20, risk-avoidance vehicle control is performed by the host vehicle alone. Then, it returns to step S1 and repeats a process. The processes of steps S19 and S20 are risk avoidance processes for the host vehicle alone when the vehicle network is not constructed.

(履歴情報について)
本実施の形態では、前述したように、ステップS3において、記憶部14から読み出した履歴情報を使用して車両ネットワークを構築し、ステップS12において、記憶部14から読み出した履歴情報を使用して各車両のリスク回避方法を演算する。この履歴情報について以下説明する。
(About history information)
In the present embodiment, as described above, the vehicle network is constructed using the history information read from the storage unit 14 in step S3, and each history information read from the storage unit 14 is used in step S12. Calculate vehicle risk avoidance methods. This history information will be described below.

記憶部14は、過去に構成されたあらゆる車両ネットワークにおけるリスク回避に関する情報を、履歴情報として記憶する。過去に構成されたあらゆる車両ネットワークとは、自車両が含まれる車両ネットワークのみならず自車両が含まれない車両ネットワークも含まれる。ただし、各車両が同様のプログラムを有し、条件が整えば本実施の形態の車両ネットワークを構築する可能性のある車両間で構築される車両ネットワークが対象となる。各履歴情報は、ある車両ネットワークにおいてあるリスク回避を行ったときの(1)問題と原因、(2)車両ネットワークの構成、(3)回避方法と結果、(4)関連した問題、(5)類似する過去の問題などから構成される。各履歴情報は、例えば通し番号の履歴データ番号を有し、履歴データ番号で該当する履歴情報を参照することができる。   The memory | storage part 14 memorize | stores the information regarding risk avoidance in all the vehicle networks comprised in the past as historical information. Every vehicle network configured in the past includes not only a vehicle network including the host vehicle but also a vehicle network not including the host vehicle. However, each vehicle has a similar program, and a vehicle network constructed between vehicles that may construct a vehicle network according to the present embodiment is targeted. Each history information includes (1) problems and causes when a certain risk avoidance is performed in a certain vehicle network, (2) configuration of the vehicle network, (3) avoidance method and result, (4) related problems, (5) Consists of similar past problems. Each history information has a history data number, for example, a serial number, and the corresponding history information can be referred to by the history data number.

(1)問題と原因は、リスク回避を行ったときの問題あるいは原因であり、リスクの発生状況などに関する情報である。リスク発生原因、車両ネットワーク内各車のリスクの度合いなどのデータで構成される。リスク発生原因には、例えば、車両の前方に障害物があったという事実や、事故の場合の事故理由やそのときの道路状況などに関する情報などが格納される。車両ネットワーク内各車のリスクの度合いには、車両ネットワーク内で算出された各車のリスクの度合いが格納される。   (1) The problem and cause are problems or causes when risk avoidance is performed, and are information on the occurrence status of risk. It consists of data such as the cause of risk and the degree of risk of each vehicle in the vehicle network. The cause of the risk stores, for example, information on the fact that there is an obstacle in front of the vehicle, the reason for the accident in the case of an accident, the road condition at that time, and the like. The degree of risk of each vehicle in the vehicle network stores the degree of risk of each vehicle calculated in the vehicle network.

(2)車両ネットワークの構成は、リスク回避を行ったときの車両ネットワークの構成に関する情報であり、車両ネットワーク内の各車両の各種情報である。車両数、車型、道路状況、運転手のスキルなどのデータで構成される。車両数には、車両ネットワークを構成する車両の台数、車型には、セダン、SUVなどの各車の車型の情報、道路状況には、雨、坂道、カーブに関する情報、運転手のスキルには、各車両の運転手の癖、事故履歴などの情報が格納される。   (2) The configuration of the vehicle network is information regarding the configuration of the vehicle network when risk avoidance is performed, and is various information of each vehicle in the vehicle network. It consists of data such as the number of vehicles, vehicle type, road conditions, and driver skills. The number of vehicles is the number of vehicles that make up the vehicle network, the vehicle type is vehicle type information such as sedans and SUVs, the road conditions are information about rain, slopes, curves, and driver skills. Information such as the driver's habit of each vehicle and accident history is stored.

(3)回避方法と結果は、リスク回避を行ったときのリスク回避方法、すなわちリスク回避指示内容と、指示の結果車両ネットワークがどのような状態になったかなどの情報である。車両ネットワーク内各車ごとのリスク回避方法、回避結果などのデータで構成される。回避結果には、回避できたあるいは回避できなかったかの情報も格納される。   (3) The avoidance method and result are information such as the risk avoidance method when risk avoidance is performed, that is, the contents of the risk avoidance instruction and the state of the vehicle network as a result of the instruction. It consists of data such as risk avoidance methods and avoidance results for each vehicle in the vehicle network. The avoidance result also stores information about whether or not the avoidance was possible.

(4)関連した問題は、リスク回避を行ったときの問題に関連する問題で、当問題が影響を及ぼした、また影響を及ぼされた他の問題などに関する情報である。当問題が発生したことによりリスク回避を行い、そのリスク回避の結果によってさらに生じた問題に関する情報である。具体的には、さらに生じた問題を回避したときの履歴情報に振られた履歴データ番号が格納される。すなわち、当履歴データの(3)により発生した他の履歴データ番号や、当履歴データの(1)の発生に関連してリスク回避された他の履歴データ番号が格納される。   (4) A related problem is a problem related to a problem when risk avoidance is performed, and is information related to the problem affected by this problem and other problems affected. This information relates to a problem that has occurred as a result of risk aversion as a result of risk aversion as a result of the occurrence of this problem. Specifically, the history data number assigned to the history information when a problem that has occurred is avoided is stored. That is, other history data numbers generated by (3) of the history data and other history data numbers for which risk is avoided in relation to the occurrence of (1) of the history data are stored.

(5)類似する過去の問題は、例えば、当履歴データの(1)〜(3)の構成のうち2つ以上同様の構成をもつ他の履歴データ番号が格納される。また、(1)〜(3)の構成のうちリスク回避による結果は同様であるが他の構成が異なる場合や、リスク回避による結果が同じとは言えないが類似しており他の構成が異なる場合なども、類似する過去の問題としてその履歴データ番号が格納される。   (5) For similar past problems, for example, other history data numbers having two or more similar configurations among the configurations (1) to (3) of the history data are stored. In addition, the results of risk avoidance are the same among the configurations of (1) to (3), but other configurations are different, or the results of risk avoidance are not the same, but similar and other configurations are different. In some cases, the history data number is stored as a similar past problem.

(車両ネットワーク構築例1について)
前述したステップS3で行う車両ネットワークの構築について、さらに詳細に説明をする。図4は本実施の形態における履歴情報を使用した車両ネットワークの第1の構築例を説明する図である。図4(a)(b)は、過去に、車両ネットワークの前方に障害物62があり、車両A、B、D、Eで構成する車両ネットワーク1がリスク回避を行った様子を示す図である。
(Vehicle network construction example 1)
The construction of the vehicle network performed in step S3 described above will be described in further detail. FIG. 4 is a diagram for explaining a first construction example of a vehicle network using history information in the present embodiment. 4 (a) and 4 (b) are diagrams showing a state in which there is an obstacle 62 in front of the vehicle network in the past, and the vehicle network 1 composed of the vehicles A, B, D, and E has performed risk avoidance. .

履歴情報として、(1)問題と原因に、前方に障害物62があった情報、(2)車両ネットワークの構成に、車両A、B、D、Eで車両ネットワーク1を構成していた情報、(3)回避方法と結果に、車両Aと車両Bが図4(a)に示すように車線を変更した回避方法および車両ネットワーク1の車両の並びが図4(b)のようになった結果に関する情報、(4)関連した問題に、車両ネットワーク1のリスク回避の結果、車両ネットワーク1に参加していなかった車両Cが障害物に接近してしまい、回避の余裕が少なかったことに関する情報、(5)類似する過去の問題には、図4(b)の結果をもたらした他の問題があればその内容に関する情報が記憶されている。   As history information, (1) information that the obstacle 62 is ahead in the problem and cause, (2) information that the vehicle network 1 is configured with the vehicles A, B, D, and E in the configuration of the vehicle network, (3) As a result of the avoidance method and results, the avoidance method in which the vehicles A and B change their lanes as shown in FIG. 4A and the arrangement of vehicles in the vehicle network 1 are as shown in FIG. 4B. (4) Information related to (4) related problems, as a result of risk avoidance of the vehicle network 1, the vehicle C that did not participate in the vehicle network 1 approached an obstacle, and there was little room for avoidance, (5) If there are other problems that have brought about the result of FIG. 4B in the similar past problems, information on the contents is stored.

図4(a)あるいは図4(b)のような近隣車両(周辺車両)間の関係があり、記憶部14に記録した履歴情報に上記のような履歴情報があることが分かると、この履歴情報より危険が予測される車両ネットワーク1後方の車両C’を組み込んだ車両ネットワーク1’を構築する(図4(c))。その結果、車両ネットワーク1’の前方に障害物62があった場合には、車両A’、B’、C’、D’、E’で構成する車両ネットワーク1’がリスク回避を行う。具体的には、車両A’と車両B’と車両C’が図4(c)に示すように車線を変更し、車両ネットワーク1’の車両の並びが図4(d)のようになる。その結果、車両C’は早期に問題なく障害物62を回避することが可能となる。   When it is found that there is a relationship between neighboring vehicles (peripheral vehicles) as shown in FIG. 4A or FIG. 4B and the history information recorded in the storage unit 14 includes the history information as described above. A vehicle network 1 ′ incorporating the vehicle C ′ behind the vehicle network 1 where danger is predicted from the information is constructed (FIG. 4C). As a result, when there is an obstacle 62 ahead of the vehicle network 1 ′, the vehicle network 1 ′ configured by the vehicles A ′, B ′, C ′, D ′, and E ′ performs risk avoidance. Specifically, the vehicle A ′, the vehicle B ′, and the vehicle C ′ change lanes as shown in FIG. 4C, and the arrangement of the vehicles in the vehicle network 1 ′ becomes as shown in FIG. As a result, the vehicle C ′ can avoid the obstacle 62 without problems at an early stage.

履歴情報を使用しない場合は、図4(a)に示すように、車間距離が所定の基準値以内の車両A、B、D、Eで車両ネットワーク1を構築するにとどまる。   When the history information is not used, as shown in FIG. 4A, the vehicle network 1 is merely constructed with the vehicles A, B, D, and E whose inter-vehicle distances are within a predetermined reference value.

(車両ネットワーク構築例2について)
図5は本実施の形態における履歴情報を使用した車両ネットワークの第2の構築例を説明する図である。図5(a)は、過去に、車両Aと車両Bで車両ネットワーク1を構成し、車両Cと車両Dで車両ネットワーク2を構成中、車両Aが車両Eを発見し、車両ネットワーク1がリスク回避を行った様子を示す図である。各車両A、B、C、D、Eは交差点に進入しようとしていた。
(Vehicle network construction example 2)
FIG. 5 is a diagram for explaining a second construction example of a vehicle network using history information in the present embodiment. FIG. 5A shows that, in the past, the vehicle network 1 is composed of the vehicle A and the vehicle B, the vehicle network 2 is composed of the vehicle C and the vehicle D, the vehicle A discovers the vehicle E, and the vehicle network 1 is the risk. It is a figure which shows a mode that the avoidance was performed. Each vehicle A, B, C, D, E was about to enter the intersection.

履歴情報として、(1)問題と原因に、各車両A、B、C、D、Eは交差点に進入しようとしていたことに関する情報、(2)車両ネットワークの構成に、車両Aと車両Bで車両ネットワーク1を構成し、車両Cと車両Dで車両ネットワーク2を構成していた情報、(3)回避方法と結果に、車両ネットワーク1の車両Aと車両Bが図5(a)に示すように左折する回避方法および左折した結果に関する情報、(4)関連した問題に、車両ネットワーク1はリスク回避できたが、車両ネットワーク2は車両Eを発見できず直進し事故発生のリスクが増加したことに関する情報、(5)類似する過去の問題には、(4)の結果をもたらした他の問題があればその内容に関する情報が記憶されている。   As history information, (1) information about the problem and cause that each vehicle A, B, C, D, E was about to enter the intersection, (2) vehicle A and vehicle B in the vehicle network configuration As shown in FIG. 5 (a), the vehicle A and the vehicle B of the vehicle network 1 are composed of the network 1 and the information that the vehicle C and the vehicle D constitute the vehicle network 2, and (3) the avoidance method and the result. Information on avoidance method to turn left and result of left turn, (4) Regarding related problems, vehicle network 1 was able to avoid risk, but vehicle network 2 was unable to find vehicle E and went straight ahead and increased the risk of accident occurrence Information, (5) Information on the contents of other past problems that have brought about the result of (4) is stored in similar past problems.

図5に示されている斜線領域は、周辺車両確認範囲であり、車両Aの位置にあって始めて車両Eを確認できることが示されている。すなわち、車両ネットワーク2は、周辺状況を十分取得できず事故発生等のリスクが発生したことが示されている。   The hatched area shown in FIG. 5 is a surrounding vehicle confirmation range, and shows that the vehicle E can be confirmed only when the vehicle A is in the position. That is, it is indicated that the vehicle network 2 cannot acquire the surrounding situation sufficiently and has a risk of occurrence of an accident.

図5(a)のように車両ネットワーク1および車両ネットワーク2があり、車両ネットワーク1が車両Eを発見し、記憶部14に記録した履歴情報に上記のような履歴情報があることが分かると、車両Eを確認できていない可能性のある車両ネットワーク2を取り込み新たに車両ネットワーク3を構築する。その結果、車両A、B、C、Dは車両Eを早期に確認でき、車両ネットワーク3内において、左折あるいは停止する等のリスク回避方法が指示され、リスクの発生が回避できる。   When there is a vehicle network 1 and a vehicle network 2 as shown in FIG. 5A, the vehicle network 1 finds the vehicle E, and the history information recorded in the storage unit 14 has the history information as described above. A vehicle network 2 that may not be able to confirm the vehicle E is taken in and a new vehicle network 3 is constructed. As a result, the vehicles A, B, C, and D can confirm the vehicle E at an early stage, and a risk avoidance method such as turning left or stopping in the vehicle network 3 is instructed, and the occurrence of risk can be avoided.

(リスク演算について)
前述したステップS8で行うリスク演算について、さらに詳細に説明をする。図6は本実施の形態におけるリスク演算を説明する図である。図6(a)は、車両Aと車両Bとの間で本実施の形態のような車両ネットワークを形成していない場合を示し、図6(b)は、車両Aと車両Bとの間で車両ネットワークを形成している場合を示している。
(About risk calculation)
The risk calculation performed in step S8 described above will be described in more detail. FIG. 6 is a diagram for explaining risk calculation in the present embodiment. 6A shows a case where a vehicle network is not formed between the vehicle A and the vehicle B as in the present embodiment, and FIG. 6B is a diagram between the vehicle A and the vehicle B. The case where the vehicle network is formed is shown.

図6(a)において、車両Aは、各種センサ12を使用して障害物あるいはネットワークに参加できない車両等の外乱61を検出する。外乱とは、車両の運行を妨げる障害物や、他車両、道路状況、道路環境などを言う。外乱61のサイズをs、外乱61までの距離をdとすると、車両Aのリスクの度合いは、関数f(s、d)により外乱61を考慮して演算することができる。車両Bについても、車両Bの各種センサ12により外乱61を検出できる場合は、同様の関数f(s,d)により外乱61を考慮して車両Bのリスクの度合いを演算することができる。しかし、外乱61が車両Bの各種センサ12の検出能力範囲にある場合は、外乱61の存在を認識することができず、車両Bのリスク演算には外乱61が考慮されない。   In FIG. 6A, the vehicle A uses various sensors 12 to detect a disturbance 61 such as an obstacle or a vehicle that cannot participate in the network. Disturbance refers to obstacles that interfere with vehicle operation, other vehicles, road conditions, road environment, and the like. If the size of the disturbance 61 is s and the distance to the disturbance 61 is d, the risk level of the vehicle A can be calculated by taking the disturbance 61 into account by the function f (s, d). Also for the vehicle B, when the disturbance 61 can be detected by the various sensors 12 of the vehicle B, the risk level of the vehicle B can be calculated by taking the disturbance 61 into consideration using the similar function f (s, d). However, when the disturbance 61 is within the detection capability range of the various sensors 12 of the vehicle B, the presence of the disturbance 61 cannot be recognized, and the disturbance 61 is not considered in the risk calculation of the vehicle B.

一方、図6(b)のような車両ネットワークが構築されていると、外乱61が車両Bの各種センサ12の検出能力範囲にあったとしても、車両Aを介して外乱61を認識することができる。すなわち、車両Bは他の車両Aの外乱61の情報を共有することができる。例えば、車両Aと車両Bの距離をd2とすると、車両Bのリスクの度合いは、関数f(s,r(d,d2,θ))により外乱61を考慮して演算することができる。   On the other hand, when the vehicle network as shown in FIG. 6B is constructed, the disturbance 61 can be recognized via the vehicle A even if the disturbance 61 is within the detection capability range of the various sensors 12 of the vehicle B. it can. That is, the vehicle B can share information on the disturbance 61 of the other vehicle A. For example, if the distance between the vehicle A and the vehicle B is d2, the risk level of the vehicle B can be calculated in consideration of the disturbance 61 by the function f (s, r (d, d2, θ)).

(リスク回避方法の演算について)
前述したステップS12で行うリスク回避方法の演算について、さらに詳細に説明をする。まず、記憶部14に記憶した履歴情報を使用しない場合のリスク回避方法の演算について説明する。図7は履歴情報を使用しない場合のリスク回避方法の演算を説明する図である。本実施の形態では、車両ネットワークが構築されているので、車両ネットワーク内でリスクを分散、吸収するようにリスク回避方法を演算する。
(Risk avoidance calculation)
The calculation of the risk avoidance method performed in step S12 described above will be described in further detail. First, the calculation of the risk avoidance method when the history information stored in the storage unit 14 is not used will be described. FIG. 7 is a diagram for explaining the calculation of the risk avoidance method when the history information is not used. In this embodiment, since the vehicle network is constructed, the risk avoidance method is calculated so that the risk is dispersed and absorbed in the vehicle network.

図7(a)は、車両A、B、C、D、Eが十分な車間距離で走行中である様子を示している。また、車両A、B、C、D、Eは1つの車両ネットワークを構築している。車両BはACC(アダプティブオートクルーズ)自動制御中であり、車両A、C、D、Eは運転手による手動制御中であるとする。   FIG. 7A shows a state where the vehicles A, B, C, D, and E are traveling at a sufficient inter-vehicle distance. Vehicles A, B, C, D, and E form one vehicle network. The vehicle B is under ACC (adaptive auto cruise) automatic control, and the vehicles A, C, D, and E are under manual control by the driver.

図7(b)は、車両Dが車両AとBの間に割り込みをしようとしている様子を示している。車両Dの接近により車両A、Bの安全距離が減少する、これにより、各車両にリスクが発生する。図7(c)は、車両ネットワークを形成していない場合を示し、図7(d)は、車両ネットワークを形成している場合を示している。図7(c)では、車両BのACC自動制御開始が開始され、車両A、Cでは安全距離減少によるリスクの度合いが増加する。車両A、Cの運転手は、リスク認識後に手動でリスク回避動作を行う。   FIG. 7B shows a state in which the vehicle D is about to interrupt between the vehicles A and B. The safety distance between the vehicles A and B decreases due to the approach of the vehicle D, which causes a risk in each vehicle. FIG. 7C shows a case where a vehicle network is not formed, and FIG. 7D shows a case where a vehicle network is formed. In FIG.7 (c), the ACC automatic control start of the vehicle B is started and the degree of the risk by the safety distance reduction increases in the vehicles A and C. The drivers of vehicles A and C perform risk avoidance operation manually after risk recognition.

一方、図7(d)の車両ネットワーク有りの場合では、まず同様に車両BのACC自動制御が開始される。車両A、Cの安全距離減少によるリスクが増加する。車両ネットワーク内の親車両は、車両A、Cへの安全距離確保のためにする情報提供のリスク回避方法を演算する。さらに、車両ネットワーク内の親車両は、車両A、Cの運転手が情報を見る等してリスク回避を行っていると判断できると、車両制御のリスク回避方法は出力しない。一方、リスク回避が無い場合は、車両A、Cの車両制御をするためのリスク回避方法を演算する。   On the other hand, in the case where there is a vehicle network in FIG. 7D, the ACC automatic control of the vehicle B is first started in the same manner. Risk due to reduction of safety distance of vehicles A and C increases. The parent vehicle in the vehicle network calculates a risk avoidance method for providing information for ensuring a safe distance to the vehicles A and C. Furthermore, if the parent vehicle in the vehicle network can determine that the driver of the vehicles A and C is avoiding the risk by looking at information or the like, the risk avoidance method for vehicle control is not output. On the other hand, when there is no risk avoidance, a risk avoidance method for controlling the vehicles A and C is calculated.

このように、発生したリスクに対して、車両ネットワーク内の複数の車両で該リスクを分散吸収できるようにしているので、安全で迅速なリスク回避が実現できる。すなわち、親車両は、発生したリスクに対して、車両ネットワーク内の車両の挙動を予測あるいは先取りして各車両のリスク回避方法を演算する。そして、演算したリスク回避方法を車両ネットワーク内の車両に同時に通知する。その結果、各車両は発生したリスクに対する車両ネットワーク内の車両の挙動を予測あるいは先取りして同時にリスク回避の動作が行われ、適切かつ迅速なリスク回避が実現できる。   As described above, since the risk can be distributed and absorbed by the plurality of vehicles in the vehicle network with respect to the generated risk, safe and quick risk avoidance can be realized. That is, the parent vehicle computes a risk avoidance method for each vehicle by predicting or anticipating the behavior of the vehicle in the vehicle network with respect to the generated risk. The calculated risk avoidance method is simultaneously notified to the vehicles in the vehicle network. As a result, each vehicle predicts or anticipates the behavior of the vehicle in the vehicle network with respect to the generated risk, and at the same time, the risk avoiding operation is performed, and appropriate and quick risk avoidance can be realized.

また、本実施の形態では、リスクの度合いにより、リスク回避のために提供する情報の量や内容を変更する。そのため、以下の式により計算される情報量判定値というパラメータを使用する。
情報量判定値=リスク度合い×(リスク回避限界時間−リスク回避作業時間)
×リスク回避作業の有無(有=1、無=0)
In the present embodiment, the amount and content of information provided for risk avoidance are changed according to the degree of risk. Therefore, a parameter called information amount judgment value calculated by the following formula is used.
Information amount judgment value = risk degree x (risk avoidance limit time-risk avoidance work time)
× Presence / absence of risk avoidance work (Yes = 1, No = 0)

情報量判定値>0の場合は、情報提供を行ない、値により情報量を変化させる。すなわち、演算されるべきリスク回避作業が有って、演算されるリスク回避作業の作業時間がリスク回避するための限界時間内である場合である。情報量判定値<0の場合は、情報提供や車両の制御は行なわない。すなわち、演算されるべきリスク回避作業が有っても、演算されるリスク回避作業の作業時間がリスク回避するための限界時間を超えている場合である。情報量判定値=0の場合は、車両制御を行う。すなわち、演算されるべきリスク回避作業が無い場合であるので、車両制御のための信号を出力する。   When the information amount determination value> 0, information is provided and the information amount is changed according to the value. In other words, there is a case where there is a risk avoidance operation to be calculated and the operation time of the calculated risk avoidance operation is within a limit time for avoiding the risk. When the information amount determination value <0, information provision and vehicle control are not performed. That is, even if there is a risk avoidance work to be calculated, the work time of the calculated risk avoidance work exceeds the limit time for avoiding the risk. When the information amount determination value = 0, vehicle control is performed. That is, since there is no risk avoidance work to be calculated, a signal for vehicle control is output.

次に、履歴情報を使用したリスク回避方法の演算について説明する。図8は本実施の形態における履歴情報を使用したリスク回避方法の演算例を説明する図である。図8(a)(b)は、履歴情報に記憶されている、過去に、車両ネットワーク1、2がリスク回避を行った様子を説明する図である。   Next, calculation of a risk avoidance method using history information will be described. FIG. 8 is a diagram for explaining a calculation example of the risk avoidance method using history information in the present embodiment. FIGS. 8A and 8B are diagrams for explaining how the vehicle networks 1 and 2 have performed risk avoidance in the past, stored in the history information.

図8(a)は、車両ネットワーク1の前方に障害物63があり、車両A、B、D、Eで構成する車両ネットワーク1がリスク回避を行い、車両ネットワーク1のリスク回避による車両の挙動を見て、車両C、Fで構成する車両ネットワーク2がリスク回避を行っている様子を示す図である。図8(b)は、車両ネットワーク2が距離Dにある障害物63を発見し、緊急にリスク回避を行っている様子を示す図である。   In FIG. 8A, there is an obstacle 63 in front of the vehicle network 1, the vehicle network 1 composed of the vehicles A, B, D, and E performs risk avoidance, and the behavior of the vehicle due to the risk avoidance of the vehicle network 1 is illustrated. It is a figure which shows a mode that the vehicle network 2 comprised by seeing vehicles C and F is performing risk avoidance. FIG. 8B is a diagram showing a state in which the vehicle network 2 finds an obstacle 63 at a distance D and urgently avoids risk.

履歴情報として、(1)問題と原因に、前方に障害物63があった情報、(2)車両ネットワークの構成に、車両A、B、D、Eで車両ネットワーク1を構成していた情報、(3)回避方法と結果に、車両Aと車両Bが図8(a)に示すように車線を変更した回避方法および車両ネットワーク1の車両の並びが図8(b)のようになった結果に関する情報、(4)関連した問題に、車両ネットワーク1のリスク回避の結果、車両ネットワーク2の車両Fが図8(a)に示すようなリスク回避が必要になり、その結果、車両ネットワーク2は障害物63を距離Dで発見し、さらに車両C、車両Fともに緊急に車線を変更するリスク回避が必要になったことに関する情報、(5)類似する過去の問題には、図8(b)の結果をもたらした他の問題があればその内容に関する情報が記憶されている。   As history information, (1) information that the obstacle 63 is ahead in the problem and cause, (2) information that the vehicle network 1 is configured by the vehicles A, B, D, and E in the configuration of the vehicle network, (3) As a result of the avoidance method and result, the avoidance method in which the vehicles A and B change the lane as shown in FIG. 8A and the arrangement of the vehicles in the vehicle network 1 are as shown in FIG. 8B. (4) Regarding the related problem, as a result of risk avoidance of the vehicle network 1, the vehicle F of the vehicle network 2 needs to avoid risk as shown in FIG. 8A. As a result, the vehicle network 2 Information related to the need to avoid the risk of finding an obstacle 63 at a distance D and urgently changing lanes for both vehicle C and vehicle F, (5) For similar past problems, see FIG. Other problems that resulted in Information about the content if there is stored.

図8(c)(d)は、履歴情報を使用して適切なリスク回避方法を導き出す様子を説明する図である。車両ネットワーク1’が、前方に障害物63があることを発見し、後方に別の車両ネットワーク2’がある場合において上記の履歴情報があることが分かると、次のようなリスク回避方法を演算し、車両ネットワーク外に影響の少なく、各車両ネットワークの運転手に負荷のない方法を導き出す。   FIGS. 8C and 8D are diagrams for explaining how to derive an appropriate risk avoidance method using history information. When the vehicle network 1 ′ finds that there is an obstacle 63 ahead and there is another vehicle network 2 ′ behind it, the following risk avoidance method is calculated. Thus, a method is derived that has little influence outside the vehicle network and is free from the burden on the driver of each vehicle network.

すなわち、単に、図8(a)のようなリスク回避方法を演算するのではなく、車両ネットワーク1’は全体に速度を落としながら、車両A’、車両B’の車線方向を行うリスク回避方法を演算し指示をする。車両ネットワーク1’は速度を落とすので、車両ネットワーク2’も速度を落とし、その結果、車両ネットワーク2’は距離D’で余裕を持って障害物63を発見する。その結果、車両ネットワーク2’の車両C’は余裕を持って障害物63を回避することができる。   That is, instead of simply calculating the risk avoidance method as shown in FIG. 8 (a), the vehicle network 1 ′ is a risk avoidance method that performs the lane directions of the vehicles A ′ and B ′ while reducing the overall speed. Calculate and give instructions. Since the vehicle network 1 ′ decreases in speed, the vehicle network 2 ′ also decreases in speed. As a result, the vehicle network 2 ′ finds the obstacle 63 with a margin at the distance D ′. As a result, the vehicle C ′ in the vehicle network 2 ′ can avoid the obstacle 63 with a margin.

(車両ネットワーク構築の変形例)
上記では、近接車両間のネットワーク構築ルールとして、車間距離が基準値以内の車両でまとめる例を示した。すなわち、車両安全スペース内で、運転に影響する車両でネットワ−クを構築する例を示した。しかし、他の例として、車両状況、運転履歴等、類似した車両をまとめるようにしてもよい。これにより、速度、車両性能、車両挙動、運転手の状態等、車両挙動の要素を考慮して挙動の統一されたネットワークを構築することができる。この場合も、履歴情報を使用して適切な車両ネットワークを構築するのが好ましい。
(Variation of vehicle network construction)
In the above, as an example of a network construction rule between adjacent vehicles, an example in which the distance between vehicles is a vehicle within a reference value is shown. That is, an example in which a network is constructed with vehicles that affect driving in a vehicle safety space is shown. However, as another example, similar vehicles such as vehicle status and driving history may be collected. As a result, it is possible to construct a network in which behavior is unified in consideration of factors of vehicle behavior such as speed, vehicle performance, vehicle behavior, and driver's condition. In this case as well, it is preferable to construct an appropriate vehicle network using the history information.

また、車両の目的地や車両の利用理由でまとめるようにしてもよい。これにより、道路の分岐等で車両挙動の同一な車両で挙動の統一されたネットワークを構築することができる。また、これらの構築ルールを組み合わせるようにしてもよい。このようにすることにより、状況変化に応じた運転負荷や情報提供量の最も少ない車両で、ネットワークを構築することができる。また、その他の要因でまとめるようにしてもよい。これらの場合も、履歴情報を使用して適切な車両ネットワークを構築するのが好ましい。なお、車両ネットワーク内の車両台数を基準台数以下に制限するようにしてもよい。   Moreover, you may make it collect by the destination of a vehicle, or the use reason of a vehicle. As a result, it is possible to construct a network in which behaviors are unified with vehicles having the same vehicle behavior due to road branching or the like. Further, these construction rules may be combined. By doing in this way, a network can be constructed with a vehicle having the smallest driving load and information providing amount according to the situation change. Further, other factors may be used. In these cases, it is preferable to construct an appropriate vehicle network using the history information. Note that the number of vehicles in the vehicle network may be limited to a reference number or less.

以上説明した本実施の車両ネットワークシステムおよび車両制御装置は、次のような効果を奏する。
(1)固定した管理サーバを設けることなく近隣(周辺)車両間で車両ネットワークを構築するので、管理サーバとの通信が途絶えるというような問題が発生せず、安定した十分なリスク管理を行うことができる。
(2)リスクの度合いが最も小さい車両を車両ネットワーク内の親とするので、リスクの影響を受けることなく安定したリスク管理を行うことができる。
(3)いずれの車両の車両制御装置も、親になったり子になったりしながら処理をするプログラムを有するので、車両ネットワーク構築の自由度が大きくなる。また、管理サーバなどネットワーク構築のための特別な要素を必要とせず、容易にネットワークを構築することができる。さらに、プログラムを共通化できるので、管理が容易で開発コストも低減できる。
(4)車間距離など所定の距離関係にある車両間でネットワークを構築するので、安全スペース内で運転に影響を及ぼしあう車両間でネットワークを構築することができる。これにより、効率のよいリスク回避などのリスク管理を行うことができる。
(5)他の車両の運行状況を共有するので、正確なリスクの度合いを演算でき、効率のよいきめの細かい迅速なリスク回避方法を演算することができる。例えば、他の車両のセンサのデータを使用することができるので、車両が有するセンサの能力範囲外に外乱や道路情報があっても、それらも考慮してリスクの度合いやリスク回避方法を演算することができる。
(6)発生したリスクに対して、車両ネットワーク内の複数の車両でリスクを分散吸収できるようにしているので、安全で適切かつ迅速なリスク回避が実現できる。
(7)車両の運行状況の変化に応じて、車両ネットワークの再構築をするので、車両の運行状況の変化に応じた適切かつ迅速なリスク回避が実現できる。
(8)過去の履歴情報を使用して車両ネットワークを構築するので、リスクの少ないかつ運転手に負荷の少ない、状況に応じた適切な車両ネットワークを構築することができる。
(9)過去の履歴情報を使用してリスク回避方法を演算するので、他の車両ネットワークにも影響が少なく、各車両ネットワークの運転手に負荷の少ない、状況に応じた適切なリスク回避方法を演算することができる。その結果、自車両ネットワーク内のみならず、周辺に存在する車両ネットワークも考慮した、問題の全体図を考慮したリスク回避を行うことができる。
(10)過去の履歴情報を使用して、車両ネットワークを構築したり、リスク回避方法を演算したりするので、学習能力を有することになる。
(11)自他の車両ネットワークで過去に起きた同様のケースを情報として蓄積しており、発生している事象と照合し、車両ネットワークないの車両のリスク回避方法を演算するので、適切なかつ効率のよいリスク回避方法を演算することができる。
(12)自他の車両ネットワークで過去に起きた同様のケースを参考に、車両ネットワーク内車両のリスク回避のための動作を演算するため、車両ネットワークの動きの理解、その後の動きの予測が容易になる。また、過去の実績を用いることで、より早く正確にリスク回避の指示内容を導き出すことができる。
The vehicle network system and the vehicle control apparatus of the present embodiment described above have the following effects.
(1) Since a vehicle network is constructed between neighboring (peripheral) vehicles without providing a fixed management server, there is no problem that communication with the management server is interrupted, and stable and sufficient risk management is performed. Can do.
(2) Since the vehicle with the lowest degree of risk is the parent in the vehicle network, stable risk management can be performed without being affected by the risk.
(3) Since the vehicle control apparatus for any vehicle has a program for processing while becoming a parent or a child, the degree of freedom in building a vehicle network increases. Further, a special element for network construction such as a management server is not required, and a network can be easily constructed. Furthermore, since programs can be shared, management is easy and development costs can be reduced.
(4) Since a network is constructed between vehicles having a predetermined distance relationship such as an inter-vehicle distance, it is possible to construct a network between vehicles that affect driving in a safe space. Thereby, risk management, such as efficient risk avoidance, can be performed.
(5) Since the operation status of other vehicles is shared, an accurate degree of risk can be calculated, and an efficient, detailed and quick risk avoidance method can be calculated. For example, since the data of sensors of other vehicles can be used, even if there are disturbances and road information outside the sensor's capability range, the risk level and risk avoidance method are calculated taking them into account. be able to.
(6) Since the risk can be distributed and absorbed by a plurality of vehicles in the vehicle network with respect to the generated risk, safe, appropriate and prompt risk avoidance can be realized.
(7) Since the vehicle network is reconstructed according to the change in the vehicle operation status, appropriate and prompt risk avoidance according to the change in the vehicle operation status can be realized.
(8) Since the vehicle network is constructed using the past history information, it is possible to construct an appropriate vehicle network according to the situation with less risk and less burden on the driver.
(9) Since the risk avoidance method is calculated using the past history information, there is little influence on other vehicle networks, and there is less burden on the driver of each vehicle network. It can be calculated. As a result, it is possible to avoid risk taking into consideration the overall view of the problem in consideration of not only the vehicle network but also the vehicle networks existing in the vicinity.
(10) Since past history information is used to construct a vehicle network or to calculate a risk avoidance method, it has learning ability.
(11) Since similar cases that have occurred in the past in one's own or other vehicle networks are stored as information and collated with the occurring events, the risk avoidance method for vehicles without a vehicle network is calculated. A good risk avoidance method can be calculated.
(12) With reference to similar cases that have occurred in the vehicle network in the past, the operation for risk avoidance of vehicles in the vehicle network is calculated, so it is easy to understand the movement of the vehicle network and predict the subsequent movement. become. In addition, by using past results, it is possible to derive risk avoidance instruction contents more quickly and accurately.

上記の実施の形態では、各車両で他のすべての車両のリスクの度合いも演算する例を説明をしたが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。各車両で自車両のリスクの度合いを演算し、他の車両は、車両ネットワークを介してその演算結果を参照するようにしてもよい。   In the above embodiment, an example has been described in which the degree of risk of all other vehicles is calculated for each vehicle. However, the present invention is not necessarily limited to this content. Each vehicle may calculate the risk level of its own vehicle, and other vehicles may refer to the calculation result via the vehicle network.

上記の実施の形態では、記憶部14は、自車両が含まれる車両ネットワークおよび他の車両ネットワークにおける過去に行ったリスク回避に関する情報を履歴情報として記憶する例を説明をしたが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。自車両が含まれる車両ネットワークのみの履歴情報を含むのものであってもよい。また、自車両が含まれる車両ネットワークおよび他の車両ネットワークの過去の履歴情報に限らず、机上で想定できるリスクおよびリスク回避に関する情報や、コンピュータシュミレーションなどで導き出せるリスクおよびリスク回避などに関する情報を履歴情報として格納するようにしてもよい。   In the above embodiment, the storage unit 14 has been described as an example of storing information on risk avoidance performed in the past in the vehicle network including the host vehicle and other vehicle networks as history information. There is no need to limit. The history information of only the vehicle network in which the host vehicle is included may be included. In addition to past history information of the vehicle network including the host vehicle and other vehicle networks, information on risks and risk avoidance that can be assumed on the desk, information on risks and risk avoidance that can be derived by computer simulation, etc. May be stored.

上記の実施の形態では、車両制御装置の制御装置が実行するプログラムは、すでに装置内に格納されている例を説明をしたが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。制御部を通信部を介してインターネットに接続し、インターネットで接続されるアプリケーションサーバなどからプログラムの提供を受けてもよい。車両制御装置にDVDやCD−ROMの駆動装置を設け、DVDやCD−ROMなどの記録媒体からプログラムの提供を受けてもよい。   In the above embodiment, an example in which the program executed by the control device of the vehicle control device has already been stored in the device has been described, but it is not necessarily limited to this content. The control unit may be connected to the Internet via the communication unit, and a program may be received from an application server connected via the Internet. The vehicle control device may be provided with a DVD or CD-ROM drive, and the program may be received from a recording medium such as a DVD or CD-ROM.

上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。   Although various embodiments and modifications have been described above, the present invention is not limited to these contents. Other embodiments conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention.

以下、請求項の構成要素と上記実施の形態の構成要素との対応付けについて説明する。車両制御装置は車両制御装置1に対応し、ネットワーク構築手段は制御部11と通信部13およびネットワーク構築部52に対応し、運行状況収集手段は各種センサ12および運行状況収集部51に対応し、周辺車両運行状況取得手段は制御部11と通信部13および周辺車両運行状況取得部58に対応し、リスク演算手段は制御部11およびリスク演算部53に対応し、リスク回避方法演算手段は制御部11およびリスク回避方法演算部55に対応し、リスク回避方法通知手段は制御部11と通信部13およびデータ通信部57に対応し、履歴情報記憶手段は記憶部14および履歴情報記憶部59に対応し、親決定手段は制御部11および親決定部54に対応し、リスク回避処理手段は制御部11および車両制御部56に対応し、記憶制御手段は制御装置11および履歴情報記憶部59に対応し、履歴情報送信手段は制御装置11と通信部13およびデータ通信部57に対応する。なお、この対応付けの説明はあくまで一例であり、本発明はこの対応付けに限定して解釈されるものではない。   Hereinafter, the correspondence between the constituent elements of the claims and the constituent elements of the above-described embodiment will be described. The vehicle control device corresponds to the vehicle control device 1, the network construction means corresponds to the control section 11, the communication section 13, and the network construction section 52, the operation status collection means corresponds to the various sensors 12 and the operation status collection section 51, The peripheral vehicle operation status acquisition means corresponds to the control unit 11, the communication unit 13, and the peripheral vehicle operation status acquisition unit 58, the risk calculation means corresponds to the control unit 11 and the risk calculation unit 53, and the risk avoidance method calculation means corresponds to the control unit. 11 and the risk avoidance method calculation unit 55, the risk avoidance method notifying unit corresponds to the control unit 11, the communication unit 13, and the data communication unit 57, and the history information storage unit corresponds to the storage unit 14 and the history information storage unit 59. The parent determination unit corresponds to the control unit 11 and the parent determination unit 54, and the risk avoidance processing unit corresponds to the control unit 11 and the vehicle control unit 56. Stage corresponds to the control unit 11 and the history information storage unit 59, the history information transmitting unit corresponds to the communication unit 13 and the data communication unit 57 and the control unit 11. The description of this association is merely an example, and the present invention is not construed as being limited to this association.

本発明の一実施の形態である車両ネットワークシステムを示す図である。It is a figure which shows the vehicle network system which is one embodiment of this invention. 車両制御装置1のリスク管理に関係する機能ブロックを示す図である。It is a figure which shows the functional block relevant to the risk management of the vehicle control apparatus. 車両制御装置1の制御部11が実行する制御プログラムのフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the control program which the control part 11 of the vehicle control apparatus 1 performs. 本実施の形態における履歴情報を使用した車両ネットワークの第1の構築例を説明する図である。It is a figure explaining the 1st example of construction of a vehicle network using history information in this embodiment. 本実施の形態における履歴情報を使用した車両ネットワークの第2の構築例を説明する図である。It is a figure explaining the 2nd example of construction of a vehicle network using history information in this embodiment. 本実施の形態におけるリスク演算を説明する図である。It is a figure explaining the risk calculation in this Embodiment. 履歴情報を使用しない場合のリスク回避方法の演算を説明する図である。It is a figure explaining the calculation of the risk avoidance method when not using history information. 本実施の形態における履歴情報を使用したリスク回避方法の演算例を説明する図である。It is a figure explaining the example of a calculation of the risk avoidance method using the history information in this Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1、2、3、4 車両制御装置
5 ネットワーク
11、21、31、41 制御部
12、22、32、42 各種センサ
13、23、33、43 通信部
14、24、34、44 記憶部
1, 2, 3, 4 Vehicle control device 5 Network 11, 21, 31, 41 Control unit 12, 22, 32, 42 Various sensors 13, 23, 33, 43 Communication unit 14, 24, 34, 44 Storage unit

Claims (11)

車両に設けられる車両制御装置であって、
周辺車両との間で無線によるネットワークを構築するネットワーク構築手段と、
自車両の運行状況を収集する運行状況収集手段と、
前記周辺車両の運行状況を前記ネットワークを介して取得する周辺車両運行状況取得手段と、
前記自車両の運行状況および前記周辺車両の運行状況に基づき、各車両のリスクの度合いを演算するリスク演算手段と、
前記演算されたリスクの度合いと前記自車両の運行状況と前記周辺車両の運行状況とに基づき、前記各車両のリスク回避方法を演算するリスク回避方法演算手段と、
前記演算された周辺車両のリスク回避方法を前記ネットワークを介して前記周辺車両に通知するリスク回避方法通知手段と、
過去に演算されたリスク回避方法に関する履歴情報を記憶する履歴情報記憶手段とを備え、
前記リスク回避方法演算手段は、前記演算されたリスクの度合いと前記自車両の運行状況と前記周辺車両の運行状況に加えて、さらに前記履歴情報記憶手段に記憶された前記履歴情報を使用して、前記各車両のリスク回避方法を演算することを特徴とする車両制御装置。
A vehicle control device provided in a vehicle,
Network construction means for constructing a wireless network with surrounding vehicles;
Operation status collection means for collecting the operation status of the own vehicle;
Peripheral vehicle operation status acquisition means for acquiring the operation status of the peripheral vehicles via the network;
Risk calculating means for calculating the degree of risk of each vehicle based on the operation status of the host vehicle and the operation status of the surrounding vehicles;
A risk avoidance method calculating means for calculating a risk avoidance method for each vehicle based on the calculated degree of risk, the operation status of the host vehicle, and the operation status of the surrounding vehicles;
A risk avoidance method notifying means for notifying the surrounding vehicle via the network of the calculated risk avoidance method of the surrounding vehicle;
History information storage means for storing history information on risk avoidance methods calculated in the past,
The risk avoidance method calculation means uses the history information stored in the history information storage means in addition to the calculated degree of risk, the operation status of the host vehicle, and the operation status of the surrounding vehicles. A vehicle control device that calculates a risk avoidance method for each vehicle.
請求項1に記載の車両制御装置において、
前記ネットワーク構築手段は、前記履歴情報記憶手段に記憶された前記履歴情報を使用して前記ネットワークを構築することを特徴とする車両制御装置。
The vehicle control device according to claim 1,
The vehicle control apparatus, wherein the network construction unit constructs the network using the history information stored in the history information storage unit.
車両に設けられる車両制御装置であって、
周辺車両との間で無線によるネットワークを構築するネットワーク構築手段と、
自車両の運行状況を収集する運行状況収集手段と、
前記周辺車両の運行状況を前記ネットワークを介して取得する周辺車両運行状況取得手段と、
前記自車両の運行状況および前記周辺車両の運行状況に基づき、各車両のリスクの度合いを演算するリスク演算手段と、
前記演算されたリスクの度合いと前記自車両の運行状況と前記周辺車両の運行状況とに基づき、前記各車両のリスク回避方法を演算するリスク回避方法演算手段と、
前記演算された周辺車両のリスク回避方法を前記ネットワークを介して前記周辺車両に通知するリスク回避方法通知手段と、
過去に演算されたリスク回避方法に関する履歴情報を記憶する履歴情報記憶手段とを備え、
前記ネットワーク構築手段は、前記履歴情報記憶手段に記憶された前記履歴情報を使用して前記ネットワークを構築することを特徴とする車両制御装置。
A vehicle control device provided in a vehicle,
Network construction means for constructing a wireless network with surrounding vehicles;
Operation status collection means for collecting the operation status of the own vehicle;
Peripheral vehicle operation status acquisition means for acquiring the operation status of the peripheral vehicles via the network;
Risk calculating means for calculating the degree of risk of each vehicle based on the operation status of the host vehicle and the operation status of the surrounding vehicles;
A risk avoidance method calculating means for calculating a risk avoidance method for each vehicle based on the calculated degree of risk, the operation status of the host vehicle, and the operation status of the surrounding vehicles;
A risk avoidance method notifying means for notifying the surrounding vehicle via the network of the calculated risk avoidance method of the surrounding vehicle;
History information storage means for storing history information on risk avoidance methods calculated in the past,
The vehicle control apparatus, wherein the network construction unit constructs the network using the history information stored in the history information storage unit.
請求項1から3のいずれかに記載の車両制御装置において、
前記演算された各車両のリスクの度合いに基づき、自車両のリスクの度合いが最も小さい場合に自車両を前記ネットワーク内の親として決定する親決定手段と、
親として決定された自車両あるいは親として決定された周辺車両のいずれかから通知されたリスク回避方法に基づき、自車両のリスク回避のための処理を行うリスク回避処理手段とをさらに備え、
前記リスク回避方法演算手段は、自車両が親として決定された場合に、前記各車両のリスク回避方法を演算し、
前記リスク回避方法通知手段は、自車両が親として決定された場合に、前記演算された自車量のリスク回避方法を前記リスク回避処理手段に通知するとともに、前記演算された周辺車両のリスク回避方法を前記ネットワークを介して前記周辺車両に通知することを特徴とする車両制御装置。
In the vehicle control device according to any one of claims 1 to 3,
Based on the calculated risk level of each vehicle, a parent determination unit that determines the host vehicle as a parent in the network when the risk level of the host vehicle is the smallest,
A risk avoidance processing means for performing processing for risk avoidance of the own vehicle based on a risk avoidance method notified from either the own vehicle determined as the parent or a surrounding vehicle determined as the parent;
The risk avoidance method calculating means calculates a risk avoidance method for each vehicle when the host vehicle is determined as a parent,
The risk avoidance method notification means notifies the risk avoidance processing means of the risk avoidance method of the calculated own vehicle amount when the host vehicle is determined as a parent, and calculates the calculated risk avoidance of the surrounding vehicle. A vehicle control apparatus that notifies the surrounding vehicle of a method via the network.
請求項1から4のいずれかに記載の車両制御装置において、
前記演算されたリスク回避方法に関する情報を、前記履歴情報として前記履歴情報記憶手段に追加記憶する記憶制御手段をさらに備えることを特徴とする車両制御装置。
In the vehicle control device according to any one of claims 1 to 4,
A vehicle control apparatus, further comprising: a storage control unit that additionally stores information on the calculated risk avoidance method in the history information storage unit as the history information.
請求項5に記載の車両制御装置において、
前記記憶制御手段は、他のネットワークから送信されてくるリスク回避方法に関する情報を、前記履歴情報として前記履歴情報記憶手段に追加記憶することを特徴とする車両制御装置。
The vehicle control device according to claim 5, wherein
The storage control unit additionally stores information on a risk avoidance method transmitted from another network in the history information storage unit as the history information.
請求項に記載の車両制御装置において、
自車両が親として決定された場合に、前記演算されたリスク回避方法に関する情報を、他のネットワークの車両に送信する履歴情報送信手段をさらに備えることを特徴とする車両制御装置。
The vehicle control device according to claim 4 , wherein
A vehicle control apparatus, further comprising history information transmitting means for transmitting information relating to the calculated risk avoidance method to a vehicle in another network when the host vehicle is determined as a parent.
請求項1から7のいずれかに記載の車両制御装置において、
前記履歴情報は、過去にリスク回避方法を演算したときのリスクを発生させた問題あるいは原因に関する情報、そのときのネットワークの構成に関する情報、そのときのリスク回避方法に関する情報、そのときのリスク回避の結果に関する情報を含むことを特徴とする車両制御装置。
In the vehicle control device according to any one of claims 1 to 7,
The history information includes information on the problem or cause that caused the risk when calculating the risk avoidance method in the past, information on the network configuration at that time, information on the risk avoidance method at that time, risk avoidance at that time The vehicle control apparatus characterized by including the information regarding a result.
請求項8に記載の車両制御装置において、
前記履歴情報は、前記リスク回避の結果さらに発生した問題に関する情報を含むことを特徴とする車両制御装置。
The vehicle control device according to claim 8, wherein
The history information includes information related to a problem that has occurred as a result of the risk avoidance.
請求項1から9のいずれかに記載の車両制御装置を複数有することを特徴とする車両ネットワークシステム。   A vehicle network system comprising a plurality of vehicle control devices according to claim 1. 車両のリスクを回避する車両制御方法であって、
周辺車両との間でネットワークを構築し、
自車両の運行状況を収集し、
前記周辺車両の運行状況を前記ネットワークを介して取得し、
前記自車両の運行状況および前記周辺車両の運行状況に基づき、各車両のリスクの度合いを演算し、
前記リスクの度合いと前記自車両の運行状況と前記周辺車両の運行状況とに基づき、前記各車両のリスク回避方法を演算し、
前記演算された周辺車両のリスク回避方法を前記ネットワークを介して前記周辺車両に通知し、
過去に演算されたリスク回避方法に関する履歴情報を記憶し、
前記周辺車両との間でネットワークを構築するとき、あるいは、前記各車両のリスク回避方法を演算するとき、前記記憶された過去に演算されたリスク回避方法に関する履歴情報を参酌することことを特徴とする車両制御方法。
A vehicle control method for avoiding vehicle risks,
Build a network with surrounding vehicles,
Collect the operation status of your vehicle,
Obtaining the operation status of the surrounding vehicles via the network;
Based on the operation status of the host vehicle and the operation status of the surrounding vehicles, the degree of risk of each vehicle is calculated,
Based on the degree of risk, the operation status of the host vehicle, and the operation status of the surrounding vehicles, calculate a risk avoidance method for each vehicle,
Notifying the surrounding vehicle via the network of the calculated risk avoidance method of the surrounding vehicle,
Store historical information on risk avoidance methods calculated in the past,
When building a network with the surrounding vehicles or calculating a risk avoidance method for each vehicle, the stored history information regarding the risk avoidance method calculated in the past is taken into consideration. A vehicle control method.
JP2005309628A 2005-10-25 2005-10-25 Vehicle control apparatus and vehicle network system Expired - Fee Related JP4770392B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005309628A JP4770392B2 (en) 2005-10-25 2005-10-25 Vehicle control apparatus and vehicle network system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005309628A JP4770392B2 (en) 2005-10-25 2005-10-25 Vehicle control apparatus and vehicle network system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2007122138A JP2007122138A (en) 2007-05-17
JP4770392B2 true JP4770392B2 (en) 2011-09-14

Family

ID=38145955

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005309628A Expired - Fee Related JP4770392B2 (en) 2005-10-25 2005-10-25 Vehicle control apparatus and vehicle network system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4770392B2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5109829B2 (en) * 2008-06-23 2012-12-26 トヨタ自動車株式会社 Vehicle control apparatus and vehicle control system
KR101035652B1 (en) 2009-07-22 2011-05-19 이창희 Locomotive remote control system and locomotive remote control method thereof
RU2533645C2 (en) * 2010-05-27 2014-11-20 Сергей Анатольевич Королев Intelligent transport system and method for use thereof

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001004382A (en) * 1999-06-23 2001-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd On-vehicle navigation system and vehicle information and communication system
JP2002266672A (en) * 2001-03-08 2002-09-18 Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit Vehicle group travel control device
JP2002304700A (en) * 2001-04-06 2002-10-18 Honda Motor Co Ltd Moving body alarm system
JP2004062381A (en) * 2002-07-26 2004-02-26 Denso Corp Inter-vehicle communication device
JP3757214B2 (en) * 2003-03-20 2006-03-22 埼玉日本電気株式会社 Notification device, vehicle driving support system, vehicle driving support method, and vehicle driving support program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2007122138A (en) 2007-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230365128A1 (en) Multi-Model Switching on a Collision Mitigation System
EP2915718B1 (en) Apparatus and method for continuously establishing a boundary for autonomous driving availability and an automotive vehicle comprising such an apparatus
JP6677822B2 (en) Vehicle control device
US11827274B2 (en) Turn path visualization to improve spatial and situational awareness in turn maneuvers
US9212926B2 (en) In-vehicle path verification
JP6611957B2 (en) Information output control device and information output control method
US9796388B2 (en) Vehicle mode determination
JP6947849B2 (en) Vehicle control device
US11169520B2 (en) Enhanced vehicle operation
US10551836B2 (en) Driver assist
JP4877364B2 (en) Object detection device
JP2009037561A (en) Traveling plan generation device
JP2019185246A (en) Automatic driving control system
JP7256668B2 (en) Control device, control method and program
CN116238536A (en) Prevention planning for minimum risk policies
JP4770392B2 (en) Vehicle control apparatus and vehicle network system
US20230278584A1 (en) Autonomous vehicle control apparatus and method thereof
JP5353745B2 (en) Driving support system
CN114348014A (en) Lane departure early warning method, device, vehicle and medium
JP7226238B2 (en) vehicle control system
JP3400391B2 (en) Inter-vehicle distance alarm device
JP2007047860A (en) Vehicle control device and vehicle network system
JP2021036365A (en) Vehicle guide system
JP7363710B2 (en) Vehicle display control device, vehicle display control system, and vehicle display control method
JP7150180B2 (en) Vehicle driving support system, base side driving support device and in-vehicle driving support device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080827

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20101125

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20101130

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110119

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20110524

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20110606

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140701

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees