JP4900133B2 - Travel control plan evaluation device - Google Patents

Travel control plan evaluation device Download PDF

Info

Publication number
JP4900133B2
JP4900133B2 JP2007208388A JP2007208388A JP4900133B2 JP 4900133 B2 JP4900133 B2 JP 4900133B2 JP 2007208388 A JP2007208388 A JP 2007208388A JP 2007208388 A JP2007208388 A JP 2007208388A JP 4900133 B2 JP4900133 B2 JP 4900133B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
travel control
control plan
evaluation value
surrounding
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
JP2007208388A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2009043090A (en
Inventor
康治 田口
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.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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 Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2007208388A priority Critical patent/JP4900133B2/en
Publication of JP2009043090A publication Critical patent/JP2009043090A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4900133B2 publication Critical patent/JP4900133B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、車両の走行制御に用いる走行制御計画を評価する走行制御計画評価装置に関する。   The present invention relates to a travel control plan evaluation apparatus that evaluates a travel control plan used for vehicle travel control.

車両を自動走行させる走行制御装置として、例えば特許文献1に開示されたものが知られている。この装置では、本線への合流部での合流を自動で且つ安全に実現するように合流計画を立案し、合流計画に基づいて合流車および被合流車の制御を行っている。
特許第2969174公報
As a travel control device that automatically travels a vehicle, for example, one disclosed in Patent Document 1 is known. In this apparatus, a merging plan is drawn up so as to automatically and safely realize merging at the merging portion to the main line, and the merging vehicle and the merging vehicle are controlled based on the merging plan.
Japanese Patent No. 2969174

しかしながら、上記した従来の装置では、合流の時点での安全性については評価できても、その計画が将来に亘って安全性が高いものであるか否かまでは評価できなかった。また、安全性についても、合流車両の安全性しか評価できず、被合流車両やそれに隣接する車両などまでも含めて、広く安全性を評価することはできなかった。   However, even if the above-mentioned conventional apparatus can evaluate the safety at the time of merging, it has not been able to evaluate whether or not the plan is highly safe in the future. In addition, regarding the safety, only the safety of the merged vehicle can be evaluated, and it has not been possible to widely evaluate the safety including the merged vehicle and vehicles adjacent thereto.

本発明は、上記した事情に鑑みて為されたものであり、対象車両の走行制御計画について、将来にまで亘って、且つ周辺車両を広く含めて評価することが可能な走行制御計画評価装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and a travel control plan evaluation apparatus capable of evaluating a travel control plan of a target vehicle to the future and widely including surrounding vehicles. The purpose is to provide.

本発明に係る走行制御計画評価装置は、対象車両の走行制御に用いる走行軌跡及び速度パターンを含む走行制御計画を評価する走行制御計画評価装置であって、対象車両の走行軌跡及び速度パターンと、対象車両の周辺車両の走行軌跡及び速度パターンとを記憶する記憶手段と、対象車両及び周辺車両の各々について、記憶手段に記憶された所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、対象車両及び周辺車両の各々の所定時間間隔ごとの安全性に関する安全評価値を算出する安全評価値算出手段と、対象車両及び周辺車両の安全評価値に基づいて、対象車両の走行制御計画を評価する評価手段と、を備えることを特徴とする。   A travel control plan evaluation apparatus according to the present invention is a travel control plan evaluation apparatus that evaluates a travel control plan that includes a travel locus and a speed pattern used for travel control of a target vehicle, the travel locus and speed pattern of the target vehicle, The storage means for storing the travel trajectory and speed pattern of the surrounding vehicle of the target vehicle, and the target information for each of the target vehicle and the surrounding vehicle using the position information and the speed information for each predetermined time interval stored in the storage means. Based on the safety evaluation value calculating means for calculating safety evaluation values related to the safety of each of the vehicle and the surrounding vehicles at each predetermined time interval, and the traveling control plan of the target vehicle based on the safety evaluation values of the target vehicle and the surrounding vehicles. And an evaluation means.

この走行制御計画評価装置では、対象車両及び周辺車両の各々の所定時間間隔ごとの安全評価値に基づいて、対象車両の走行制御計画を評価することができるため、特定の時点のみならず将来にまで亘って、その計画を評価することができる。また、周辺車両の安全評価値をも算出し、これを考慮して対象車両の走行制御計画を評価するため、周辺車両を含めた車群全体に与える影響も考慮して、その計画を評価することができる。   In this travel control plan evaluation device, the travel control plan of the target vehicle can be evaluated based on the safety evaluation value for each predetermined time interval of each of the target vehicle and the surrounding vehicle. In the meantime, the plan can be evaluated. In addition, since the safety evaluation value of the surrounding vehicle is also calculated and the travel control plan of the target vehicle is evaluated in consideration of this, the plan is evaluated in consideration of the influence on the entire vehicle group including the surrounding vehicle. be able to.

走行制御計画評価装置は、対象車両及び周辺車両の各々について、記憶手段に記憶された所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、対象車両及び周辺車両の各々について所定時間間隔ごとの環境性に関する環境評価値を算出する環境評価値算出手段を備え、評価手段は、対象車両及び周辺車両の環境評価値を加味して、走行制御計画を評価することを特徴としてもよい。このようにすれば、安全性のみならず環境に与える影響をも考慮して、対象車両の走行制御計画を評価することができる。   The travel control plan evaluation apparatus uses the position information and speed information for each predetermined time interval stored in the storage unit for each of the target vehicle and the surrounding vehicles, and for each of the target vehicle and the surrounding vehicles for each predetermined time interval. Environmental evaluation value calculation means for calculating an environmental evaluation value related to environmental properties may be provided, and the evaluation means may evaluate the travel control plan in consideration of the environmental evaluation values of the target vehicle and the surrounding vehicles. In this way, the travel control plan for the target vehicle can be evaluated in consideration of not only safety but also the influence on the environment.

走行制御計画評価装置は、対象車両及び周辺車両の各々について、記憶手段に記憶された所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、対象車両及び周辺車両の各々について所定時間間隔ごとの快適性に関する快適評価値を算出する快適評価値算出手段を備え、評価手段は、対象車両及び周辺車両の快適評価値を加味して、走行制御計画を評価することを特徴としてもよい。このようにすれば、安全性のみならず快適性をも考慮して、対象車両の走行制御計画を評価することができる。   The travel control plan evaluation apparatus uses the position information and speed information for each predetermined time interval stored in the storage unit for each of the target vehicle and the surrounding vehicles, and for each of the target vehicle and the surrounding vehicles for each predetermined time interval. Comfort evaluation value calculation means for calculating a comfort evaluation value related to comfort may be provided, and the evaluation means may be characterized in that the travel control plan is evaluated in consideration of the comfort evaluation values of the target vehicle and surrounding vehicles. In this way, the travel control plan of the target vehicle can be evaluated in consideration of not only safety but also comfort.

本発明によれば、対象車両の走行制御計画について、将来にまで亘って、且つ周辺車両を広く含めて評価することが可能な走行制御計画評価装置を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the traveling control plan evaluation apparatus which can evaluate the traveling control plan of an object vehicle over the future and including a surrounding vehicle widely can be provided.

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

本実施形態に係る走行制御計画評価装置を含む走行制御装置1は、ECU(Electric Control Unit)等のマイクロコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成された制御部を備え、自動運転制御の自車両(対象車両)Aに搭載されている。この走行制御装置1の制御部は、図1に示すように、周辺車認識部12、自車状態量推定部14、周辺車行動予測部16、車群全車行動予測修正部18、条件設定入力部20、走行制御計画生成部22、走行制御計画評価装置100、送信部28、及び受信部30を備えている。   A travel control device 1 including a travel control plan evaluation device according to the present embodiment includes a control unit configured using hardware and software of a microcomputer such as an ECU (Electric Control Unit), and performs automatic operation control. It is mounted on a vehicle (target vehicle) A. As shown in FIG. 1, the control unit of the travel control device 1 includes a surrounding vehicle recognition unit 12, a host vehicle state quantity estimation unit 14, a surrounding vehicle behavior prediction unit 16, a vehicle group whole vehicle behavior prediction correction unit 18, and a condition setting input. Unit 20, travel control plan generation unit 22, travel control plan evaluation device 100, transmission unit 28, and reception unit 30.

周辺車認識部12は、ミリ波レーダ、画像センサ、レーザレーダ、超音波センサなどの周辺を監視する周辺センサ32と接続されている。この周辺車認識部12は、周辺センサ32からの検出値(例えば、周辺車両等の物体からの反射波情報など)に基づいて、自車両Aの周辺に存在する周辺車両C(ここでは、手動運転で通信機能を有さない非通信車両C)を認識し、自車両Aからの相対的な距離、角度、速度などの周辺車情報を算出する。   The peripheral vehicle recognition unit 12 is connected to a peripheral sensor 32 that monitors the periphery such as a millimeter wave radar, an image sensor, a laser radar, and an ultrasonic sensor. The surrounding vehicle recognition unit 12 is based on a detection value from the surrounding sensor 32 (for example, reflected wave information from an object such as a surrounding vehicle), and the surrounding vehicle C (in this case, manually) A non-communication vehicle C) that does not have a communication function in driving is recognized, and surrounding vehicle information such as relative distance, angle, and speed from the own vehicle A is calculated.

自車状態量推定部14は、自車状態量を検出する自車センサ34と接続されている。自車センサ34は、例えばヨーレートセンサ、車速センサ、加速度センサ、操舵角センサ、白線検知センサ、GPSなどである。自車状態量推定部14は、自車センサ34からの検出値に基づいて、ソフトウェアに組み込まれた車両モデルから、その時点の自車両Aの状態量推定値(ヨーレート、レーン内の横位置、横速度、道路線形に対するヨー角、自車位置など)を算出する。   The own vehicle state quantity estimation unit 14 is connected to the own vehicle sensor 34 that detects the own vehicle state quantity. The own vehicle sensor 34 is, for example, a yaw rate sensor, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a white line detection sensor, or a GPS. Based on the detection value from the own vehicle sensor 34, the own vehicle state quantity estimation unit 14 determines the state quantity estimate value (yaw rate, lateral position in the lane) of the own vehicle A from the vehicle model incorporated in the software. Lateral velocity, yaw angle with respect to road alignment, vehicle position, etc.).

周辺車行動予測部16は、周辺車認識部12で算出した周辺車情報と、自車状態量推定部14で算出した自車両Aの状態量推定値を取得する。そして、取得した情報から自車両Aの位置情報履歴、周辺車両Cの相対位置情報履歴、相対速度などを算出し、更にこれらの情報から、周辺車両Cの位置情報履歴、現状状態(速度、加速度、道路線形に対するヨー角など)を推定する。これにより、周辺車両Cの位置関係や周辺車両Cの傾向(車間、車速、加減速、レーンチェンジ抵抗感などのドライバ嗜好)が推定できる。また、周辺車行動予測部16は、図示しないナビゲーションシステムやインフラ設備等から、走行している道路情報(車線増減、合流、分岐、線形、カーブなど)を取得する。そして、周辺車両Cの位置情報履歴、現状状態と道路情報に基づいて、周辺車両Cの傾向から、予め生成されているドライバモデルに当てはめて、周辺車両Cの今後(例えば、数百m程度)の行動(走行軌跡や速度パターンを含む)を仮予測する。   The surrounding vehicle behavior prediction unit 16 acquires the surrounding vehicle information calculated by the surrounding vehicle recognition unit 12 and the state quantity estimated value of the own vehicle A calculated by the own vehicle state quantity estimation unit 14. Then, the position information history of the host vehicle A, the relative position information history of the surrounding vehicle C, the relative speed, and the like are calculated from the acquired information, and the position information history of the surrounding vehicle C, the current state (speed, acceleration) are calculated from these information. , Yaw angle with respect to road alignment). Thereby, the positional relationship of the surrounding vehicle C and the tendency of the surrounding vehicle C (driver preference such as inter-vehicle distance, vehicle speed, acceleration / deceleration, lane change resistance, etc.) can be estimated. In addition, the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 obtains road information (lane increase / decrease, merge, branch, linear, curve, etc.) on the road from a navigation system or infrastructure equipment (not shown). Then, based on the position information history of the surrounding vehicle C, the current state and the road information, the future of the surrounding vehicle C (for example, about several hundred meters) is applied to the driver model generated in advance from the tendency of the surrounding vehicle C. Tentatively predicts the behavior (including travel trajectory and speed pattern).

受信部30は、2.4GHzなどの電波を利用した車車間通信により、周辺の他の自動運転車両Bで生成された車両Bの走行制御計画を取得する。この走行制御計画には、自車両Aと同様の走行軌跡や速度パターンが含まれる。   The receiving unit 30 acquires a travel control plan for the vehicle B generated by another nearby autonomously driven vehicle B through inter-vehicle communication using radio waves such as 2.4 GHz. This travel control plan includes a travel locus and a speed pattern similar to those of the host vehicle A.

車群全車行動予測修正部18は、受信部30から車両Bの走行制御計画を取得し、また周辺車行動予測部16から車両Cの行動予測を取得する。そして、これらを時間軸上に重ね合わせることにより、不整合のある点(2台が重なる場合など)をなくすように、各車両の走行軌跡や速度パターンに対して修正を行う。なお、この車群全車行動予測修正部18は省略してもよい。   The vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 acquires the travel control plan of the vehicle B from the reception unit 30 and acquires the behavior prediction of the vehicle C from the surrounding vehicle behavior prediction unit 16. Then, by superimposing these on the time axis, the traveling locus and speed pattern of each vehicle are corrected so as to eliminate inconsistent points (such as when two vehicles overlap). The vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 may be omitted.

条件設定入力部20は、ドライバが指定した目的地までの走行全体の条件の入力を受け付ける。例えば、目的地、希望旅行時間、燃費優先度合い、休憩計画などの指定を受け付ける。   The condition setting input unit 20 receives input of conditions for the entire travel to the destination designated by the driver. For example, designation of destination, desired travel time, fuel economy priority, break plan, etc. is accepted.

走行制御計画生成部22は、ドライバが指定した目的地までの数百km、数時間単位の走行全体の条件や、ナビ情報、インフラ情報などの走行環境条件などを考慮しながら、各インターチェンジICやサービスエリアパーキングエリアSAPA間の数十km、数十分単位の走行計画を動的に生成する。この走行計画は、旅行時間、走行計画方針(休憩頻度、燃費性、他車優先度合いなど)、車群編成などである。   The traveling control plan generation unit 22 considers the conditions of the entire traveling in several hundred km to several hours to the destination specified by the driver, traveling environment conditions such as navigation information and infrastructure information, etc. A travel plan of several tens of kilometers and several tens of minutes between service area parking areas SAPA is dynamically generated. This travel plan includes travel time, travel plan policy (rest frequency, fuel efficiency, priority of other vehicles, etc.), vehicle group formation, and the like.

具体的には、目的地までのルート探索を行い、複数の候補ルートを選定する。そして、交通情報、希望旅行時間、走行計画方針を満たす最適ルートを選択する。そして、全体ルートを各ICやSAPA間という単位で区切り、その区間ごとの走行計画を決定する。また、必要に応じて走行計画として車群編成方針計画も決定する。車群編成方針計画は、例えば渋滞追従走行時に無駄発進停止を繰り返すことが減るように、複数の自動運転車両を車群として塊を編成し、まとめて発進停止を行うものである。   Specifically, a route search to the destination is performed, and a plurality of candidate routes are selected. Then, the optimum route that satisfies the traffic information, the desired travel time, and the travel plan policy is selected. Then, the entire route is divided into units of ICs and SAPAs, and a travel plan for each section is determined. Further, a vehicle group organization policy plan is also determined as a travel plan as necessary. The vehicle group organization policy plan is to form a lump with a plurality of autonomous driving vehicles as a vehicle group so as to reduce repeated start and stop during a traffic jam follow-up and collectively stop the start.

さらに、走行制御計画生成部22は、上記のように生成した走行計画、周辺状況認識(周辺センサ32やインフラ監視情報などに基づく)などに基づいて、各時点から数百m、数十秒単位でイベント遷移計画を動的に生成する。このイベント遷移計画は、レーンチェンジ(完了目標地点、希望レーンチェンジ時間(急度合い)、許容最短レーンチェンジ時間(緊急回避時など)、必須レーンチェンジであるか、緊急回避であるか、元レーンへの復帰確率、など)、上限速度変更(新規上限速度、完了目標地点、希望加速G、希望減速G、希望ジャーク、許容ジャーク、必須速度達成であるか、など)、車間距離、合流(希望流入地点、希望流入時速度、希望流入動作時間(急度合い)など)、分流(合流と同様)、隊列編成、隊列離脱などである。なお、括弧内は付属する設定条件である。例えば、走行計画で渋滞追従車群制御の指示と共に周辺の協調すべき各車両が指示されると、それを達成するためのレーンチェンジや上限速度変更などのイベント遷移を計画する。   Further, the travel control plan generation unit 22 is based on the travel plan generated as described above, the peripheral situation recognition (based on the peripheral sensor 32, infrastructure monitoring information, etc.), etc. To generate event transition plans dynamically. This event transition plan is for lane change (completion target point, desired lane change time (abrupt degree), allowable shortest lane change time (for emergency avoidance, etc.), mandatory lane change, emergency avoidance, to the original lane Return probability, etc.), upper speed change (new upper speed limit, completion target point, desired acceleration G, desired deceleration G, desired jerk, permissible jerk, required speed achieved, etc.), inter-vehicle distance, confluence (desired inflow) Point, desired inflow speed, desired inflow operation time (abrupt degree), etc.), diversion (similar to confluence), formation of formation, separation of formation etc. Note that the parenthesized setting conditions are attached. For example, when each vehicle to be coordinated in the vicinity is instructed together with an instruction for traffic jam following vehicle group control in the travel plan, an event transition such as a lane change or an upper limit speed change is planned to achieve this.

また走行制御計画生成部22は、上記のように生成されたイベント遷移計画を達成するように、道路情報を利用して、例えば各時点から数cm、数十ミリ秒単位で、目標となる走行軌跡及び速度パターンを含む走行制御計画を、数百mに亘って動的に生成する。   Further, the travel control plan generation unit 22 uses the road information to achieve the event transition plan generated as described above, for example, a target travel in units of several centimeters and several tens of milliseconds from each time point. A travel control plan including a trajectory and a speed pattern is dynamically generated over several hundred meters.

なお、走行制御計画生成部22においては、車群全車行動予測修正部18から修正された車両Bの走行制御計画、及び車両Cの行動予測が入力され、これを考慮して自車両Aの走行制御計画が生成される。   The travel control plan generation unit 22 receives the corrected travel control plan for the vehicle B and the behavior prediction for the vehicle C from the vehicle group all-vehicles behavior prediction correction unit 18. A control plan is generated.

評価装置100は、車群全車行動予測修正部18から取得した周辺車両Cの行動予測及び自動運転車両Bの走行制御計画を加味し、仮生成された自車両Aの複数の走行制御計画を、安全性、環境性、及び快適性に関する指標に基づいて、それぞれ評価する。   The evaluation device 100 takes into account the behavior prediction of the surrounding vehicle C acquired from the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 and the traveling control plan of the autonomous driving vehicle B, and obtains a plurality of provisionally generated traveling control plans for the own vehicle A, Based on indicators related to safety, environmental performance, and comfort, each is evaluated.

この評価装置100は、記憶部(記憶手段)110、評価値算出部120、及び評価部(評価手段)130を有している。記憶部110は、車群全車行動予測修正部18から取得した周辺車両Cの行動予測、自動運転車両Bの走行制御計画、及び自車両Aの走行制御計画を記憶する。この周辺車両Cの行動予測、及び自動運転車両Bの走行制御計画は、前述したように走行軌跡及び速度パターンを含んでおり、より詳細には、所定時間間隔ごと(例えば数十ミリ秒単位)の位置情報と速度情報とを含んでいる。また、自車両Aの走行制御計画も、前述したように走行軌跡及び速度パターンを含んでおり、より詳細には、所定時間間隔ごと(例えば数十ミリ秒単位)の位置情報と速度情報とを含んでいる。また、記憶部は、図示しないナビゲーションシステムやインフラ設備等から取得した、走行している道路情報を記憶する。   The evaluation apparatus 100 includes a storage unit (storage unit) 110, an evaluation value calculation unit 120, and an evaluation unit (evaluation unit) 130. The storage unit 110 stores the behavior prediction of the surrounding vehicle C, the travel control plan of the autonomous driving vehicle B, and the travel control plan of the host vehicle A acquired from the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18. As described above, the behavior prediction of the surrounding vehicle C and the traveling control plan of the autonomous driving vehicle B include the traveling locus and the speed pattern, and more specifically, every predetermined time interval (for example, several tens of milliseconds). Position information and speed information. Further, the traveling control plan of the host vehicle A also includes the traveling locus and the speed pattern as described above, and more specifically, the position information and the speed information for each predetermined time interval (for example, several tens of milliseconds). Contains. Further, the storage unit stores traveling road information acquired from a navigation system or infrastructure equipment (not shown).

評価値算出部120は、安全性に関する安全評価値を算出する安全評価値算出部(安全評価値算出手段)122、環境性に関する環境評価値を算出する環境評価値算出部(環境評価値算出手段)124、及び快適性に関する快適評価値を算出する快適評価値算出部(快適評価値算出手段)126を有している。   The evaluation value calculation unit 120 includes a safety evaluation value calculation unit (safety evaluation value calculation unit) 122 that calculates a safety evaluation value related to safety, and an environmental evaluation value calculation unit (environment evaluation value calculation unit that calculates an environmental evaluation value related to environmental performance). ) 124 and a comfort evaluation value calculation unit (comfort evaluation value calculation means) 126 for calculating a comfort evaluation value related to comfort.

安全評価値算出部122は、車両の安全性に関する指標である安全評価値を算出するものであり、例えば車間距離や相対車速情報などから安全評価値を算出する。より詳細には、記憶部110には、図2に示すような、周辺車両B,Cの走行軌跡及び速度パターンが、所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)記憶されている。また、記憶部110には、図3に示すような、自車両Aの走行軌跡及び速度パターンが所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)複数記憶されている。従って、安全評価値算出部122は、記憶部110に記憶された自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの安全性に関する安全評価値を算出する。例えば、図3で自車両AがルートIIを採る場合、時刻T0から所定時間間隔(例えば、数百mS〜数S)後の時刻T1での自車両Aと周辺車両Cとの位置情報から、両車両の車間距離が求まる。また、そのときの速度情報から、相対速度が求まる。そこで、時刻T1での車両A,Cの安全評価値は、このようにして求められた車間距離を相対速度で除することで、TTC(Time To Collision:衝突予測時間)として算出することができる。   The safety evaluation value calculation unit 122 calculates a safety evaluation value that is an index related to the safety of the vehicle. For example, the safety evaluation value calculation unit 122 calculates the safety evaluation value from the inter-vehicle distance or relative vehicle speed information. More specifically, in the storage unit 110, the traveling trajectories and speed patterns of the surrounding vehicles B and C as shown in FIG. 2 are stored at predetermined time intervals (every time T0, T1, T2,...). Yes. Further, the storage unit 110 stores a plurality of traveling trajectories and speed patterns of the host vehicle A as shown in FIG. 3 at predetermined time intervals (at times T0, T1, T2,...). Therefore, the safety evaluation value calculation unit 122 uses the position information and the speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C stored in the storage unit 110, and uses the host vehicle A and the surrounding vehicles. A safety evaluation value related to safety at each predetermined time interval of B and C is calculated. For example, when the host vehicle A takes the route II in FIG. 3, from the position information of the host vehicle A and the surrounding vehicle C at the time T1 after a predetermined time interval (for example, several hundred mS to several S) from the time T0, The distance between both vehicles is obtained. Further, the relative speed is obtained from the speed information at that time. Therefore, the safety evaluation values of the vehicles A and C at time T1 can be calculated as TTC (Time To Collision) by dividing the inter-vehicle distance obtained in this way by the relative speed. .

このように、安全評価値は、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを選択した場合について、所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)、評価の対象となる車両ごとに算出され、評価部130に送られる。なお、安全評価値としては、TTCそれ自体を使用してもよいし、TTCを複数の段階(例えば0から5まで0.5刻みの11段階)に分け、TTCが含まれる段階の数値を安全評価値としてもよい。また、隣接する車線において並走する車両の有無など、他の要素も加味して安全評価値を算出してもよい。   As described above, the safety evaluation value is obtained for each vehicle to be evaluated for each predetermined time interval (for each time T0, T1, T2,...) When each of the plurality of travel control plans for the host vehicle A is selected. It is calculated and sent to the evaluation unit 130. As the safety evaluation value, the TTC itself may be used, or the TTC is divided into a plurality of stages (for example, 11 stages in increments of 0.5 from 0 to 5), and the numerical value of the stage including the TTC is safety. It may be an evaluation value. Further, the safety evaluation value may be calculated in consideration of other factors such as the presence / absence of a vehicle running in parallel in the adjacent lane.

環境評価値算出部124は、車両が環境に対して与える影響に関する指標である環境評価値を算出するものであり、例えば予想燃料消費量などから環境評価値を算出することができる。より詳細には、記憶部110には、図3に示すような、自車両Aの複数の走行軌跡及び速度パターンと、周辺車両B,Cの走行軌跡及び速度パターンが記憶されている。また、記憶部110には、図示しないナビゲーションシステムやインフラ設備等から取得した、走行している道路情報が記憶されている。さらに、記憶部110には、車種(大型、中型、小型など)ごとの重量などの車両情報が予め記憶されている。従って、環境評価値算出部124は、記憶部110に記憶された自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、道路情報と車両情報とを加味して、自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの燃料消費量を、環境性に関する環境評価値として算出する。   The environmental evaluation value calculation unit 124 calculates an environmental evaluation value that is an index related to the influence of the vehicle on the environment. For example, the environmental evaluation value can be calculated from the predicted fuel consumption. More specifically, the storage unit 110 stores a plurality of traveling trajectories and speed patterns of the host vehicle A and traveling trajectories and speed patterns of the surrounding vehicles B and C as shown in FIG. In addition, the storage unit 110 stores road information on a road acquired from a navigation system, infrastructure equipment, or the like (not shown). Further, the storage unit 110 stores in advance vehicle information such as the weight for each vehicle type (large, medium, small, etc.). Therefore, the environmental evaluation value calculation unit 124 uses the position information and the speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C stored in the storage unit 110 to obtain road information and vehicle information. , The fuel consumption for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C is calculated as an environmental evaluation value related to environmental performance.

例えば、図3で車両Bの時刻T1での環境評価値は、次のようにして求めることができる。すなわち、時刻T0と時刻T1での車両Bの位置情報を利用して、それらの位置での道路情報(道路の勾配など)が分かる。また、受信部30で受信した車両Bの車種の情報から、車両Bの車両情報としての重量が分かる。従って、これら道路情報と車両情報を加味して、時刻T0と時刻T1での車両Bの速度情報を利用して、環境評価値としての予想燃料消費量が求まる。なお、周辺車両が車両Cのような非通信車両の場合は、画像センサなどの周辺センサ32により車両Cを検出し、周辺車認識部12で車両Cの大まかな車種を認識して、記憶部110に記憶された車両情報からその車両Cの重量を予測すればよい。   For example, the environmental evaluation value at time T1 of vehicle B in FIG. 3 can be obtained as follows. That is, by using the position information of the vehicle B at the time T0 and the time T1, road information (such as a road gradient) at these positions can be obtained. Further, the weight of the vehicle B as the vehicle information is known from the information on the vehicle type of the vehicle B received by the receiving unit 30. Therefore, by taking these road information and vehicle information into consideration, the expected fuel consumption as an environmental evaluation value is obtained using the speed information of the vehicle B at time T0 and time T1. When the surrounding vehicle is a non-communication vehicle such as the vehicle C, the vehicle C is detected by the surrounding sensor 32 such as an image sensor, the rough vehicle type of the vehicle C is recognized by the surrounding vehicle recognition unit 12, and the storage unit The weight of the vehicle C may be predicted from the vehicle information stored in 110.

このように、環境評価値は、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを選択した場合について、所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)、評価の対象となる車両ごとに算出され、評価部130に送られる。なお、環境評価値としては、燃料消費量それ自体を使用してもよいし、燃料消費量を複数の段階(例えば0から5まで0.5刻みの11段階)に分け、燃料消費量が含まれる段階の数値を環境評価値としてもよい。   As described above, the environmental evaluation value is determined for each vehicle to be evaluated for each predetermined time interval (for each time T0, T1, T2,...) When each of the plurality of travel control plans for the host vehicle A is selected. It is calculated and sent to the evaluation unit 130. In addition, as the environmental evaluation value, the fuel consumption itself may be used, or the fuel consumption is divided into a plurality of stages (for example, 11 steps in 0.5 increments from 0 to 5), and the fuel consumption is included. The numerical value at the stage may be the environmental evaluation value.

快適評価値算出部126は、その車両の乗員が感じる快適性に関する指標である快適評価値を算出するものであり、例えば最大加減速度(最大加減速G)や最大横加速度(最大横G)などから快適評価値を算出することができる。より詳細には、記憶部110には、図3に示すような、自車両Aの複数の走行軌跡及び速度パターンと、周辺車両B,Cの走行軌跡及び速度パターンが記憶されている。また、記憶部110には、図示しないナビゲーションシステムやインフラ設備等から取得した、走行している道路情報が記憶されている。さらに、記憶部110には、車種(大型、中型、小型など)ごとの重量などの車両情報が予め記憶されている。従って、快適評価値算出部126は、記憶部110に記憶された自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、道路情報と車両情報とを加味して、自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの最大加減速Gや最大横Gを、快適性に関する快適評価値として算出する。   The comfort evaluation value calculation unit 126 calculates a comfort evaluation value that is an index related to the comfort felt by the occupant of the vehicle, such as maximum acceleration / deceleration (maximum acceleration / deceleration G), maximum lateral acceleration (maximum lateral G), and the like. The comfort evaluation value can be calculated from More specifically, the storage unit 110 stores a plurality of traveling trajectories and speed patterns of the host vehicle A and traveling trajectories and speed patterns of the surrounding vehicles B and C as shown in FIG. In addition, the storage unit 110 stores road information on a road acquired from a navigation system, infrastructure equipment, or the like (not shown). Further, the storage unit 110 stores in advance vehicle information such as the weight for each vehicle type (large, medium, small, etc.). Therefore, the comfort evaluation value calculation unit 126 uses the position information and the speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C stored in the storage unit 110 to obtain road information and vehicle information. , The maximum acceleration / deceleration G and maximum lateral G for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C are calculated as comfort evaluation values related to comfort.

例えば、図3で車両Bの時刻T1での快適評価値は、次のようにして求めることができる。すなわち、時刻T0と時刻T1での車両Bの位置情報を利用して、それらの位置での道路情報(道路のカーブ度合いなど)が分かる。また、受信部30で受信した車両Bの車種の情報から、車両Bの車両情報としての重量が分かる。従って、これら道路情報と車両情報を加味して、時刻T0と時刻T1での車両Bの速度情報を利用して、快適評価値としての最大加減速Gや最大横Gが求まる。なお、周辺車両が車両Cのような非通信車両の場合は、画像センサなどの周辺センサ32により車両Cを検出し、周辺車認識部12で車両Cの大まかな車種を認識して、記憶部110に記憶された車両情報からその車両Cの重量を予測すればよい。また、快適評価値としては、最大加減速G及び最大横Gのいずれか一方のみを利用してもよいし、両者を組み合わせて利用してもよい。   For example, the comfort evaluation value of the vehicle B at time T1 in FIG. 3 can be obtained as follows. That is, by using the position information of the vehicle B at time T0 and time T1, road information (such as the degree of curve of the road) at these positions can be obtained. Further, the weight of the vehicle B as the vehicle information is known from the information on the vehicle type of the vehicle B received by the receiving unit 30. Therefore, the maximum acceleration / deceleration G and the maximum lateral G are obtained as comfort evaluation values using the speed information of the vehicle B at time T0 and time T1 in consideration of the road information and the vehicle information. When the surrounding vehicle is a non-communication vehicle such as the vehicle C, the vehicle C is detected by the surrounding sensor 32 such as an image sensor, the rough vehicle type of the vehicle C is recognized by the surrounding vehicle recognition unit 12, and the storage unit The weight of the vehicle C may be predicted from the vehicle information stored in 110. As the comfort evaluation value, only one of the maximum acceleration / deceleration G and the maximum lateral G may be used, or a combination of both may be used.

このように、快適評価値は、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを選択した場合について、所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)、評価の対象となる車両ごとに算出され、評価部130に送られる。なお、快適評価値としては、最大加減速Gや最大横Gそれ自体を使用してもよいし、最大加減速Gや最大横Gを複数の段階(例えば0から5まで0.5刻みの11段階)に分け、最大加減速Gや最大横Gが含まれる段階の数値を快適評価値としてもよい。   As described above, the comfort evaluation value is obtained for each vehicle to be evaluated for each predetermined time interval (time T0, T1, T2,...) When each of the plurality of travel control plans of the host vehicle A is selected. It is calculated and sent to the evaluation unit 130. As the comfort evaluation value, the maximum acceleration / deceleration G or the maximum lateral G itself may be used, or the maximum acceleration / deceleration G or the maximum lateral G may be set in a plurality of stages (for example, 11 in 0.5 increments from 0 to 5). It is good also considering the numerical value of the step in which the maximum acceleration / deceleration G and the maximum lateral G are included as the comfort evaluation value.

評価部130は、まず自車両A及び周辺車両B,Cの安全評価値に基づいて、自車両Aの走行制御計画の安全性を評価する。すなわち、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを採用した場合について、図4に示すように、自車両Aと周辺車両B,Cの安全評価値が求まっている。従って、自車両Aについてその走行制御計画を採用した場合に、自車両Aと周辺車両B,Cの安全評価値の最低値を求め、その最低値が閾値を超えているか否かを判断する。例えば、図4の例では、車両Bの3秒後の安全評価値が1で車両A−Fの全体で最低値となっている(図4では、車両A−Cの他に車両D−Fがあった場合について評価している)。従って、仮に安全評価値の閾値を1.5とすれば、このように最低値が閾値を下回るような自車両Aの走行制御計画を排除する。一方で、安全評価値の最低値が閾値以上となる自車両Aの走行制御計画を採用候補とする。   The evaluation unit 130 first evaluates the safety of the travel control plan of the host vehicle A based on the safety evaluation values of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C. That is, when each of the plurality of travel control plans for the host vehicle A is adopted, the safety evaluation values of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C are obtained as shown in FIG. Therefore, when the travel control plan is adopted for the own vehicle A, the minimum value of the safety evaluation values of the own vehicle A and the surrounding vehicles B and C is obtained, and it is determined whether or not the minimum value exceeds the threshold value. For example, in the example of FIG. 4, the safety evaluation value after 3 seconds of the vehicle B is 1 and the vehicle A-F is the lowest value (in FIG. 4, in addition to the vehicle A-C, the vehicle DF Is evaluated if there is.) Therefore, if the threshold value of the safety evaluation value is 1.5, the travel control plan of the host vehicle A in which the minimum value is below the threshold value is excluded. On the other hand, the travel control plan of the host vehicle A in which the minimum value of the safety evaluation value is equal to or greater than the threshold is set as an adoption candidate.

評価部130は、安全性のみを優先する場合は、採用候補となった自車両Aの走行制御計画のうち、安全評価値の最低値が最大のものを車両Aの走行制御計画として採用する。   When only the safety is prioritized, the evaluation unit 130 adopts, as the travel control plan for the vehicle A, the one with the lowest safety evaluation value among the travel control plans for the host vehicle A that is a candidate for adoption.

また、安全性と共に環境性や快適性を加味して評価する場合は、安全評価をして残った採用候補としての自車両Aの走行制御計画に対し、環境評価値や快適評価値の最低値若しくは平均値を加算し、それが最大となる走行制御計画を採用する。すなわち、環境性や快適性についても、図4に示すように、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを採用した場合について、自車両Aと周辺車両B,Cの環境評価値若しくは快適評価値が求まっている。   In addition, when evaluating the safety and the environment and comfort, the minimum value of the environmental evaluation value and the comfort evaluation value for the travel control plan of the vehicle A as a candidate for adoption that remains after the safety evaluation. Or an average value is added and the driving | running | working control plan which becomes the maximum is employ | adopted. That is, with regard to environmental performance and comfort, as shown in FIG. 4, when each of the plurality of travel control plans for the own vehicle A is adopted, the environmental evaluation values or the comfort evaluation values of the own vehicle A and the surrounding vehicles B and C are used. Is demanded.

従って、環境性を加味する場合は、例えば、安全評価をして残った自車両Aの走行制御計画(例えば図3のルートIからルートIII)それぞれを採用した場合の安全評価値の最低値に、環境評価値の最低値を加算し、その加算値が最大のものを、自車両Aの走行制御計画として採用する。或いは、安全評価値の最低値に、環境評価値の平均値を加算し、その加算値が最大のものを、自車両Aの走行制御計画として採用してもよい。快適性を加味する場合も、同様である。また、環境性と快適性の双方を加味する場合は、安全評価値の最低値に、環境評価値の最低値と快適評価値の最低値を加算し、その加算値が最大のものを、自車両Aの走行制御計画として採用する。或いは、安全評価値の最低値に、環境評価値の平均値と快適評価値の平均値を加算し、その加算値が最大のものを、自車両Aの走行制御計画として採用してもよい。   Therefore, when considering environmental characteristics, for example, the minimum value of the safety evaluation value when each of the traveling control plans (for example, route I to route III in FIG. 3) of the own vehicle A remaining after the safety evaluation is adopted is used. Then, the lowest value of the environmental evaluation value is added, and the one with the largest added value is adopted as the travel control plan of the host vehicle A. Alternatively, the average value of the environmental evaluation values may be added to the minimum value of the safety evaluation values, and the one with the maximum addition value may be adopted as the travel control plan of the host vehicle A. The same applies when comfort is taken into account. In addition, when both environmental and comfort are taken into account, the minimum value of the environmental evaluation value and the minimum value of the comfort evaluation value are added to the minimum value of the safety evaluation value. Adopted as a travel control plan for vehicle A. Alternatively, the average value of the environmental evaluation value and the average value of the comfort evaluation value may be added to the minimum value of the safety evaluation value, and the one having the maximum addition value may be adopted as the travel control plan for the host vehicle A.

運動制御部36は、自車状態量の推定値を加味しながら、採用された走行制御計画に基づいて、各時刻における位置と速度を忠実に再現できるように、アクチュエータ38に対する指示値を生成する。   The motion control unit 36 generates an instruction value for the actuator 38 so that the position and speed at each time can be faithfully reproduced based on the adopted travel control plan while taking into account the estimated value of the vehicle state quantity. .

アクチュエータ38は、エンジン、ブレーキ、電動パワーステアリングなどのアクチュエータ及びそれらを制御するECUであり、運動制御部36からのスロットル開度指示値、ブレーキ圧指示値、ステアリングトルク指示値などを受けて、これらを駆動制御する。   The actuator 38 is an actuator such as an engine, a brake, and an electric power steering and an ECU that controls them. Upon receiving a throttle opening instruction value, a brake pressure instruction value, a steering torque instruction value, etc. from the motion control unit 36, these actuators 38 Is controlled.

送信部28は、2.4GHzなどの電波を利用した車車間通信により、評価部において選定した自車両Aの走行制御計画を、他の自動運転車両Bに送信する。自動運転制御の車両Bでは、自車両Aと同様の処理が行われる。   The transmission unit 28 transmits the traveling control plan of the host vehicle A selected by the evaluation unit to another autonomous driving vehicle B by inter-vehicle communication using radio waves such as 2.4 GHz. In the vehicle B of automatic driving control, the same processing as that of the own vehicle A is performed.

なお、評価部130において採用された走行制御計画について、評価値を利用して、走行制御計画生成部22において、走行制御計画を修正してもよい。すなわち、評価値が悪く(例えば安全評価値が一番低い部分)自車両Aの走行制御計画に関連する部分を特定し、その部分を回避するような走行軌跡を生成することで、走行制御計画を修正してもよい。この場合、前述したのと同様にして、安全評価値、環境評価値、及び快適評価値を算出し直し、評価部130においてより最適な自車両Aの走行制御計画を選択する。   In addition, about the travel control plan employ | adopted in the evaluation part 130, you may correct a travel control plan in the travel control plan production | generation part 22 using an evaluation value. That is, the travel control plan is generated by specifying a portion related to the travel control plan of the own vehicle A with a poor evaluation value (for example, a portion having the lowest safety evaluation value) and generating a travel locus that avoids the portion. May be modified. In this case, in the same manner as described above, the safety evaluation value, the environmental evaluation value, and the comfort evaluation value are recalculated, and the evaluation unit 130 selects a more optimal traveling control plan for the host vehicle A.

次に、上記した走行制御装置1を搭載した自車両Aの自動運転制御について、その走行制御計画の評価方法も含めて説明する。ここでは、図3に示すように、手動運転車両Cと自動運転車両Bとが周辺車両として存在する交通環境下において、自車両Aを自動運転制御する場合について説明する。   Next, the automatic operation control of the host vehicle A equipped with the above-described travel control device 1 will be described including the evaluation method of the travel control plan. Here, as shown in FIG. 3, a case will be described in which the own vehicle A is automatically driven and controlled in a traffic environment where the manually driven vehicle C and the automatically driven vehicle B exist as surrounding vehicles.

まず、周辺車認識部12において、周辺センサ32からの検出値に基づいて、自車両Aの周辺に存在する周辺車両Cを認識し、自車両Aからの相対的な距離、角度、速度などの周辺車情報を算出する。また、自車状態量推定部14において、自車センサ34からの検出値に基づいて、その時点の自車両Aの状態量推定値(自車位置、ヨーレート、レーン内の横位置、横速度、道路線形に対するヨー角など)を算出する。   First, the surrounding vehicle recognition unit 12 recognizes the surrounding vehicle C existing around the own vehicle A based on the detection value from the surrounding sensor 32, and the relative distance, angle, speed, etc. from the own vehicle A are determined. Calculate nearby car information. Further, in the own vehicle state quantity estimation unit 14, based on the detected value from the own vehicle sensor 34, the estimated state quantity of the own vehicle A at that time (own vehicle position, yaw rate, lateral position in lane, lateral speed, Yaw angle with respect to road alignment).

次に、周辺車行動予測部16において、周辺車認識部12で算出した周辺車情報と、自車状態量推定部14で算出した自車両Aの状態量推定値を取得する。そして、取得した情報から自車両Aの位置情報履歴、周辺車両Cの相対位置情報履歴、相対速度などを算出し、更にこれらの情報から、周辺車両Cの位置情報履歴、現状状態(速度、加速度、道路線形に対するヨー角など)を推定する。これにより、周辺車両Cの位置関係や周辺車両Cの傾向(車間、車速、加減速、レーンチェンジ抵抗感などのドライバ嗜好)が推定できる。また、周辺車行動予測部16は、ナビゲーションシステムやインフラ設備等から、走行している道路情報(車線増減、合流、分岐、線形、カーブなど)を取得する。そして、周辺車両Cの位置情報履歴、現状状態と道路情報に基づいて、周辺車両Cの傾向から、予め生成されているドライバモデルに当てはめて、周辺車両Cの今後(例えば、数百m程度)の行動(走行軌跡や速度パターンを含む)を仮予測する。   Next, the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 acquires the surrounding vehicle information calculated by the surrounding vehicle recognition unit 12 and the state amount estimated value of the host vehicle A calculated by the own vehicle state amount estimating unit 14. Then, the position information history of the host vehicle A, the relative position information history of the surrounding vehicle C, the relative speed, and the like are calculated from the acquired information, and the position information history of the surrounding vehicle C, the current state (speed, acceleration) are calculated from these information. , Yaw angle with respect to road alignment). Thereby, the positional relationship of the surrounding vehicle C and the tendency of the surrounding vehicle C (driver preference such as inter-vehicle distance, vehicle speed, acceleration / deceleration, lane change resistance, etc.) can be estimated. In addition, the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 obtains road information (lane increase / decrease, merge, branch, linear, curve, etc.) on the road from a navigation system, infrastructure equipment, or the like. Then, based on the position information history of the surrounding vehicle C, the current state and the road information, the future of the surrounding vehicle C (for example, about several hundred meters) is applied to the driver model generated in advance from the tendency of the surrounding vehicle C. Tentatively predicts the behavior (including travel trajectory and speed pattern).

次に、車群全車行動予測修正部18において、受信部30から車両Bの走行制御計画、及び周辺車行動予測部16から車両Cの行動予測を取得する。そして、これらを時間軸上に重ね合わせることにより、不整合のある点(2台が重なる場合など)をなくすように、各車両の走行軌跡や速度パターンに対して修正を行う。   Next, the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 acquires the travel control plan of the vehicle B from the reception unit 30 and the behavior prediction of the vehicle C from the surrounding vehicle behavior prediction unit 16. Then, by superimposing these on the time axis, the traveling locus and speed pattern of each vehicle are corrected so as to eliminate inconsistent points (such as when two vehicles overlap).

このようにして、図2に示すように、周辺車両として車両Bと車両Cの計画が取得できる。ここで、C’、C’’は、例えばそれぞれ数十ミリ秒ごとの車両Cの位置を示している(車両Bについても同様である)。   In this way, as shown in FIG. 2, the plans for vehicles B and C can be acquired as surrounding vehicles. Here, C ′ and C ″ indicate the position of the vehicle C every several tens of milliseconds, for example (the same applies to the vehicle B).

一方、条件設定入力部20において、ドライバが指定した目的地までの走行全体の条件の入力を受け付ける。例えば、目的地、希望旅行時間、燃費優先度合い、休憩計画などの指定を受け付ける。   On the other hand, the condition setting input unit 20 accepts input of conditions for the entire travel to the destination designated by the driver. For example, designation of destination, desired travel time, fuel economy priority, break plan, etc. is accepted.

次に、走行制御計画生成部22において、ドライバが指定した目的地までの数百km、数時間単位の走行全体の条件や、ナビ情報、インフラ情報などの走行環境条件などを考慮しながら、各インターチェンジICやサービスエリアパーキングエリアSAPA間の数十km、数十分単位の走行計画を動的に生成する。   Next, the travel control plan generation unit 22 considers the travel environment conditions such as several hundred kilometers to the destination designated by the driver, the entire travel in units of several hours, navigation information, infrastructure information, etc. A travel plan of several tens of kilometers and several tens of minutes between the interchange IC and the service area parking area SAPA is dynamically generated.

具体的には、目的地までのルート探索を行い、複数の候補ルートを選定する。そして、交通情報、希望旅行時間、走行計画方針を満たす最適ルートを選択する。そして、全体ルートを各ICやSAPA間という単位で区切り、その区間ごとの走行計画を決定する。また、必要に応じて走行計画として車群編成方針計画も決定する。   Specifically, a route search to the destination is performed, and a plurality of candidate routes are selected. Then, the optimum route that satisfies the traffic information, the desired travel time, and the travel plan policy is selected. Then, the entire route is divided into units of ICs and SAPAs, and a travel plan for each section is determined. Further, a vehicle group organization policy plan is also determined as a travel plan as necessary.

さらに、走行制御計画生成部22において、上記のように生成した走行計画、周辺状況認識などに基づいて、各時点から数百m、数十秒単位でイベント遷移計画を動的に生成する。   Further, the travel control plan generation unit 22 dynamically generates an event transition plan in units of several hundreds of meters and several tens of seconds from each time point based on the travel plan generated as described above, the surrounding situation recognition, and the like.

次に、生成されたイベント遷移計画を達成するように、道路情報に基づいて、各時点から数cm、数十ミリ秒単位で、目標となる走行軌跡及び速度パターンを含む走行制御計画を、数百mに亘って動的に生成する。なお、走行制御計画が生成できない場合には、イベント遷移計画の見直しを要求し、それを達成する走行制御計画を生成する。   Next, based on the road information, a number of travel control plans including a target travel locus and speed pattern in units of several centimeters and several tens of milliseconds are obtained based on the road information so as to achieve the generated event transition plan. It is dynamically generated over 100m. If a travel control plan cannot be generated, a review of the event transition plan is requested, and a travel control plan that achieves this is generated.

次に、評価装置100において、車群全車行動予測修正部18から取得した周辺車両Cの行動予測及び自動運転車両Bの走行制御計画を加味し、仮生成された自車両Aの複数の走行制御計画を、所定の指標(安全性、環境性、快適性)に基づいて、それぞれ評価する。   Next, in the evaluation apparatus 100, a plurality of travel controls of the host vehicle A temporarily generated by taking into account the behavior prediction of the surrounding vehicle C and the travel control plan of the autonomous driving vehicle B acquired from the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18. Each plan is evaluated based on a predetermined index (safety, environmental performance, comfort).

まず、記憶部110は、車群全車行動予測修正部18から周辺車両Cの行動予測と自動運転車両Bの走行制御計画を取得し、また走行制御計画生成部22から自車両Aの複数の走行制御計画を取得して記憶する(図5のステップS501)。また、記憶部110は、図示しないナビゲーションシステムやインフラ設備等から走行している道路情報を取得し記憶する。   First, the storage unit 110 acquires the behavior prediction of the surrounding vehicle C and the travel control plan of the autonomous driving vehicle B from the vehicle group all-vehicles behavior prediction correction unit 18, and the plurality of travels of the host vehicle A from the travel control plan generation unit 22. A control plan is acquired and stored (step S501 in FIG. 5). In addition, the storage unit 110 acquires and stores road information traveling from a navigation system, infrastructure equipment, or the like (not shown).

次に、評価値算出部120は、評価する自車両Aの一の走行制御計画を特定する(ステップS502)。次に、評価値算出部120は、特定された一の走行制御計画について、記憶部110に記憶された自車両Aの所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を読み出す(ステップS503)。また、評価値算出部120は、記憶部110に記憶された周辺車両B,Cの所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を読み出す(ステップS504)。   Next, the evaluation value calculation unit 120 identifies one travel control plan for the host vehicle A to be evaluated (step S502). Next, the evaluation value calculation unit 120 reads out position information and speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A stored in the storage unit 110 for the identified one travel control plan (step S503). Further, the evaluation value calculation unit 120 reads the position information and speed information of the surrounding vehicles B and C stored in the storage unit 110 at predetermined time intervals (step S504).

次に、安全評価値算出部122は、読み出した自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、前述したように自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの安全性に関する安全評価値を算出する(ステップS505)。   Next, the safety evaluation value calculation unit 122 uses the read position information and speed information of the own vehicle A and the surrounding vehicles B and C for each predetermined time interval, as described above, and the own vehicle A and the surrounding vehicles. A safety evaluation value relating to safety at each predetermined time interval of B and C is calculated (step S505).

次に、環境評価値算出部124は、読み出した自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、道路情報と車両情報とを加味して、前述したように自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの燃料消費量を、環境性に関する環境評価値として算出する(ステップS506)。   Next, the environmental evaluation value calculation unit 124 considers road information and vehicle information using the read position information and speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C. As described above, the fuel consumption amount for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C is calculated as an environmental evaluation value related to environmental performance (step S506).

次に、快適評価値算出部126は、記憶部110に記憶された自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、道路情報と車両情報とを加味して、前述したように自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの最大加減速Gや最大横Gを、快適性に関する快適評価値として算出する(ステップS507)。   Next, the comfort evaluation value calculation unit 126 uses the position information and the speed information for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C stored in the storage unit 110 to obtain road information and vehicle information. As described above, the maximum acceleration / deceleration G and the maximum lateral G for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C are calculated as comfort evaluation values related to comfort (step S507). .

次に、評価値算出部120は、自車両Aの複数の走行制御計画の全てについて、上記した評価値の算出が終了したか否かを判定する(ステップS508)。判定結果がNOであれば、ステップS502に戻る。そして、自車両の複数の走行制御計画の中から、次に評価(評価値を算出)する走行制御計画を特定し、同様の処理を繰り返す。一方、判定結果がYESであれば、ステップS509に進む。   Next, the evaluation value calculation unit 120 determines whether or not the calculation of the evaluation value described above has been completed for all of the plurality of travel control plans for the host vehicle A (step S508). If a determination result is NO, it will return to Step S502. Then, a travel control plan to be evaluated next (calculation of an evaluation value) is identified from among a plurality of travel control plans of the host vehicle, and the same processing is repeated. On the other hand, if a determination result is YES, it will progress to Step S509.

このようにして、安全評価値、環境評価値、及び快適評価値は、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを選択した場合について、所定時間間隔ごと(時刻T0,T1,T2・・・ごと)、評価の対象となる車両ごとに算出され、評価部130に送られる。   In this way, the safety evaluation value, the environmental evaluation value, and the comfort evaluation value are obtained at predetermined time intervals (time T0, T1, T2,...) When each of the plurality of travel control plans for the host vehicle A is selected. ), Calculated for each vehicle to be evaluated, and sent to the evaluation unit 130.

次に、評価部130は、まず自車両A及び周辺車両B,Cの安全評価値に基づいて、自車両Aの走行制御計画の安全性を評価する。すなわち、自車両Aの複数の走行制御計画それぞれを採用した場合について、図4に示すように、自車両Aと周辺車両B,Cの安全評価値が求まっている。従って、自車両Aについてその走行制御計画を採用した場合に、自車両Aと周辺車両B,Cの安全評価値の最低値を求め、その最低値が閾値を超えているか否かを判断する。例えば、図4の例では、車両Bの3秒後の安全評価値が1で車両A−Fの全体で最低値となっている。従って、仮に安全評価値の閾値を1.5とすれば、このように最低値が閾値を下回るような自車両Aの走行制御計画を排除する。一方で、安全評価値の最低値が閾値以上となる自車両Aの走行制御計画を採用候補とする(ステップS509)。   Next, the evaluation unit 130 first evaluates the safety of the travel control plan of the host vehicle A based on the safety evaluation values of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C. That is, when each of the plurality of travel control plans for the host vehicle A is adopted, the safety evaluation values of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C are obtained as shown in FIG. Therefore, when the travel control plan is adopted for the own vehicle A, the minimum value of the safety evaluation values of the own vehicle A and the surrounding vehicles B and C is obtained, and it is determined whether or not the minimum value exceeds the threshold value. For example, in the example of FIG. 4, the safety evaluation value 3 seconds after the vehicle B is 1, which is the lowest value for the vehicle A-F as a whole. Therefore, if the threshold value of the safety evaluation value is 1.5, the travel control plan of the host vehicle A in which the minimum value is below the threshold value is excluded. On the other hand, the travel control plan of the host vehicle A in which the minimum value of the safety evaluation value is equal to or greater than the threshold is set as an adoption candidate (step S509).

次に、評価部130は、安全性のみを優先する場合は、採用候補となった自車両Aの走行制御計画のうち、安全評価値の最低値が最大のものを車両Aの走行制御計画として採用する。また、安全性と共に環境性や快適性を加味して評価する場合は、安全評価をして残った採用候補としての自車両Aの走行制御計画に対し、環境評価値や快適評価値の最低値若しくは平均値を加算し、最大となる走行制御計画を採用する(ステップS510)。このようにして、自車両Aの走行制御計画の評価が終了する。   Next, when only the safety is prioritized, the evaluation unit 130 selects the one with the lowest safety evaluation value as the travel control plan for the vehicle A among the travel control plans for the host vehicle A that has become a candidate for adoption. adopt. In addition, when evaluating the safety and the environment and comfort, the minimum value of the environmental evaluation value and the comfort evaluation value for the travel control plan of the vehicle A as a candidate for adoption that remains after the safety evaluation. Alternatively, the average value is added and the maximum travel control plan is adopted (step S510). In this way, the evaluation of the travel control plan for the host vehicle A is completed.

なお、上記の処理は、一度実施されて採用する走行制御計画が決定されると、走行制御計画が固定されるというものではなく、時々刻々と上記の処理が実施されて、走行制御計画の逐次の見直しが行われるものである。   Note that once the above-described processing is performed and the travel control plan to be adopted is determined, the travel control plan is not fixed, but the above processing is performed from time to time, and the travel control plan is sequentially changed. Will be reviewed.

次に、運動制御部36において、自車状態量の推定値を加味しながら、選定された走行制御計画(走行軌跡、速度パターンを含む)に基づいて、各時刻における位置と速度を忠実に再現できるように、アクチュエータ38に対する指示値を生成する。   Next, the motion control unit 36 faithfully reproduces the position and speed at each time based on the selected travel control plan (including travel trajectory and speed pattern) while taking the estimated value of the vehicle state quantity into consideration. An instruction value for the actuator 38 is generated so that it is possible.

そして、アクチュエータ38により、運動制御部36からのスロットル開度指示値、ブレーキ圧指示値、ステアリングトルク指示値などを受けて、エンジン、ブレーキ、ステアリングなどを駆動制御し、自車両Aを自動運転制御する。   The actuator 38 receives the throttle opening instruction value, the brake pressure instruction value, the steering torque instruction value, etc. from the motion control unit 36, and controls the driving of the engine, the brake, the steering, etc., and automatically controls the own vehicle A. To do.

一方で、送信部28から、評価部130において採用した自車両Aの走行制御計画を、他の自動運転車両である車両Bに送信する。車両Bでは、自車両Aと同様の処理が行われる。   On the other hand, the transmission control unit 28 transmits the traveling control plan of the host vehicle A adopted in the evaluation unit 130 to the vehicle B which is another autonomous driving vehicle. In the vehicle B, the same processing as that of the own vehicle A is performed.

このように、本実施形態に係る走行制御計画評価装置100では、自車両A及び周辺車両B,Cの各々の所定時間間隔ごとの安全評価値に基づいて、自車両Aの走行制御計画を評価することができるため、特定の時点のみならず将来にまで亘って、その計画を評価することができる。また、周辺車両B,Cの安全評価値をも算出し、これを考慮して自車両Aの走行制御計画を評価するため、周辺車両B,Cを含めた車群全体に与える影響も考慮して、その計画を評価することができる。   As described above, the travel control plan evaluation apparatus 100 according to the present embodiment evaluates the travel control plan of the host vehicle A based on the safety evaluation values for each predetermined time interval of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C. So that the plan can be evaluated not only at a specific point in time but also into the future. In addition, since safety evaluation values of the surrounding vehicles B and C are also calculated and the travel control plan of the own vehicle A is evaluated in consideration thereof, the influence on the entire vehicle group including the surrounding vehicles B and C is also taken into consideration. And evaluate the plan.

また評価部130は、自車両A及び周辺車両B,Cの環境評価値を加味して、走行制御計画を評価するため、安全性のみならず環境に与える影響をも考慮して、自車両Aの走行制御計画を評価することができる。   Since the evaluation unit 130 evaluates the travel control plan in consideration of the environmental evaluation values of the own vehicle A and the surrounding vehicles B and C, considering the influence on the environment as well as the safety, the own vehicle A The travel control plan can be evaluated.

さらに評価部130は、自車両A及び周辺車両B,Cの快適評価値を加味して、走行制御計画を評価するため、快適性をも考慮して、自車両Aの走行制御計画を評価することができる。   Furthermore, the evaluation unit 130 evaluates the travel control plan of the host vehicle A in consideration of comfort in order to evaluate the travel control plan in consideration of the comfort evaluation values of the host vehicle A and the surrounding vehicles B and C. be able to.

なお、本発明は上記した実施形態に限定されることなく、種々の変形が可能である。例えば、上記した実施形態では、自車両Aの周辺車両として、自動運転車両Bと手動運転非通信車両Cとが混在する交通環境下について説明したが、他の自動運転車両や手動運転非通信車両が更に存在してもよい。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made. For example, in the above-described embodiment, a description has been given of a traffic environment in which an autonomous driving vehicle B and a manually driven non-communication vehicle C are mixed as surrounding vehicles of the own vehicle A. However, other autonomous driving vehicles and manually driven non-communication vehicles are described. May also be present.

本実施形態に係る走行制御計画評価装置を備えた走行制御装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the traveling control apparatus provided with the traveling control plan evaluation apparatus which concerns on this embodiment. 周辺車両Bの走行制御計画と周辺車両Cの行動予測を示す図である。It is a figure which shows the driving control plan of the surrounding vehicle B, and the behavior prediction of the surrounding vehicle C. 自車両Aの複数の走行制御計画を説明するための図である。It is a figure for explaining a plurality of run control plans of self-vehicles A. 自車両Aの一の走行制御計画を採用した場合の、自車両と周辺車両の所定時間間隔ごとの安全評価値を示すグラフである。It is a graph which shows the safety evaluation value for every predetermined time interval of the own vehicle and a surrounding vehicle at the time of employ | adopting one traveling control plan of the own vehicle. 走行制御計画評価装置における自車両Aの走行制御計画の評価の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of evaluation of the traveling control plan of the own vehicle A in a traveling control plan evaluation apparatus.

符号の説明Explanation of symbols

1…走行制御装置、100…走行制御計画評価装置、110…記憶部、120…評価値算出部、122…安全評価値算出部、124…環境評価値算出部、126…快適評価値算出部、130…評価部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Traveling control apparatus, 100 ... Traveling control plan evaluation apparatus, 110 ... Memory | storage part, 120 ... Evaluation value calculation part, 122 ... Safety evaluation value calculation part, 124 ... Environmental evaluation value calculation part, 126 ... Comfortable evaluation value calculation part, 130: Evaluation section.

Claims (2)

対象車両の走行制御に用いる走行軌跡及び速度パターンを含む走行制御計画を評価する走行制御計画評価装置であって、
前記対象車両の前記走行軌跡及び速度パターンと、前記対象車両の周辺車両の走行軌跡及び速度パターンとを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記対象車両及び前記周辺車両の各々の所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、前記対象車両及び前記周辺車両の各々の所定時間間隔ごとの安全性に関する安全評価値を算出する安全評価値算出手段と、
前記対象車両及び前記周辺車両の前記安全評価値に基づいて、前記対象車両の前記走行制御計画を評価する評価手段と、
前記対象車両及び前記周辺車両の各々について、前記記憶手段に記憶された所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、前記対象車両及び前記周辺車両の各々について所定時間間隔ごとの環境性に関する環境評価値を算出する環境評価値算出手段と、を備え
前記評価手段は、前記対象車両及び前記周辺車両の前記環境評価値を加味して、前記走行制御計画を評価することを特徴とする走行制御計画評価装置。
A travel control plan evaluation device for evaluating a travel control plan including a travel locus and a speed pattern used for travel control of a target vehicle,
Storage means for storing the travel trajectory and speed pattern of the target vehicle, and the travel trajectory and speed pattern of surrounding vehicles of the target vehicle;
Using the position information and speed information for each predetermined time interval of each of the target vehicle and the surrounding vehicle stored in the storage unit, the safety for each predetermined time interval for the target vehicle and the surrounding vehicle. A safety evaluation value calculating means for calculating a safety evaluation value;
Evaluation means for evaluating the travel control plan of the target vehicle based on the safety evaluation values of the target vehicle and the surrounding vehicles;
For each of the target vehicle and the surrounding vehicles, using the positional information and speed information for each predetermined time interval stored in the storage unit, the environmental characteristics for each predetermined time interval for each of the target vehicle and the surrounding vehicles. Environmental evaluation value calculating means for calculating environmental evaluation values for
The said evaluation means evaluates the said travel control plan in consideration of the said environmental evaluation value of the said target vehicle and the said surrounding vehicle, The travel control plan evaluation apparatus characterized by the above-mentioned .
前記対象車両及び前記周辺車両の各々について、前記記憶手段に記憶された所定時間間隔ごとの位置情報及び速度情報を利用して、前記対象車両及び前記周辺車両の各々について所定時間間隔ごとの快適性に関する快適評価値を算出する快適評価値算出手段を備え、
前記評価手段は、前記対象車両及び前記周辺車両の前記快適評価値を加味して、前記走行制御計画を評価することを特徴とする請求項1に記載の走行制御計画評価装置。
For each of the target vehicle and the surrounding vehicles, using the positional information and speed information for each predetermined time interval stored in the storage means, the comfort for each of the target vehicle and the surrounding vehicles for each predetermined time interval. A comfort evaluation value calculating means for calculating a comfort evaluation value for
The travel control plan evaluation apparatus according to claim 1 , wherein the evaluation unit evaluates the travel control plan in consideration of the comfort evaluation values of the target vehicle and the surrounding vehicles.
JP2007208388A 2007-08-09 2007-08-09 Travel control plan evaluation device Expired - Fee Related JP4900133B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007208388A JP4900133B2 (en) 2007-08-09 2007-08-09 Travel control plan evaluation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007208388A JP4900133B2 (en) 2007-08-09 2007-08-09 Travel control plan evaluation device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009043090A JP2009043090A (en) 2009-02-26
JP4900133B2 true JP4900133B2 (en) 2012-03-21

Family

ID=40443765

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007208388A Expired - Fee Related JP4900133B2 (en) 2007-08-09 2007-08-09 Travel control plan evaluation device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4900133B2 (en)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010084568A1 (en) * 2009-01-20 2010-07-29 トヨタ自動車株式会社 Row running control system and vehicle
JP5338392B2 (en) * 2009-03-06 2013-11-13 日産自動車株式会社 Driving support device and driving support method
JP5402203B2 (en) * 2009-04-20 2014-01-29 トヨタ自動車株式会社 Vehicle control apparatus and vehicle control method
KR101192677B1 (en) 2011-11-22 2012-10-19 신일전기 주식회사 High capacity charger and charger-discharger with equal controll function of three-phase input current
JP5852480B2 (en) * 2012-03-15 2016-02-03 パイオニア株式会社 Mobile body control device and mobile body mounting device
WO2015155833A1 (en) * 2014-04-08 2015-10-15 三菱電機株式会社 Collision prevention device
JP6354561B2 (en) * 2014-12-15 2018-07-11 株式会社デンソー Orbit determination method, orbit setting device, automatic driving system
WO2016113891A1 (en) * 2015-01-16 2016-07-21 三菱電機株式会社 Travel planning device and travel planning method
JP2017081432A (en) * 2015-10-28 2017-05-18 本田技研工業株式会社 Vehicle control apparatus, vehicle control method, and vehicle control program
DE102015226232A1 (en) * 2015-12-21 2017-06-22 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft A method for collision avoidance of a motor vehicle with an emergency vehicle and a related system and motor vehicle
WO2017159539A1 (en) * 2016-03-15 2017-09-21 本田技研工業株式会社 Vehicle control apparatus, vehicle control method and vehicle control program
US10049328B2 (en) * 2016-10-13 2018-08-14 Baidu Usa Llc Group driving style learning framework for autonomous vehicles
JP2019067280A (en) * 2017-10-04 2019-04-25 パイオニア株式会社 Control device, control method, and control program
US10627825B2 (en) 2017-11-22 2020-04-21 Waymo Llc Using discomfort for speed planning in autonomous vehicles
JP7339960B2 (en) * 2017-11-22 2023-09-06 ウェイモ エルエルシー Using Discomfort for Autonomous Vehicle Speed Planning
US10967861B2 (en) 2018-11-13 2021-04-06 Waymo Llc Using discomfort for speed planning in responding to tailgating vehicles for autonomous vehicles
JP7076348B2 (en) * 2018-09-20 2022-05-27 日立Astemo株式会社 Electronic control device

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2853077B2 (en) * 1993-09-17 1999-02-03 本田技研工業株式会社 Self-driving vehicle
JP3371650B2 (en) * 1995-11-08 2003-01-27 三菱自動車工業株式会社 Vehicle travel control device
JP4604683B2 (en) * 2004-11-25 2011-01-05 日産自動車株式会社 Hazardous situation warning device
JP2006184127A (en) * 2004-12-27 2006-07-13 Nissan Motor Co Ltd Route guidance device and route guidance method
JP2007024833A (en) * 2005-07-21 2007-02-01 Denso Corp On-vehicle navigation apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
JP2009043090A (en) 2009-02-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4900133B2 (en) Travel control plan evaluation device
JP4525670B2 (en) Travel control plan generation system
US11052914B2 (en) Automated driving systems and control logic using maneuver criticality for vehicle routing and mode adaptation
JP4952268B2 (en) Travel control plan generator
US10503165B2 (en) Input from a plurality of teleoperators for decision making regarding a predetermined driving situation
JP6683178B2 (en) Automatic driving system
JP4371137B2 (en) Automatic operation control device
JP6308233B2 (en) Vehicle control apparatus and vehicle control method
US11370435B2 (en) Connected and automated vehicles, driving systems, and control logic for info-rich eco-autonomous driving
JP4894691B2 (en) Travel plan generator
JP4416020B2 (en) Travel plan generator
WO2017094907A1 (en) Travel trajectory generation device and travel trajectory generation method
US20150142207A1 (en) Method and driver assistance device for supporting lane changes or passing maneuvers of a motor vehicle
CN105313895A (en) Vehicle control apparatus and vehicle control method
JP2017102827A (en) Travel track generation device and travel track generation method
CN109405842A (en) Route planning and adjustment based on vehicle health management information
JP2011143742A (en) Vehicle controller
WO2020027241A1 (en) Vehicle travel control device
JP2011238054A (en) Travel track creation device
CN114763135A (en) Vehicle running control method and device, electronic equipment and storage medium
JP2019209902A (en) Travel support method and travel support apparatus
JP2006350569A (en) Vehicle control system
CN114207380B (en) Vehicle travel control method and travel control device
JP7159562B2 (en) Vehicle control system
WO2022249834A1 (en) Vehicle motion control device and vehicle motion control method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100323

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20111004

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20111005

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20111116

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20111206

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

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20111219

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 4900133

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

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

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150113

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees