JP5423500B2 - Traveling method calculation device and program - Google Patents

Traveling method calculation device and program Download PDF

Info

Publication number
JP5423500B2
JP5423500B2 JP2010059716A JP2010059716A JP5423500B2 JP 5423500 B2 JP5423500 B2 JP 5423500B2 JP 2010059716 A JP2010059716 A JP 2010059716A JP 2010059716 A JP2010059716 A JP 2010059716A JP 5423500 B2 JP5423500 B2 JP 5423500B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
signal
information
traveling
route
candidate
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
JP2010059716A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2011191269A (en
Inventor
純志 今井
広宣 北岡
博子 森
敬一郎 早川
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 Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Central R&D Labs Inc
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 Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Central R&D Labs Inc
Priority to JP2010059716A priority Critical patent/JP5423500B2/en
Publication of JP2011191269A publication Critical patent/JP2011191269A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5423500B2 publication Critical patent/JP5423500B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Navigation (AREA)

Description

本発明は、走行方法計算装置及びプログラムに係り、特に、消費エネルギーが最適となる走行方法を計算する走行方法計算装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to a traveling method calculation apparatus and program, and more particularly, to a traveling method calculation apparatus and program for calculating a traveling method in which energy consumption is optimal.

従来より、多種類のコストが存在する道路ネットワークにおいて、与えられた出発地と目的地を結ぶ最適経路を生成する経路探索方法が知られている(特許文献1)。この方法では、最初に、リンクごとに決まるリンクコストを選び出し、これらのリンクコストの和をリンクの拡張された“距離”と定義する。次に、この“距離”の定義された道路ネットワークに第k最短経路問題のアルゴリズムを適用して“距離”が最短である適当な個数の経路を生成する。最後に、生成された各経路ごとに、リンクによらないコストである非リンクコストを考慮してトータルコストを計算し、その中から最小のトータルコストを持つ経路を最適経路として選択する。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a route search method for generating an optimum route connecting a given starting point and destination in a road network where various types of costs exist (Patent Document 1). In this method, first, a link cost determined for each link is selected, and a sum of these link costs is defined as an extended “distance” of the link. Next, an appropriate number of routes having the shortest “distance” are generated by applying the algorithm of the kth shortest route problem to the road network in which the “distance” is defined. Finally, for each generated route, the total cost is calculated in consideration of the non-link cost, which is a cost that does not depend on the link, and the route having the minimum total cost is selected as the optimum route.

また、走行環境を考慮して車両が消費するエネルギーを最適化させた走行計画を生成する走行計画生成装置が知られている(特許文献2)。この装置では、速度パターンを設定条件に基づいて生成し、交通状況を取得し、生成した速度パターンと取得した交通状況とに基づいて走行計画を生成する。   A travel plan generation device that generates a travel plan that optimizes the energy consumed by a vehicle in consideration of the travel environment is known (Patent Document 2). In this device, a speed pattern is generated based on a set condition, a traffic situation is acquired, and a travel plan is generated based on the generated speed pattern and the acquired traffic situation.

特開2001−264097号公報JP 2001-264097 A 特開2009−70101号公報JP 2009-70101 A

しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、トータルコストを最小にする走行方法の実現可能性を考慮していないため、選択された最適経路を案内しても、トータルコストが最小にならない場合がある、という問題がある。   However, since the technology described in Patent Document 1 does not consider the feasibility of a traveling method that minimizes the total cost, the total cost is not minimized even when the selected optimum route is guided. There is a problem that there is.

また、上記の特許文献2に記載の技術では、消費エネルギーを最適化する走行計画の実現可能性を考慮していないため、生成された走行計画に応じて経路案内しても、消費エネルギーが最適にならない場合がある、という問題がある。   In addition, since the technology described in Patent Document 2 does not consider the feasibility of a travel plan that optimizes energy consumption, the energy consumption is optimal even if route guidance is performed according to the generated travel plan. There is a problem that it may not become.

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギーを最適にする走行方法を求めることができる走行方法計算装置及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a traveling method calculation apparatus and program that can obtain a traveling method that is highly feasible and that optimizes energy consumption. Objective.

上記の目的を達成するために本発明に係る走行方法計算装置は、道路ネットワークデータと、前記道路ネットワーク上の各信号の点灯サイクルの時刻を表わす信号情報とを記憶した道路情報記憶手段と、前記道路ネットワーク上の各リンクの渋滞情報又は各リンク上の車両の走行状態情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、車両の出発地から目的地に到達するまでの経路候補を少なくとも1つ探索する経路探索手段と、前記信号情報に基づいて、前記経路探索手段によって探索された経路候補の各々について、前記経路候補上の各信号を青信号で通過するときの前記青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する抽出手段と、前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、対応する経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、前記走行方法による消費エネルギー量を計算する計算手段と、前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号の前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される度合いを示す実現度を算出する実現度算出手段と、前記計算された走行方法の各々に対して、記走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行う順序付け手段とを含んで構成されている。   In order to achieve the above object, a travel method calculation apparatus according to the present invention comprises road information storage means for storing road network data and signal information representing the time of a lighting cycle of each signal on the road network, Information acquisition means for acquiring traffic congestion information of each link on the road network or driving state information of the vehicle on each link, and based on the traffic congestion information or the driving state information acquired by the information acquisition means, Route search means for searching for at least one route candidate from the vehicle to the destination and each signal on the route candidate for each of the route candidates searched by the route search means based on the signal information. Extraction means for extracting at least one signal passing diagram candidate indicating a sequence of cycle information of the green signal when passing by a blue signal For each of the extracted signal passing diagram candidates, a driving method according to the amount of energy consumed when driving the corresponding route candidate based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition means And calculating means for calculating the amount of energy consumed by the driving method, and for each of the extracted signal passing diagram candidates, pass through the cycle information of the green signal of each signal indicated by the signal passing diagram candidate Realization calculation means for calculating the realization indicating the degree of realization of the running, and for each of the calculated running methods, the amount of energy consumed by the running method and the realization of the corresponding signal passing diagram candidates And ordering means for performing ordering based on the degree.

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、道路ネットワークデータと、前記道路ネットワーク上の各信号の点灯サイクルの時刻を表わす信号情報とを記憶した道路情報記憶手段、前記道路ネットワーク上の各リンクの渋滞情報又は各リンク上の車両の走行状態情報を取得する情報取得手段、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、車両の出発地から目的地に到達するまでの経路候補を少なくとも1つ探索する経路探索手段、前記信号情報に基づいて、前記経路探索手段によって探索された経路候補の各々について、前記経路候補上の各信号を青信号で通過するときの前記青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する抽出手段、前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、対応する経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、前記走行方法による消費エネルギー量を計算する計算手段、前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号の前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される度合いを示す実現度を算出する実現度算出手段、及び前記計算された走行方法の各々に対して、記走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行う順序付け手段として機能させるためのプログラムである。   The program according to the present invention includes a computer, road information storage means for storing road network data and signal information indicating the time of a lighting cycle of each signal on the road network, and congestion information on each link on the road network. Or a route candidate from the departure point of the vehicle to the destination based on the traffic information or the traveling state information acquired by the information acquiring unit for acquiring the traveling state information of the vehicle on each link Route search means for searching for at least one, cycle information of the green signal when each signal on the route candidate is passed as a blue signal for each of the route candidates searched by the route search means based on the signal information Extracting means for extracting at least one candidate for a signal passing diagram indicating a sequence of For each of the diagram candidates, based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition means, a driving method according to the amount of energy consumed when driving the corresponding route candidate is calculated, and the driving Calculating means for calculating the amount of energy consumed by the method, and for each of the extracted signal passing diagram candidates, the degree of realization of traveling through the green signal cycle information of each signal indicated by the signal passing diagram candidates. The realization degree calculation means for calculating the realization degree to be shown and the calculated traveling method are ordered based on the amount of energy consumed by the traveling method and the realization degree of the corresponding signal passing diagram candidates. It is a program for functioning as ordering means.

本発明によれば、情報取得手段によって、道路ネットワーク上の各リンクの渋滞情報又は各リンク上の車両の走行状態情報を取得する。経路探索手段によって、情報取得手段によって取得した渋滞情報又は走行状態情報に基づいて、車両の出発地から目的地に到達するまでの経路候補を少なくとも1つ探索する。   According to the present invention, the information acquisition means acquires the traffic jam information of each link on the road network or the traveling state information of the vehicle on each link. The route search means searches for at least one route candidate from the departure point of the vehicle to the destination based on the traffic jam information or traveling state information acquired by the information acquisition means.

そして、抽出手段によって、信号情報に基づいて、経路探索手段によって探索された経路候補の各々について、経路候補上の各信号を青信号で通過するときの青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する。計算手段によって、抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、情報取得手段によって取得した渋滞情報又は走行状態情報に基づいて、対応する経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、走行方法による消費エネルギー量を計算する。   Then, for each of the route candidates searched by the route search means based on the signal information by the extraction means, a signal passing diagram showing a sequence of the cycle information of the green signal when each signal on the route candidate is passed as a blue signal. At least one candidate is extracted. For each of the candidate signal passing diagrams extracted by the calculation means, a driving method according to the amount of energy consumed when driving the corresponding route candidate based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition means. Along with calculation, the amount of energy consumed by the driving method is calculated.

そして、実現度算出手段によって、抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号の青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される度合いを示す実現度を算出する。順序付け手段によって、計算された走行方法の各々に対して、走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行う。   Then, for each of the extracted signal passing diagram candidates, a degree of realization indicating the degree of realization of traveling through the green signal cycle information of each signal indicated by the signal passing diagram candidate is calculated by the realization level calculating means. . The ordering unit performs ordering for each of the calculated traveling methods based on the amount of energy consumed by the traveling method and the degree of realization of corresponding signal passing diagram candidates.

このように、経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度を算出し、走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行うことにより、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を求めることができる。   In this way, the travel method according to the energy consumption amount when traveling along the route candidate is calculated, the realization degree of the corresponding signal passing diagram candidate is calculated, the energy consumption amount according to the travel method, and the corresponding signal passing By performing the ordering based on the degree of realization of the candidate of the diagram, it is possible to obtain a traveling method that is highly feasible and that optimizes the amount of energy consumption.

本発明に係る計算手段は、前回順序付けられた上位の所定個の走行方法に対応する信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、現在の渋滞情報又は走行状態情報に基づいて、走行方法及び消費エネルギー量を繰り返し計算し、実現度算出手段は、前回順序付けられた上位の所定個の走行方法に対応する信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、現在の渋滞情報又は走行状態情報と、計算手段によって今回計算された走行方法に基づいて、実現度を繰り返し算出し、順序付け手段は、繰り返し算出された走行方法の各々に対して、順序付けを繰り返し行うことができる。これによって、現在の交通環境に応じて、計算量を抑えて、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を求めることができる。   The calculation means according to the present invention, for each of the signal passing diagram candidates corresponding to the predetermined number of upper-order traveling methods ordered last time, the traveling method and the amount of energy consumption based on the current traffic jam information or traveling state information. The realization calculation means repeatedly calculates the current traffic jam information or the driving state information and the calculation means this time for each of the signal passing diagram candidates corresponding to the predetermined predetermined number of driving methods ordered last time. The degree of realization is repeatedly calculated based on the traveling method, and the ordering unit can repeatedly perform ordering for each of the repeatedly calculated traveling methods. Thereby, according to the current traffic environment, it is possible to obtain a traveling method that reduces the amount of calculation, is highly feasible, and optimizes the amount of energy consumption.

また、本発明に係る繰り返し計算する走行方法計算装置は、現在の渋滞情報に基づいて、経路候補上に新たに渋滞が発生したか否かを判定する判定手段を更に含み、経路探索手段は、判定手段によって経路候補上に新たに渋滞が発生したと判定された場合には、再度、情報取得手段によって取得した現在の渋滞情報又は走行状態情報に基づいて、経路候補を少なくとも1つ探索し、抽出手段は、信号情報に基づいて、経路探索手段によって再び探索された経路候補の各々について、信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出することができる。これによって、交通環境が大きく変化した場合であっても、現在の交通環境に応じて、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を求めることができる。   Further, the traveling method calculation apparatus for repeatedly calculating according to the present invention further includes a determination unit that determines whether or not a new traffic jam has occurred on the route candidate based on the current traffic jam information, and the route search unit includes: When it is determined by the determination means that a new traffic jam has occurred on the route candidate, again, based on the current traffic jam information or traveling state information acquired by the information acquisition means, search for at least one route candidate, The extraction unit can extract at least one signal passing diagram candidate for each of the route candidates searched again by the route search unit based on the signal information. As a result, even when the traffic environment changes greatly, it is possible to obtain a traveling method that is highly feasible and that optimizes the amount of energy consumption according to the current traffic environment.

本発明に係る順序付け手段は、計算された走行方法の各々を、走行方法による消費エネルギー量の昇順、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度の降順に従って並べることによって、順序付けを行うことができる。   The ordering means according to the present invention can perform ordering by arranging each of the calculated traveling methods in ascending order of the amount of energy consumed by the traveling method and in descending order of realization of corresponding signal passing diagram candidates. .

本発明に係る実現度算出手段は、信号通過ダイヤグラムの候補に対して計算された走行方法に基づいて走行したときに、信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号のうちの隣接する信号ペアの青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される実現度を、各信号ペアについて算出し、算出された各信号ペアの実現度を乗算することによって、各信号の青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される実現度を算出することができる。   The realization calculation means according to the present invention, when traveling based on the traveling method calculated for the signal passing diagram candidates, of the green signal of the adjacent signal pair of each signal indicated by the signal passing diagram candidates By calculating the degree of realization of traveling that passes through the cycle information for each signal pair and multiplying the calculated degree of realization of each signal pair, traveling that passes through the cycle information of the green signal of each signal is realized. The degree of realization can be calculated.

また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供することも可能である。   The program of the present invention can also be provided by being stored in a storage medium.

以上説明したように、本発明の走行方法計算装置及びプログラムによれば、経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度を算出し、走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行うことにより、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を求めることができる、という効果が得られる。   As described above, according to the traveling method calculation apparatus and program of the present invention, the traveling method according to the amount of energy consumed when traveling on the route candidate is calculated, and the realization degree of the corresponding signal passing diagram candidate is calculated. By calculating and ordering based on the amount of energy consumed by the traveling method and the realization of the corresponding signal passing diagram candidates, a traveling method that is highly feasible and that optimizes the energy consumption is obtained. The effect that it can be obtained.

本発明の第1の実施の形態に係る経路探索装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the route search apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 信号通過ダイヤグラムを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a signal passage diagram. 走行経路を時間で分割したときの各時点における速度を示す図である。It is a figure which shows the speed in each time when a driving | running route is divided | segmented by time. 速度及び駆動力と燃料消費量との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between speed, a driving force, and fuel consumption. 青信号で通過するための上限速度と下限速度を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the upper limit speed and the lower limit speed for passing by a green signal. 速度の確率分布を示すグラフである。It is a graph which shows the probability distribution of speed. 本発明の第1の実施の形態に係る経路探索装置における経路探索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the route search process routine in the route search apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. (A)信号交差点で停止した様子を示す図、及び(B)信号交差点で停止しなかった様子を示す図である。(A) The figure which shows a mode that it stopped at the signalized intersection, and (B) The figure which shows a mode that it did not stop at the signalized intersection.

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。車両に搭載され、かつ、自車両のドライバに対して目的地までの経路を案内する経路探索装置に本発明を適用した場合を例に説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. An example will be described in which the present invention is applied to a route search device that is mounted on a vehicle and guides a route to a destination for a driver of the host vehicle.

図1に示すように、第1の実施の形態に係る経路探索装置10は、交通情報センターからの交通情報を受信する情報受信部12と、自車両の位置を計測する位置計測部14と、ドライバが目的地を入力するための入力操作部16と、消費エネルギー量を最適にする目的地までの経路を探索すると共に、目的地までの経路における消費エネルギー量を最適にする走行方法を計算するコンピュータ18と、探索された経路及び計算された走行方法をドライバに対して表示する表示部20とを備えている。なお、本実施の形態では、経路探索装置10が、内燃機関を備えた車両に搭載されている場合を例に説明する。   As shown in FIG. 1, the route search device 10 according to the first exemplary embodiment includes an information receiving unit 12 that receives traffic information from a traffic information center, a position measuring unit 14 that measures the position of the host vehicle, The input operation unit 16 for the driver to input the destination and a route to the destination that optimizes the amount of energy consumption are searched, and a driving method that optimizes the amount of energy consumed on the route to the destination is calculated. The computer 18 includes a display unit 20 that displays the searched route and the calculated traveling method to the driver. In the present embodiment, a case where route search device 10 is mounted on a vehicle equipped with an internal combustion engine will be described as an example.

交通情報センターでは、路上センサなどを用いて、各リンク上を走行している車両の車速を示す走行情報、及び各リンクの渋滞長を示す渋滞情報を収集し、収集したリンク毎の走行情報及び渋滞情報を含む交通情報を送信する。   The traffic information center collects travel information indicating the vehicle speed of the vehicle traveling on each link and traffic information indicating the traffic jam length of each link using road sensors, and the collected travel information for each link and Send traffic information including traffic information.

位置計測部14は、例えば、GPSセンサを用いて構成され、自車両の現在位置を計測する。   The position measurement unit 14 is configured using, for example, a GPS sensor, and measures the current position of the host vehicle.

コンピュータ18は、CPUと、RAMと、後述する経路探索処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ18は、情報受信部12によって受信した交通情報を収集する交通情報収集部22と、位置計測部14によって計測された自車両の位置を出発地として取得すると共に、ドライバによる入力操作部16の操作により入力された目的地を取得する自車情報取得部24と、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の各リンクの道路勾配や制限速度を示す道路情報、及び道路ネットワーク上の各信号の点灯サイクルを表わす信号情報を記憶した道路ネットワークデータベース26と、収集した交通情報及び道路ネットワークデータに基づいて、出発地から目的地までの経路候補を複数探索する経路探索部28と、信号情報に基づいて、探索された経路候補の各々について、経路候補上の各信号を通過するときの青信号のサイクルを示すサイクル情報の列で表わされる信号通過ダイヤグラムの候補を抽出する信号通過候補抽出部30と、抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、収集した交通情報に基づいて、消費エネルギー量を最適にする各リンク上の走行方法及び当該走行方法での消費エネルギー量を計算する最適走行計算部32と、抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、当該信号通過ダイヤグラムの候補が実現されると予想される度合いを示す実現予想度を算出する実現予想度算出部34と、計算された消費エネルギー量を最適にする走行方法の各々を順位付けすると共に、順位付けされた走行方法を、対応する走行経路と共にリスト化して表示部20に出力する順位付け部36と、収集された交通情報に基づいて、交通環境に大きな変化が生じたか否かを判定し、判定結果に応じて上記処理を繰り返すように制御する変化判定部38とを備えている。   The computer 18 includes a CPU, a RAM, and a ROM that stores a program for executing a route search processing routine described later, and is functionally configured as follows. The computer 18 acquires the traffic information collection unit 22 that collects the traffic information received by the information reception unit 12 and the position of the host vehicle measured by the position measurement unit 14 as a departure point, and also uses the input operation unit 16 by the driver. The own vehicle information acquisition unit 24 for acquiring the destination input by the operation, road network data, road information indicating the road gradient and speed limit of each link on the road network, and the lighting cycle of each signal on the road network A road network database 26 storing signal information to represent, a route search unit 28 for searching a plurality of route candidates from the departure point to the destination based on the collected traffic information and road network data, and a search based on the signal information For each of the route candidates, the cycle of the green light when passing through each signal on the route candidate The signal passing candidate extraction unit 30 for extracting the signal passing diagram candidates represented by the cycle information column shown in the figure, and for each of the extracted signal passing diagram candidates, the energy consumption amount is optimized based on the collected traffic information For each of the driving method on each link and the optimum driving calculation unit 32 that calculates the amount of energy consumed by the driving method and the extracted signal passing diagram candidates, it is expected that the signal passing diagram candidates will be realized. The realization prediction degree calculation unit 34 for calculating the realization prediction degree indicating the degree to which the vehicle is to be operated and the travel methods for optimizing the calculated energy consumption are ranked, and the ranked travel methods are assigned to the corresponding travel methods. Based on the collected traffic information, the ranking unit 36 that makes a list with the route and outputs it to the display unit 20 It determines whether deal of change has occurred, in accordance with the determination result and a change determination unit 38 that controls so as to repeat the above process.

なお、交通情報収集部22は、情報取得手段の一例であり、道路ネットワークデータベース26は、道路情報記憶手段の一例である。   The traffic information collection unit 22 is an example of an information acquisition unit, and the road network database 26 is an example of a road information storage unit.

道路ネットワークデータベース26は、道路ネットワークデータと、道路ネットワーク上の各リンクの道路情報、及び道路ネットワーク上の各信号の信号情報を記憶しており、信号情報は、各信号について、点灯サイクルの時刻を表した情報である。   The road network database 26 stores road network data, road information of each link on the road network, and signal information of each signal on the road network. The signal information indicates the lighting cycle time for each signal. It is the information represented.

経路探索部28は、収集した交通情報及び道路ネットワークデータに基づいて、最短経路を探索するアルゴリズムや、最短時間の経路を探索するアルゴリズムなどを用いて、出発地から目的地までの経路候補を複数探索する。経路探索のアルゴリズムについては、従来既知のものを利用すればよく、詳細な説明を省略する。   The route search unit 28 selects a plurality of route candidates from the departure point to the destination using an algorithm for searching for the shortest route or an algorithm for searching for the route with the shortest time based on the collected traffic information and road network data. Explore. As the route search algorithm, a conventionally known algorithm may be used, and detailed description thereof is omitted.

信号通過候補抽出部30は、まず、道路情報の制限速度及び信号情報に基づいて、現在時刻に現在位置を出発した場合に、全ての経路候補上の各リンクの信号の青信号のサイクルのうち、通過することが不可能なサイクルを抽出して、禁止リストに登録する。例えば、図2に示すように、制限速度を示す点線の直線より左側に存在する青信号のサイクルが、禁止リストに登録される。また、隣接する信号交差点の信号の青信号のサイクルの組み合わせについても、通過することが不可能なものを抽出して、禁止リストに登録する。例えば、上記図2における、隣接する信号交差点の信号の青信号のサイクル情報の組み合わせ「(1,1)→(2,1)」を、禁止リストに登録する。   First, the signal passing candidate extraction unit 30 is based on the speed limit of the road information and the signal information. When the current position departs at the current time, among the green signal cycles of the signals of the links on all the route candidates, Cycles that cannot be passed are extracted and registered in the prohibition list. For example, as shown in FIG. 2, a green light cycle existing on the left side of the dotted line indicating the speed limit is registered in the prohibition list. Also, combinations of green signal cycles of adjacent signal intersection signals that cannot be passed are extracted and registered in the prohibition list. For example, the combination “(1,1) → (2,1)” of the green signal cycle information of the signal at the adjacent signal intersection in FIG. 2 is registered in the prohibition list.

また、信号通過候補抽出部30は、抽出した各経路候補に対し、信号情報が示す当該経路候補上の各信号の青信号のサイクルから、禁止リストに登録されていない青信号のサイクル、又は隣接する信号の青信号のサイクルの組み合わせを抽出して、当該経路候補上の各信号の青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を各々抽出する。信号通過ダイヤグラムは、何サイクル目の青信号で各信号交差点を通過するかを示すものであり、以下のように、信号交差点を識別する番号と、サイクルを識別する番号とからなるサイクル情報の列で表わされる。   In addition, the signal passing candidate extraction unit 30 performs, for each extracted route candidate, a green signal cycle that is not registered in the prohibition list, or an adjacent signal, from the green signal cycle of each signal on the route candidate indicated by the signal information. The green signal cycle combinations are extracted, and the signal passing diagram candidates indicating the sequence of the green signal cycle information of each signal on the path candidate are extracted. The signal passing diagram shows how many green signals pass through each signalized intersection, and is a cycle information sequence consisting of a number identifying the signalized intersection and a number identifying the cycle as follows. Represented.

(1,1)→(2,2)→(3,2)→(4,3)・・・ (1,1) → (2,2) → (3,2) → (4,3) ...

最適走行計算部32は、抽出された信号通過ダイヤグラムの各候補に対して、以下に説明するように、当該信号通過ダイヤグラムの候補で各信号を通過する場合の車両の走行方法であって、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を計算する。   As will be described below, the optimum traveling calculation unit 32 is a vehicle traveling method in which each signal is passed through the extracted signal passing diagram candidates as described below, and Calculate the driving method that optimizes the amount of energy consumed.

まず、図3に示すように、走行経路を時間で分割し、各時点での走行速度vを要素とする速度推移ベクトルX=(v,v,・・・,v)に関して、目的関数を最小にする非線形計画問題としてモデル化する。 First, as shown in FIG. 3, the traveling route is divided by time, speed changes and the traveling speed v i at each time point element vector X = (v 0, v 1 , ···, v N) with respect to, Model as a nonlinear programming problem that minimizes the objective function.

目的関数は、以下の(1)式で表される。   The objective function is expressed by the following equation (1).

Figure 0005423500
Figure 0005423500

ただし、P()は、エネルギー消費量を表わす関数であり、vは、時点iでの走行速度である。また、f()は、駆動力を表わす関数であり、θは、時点iでの道路勾配である。 Here, P () is a function representing energy consumption, and v i is a traveling speed at time point i. F () is a function representing the driving force, and θ i is a road gradient at the time point i.

P()は、速度と駆動力とに基づいてエネルギー消費量が決定される関数であり、図4に示すように、速度と駆動力との組み合わせと、エネルギー消費量との予め定められた対応関係に基づく関数である。道路勾配θは、道路情報から得られる値である。また、加速度制約を表わすδは、対象とする車両の特性から予め定められた値であり、速度制約を表わすVは、道路情報の制限速度から得られる値である。また、走行距離を表わすDは、目的地までの距離から得られる値である。   P () is a function for determining the energy consumption amount based on the speed and the driving force. As shown in FIG. 4, a predetermined correspondence between the combination of the speed and the driving force and the energy consumption amount. A function based on relationships. The road gradient θ is a value obtained from road information. Further, δ representing the acceleration constraint is a value determined in advance from the characteristics of the target vehicle, and V representing the speed constraint is a value obtained from the speed limit of the road information. Further, D representing the travel distance is a value obtained from the distance to the destination.

信号通過ダイヤグラムの候補が表わす、隣接する信号における青信号のサイクルで通過する走行を実現するためには、図5に示すように、その信号交差点間の区間の平均速度について、上限Vと下限Vが存在する。信号通過ダイヤグラムの候補を実現する走行方法における、信号交差点間の区間の平均速度vは、その間になければならないため、平均速度に関する速度制約が、上記の目的関数Pに追加される。 In order to realize the traveling through the cycle of the green signal in the adjacent signal represented by the candidate of the signal passing diagram, as shown in FIG. 5, the upper limit V U and the lower limit V for the average speed of the section between the signal intersections. L exists. In the traveling method that realizes the signal passing diagram candidates, the average speed v of the section between the signal intersections must be in the meantime. Therefore, a speed constraint related to the average speed is added to the objective function P.

また、交通環境に応じて制約を、目的関数Pに対して逐次追加してもよい。例えば、交通情報の渋滞情報や走行情報により、ある区間[D1〜D2]に速度制約が追加される場合には、以下の(2)式で表わす速度制約を追加してもよい。   Moreover, you may add a restriction | limiting sequentially with respect to the objective function P according to traffic environment. For example, when a speed constraint is added to a certain section [D1 to D2] due to traffic jam information or travel information, a speed constraint expressed by the following equation (2) may be added.

Figure 0005423500
Figure 0005423500

ただし、V’は、渋滞情報又は走行情報(先行車の速度)により決定される上限速度である。   However, V ′ is an upper limit speed determined by traffic jam information or travel information (speed of preceding vehicle).

最適走行計算部32は、当該信号通過ダイヤグラムの候補について、種々の制約条件を満たし、かつ、上記(1)式の目的関数を最小化する速度推移ベクトルを計算し、消費エネルギーを最適にする走行方法とする。また、最適走行計算部32は、求めた消費エネルギーを最適にする走行方法で走行したときの消費エネルギー量を計算する。   The optimum travel calculation unit 32 calculates a speed transition vector that satisfies various constraints and minimizes the objective function of the above equation (1) for the candidate signal passing diagram, and optimizes the energy consumption. The method. Further, the optimum travel calculation unit 32 calculates the amount of energy consumed when traveling with the travel method that optimizes the obtained energy consumption.

実現予想度算出部34は、計算した消費エネルギーを最適にする走行方法に対応する信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、以下のように、実現予想度を算出する。   The realization prediction degree calculation unit 34 calculates the realization prediction degree for each of the signal passing diagram candidates corresponding to the traveling method that optimizes the calculated energy consumption as follows.

まず、交通情報の渋滞情報や走行情報(先行車の速度情報)などから、信号通過ダイヤグラムの候補における隣接する信号間の各々の通過実現予想度を算出する。   First, each passing realization prediction degree between adjacent signals in a signal passing diagram candidate is calculated from traffic jam information, travel information (speed information of preceding vehicle), and the like.

信号通過ダイヤグラムの候補が表わす隣接する信号における青信号のサイクルで通過する走行を実現するためには、上記図5に示すように、その信号交差点間の区間の平均速度について、上限Vと下限Vが存在する。 In order to realize the traveling that passes through the cycle of the green signal in the adjacent signal represented by the signal passing diagram candidate, as shown in FIG. 5 above, the upper limit V U and the lower limit V L exists.

このダイヤグラムを実現する最適運転方法における速度vは、以下の(3)式に示すように、上限Vと下限Vとの間になければならない。 The speed v in the optimum operation method for realizing this diagram must be between the upper limit V U and the lower limit V L as shown in the following equation (3).

Figure 0005423500
Figure 0005423500

一方、実際にドライバが運転するであろう速度は、必ずしもvに一致するとは限らない。たとえ自動運転であっても、交通状況の変化により、vに一致できない場合もありうる。   On the other hand, the speed at which the driver will actually drive does not necessarily match v. Even in the case of automatic driving, it may not be possible to match v due to changes in traffic conditions.

そこで、今後実際になされるであろう速度は、図6に示すように、算出したvを含むある確率密度関数で示され、消費エネルギー量が最適となる走行方法における速度推移ベクトルと、交通情報の渋滞情報及び走行情報(先行車の速度情報)とに基づいて、確率密度関数が決定される。   Therefore, as shown in FIG. 6, the speed that will be actually achieved in the future is indicated by a certain probability density function including the calculated v, and the speed transition vector and the traffic information in the driving method in which the amount of energy consumption is optimal. The probability density function is determined based on the traffic jam information and the travel information (speed information of the preceding vehicle).

このとき、隣接する信号間の各々の通過実現予想度は、上記図6の確率密度関数における斜線部[V,V]の積分で表される。 At this time, each passing realization prediction degree between adjacent signals is represented by the integral of the shaded portion [V L , V U ] in the probability density function of FIG.

上記のように、信号通過ダイヤグラムの候補における隣接する信号間(例えば、(1,1)→(2,2),(2,2)→(3,3),・・・)の各々について、通過実現予想度が算出される。   As described above, for each of the adjacent signals (for example, (1, 1) → (2, 2), (2, 2) → (3, 3),...) In the candidate signal passing diagram, A predicted pass-through realization is calculated.

そして、通過実現予想度を、隣接する信号間の全ての組み合わせについて乗算することで、当該信号通過ダイヤグラムの候補の実現予想度が算出される。   Then, by multiplying all the combinations between the adjacent signals by the predicted pass realization degree, the expected realization degree of the candidate for the signal pass diagram is calculated.

以上の各処理が、全経路候補、信号通過ダイヤグラムの全候補に対して行われることにより、以下に示すように、経路候補及び信号通過ダイヤグラムの候補の組み合わせの各々について、消費エネルギー量、実現予想度、消費エネルギー、エネルギー最適な走行方法が計算される。
消費エネルギー 実現予想度 経路 信号通過ダイヤグラム 走行方法
(1) 600 30% 経路A (1,1)→(2,2)・・・
(2) 700 40% 経路A (1,2)→(2,2)・・・
(3) 700 10% 経路B (1,1)→(2,1)・・・
By performing the above processes on all the route candidates and all the signal passing diagram candidates, as shown below, the energy consumption and the predicted realization are obtained for each combination of the route candidate and the signal passing diagram candidate as shown below. The optimal driving method is calculated.
Consumption energy Realization expectation Route Signal passing diagram Driving method (1) 600 30% Route A (1,1) → (2,2) ...
(2) 700 40% Path A (1,2) → (2,2) ...
(3) 700 10% Path B (1,1) → (2,1) ...

順位付け部36は、消費エネルギー量を第1参照項目とし、実現予想度を第2参照項目として、走行経路、信号通過ダイヤグラム、消費エネルギー量、及び消費エネルギーを最適にする走行方法を含む最適走行データを、消費エネルギー量の昇順→実現予想度の降順に並べて順位付けを行い、候補リストに保存する。このとき、実現予想度が所定値以上の信号通過ダイヤグラムの候補のみを候補リストに保存し、その他の候補(実現予想度が所定値未満のもの)は、実現性が低い信号通過ダイヤグラムとして候補リストから除外すると共に、禁止リストに追加登録する。   The ranking unit 36 uses the energy consumption amount as a first reference item and the realization expectation as a second reference item, and includes an optimum traveling including a traveling route, a signal passing diagram, a consumed energy amount, and a traveling method that optimizes the consumed energy. Data is arranged in the ascending order of energy consumption → descending order of realization expectation, ranking is performed, and the candidate list is saved. At this time, only candidate signal passing diagrams whose realization prediction degree is equal to or higher than a predetermined value are stored in the candidate list, and other candidates (those whose realization prediction degree is less than the predetermined value) are candidate lists as signal passing diagrams with low realization. In addition to registering to the prohibition list.

また、上記の候補リストが、表示部20に出力され、ドライバに対して表示されることにより、消費エネルギーを最適にする最上位の走行経路と走行方法がドライバに案内される。   In addition, the candidate list is output to the display unit 20 and displayed to the driver, so that the driver is guided to the highest travel route and travel method that optimizes energy consumption.

変化判定部38は、現在の交通情報を取得し、上記の候補リストにおける経路候補上に、新たな渋滞や事故が発生したか否かを判定する。渋滞情報などの交通情報から、新たに渋滞や事故が発生したと判定された場合には、交通環境に大きな変化があったと判断し、経路探索部28による経路探索から、上記の各処理を再び行う。一方、渋滞や事故が新たに発生していないと判定された場合には、交通環境に大きな変化がないと判断し、候補リストの所定個の上位候補についてのみ、最適走行計算部32による最適走行の計算から上記の各処理を再び行う。このとき、実現性の低い候補を予め除外しているため、フィードバックループで同じような計算を逐次実行する際の計算資源の節約、計算の高速化が可能となる。   The change determination unit 38 acquires current traffic information and determines whether a new traffic jam or an accident has occurred on the route candidate in the candidate list. When it is determined from traffic information such as traffic jam information that a new traffic jam or accident has occurred, it is determined that there has been a significant change in the traffic environment. Do. On the other hand, if it is determined that no traffic jam or accident has occurred, it is determined that there is no significant change in the traffic environment, and the optimal travel calculation unit 32 performs optimal travel only for a predetermined number of top candidates in the candidate list. The above processes are performed again from the above calculation. At this time, candidates with low feasibility are excluded in advance, so that it is possible to save calculation resources and speed up calculation when sequentially executing similar calculations in a feedback loop.

また、繰り返し処理において、ドライバに対して案内中の経路・走行方法について、最初に計算するようにしてもよい。これによって、ドライバへの情報提示における情報伝達遅延を大幅に短縮することができる。   In the iterative process, the route / traveling method being guided to the driver may be calculated first. As a result, the information transmission delay in presenting information to the driver can be greatly reduced.

次に、第1の実施の形態に係る経路探索装置10の動作について説明する。まず、経路探索装置10において、ドライバが入力操作部16を操作して目的地を入力すると、コンピュータ18において、図7に示す経路探索処理ルーチンが実行される。   Next, the operation of the route search apparatus 10 according to the first embodiment will be described. First, in the route search device 10, when the driver operates the input operation unit 16 and inputs a destination, a route search processing routine shown in FIG. 7 is executed in the computer 18.

まず、ステップ100において、情報受信部12によって、交通情報センターからの交通情報を受信して収集すると共に、位置計測部14によって計測された現在の自車両の位置を取得する。また、ドライバにより入力された目的地を示す情報を取得する。   First, in step 100, the information receiving unit 12 receives and collects traffic information from the traffic information center, and acquires the current position of the host vehicle measured by the position measuring unit 14. Also, information indicating the destination input by the driver is acquired.

そして、ステップ102において、前回の処理時と比較して、交通環境に大きな変化があるか否かを判定する。1回目の処理である場合や、上記ステップ100で取得した交通情報に基づいて、新たな渋滞や事故が発生したと判断される場合には、ステップ104へ移行するが、上記ステップ100で取得した交通情報に基づいて、前回処理時と比較して、新たな渋滞や事故が発生していないと判断される場合には、ステップ124へ移行する。   In step 102, it is determined whether or not there is a significant change in the traffic environment as compared to the previous processing. If it is the first processing, or if it is determined that a new traffic jam or accident has occurred based on the traffic information acquired in step 100, the process proceeds to step 104, but acquired in step 100. If it is determined that no new traffic jam or accident has occurred based on the traffic information as compared with the previous processing, the process proceeds to step 124.

ステップ104では、上記ステップ100で取得した現在の自車両の位置を、出発地として設定すると共に、入力された目的地を設定して、経路探索アルゴリズムにより、出発地から目的地までの経路の候補を複数抽出する。   In step 104, the current position of the host vehicle acquired in step 100 is set as a departure point, the input destination is set, and a route candidate from the departure point to the destination is determined by a route search algorithm. Extract multiple.

次のステップ106では、道路ネットワークデータベース26から道路情報及び信号情報を取得し、上記ステップ104で抽出された全経路候補における各信号について、制限速度に従って、実現不可能な青信号のサイクルを抽出すると共に、隣接する信号交差点における実現不可能な青信号のサイクルの組み合わせを抽出して、禁止リストに追加登録する。   In the next step 106, road information and signal information are obtained from the road network database 26, and for each signal in all the route candidates extracted in step 104, an unrealizable green signal cycle is extracted according to the speed limit. Then, a combination of green light cycles that cannot be realized at adjacent signalized intersections is extracted and additionally registered in the prohibition list.

そして、ステップ108において、1つの経路候補を注目の経路候補として設定し、注目の経路候補に対し、禁止リストの信号サイクル以外を用いて、信号通過ダイヤグラムの候補を複数抽出する。ステップ110では、1つの信号通過ダイヤグラムの候補を注目の候補として設定し、注目の信号通過ダイヤグラムの候補に対し、上記ステップ100で取得した渋滞情報及び走行情報に基づいて、消費エネルギーを最適にする走行方法を計算する。   In step 108, one route candidate is set as a target route candidate, and a plurality of signal passing diagram candidates are extracted for the target route candidate using a signal cycle other than the prohibition list signal cycle. In step 110, one signal passing diagram candidate is set as a target candidate, and the energy consumption is optimized for the target signal passing diagram candidate based on the traffic jam information and the travel information acquired in step 100 above. Calculate the driving method.

そして、ステップ112において、上記ステップ110で計算された走行方法における、注目の信号通過ダイヤグラムの候補の実現予想度を算出する。ステップ114では、注目の走行経路、注目の信号通過ダイヤグラム、消費エネルギー量、及び消費エネルギーを最適にする走行方法を含む最適走行データを、消費エネルギー量の昇順→実現予想度の降順に並ぶように、候補リストに追加する。このとき、実現予想度が所定値未満である場合には、候補リストに追加せずに、禁止リストに追加する。   Then, in step 112, the expected degree of realization of the signal passing diagram candidate of interest in the traveling method calculated in step 110 is calculated. In step 114, the optimal driving data including the driving route of interest, the signal passing diagram of interest, the amount of energy consumption, and the driving method that optimizes the energy consumption are arranged in ascending order of energy consumption amount → descending order of realization expectation. , Add to the candidate list. At this time, if the realization expectation is less than the predetermined value, it is added to the prohibited list without being added to the candidate list.

そして、ステップ116では、注目の経路候補について、信号通過ダイヤグラムの全候補について、上記ステップ110〜ステップ114の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップ110〜ステップ114の処理を実行していない信号通過ダイヤグラムの候補が存在する場合には、上記ステップ110へ戻り、注目の候補として設定し、上記処理を繰り返す。一方、信号通過ダイヤグラムの全候補について、上記ステップ110〜ステップ114の処理を実行した場合には、ステップ118において、上記ステップ104で抽出された全経路候補について、上記ステップ108〜ステップ116の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップ108〜ステップ116の処理を実行していない経路候補が存在する場合には、上記ステップ108へ戻り、注目の経路候補として設定し、上記処理を繰り返す。一方、全経路候補について、上記ステップ108〜ステップ116の処理を実行した場合には、ステップ120において、候補リストに登録された最適走行データの走行経路及び走行方法を、上位の所定個の最適走行データのものだけ表示部20に出力する。   In step 116, it is determined whether or not the processing in steps 110 to 114 has been executed for all candidates for the signal passing diagram for the target route candidate. If there is a signal passing diagram candidate for which the processes of steps 110 to 114 are not performed, the process returns to step 110, is set as a candidate of interest, and the above process is repeated. On the other hand, when the processing of step 110 to step 114 is executed for all candidates for the signal passing diagram, the processing of step 108 to step 116 is performed for all the route candidates extracted in step 104 in step 118. It is determined whether or not it has been executed. If there is a route candidate that has not been subjected to the processing of step 108 to step 116, the processing returns to step 108, is set as a route candidate of interest, and the above processing is repeated. On the other hand, when the processing of step 108 to step 116 is executed for all route candidates, in step 120, the travel route and the travel method of the optimum travel data registered in the candidate list are changed to a predetermined number of optimal travels. Only the data is output to the display unit 20.

そして、ステップ122において、位置計測部14によって計測された現在の自車両の位置を取得して出発地として設定し、また、自車両が通過した信号交差点に関する青信号のサイクルを、禁止リストから除外して、上記ステップ100へ戻る。また、候補リストの中に、自車両が走行した経路に対して、通過した信号交差点で分岐した別の経路を含むものがあれば、候補リストから除外する。   In step 122, the current position of the host vehicle measured by the position measuring unit 14 is acquired and set as a departure point, and the green light cycle related to the signalized intersection that the host vehicle has passed is excluded from the prohibition list. Then, the process returns to step 100. Further, if there is a candidate list that includes another route branched at a signalized intersection that has passed with respect to the route on which the host vehicle has traveled, it is excluded from the candidate list.

一方、ステップ124では、前回の処理で得られた候補リストの上位から所定個の最適走行データのうち、1つの最適走行データを注目データとして設定し、注目データの信号通過ダイヤグラムの候補に対して、上記ステップ100で取得した現在の渋滞情報及び走行情報に基づいて、消費エネルギーを最適にする走行方法を計算すると共に、当該走行方法における消費エネルギー量を計算する。   On the other hand, in step 124, one optimum traveling data is set as attention data among a predetermined number of optimum traveling data from the top of the candidate list obtained in the previous processing, and a signal passing diagram candidate of the attention data is set. Based on the current traffic jam information and travel information acquired in step 100, a travel method for optimizing the energy consumption is calculated, and the amount of energy consumed in the travel method is calculated.

そして、ステップ126において、上記ステップ124で計算された走行方法における、注目データの信号通過ダイヤグラムの候補の実現予想度を算出する。次のステップ128では、注目の最適走行データについて、消費エネルギー量の昇順→実現予想度の降順に並ぶように、候補リストでの順位を更新する。このとき、実現予想度が所定値未満である場合には、注目の最適走行データを候補リストから削除して、禁止リストに追加する。   Then, in step 126, the expected realization degree of the signal passing diagram candidate of the data of interest in the traveling method calculated in step 124 is calculated. In the next step 128, the order in the candidate list is updated so that the optimum running data of interest is arranged in the ascending order of the energy consumption amount → the descending order of the realization expectation. At this time, if the realization prediction degree is less than the predetermined value, the focused optimum travel data is deleted from the candidate list and added to the prohibition list.

そして、ステップ130では、候補リストの上位の全ての最適走行データについて、上記ステップ124〜ステップ128の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップ124〜ステップ128の処理を実行していない、上位の最適走行データが存在する場合には、上記ステップ124へ戻り、注目のデータとして設定し、上記処理を繰り返す。一方、上位の全ての最適走行データについて、上記ステップ124〜ステップ128の処理を実行した場合には、上記ステップ120へ移行する。   In step 130, it is determined whether or not the processes in steps 124 to 128 have been executed for all the optimum travel data at the top of the candidate list. If there is upper optimum travel data for which the processing of step 124 to step 128 has not been executed, the process returns to step 124, set as attention data, and the above processing is repeated. On the other hand, when the processing of step 124 to step 128 is executed for all the upper optimal driving data, the process proceeds to step 120.

上記経路探索処理ルーチンが実行されると、随時、現時点での交通環境に応じた走行経路及び走行方法が、表示部20に表示される。このとき、例えば、車載されたナビゲーションシステムにおいて、探索された目的地点までの経路及び走行方法をドライバに対して案内する処理を行う。   When the route search processing routine is executed, the travel route and the travel method according to the current traffic environment are displayed on the display unit 20 at any time. At this time, for example, in a vehicle-mounted navigation system, a process for guiding the driver to the searched route and traveling method to the destination point is performed.

以上説明したように、第1の実施の形態に係る経路探索装置によれば、経路候補を走行するときの消費エネルギー量を最適にする走行方法を計算すると共に、対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現予想度を算出し、走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現予想度に基づいて、順位付けを行うことにより、実現可能性が高く、かつ、消費エネルギー量を最適にする走行方法を求めることができる。 As described above, according to the route search device according to the first embodiment, the travel method that optimizes the amount of energy consumed when traveling the route candidate is calculated, and the corresponding signal passing diagram candidate is calculated. By calculating the realization expectation and ranking based on the amount of energy consumed by the driving method and the realization expectation of the corresponding signal passing diagram candidates, the feasibility is high and the amount of energy consumption is optimal It is possible to ask for a driving method.

信号通過ダイヤグラムの各候補に対する、消費エネルギーを最適にする走行方法を比較することで、消費エネルギーを最適にする信号通過ダイヤグラムを選定することができる。さらに、渋滞情報や先行車の速度情報により、信号通過ダイヤグラムの実現可能性を評価することにより、渋滞等により消費エネルギー最適な信号通過ダイヤグラムが実現できない場合でも、渋滞状況に合わせた消費エネルギー最適な信号通過ダイヤグラムとその走行方法を逐次計算できるため、状況に応じた消費エネルギーを最適にする走行方法を計算することが可能になる。   A signal passing diagram that optimizes the energy consumption can be selected by comparing driving methods that optimize the energy consumption for each candidate of the signal passing diagram. Furthermore, by evaluating the feasibility of the signal passing diagram based on traffic jam information and speed information of the preceding vehicle, even if the signal passing diagram that is optimal for energy consumption cannot be realized due to traffic jams, etc. Since a signal passing diagram and its traveling method can be calculated sequentially, it is possible to calculate a traveling method that optimizes energy consumption according to the situation.

さらに、青信号のサイクル情報に関する禁止リストにより、信号通過ダイヤグラムの候補の抽出処理において、総当り検索をしなくて済む。また、交通環境に大きな変化がなければ、候補リストの上位候補だけを再度計算するだけで十分であるため、逐次算出の計算時間を大幅に短縮することもできる。   Furthermore, the brute force search is not required in the signal passing diagram candidate extraction process due to the prohibition list relating to the cycle information of the green light. Also, if there is no significant change in the traffic environment, it is sufficient to recalculate only the top candidates in the candidate list, so that it is possible to greatly reduce the calculation time for the sequential calculation.

また、走行途中にて、交通状況が大きく変化することにより、予め算出されていた消費エネルギーを最適にする走行方法が実現できなくなることがほとんどである。そこで、信号通過ダイヤグラムの候補に対して実現可能性を逐次算出することにより、走行途中で元々の消費エネルギー最適走行が実現できないことが明らかになったとしても、次善策への変更をスムーズに実行することができる。   In addition, it is almost impossible to realize a traveling method for optimizing the energy consumption calculated in advance due to a large change in traffic conditions during traveling. Therefore, even if it becomes clear that the original optimal energy consumption driving cannot be realized during driving by sequentially calculating the feasibility for the signal passing diagram candidates, the change to the next best measure is executed smoothly. can do.

次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第2の実施の形態に係る経路探索装置の構成は、第1の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。   Next, a second embodiment will be described. In addition, since the structure of the route search apparatus which concerns on 2nd Embodiment is the structure similar to 1st Embodiment, it attaches | subjects the same code | symbol and abbreviate | omits description.

第2の実施の形態では、自車両が、赤信号で停止するとき、消費エネルギー量を最適化するためにアイドリングストップする車両に、経路探索装置が搭載された場合を例に説明する。   In the second embodiment, an example will be described in which a route search device is mounted on a vehicle that stops idling to optimize the amount of energy consumed when the host vehicle stops at a red light.

最適走行計算部32における上述した最適化問題の目的関数Pは、途中で停止しない場合には連続関数として表すことができるが、途中で停止後アイドリングストップする場合には非連続関数となるため、一般的な非線形最適化アルゴリズムでは対応できない。   The objective function P of the optimization problem described above in the optimal travel calculation unit 32 can be expressed as a continuous function when it does not stop halfway, but it becomes a discontinuous function when idling stops after stopping halfway. It cannot be handled by a general nonlinear optimization algorithm.

また、図8(A)に示すように、途中で停止する場合は、その停止地点(地点A)までの消費エネルギー量を最適にする走行方法と、地点Aから目的地までの消費エネルギー量を最適にする走行方法とにより消費されるエネルギーの和が、最適な消費エネルギー量となる。   Also, as shown in FIG. 8A, when stopping on the way, the traveling method for optimizing the amount of energy consumed from the stop point (point A) and the amount of energy consumed from the point A to the destination are shown. The sum of the energy consumed by the driving method to be optimized is the optimum energy consumption.

従って、第2の実施の形態における最適走行計算部32では、この消費エネルギー量と、図8(B)に示すように途中で停止しない場合の最適な消費エネルギーとを比較して、途中で停止する場合における消費エネルギー量の方が少なければ、赤信号で停止する走行方法を、消費エネルギー量を最適にする走行方法として計算する。   Therefore, the optimum travel calculation unit 32 in the second embodiment compares this energy consumption amount with the optimum energy consumption when not stopping halfway as shown in FIG. If the amount of consumed energy is smaller, the traveling method that stops at a red light is calculated as the traveling method that optimizes the consumed energy amount.

なお、第2の実施の形態に係る経路探索装置の他の構成及び作用については、第1の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。   Note that other configurations and operations of the route search apparatus according to the second embodiment are the same as those of the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.

なお、上記の第1の実施の形態及び第2の実施の形態では、経路探索装置を車両に搭載した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、交通情報センター側の装置に、本発明を適用してもよい。この場合には、経路探索対象の車両から、出発地及び目的地を示すデータを、交通情報センター側の装置に送信し、経路探索結果(走行方法及び走行経路)を、車両へ送信するようにすればよい。   In the first embodiment and the second embodiment described above, the case where the route search device is mounted on a vehicle has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and a device on the traffic information center side. In addition, the present invention may be applied. In this case, the data indicating the starting point and the destination are transmitted from the target vehicle for route search to the device on the traffic information center side, and the result of the route search (travel method and travel route) is transmitted to the vehicle. do it.

また、内燃機関により駆動する車両に経路探索装置を搭載した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、モータで駆動する電気自動車や、内燃機関とモータの双方で駆動するハイブリッド車両に、経路探索装置を搭載してもよい。この場合には、車両の種類に応じて、目的関数Pにおける、エネルギー消費量を表わす関数を定義すればよい。   Moreover, although the case where the route search device is mounted on a vehicle driven by an internal combustion engine has been described as an example, the present invention is not limited to this, and an electric vehicle driven by a motor, or a hybrid driven by both an internal combustion engine and a motor A route search device may be mounted on the vehicle. In this case, a function representing the energy consumption amount in the objective function P may be defined according to the type of vehicle.

また、計算された走行方法及び走行経路を、表示部に表示する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、計算された走行方法及び走行経路を、エンジン・電気制御系に出力して、エネルギー最適制御を行うようにしてもよい。   Moreover, although the case where the calculated driving method and the driving route are displayed on the display unit has been described as an example, the present invention is not limited to this, and the calculated driving method and the driving route are used in the engine / electric control system. It is also possible to output and perform energy optimum control.

10 経路探索装置
12 情報受信部
14 位置計測部
16 入力操作部
18 コンピュータ
22 交通情報収集部
24 自車情報取得部
26 道路ネットワークデータベース
28 経路探索部
30 信号通過候補抽出部
32 最適走行計算部
34 実現予想度算出部
36 順位付け部
38 変化判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Route search device 12 Information receiving part 14 Position measurement part 16 Input operation part 18 Computer 22 Traffic information collection part 24 Own vehicle information acquisition part 26 Road network database 28 Route search part 30 Signal passage candidate extraction part 32 Optimal driving | running | working calculation part 34 Realization Anticipation degree calculation unit 36 Ranking unit 38 Change determination unit

Claims (6)

道路ネットワークデータと、前記道路ネットワーク上の各信号の点灯サイクルの時刻を表わす信号情報とを記憶した道路情報記憶手段と、
前記道路ネットワーク上の各リンクの渋滞情報又は各リンク上の車両の走行状態情報を取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、車両の出発地から目的地に到達するまでの経路候補を少なくとも1つ探索する経路探索手段と、
前記信号情報に基づいて、前記経路探索手段によって探索された経路候補の各々について、前記経路候補上の各信号を青信号で通過するときの前記青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する抽出手段と、
前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、対応する経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、前記走行方法による消費エネルギー量を計算する計算手段と、
前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号の前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される度合いを示す実現度を算出する実現度算出手段と、
前記計算された走行方法の各々に対して、前記走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行う順序付け手段と、
を含む走行方法計算装置。
Road information storage means for storing road network data and signal information representing the lighting cycle time of each signal on the road network;
Information acquisition means for acquiring traffic information of each link on the road network or driving state information of a vehicle on each link;
A route search unit that searches for at least one route candidate from the departure point of the vehicle to the destination based on the traffic jam information or the running state information acquired by the information acquisition unit;
Based on the signal information, for each of the route candidates searched by the route search means, a signal passing diagram candidate indicating a sequence of the cycle information of the green signal when each signal on the route candidate is passed with a green signal. Extraction means for extracting at least one;
For each of the extracted signal passing diagram candidates, a driving method according to the amount of energy consumed when driving the corresponding route candidate based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition means. And calculating means for calculating the amount of energy consumed by the traveling method;
Realization degree calculating means for calculating a degree of realization indicating the degree of realization of traveling through the green signal cycle information of each signal indicated by the candidate signal passage diagram for each of the extracted signal passage diagram candidates; ,
Ordering means for performing ordering for each of the calculated traveling methods based on the amount of energy consumed by the traveling method and the realization of corresponding signal passing diagram candidates;
The travel method calculation apparatus including
前記計算手段は、前回順序付けられた上位の所定個の走行方法に対応する信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、現在の前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、前記走行方法及び前記消費エネルギー量を繰り返し計算し、
前記実現度算出手段は、前回順序付けられた上位の所定個の走行方法に対応する信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、現在の前記渋滞情報又は前記走行状態情報と、前記計算手段によって今回計算された前記走行方法に基づいて、前記実現度を繰り返し算出し、
前記順序付け手段は、繰り返し算出された走行方法の各々に対して、順序付けを繰り返し行う請求項1記載の走行方法計算装置。
The calculation means, for each of the signal passing diagram candidates corresponding to the predetermined number of upper order traveling methods ordered last time, based on the current traffic jam information or the traveling state information, the traveling method and the energy consumption amount Is repeatedly calculated,
The realization degree calculation means is calculated by the calculation means at this time for the current traffic jam information or the driving state information and each of the signal passing diagram candidates corresponding to the predetermined predetermined number of driving methods ordered last time. Based on the driving method, the realization degree is repeatedly calculated,
The traveling method calculation apparatus according to claim 1, wherein the ordering unit repeatedly performs ordering for each of the repeatedly calculated traveling methods.
現在の前記渋滞情報に基づいて、前記経路候補上に新たに渋滞が発生したか否かを判定する判定手段を更に含み、
前記経路探索手段は、前記判定手段によって前記経路候補上に新たに渋滞が発生したと判定された場合には、再度、前記情報取得手段によって取得した現在の前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、前記経路候補を少なくとも1つ探索し、
前記抽出手段は、前記信号情報に基づいて、前記経路探索手段によって再び探索された経路候補の各々について、前記信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する請求項2記載の走行方法計算装置。
Based on the current traffic jam information, further comprising a determination means for determining whether a new traffic jam has occurred on the route candidate;
When it is determined by the determination unit that a new traffic jam has occurred on the route candidate, the route search unit is again based on the current traffic jam information or the traveling state information acquired by the information acquisition unit. And searching for at least one of the route candidates,
The travel method calculation apparatus according to claim 2, wherein the extraction unit extracts at least one candidate for the signal passing diagram for each of the route candidates searched again by the route search unit based on the signal information.
前記順序付け手段は、前記計算された走行方法の各々を、前記走行方法による消費エネルギー量の昇順、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度の降順に従って並べることによって、順序付けを行う請求項1〜請求項3の何れか1項記載の走行方法計算装置。   The ordering means performs ordering by arranging each of the calculated traveling methods according to an ascending order of energy consumption by the traveling method and a descending order of realization of corresponding signal passing diagram candidates. The traveling method calculation apparatus according to claim 3. 前記実現度算出手段は、前記信号通過ダイヤグラムの候補に対して計算された前記走行方法に基づいて走行したときに、前記信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号のうちの隣接する信号ペアの前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される実現度を、各信号ペアについて算出し、前記算出された各信号ペアの実現度を乗算することによって、各信号の前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される実現度を算出する請求項1〜請求項4の何れか1項記載の走行方法計算装置。   The realization degree calculation means, when traveling based on the traveling method calculated for the signal passing diagram candidate, the green signal of the adjacent signal pair of each signal indicated by the signal passing diagram candidate The degree of realization in which traveling through the cycle information is calculated for each signal pair and multiplied by the calculated degree of realization of each signal pair, thereby traveling through the green signal cycle information of each signal. The travel method calculation apparatus according to claim 1, wherein a degree of realization that realizes is calculated. コンピュータを、
道路ネットワークデータと、前記道路ネットワーク上の各信号の点灯サイクルの時刻を表わす信号情報とを記憶した道路情報記憶手段、
前記道路ネットワーク上の各リンクの渋滞情報又は各リンク上の車両の走行状態情報を取得する情報取得手段、
前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、車両の出発地から目的地に到達するまでの経路候補を少なくとも1つ探索する経路探索手段、
前記信号情報に基づいて、前記経路探索手段によって探索された経路候補の各々について、前記経路候補上の各信号を青信号で通過するときの前記青信号のサイクル情報の列を示す信号通過ダイヤグラムの候補を少なくとも1つ抽出する抽出手段、
前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記情報取得手段によって取得した前記渋滞情報又は前記走行状態情報に基づいて、対応する経路候補を走行するときの消費エネルギー量に応じた走行方法を計算すると共に、前記走行方法による消費エネルギー量を計算する計算手段、
前記抽出された信号通過ダイヤグラムの候補の各々について、前記信号通過ダイヤグラムの候補が示す各信号の前記青信号のサイクル情報で通過する走行が実現される度合いを示す実現度を算出する実現度算出手段、及び
前記計算された走行方法の各々に対して、前記走行方法による消費エネルギー量、及び対応する信号通過ダイヤグラムの候補の実現度に基づいて、順序付けを行う順序付け手段
として機能させるためのプログラム。
Computer
Road information storage means for storing road network data and signal information indicating the time of the lighting cycle of each signal on the road network;
Information acquisition means for acquiring traffic information of each link on the road network or driving state information of a vehicle on each link;
Route search means for searching for at least one route candidate from the departure point of the vehicle to the destination based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition unit;
Based on the signal information, for each of the route candidates searched by the route search means, a signal passing diagram candidate indicating a sequence of the cycle information of the green signal when each signal on the route candidate is passed with a green signal. Extraction means for extracting at least one;
For each of the extracted signal passing diagram candidates, a driving method according to the amount of energy consumed when driving the corresponding route candidate based on the traffic jam information or the driving state information acquired by the information acquisition means. Calculating means for calculating and calculating the amount of energy consumed by the driving method;
For each of the extracted signal passing diagram candidates, a degree of realization calculating means for calculating a degree of realization indicating a degree of running through the green signal cycle information of each signal indicated by the signal passing diagram candidate; A program for causing each of the calculated traveling methods to function as an ordering unit that performs ordering based on the amount of energy consumed by the traveling method and the degree of realization of corresponding signal passing diagram candidates.
JP2010059716A 2010-03-16 2010-03-16 Traveling method calculation device and program Expired - Fee Related JP5423500B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010059716A JP5423500B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Traveling method calculation device and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010059716A JP5423500B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Traveling method calculation device and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011191269A JP2011191269A (en) 2011-09-29
JP5423500B2 true JP5423500B2 (en) 2014-02-19

Family

ID=44796348

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010059716A Expired - Fee Related JP5423500B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Traveling method calculation device and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5423500B2 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5974957B2 (en) * 2013-03-29 2016-08-23 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Driving support system, driving support method, and computer program
JP5929944B2 (en) * 2014-02-24 2016-06-08 トヨタ自動車株式会社 Movement support device, movement support method, and driving support system
JP2017198633A (en) * 2016-04-28 2017-11-02 本田技研工業株式会社 Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP6551913B2 (en) * 2016-12-16 2019-07-31 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
JP7088643B2 (en) * 2017-08-31 2022-06-21 株式会社デンソーテン Information providing device and information providing method

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4736714B2 (en) * 2005-10-26 2011-07-27 日産自動車株式会社 Navigation device
JP4997011B2 (en) * 2007-07-25 2012-08-08 日立オートモティブシステムズ株式会社 Automotive fuel consumption estimation system, route search system, and driving guidance system
JP5169140B2 (en) * 2007-10-26 2013-03-27 住友電気工業株式会社 Link cost calculation device and method, route guidance system, and computer program
JP2010033203A (en) * 2008-07-26 2010-02-12 Masahiro Watanabe Control system for nonstop traveling at intersection
JP2010164360A (en) * 2009-01-14 2010-07-29 Denso Corp Route search device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011191269A (en) 2011-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101317138B1 (en) System And Method For Eco Driving Of Electric Vehicle
CN102023018B (en) Method of predicting energy consumption, apparatus for predicting energy consumption, and terminal apparatus
US9074905B2 (en) Route search device
US9046379B2 (en) Devices and methods for determining fuel consumption and searching vehicle routes
De Nunzio et al. Model-based eco-routing strategy for electric vehicles in large urban networks
US9643511B2 (en) Method and apparatus for estimating state of charge (SOC) of battery in electric vehicle
EP2255349B1 (en) Driving support device, driving support method, and driving support program
KR101865729B1 (en) System and method for route guidance of electric vehicle
US9121720B2 (en) System and method for providing driving information of electric vehicle
JP5423500B2 (en) Traveling method calculation device and program
EP3591339B1 (en) Method, apparatus, and computer program product for generation of a route including multiple waypoints
US20130066548A1 (en) Transport-dependent prediction of destinations
JP5070574B2 (en) Local traffic prediction program generation device, local traffic prediction device, local traffic prediction program generation method, local traffic prediction method and program
CN106233094B (en) Route Generation device and route generation method
JP2011027472A (en) Route search apparatus, program, start frequency prediction apparatus, fuel consumption calculation apparatus, and operation schedule determination apparatus
JP2011196786A (en) Traffic congestion time calculation apparatus, departure time calculation apparatus, traffic congestion-less time calculation apparatus, and program
JP7099442B2 (en) Plan information provision system, plan information provision method, and program
JP7186254B2 (en) Electricity cost prediction device
JP2014066655A (en) Route search device and route search method
CN113903167A (en) Trajectory planning method and tracking method for unmanned vehicle queue
JP6257923B2 (en) Battery degradation prediction system and route search system
JP2012168037A (en) Velocity prediction device and program
US20220146272A1 (en) System and method for vehicle routing using big-data
JP5452437B2 (en) Route search device
JP2023092971A (en) Traffic situation prediction device, and traffic situation prediction method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20121225

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: 20131029

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20131031

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20131111

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5423500

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees