JP5489712B2 - 車両の回転限界を判断する方法 - Google Patents

Description

本発明は、道路の車線上を移動する車両の回転限界を判断する方法および装置に関する。

この方法により、あらゆるタイプの車両および道路と前記道路上の回転限界との間の関連を設定することが可能である。この設定は、既存の道路データベース、および知られている車両の特徴から行なうことができる。本発明によりまた、車両の経路の追跡を相対的に行い、前記車両の位置決めを良くする多変数配列指数を作り出すことが可能である。

本発明はまた、あらゆる車両に取り付けることができ、あらゆる既存のナビゲーション・システムに結合することができ、リアル・タイムで安全指標および位置決め指標を作り出す装置に関する。加えて、この装置は、防止および保護手段を改良する目的で道路管理者が使用することができる。

現在では、道路部分の回転限界を先に示すことが可能なシステムがない。加えて、運転している車両のほとんどは、ＥＳＰタイプ（電子安定プログラム）の補助がない。

車両挙動を監視しているシステムは、道路のすぐ前方に配置された永久的な危険を予測することが不可能である。

いくつかの洗練された車両は、ステアリング・ホイール上に配置された１式のセンサ、ステアリング・システム、ブレーキ、緩衝装置、ホイールのスライド滑りを備えている、または差動装置は車両の動的挙動の限界に関する情報を与えることが可能である。このような情報はその後、単一のチャンバ・マスタ・シリンダおよびＡＢＳ（アンチ・ブロッキング・システム）およびＥＳＰタイプの補助装置に伝達される。このようなシステムは、センサからの情報によってサーボ制御され、反応タイプの補助のみが保証される。

このようなシステムの洗練性がどのようであれ、カーブを予想する、または道路の現実に対して車両を配置することには盲目的であり、不可能である。特定の状態、例えば山の道路上での緊急ブレーキでは、道路の誤判断により、または薄氷などの極限状態で、これらのシステムは反生産性であることがある。

加えて、道路管理者または搭載ナビゲーション・システムによって使用される道路地図システムが知られている。これらのシステムは、このような車種に対する道路の各部分上での回転限界に触れていない。これらは、運転補助システムに対する基準として使用するのに十分正確ではない。そして１００メートルに到達し得る測定矛盾が見受けられた。

また、車両走行に対する基準を与えるＧＰＳ（全地球測位システム）を使用したナビゲーション・システムが知られている。その設計により、このような測位システムは、ＧＰＳまたはガリレオ・タイプであるかどうかに関わらず、その精度を非一定および非絶対的にする物理的限界を満たす。ナビゲーション・システムは、ジャイロスコープ、加速度計の利用に基づいて、現在ではＭＡＰ ＭＡＴＣＨＩＮＧと呼ばれる方法を使用し、それによりナビゲーションに対するＧＰＳシステムの地図誤りおよび不正確性を均衡させることが可能になる。しかし、ナビゲーションＭＡＰ ＭＡＴＣＨＩＮＧは、相対的にでさえも車両の経路を管理することが可能ではない。

また、ナビゲーション・システムの精度を良くしようとする装置が、欧州特許第０７６３７１２号の文献で知られている。この装置は、映画タイプの情報のみに基づいており、回転限界値を判断することが可能ではない。

また、現在の情報を比較し、鉄道に対する測位を改善する基準システムが、欧州特許第０５６１１７０号の文献で知られている。この技術は、鉄道に関連しており、道路上での運転に適用することはほとんどできない。

米国特許第６０９８００７号の文献は、あらゆる予測なしで、また制御パラメータ内の車両の経路を考慮することなく、車両の動的加速度の制御を行なう。

したがって、あらゆるタイプの車両および道路に対して有利に、特に運転補助または改良型の設計、道路上での保護および防止に使用することができる関係を判断することが可能なように、車線および車両のパラメータと回転限界値との間の相関関係を明らかにする、改善型の装置および方法を提供する必要がある。

従来技術によると、ＥＳＰまたはＡＢＳタイプ・システムの場合、運転補助を反応的に、すなわち複数の搭載されたセンサによるリアル・タイム測定後に実質的に操作しなければならないことを考慮することからなる普遍的先入観が存在する。本発明は、この先入観を克服し、もちろんリアル・タイムでの測定に関連付けることができるが、特に前記車両の経路、およびその三次元幾何形状と表面上の水のタイプまたは量を含む道路などのその特徴の中で車線に関連する全てのパラメータを考慮しながら車両挙動の予測をも行なうことができるシステムを推奨する。

欧州特許第０７６３７１２号 欧州特許第０５６１１７０号 米国特許第６０９８００７号

一応用例によると、本発明は道路の幾何形状に関する情報を収集すること、および情報の乗車利用を意図している。

他の目的および利点は、以下の詳細な説明を読めば明らかであり、その目的は本発明を限定することではない。

本発明は、道路の車線上を移動している車両の回転限界を判断する方法であって、
車線を規定する幾何データを得るステップ、
車線を特徴付けるデータを得るステップ、
車両経路を規定するデータを得るステップ、
車両を特徴付けるデータを得るステップ、
演算手段によってリアル・タイムで車両の回転限界値を判断するステップを含んでいるという事実を特徴とする方法に関することに前もって留意されたい。

好ましいが非限定的な実施形態によると、この方法は、
回転限界が転倒速度、転倒加速度、スライド滑り速度、およびスライド滑り加速度の中から選択され、
回転限界値の判断はニューラル・ネットワーク（neural network）を使用して行われ、
回転限界値の判断は車両を表す車種を特徴付けるデータ、車線を表すサンプルの幾何データおよび特徴データの取得により習得するニューラル・ネットワークの前のステップを含んでおり、
ニューラル・ネットワークによる習得は、車両特徴データの間で、車線および回転限界の幾何および特徴単純化データを設定するステップ、車両特徴データの間で、車線および回転限界に対する車両の許容経路に関するデータを設定するステップ、車両を特徴付けるデータの間で、動作中の車両を特徴付けるデータ、すなわちＸおよびＹに対する重心の速度、ヨー・レート（rate of yaw）、ＸおよびＹに対する重心の加速度、ドリフト角度、ホイールのステアリング、ステアリング・ホイールの速度、および回転限界を設定するステップを含んでおり、
特定の点が車線上に規定され、その位置が規定され、
車線、許容動的経路、および特定の点を特徴付ける変数全ての間の複雑な関係が規定され、
車両の動作が測定され、特定の点の存在が推測され、前記車両の相対的経路が判断され、
測定したデータは、車両位置の精度を大きくするように前記特定の点の前での車両の通過の際に特定の点の位置と比較され、
特定の点は顕著である屈曲、角度または高度変化基準によって規定され、
車線を規定する幾何データ、車線を特徴付けるデータ、車両経路を規定するデータ、車両を特徴付けるデータ、および回転限界の変数は、シミュレーション、または実際の測定、または車両製造者、または独立組織通信資格値によって、あるいは地図データ供給者によって運ばれた情報の伝達により、またはリアル・タイムでのまたは遅れての映像または衛星画像の処理により得られ、
回転限界値は車両の回転の瞬時値と比較され、
瞬時値が対応する限界値より大きい場合に運転者に警告が発せられ、
運転者に経路内の危険、または改善した位置、または起伏あるいは斜面の存在を報告するために、車両運転者にアクセス可能な少なくとも１つの指標が生成され、
所与の地点および車線の下流側での車両の瞬時速度の安全性に関する発生率の少なくとも１つの指標が、回転限界、運転者の経路、規制速度、車線を特徴付けるデータ、および天候状態の少なくとも１つのパラメータに対して運転者にリアル・タイムで生成され、
車線を表すサンプルを特徴付けるデータが、
密着パラメータ、
危険を示すデータ、
低速での通過の義務を示すデータの少なくとも１つの基準を含んでおり、
回転限界は、
制動限界、加速度限界、移動限界、
対向車線上の指示、衝突道路事故、車両との前方衝突、車両との後方衝突、エンジニアリング構造物との衝突、道路上の妨害物との衝突、歩行者との衝突、
包括的密着、搭載機器に対する道路の回転特徴、乗客の快適性に関する道路の特徴、運転者の疲労度に関する道路の特徴、
欠陥および故障、運転、運転者、車両および車両の機器、調節モードの選択、修正すべき変数の少なくとも１つの限界を含んでおり、
回転限界は、交通の減速、動線の引き上げ、交通流量の中から選択された交通限界を含んでおり、
ニューラル・ネットワークによる習得は、
幾何データの間で、地図データ、交差道路、これらの道路上を運転する車両のタイプ、信号伝達、可変標識、交互街路灯、これらの道路上を運転する車両のタイプの数、これらの道路上を運転する車両のタイプの速度、瞬時天候状態、瞬時衛星軌道、道路上および道路外の瞬時イベント、瞬時事故学、および回転限界を設定するステップを含んでいるようになっている。

本発明はまた、この方法を実施することが可能な装置に関する。

有利であるが非限定的な代替解決法によると、この装置は回転限界値を判断するニューラル・ネットワークを備えており、データの積極的な並列処理のためのイン・サイチュー・プログラム可能ゲート・ネットワーク（in situ programmable gate network）の回路を備えているようになっている。

添付した図面は、例として与えられ、本発明を限定することを目的としたものではない。これらは単に、本発明の一実施形態を示しているだけであり、容易に理解することを可能にする。

因果関係を設定し、本発明の範囲内で複雑な関係を設定する方法のステップの合成図である。 本発明を実施する搭載装置を構成する部材の例を示す図である。 指標を検索するステップを示す図である。 第１の設定のステップを示すブロック図である。 第２の設定のステップを示すブロック図である。 指標を抽出するステップを示すブロック図である。 ニューラル・ネットワークの標準的構成の構造を示す図である。 ＦＰＧＡ内のニューロンのハードウェア実施を示すブロック図である。 図９は、ＦＧＰＡ内の表示を検索するノードのネットワークのポートに対する技術を示した図である。

以下の省略形は次のようなことを示す。
ＤＳＰ：（デジタル信号処理）信号データ演算
ＬＵＴ：（参照テーブル）メモリ空間へのアクセスを与えるテーブル
ＲＯＭ：（読取専用メモリ）読取のみに対してアクセス可能であるメモリ
ＲＡＭ：（ランダム・アクセス・メモリ）
ＳＵＭ：合計
ＦＦ１：フリップ・フロップ１
Ｓｈａｐｅは、作動関数の形状である。

各ニューロンでは、シナプス係数がＬＵＴのＲＯＭに記憶され、加算および乗算関数がＤＳＰによって行なわれ、偏倚は乗算係数Ｃとして考慮され、作動関数がＲＯＭに記憶される。

ＤＳＰは、各層内のニューロン数のために設けられており、例えば、ＤＳＰ１は全ての層内の第１のニューロン全てに対して設けられている。制御装置は、この割り当てを駆動し、各層の各ニューロンに属するシナプス係数はＬＵＴのＲＯＭに記憶され、制御装置の指示の関数として各ニューロンにアドレス指定されている。ＤＳＰは、各係数を制御装置によってアドレス指定された対応する入力変数Ｘｉで乗算する。

各層Ｓ１ｎ、Ｓ２ｎ、Ｓｋｎ内の各ニューロンの各出力は、後の層の入力となってよく、この再割り当てはまた制御装置によって駆動される。

図９では、省略形は以下の通りである。
Ｗｉ：シナプス係数
Ｘｉ：変数の数値

本発明の第１のステップは、測定した車両の特徴と得られた回転限界で使用された道路の特徴との間の既存の因果関係を設定するステップ（設定１）からなる。

図４を参照すると、設定は車種によって行なわれ、次第に、そのように望まれる場合、設定は１つの設定のみを得るように結合される。

特定の設定は、例えば、一方ではＶＬ（軽量車両）、もう一方では重量物運搬車両、その後、半トレーラ貨物用車両と同様に結合される。

最初、アーキテクチャを再設計することが可能であるが、近い車種のアセンブリに有効であった場合、アーキテクチャは安定している。

新しい道路データが作り出された場合およびその時に、また車両がより細かい変数により特徴付けられる場合およびその時に設定を改善させることができる。

設定１は、車両の経路を区別せず、道路および経路が同一であると考えられる。

したがって、経路に関する情報を与えることは可能ではない。

各車両は、属する車種のものと比較されるその独自の特徴に関して考慮され、車両の状態および車両の負荷は、車両間の比較を引き出すことを可能にする変数により特徴付けられている。道路はまた、一式の変数により特徴付けられている。上記特徴は、異なる車両を効率的に特徴付けることを可能にし、前記変数を使用して差異を特定することができる。同様に、より細かい特徴を使用して道路を特徴付けることができる。

車両の特徴
車種への分類
車輪駆動タイプ：前輪、後輪、四輪駆動
重量／電力出力
寸法
質量
ホイール・ベース
その他

車両の状態
タイヤ状態
緩衝装置状態
ステアリング・システム方向
タイヤ膨張圧力
ブレーキ非対称
前輪および後輪牽引の調整
その他

車両の負荷
測定負荷
道路の特徴
道路：乾燥、湿潤、薄氷
コーティング・タイプ：クラス、年数、高度、露出
コーティング磨耗率
均一性
曲がり
斜面
超高度
その他

車両、道路、利用状態、特徴の無限の組合せがある。これらの組合せの包括的な定義を与えることは不可能である。本発明により、モーメントｌで、組合せに対応する回転限界値を判断する、またはモーメントｌ＋ｎの下流側で予測することが可能となるが、組合せは因果関係の適格性の主題ではない。

第２のステップは、いくつかの車両に対しておよび道路のサンプルに対して得られる因果関係結果をあらゆるタイプの車両およびあらゆるタイプの道路に対して推定するステップからなる。厳密に言うと、推定は車種によって、または近い車種のアセンブリによって行なわなければならない。例えば、トラックに対して判断される因果関係からモータ・サイクルの通過の限界を推定することは可能ではない。

因果関係および推定を設定する方法は、例えばニューラル・ネットワーク技術によって行なうことができる。

第１に、本発明は、その位置での車両の回転限度をリアル・タイムで判断し、これにこの位置の下流側で回転限度を報告することを可能にする方法である。

回転限度は、道路属性で由来する制約に重ね合わせることができる。

本発明はまた、車両内で利用可能な入力の関数として
横滑り限界速度、
転倒限界速度、
対向車線上の衝突、
歩行者との衝突、
ゆっくり移動している車両との衝突、
エンジニアリング構造物または起伏との衝突、
規制速度、
近接停止、
低速領域などの指標をリアル・タイムで提供する装置である。

回転限度速度（横滑りまたは転倒）は、多くの動的値を合成するキー・パラメータを示しており、この限界速度の減少は、道路の状態、幾何形状または特徴が低下する、または運転者の動作が限界速度を減少させる経路につながることのいずれかを示している。

一定速度で、車両および道路の同一の特徴では、経路のあらゆる変更が回転限界の変化につながる。

通常の動作状態では、経路差の発生率が低く、過剰な速度の極限状態では、低下した状態、経路内の変化の発生率は非常に重要である可能性がある。加えて、運転者が誤ってまたは意図的に、道路規制に一致しない場合、および運転者が競争と同様に、車線の内側にそうように選択することによって対向車線に侵入する場合、実際の瞬時限度速度は増加し、安全指標ではない。

本発明は、道路の位置の概念で速度の概念を完成させるために、経路の分析を回転限度に関連させる。

本発明は、車線の幅の端部に対応する点Ｘ、ＹおよびＺの瞬時二重捕捉のＤＧＰＳ（微分ＧＰＳ）技術により革新的である。この技術が、車線の測定を区切り、水平基準を与える。このような革新的捕捉技術は、試験を行い、その後道路の平坦性を測定する、市販の計測車両によって実行された情報の捕捉と瞬時に実行され、それに重ね合わせられる。特に、平坦性はホイール経路上の車線の沈降を示している。

二重ＤＧＰＳ捕捉は、道路の各側に対して僅かな遅延で行なわれ、得られる値は、ジャイロスコープ、加速度計、捕捉車両動作補償装置からの情報で演算による処理中に完了する。

本発明は、平坦性などの変数を含む変数の処理によって認可車線を判断することを可能にする。この処理により、機構、曲がりの曲率などの特定の点、角度を特徴付け、地理的に配置し、基準幾何点として使用することを可能にする。

この方法は、車線に対する車両の位置プラス車両の特徴と回転限度との間の因果関係を設定する（設定２）ことを可能にする。設定は、様々な幾何形状を示す特定の数の道路、およびその特徴が知られているいくつかの車両から確立され、続いて、あらゆるタイプの道路およびあらゆるタイプの車両に対して推定される。

安全経路の規則によって限定される設定が、許容動的経路を特徴付けることを可能にする。

図５は、設定が、車両、道路、前記道路上の車両経路、および対応する回転限度値の間で行なわれるこのステップを示している。

この方法は、精密な配列により、特定の点間の、および許容動的経路を特徴付ける変数全ての間の複雑な関係を設定する（設定３）ことを可能にする。データベースは、多変数配列指数である。

同様の設定は、交通を特徴付ける要素を一体化し、したがって所定の限界を交通限界まで延ばすために行なうことができる。

本発明はまた、
経路上の相対的位置、
追加の測位、
起伏および斜面の表示、
微分ＧＰＳ修正、
経路内で引き起こされる危険などの指標を車両内で利用可能な入力の関数としてリアル・タイムで提供する装置である。

この方法は、車両搭載装置を使用して車両内で実施される。前記装置は、設定アルゴリズム、抽出モジュールおよび積極的並列プロセッサおよびＦＰＧＡ（イン・サイチュー・プログラム可能ゲート・プロセス）、特徴パラメータ化モジュール、指標出力モジュール、指標に対して挙動を解析するモジュール、および例えば以下の１８の入口・出口インターフェイスを有するモジュールが中に記憶されたメモリを備えている。
１．ジャイロスコープ
２．２軸または３軸加速度計
３．昇降測定器
４．ＧＰＳ−ガリレオ
５．車両速度計
６．距離カウンタ
７．道路上適性試験
８．ホイール・アラインメント検査
９．タイヤ膨張測定
１０．ナビゲーション・システム
１１．天候状態データ
１２．車両１内部バス（bus）
１３．車両２内部バス（bus）
１４．配列指数データベースおよび属性を含む追加のメモリ
１５．ローカル通信ポート１
１６．ローカル通信ポート２
１７．ローカル通信ポート３
１８．外部通信ポート１
１９．外部通信ポート２
２０．外部通信ポート３

ＰＤＡ（携帯情報端末）／ＰＮＤ（パーソナル・ナビゲーション装置）タイプの移動ナビゲータは、ポート１５、１６および１７を通してポート４および１０に接続することができる。

装置は、ＰＤＡ、ＰＮＤまたはナビゲーション・システムに含めることができ、専用ハウジング内に一体化させることができる。装置は、既存の車両搭載ＦＰＧＡ内に含めることができる。

ナビゲーション・システムへの結合により、より簡単な記憶装置およびメモリ・アクセス装置を実施することが可能になる。というのは、本発明の主題である装置は、車両が中で運転している地理的領域に対して関連メモリ領域に集中することができるからである。

他の技術全て、または他のナビゲーション方法に対して、この装置は、相対的データをサブメトリックに車線の現実および経路の可能性のある変化と比較することによって、このデータを解釈することが可能である。

装置は、その入口に伝達されたデータ全てをリアル・タイムで捕捉し、ＦＰＧＡタイプのプロセッサは、これらの入力からのデータを配列指数と比較するために、抽出および設定アルゴリズムを起動させる。その後、装置は、経路を特徴付けるために関連データ全てを使用する。装置は、車線に対して相対的および連続的に車両の新しい位置を与え、その相対的な経路を判断する。

ＦＰＧＡを使用することにより、１ミリ秒未満で、いくつかのサイクルの情報を供給および処理することが可能になり、既存の市販の測位およびナビゲーション・システム全てよりはるかに多い情報に対する要素および精度を測定することによって供給されるデータをリアル・タイムで配置するために、捕捉された情報に対する精度および装置の容量を与える。

本発明の主な利点の１つは、経路および車両の速度が、運転者を動的に案内するのに必要な唯一２つのパラメータであることである。利点の１つは、本発明は以前に備えられていないあらゆるタイプの車両で容易に使用することができるという事実にある。

本発明は、元の機器製造者、自動車製造者、およびナビゲーション地図およびシステム供給者によって普通に使用されるシステムに対して重要な革新をもたらす。

本発明により、あらゆる道路上のあらゆる車両が、搭載された最小の測量学で車両のみの位置の機能として、そこにいる場合、および前方の道路部分で運転者が超えてはならない限界を知ることが可能になる。

本発明は、地理的位置システムおよびナビゲーション・システムの改良型の測位、および燃料消費および制動能力の監視および最適化に関する進歩を可能にする起伏および斜面基準を提供する。

方法の利点の１つは、車両搭載システムにより容易に実施されることであり、これはこのような車両がステアリング・ホイール角度、密着性の測定などのためのセンサを有しないとしても、または車両がＥＳＰまたはＡＢＳタイプの運転者補助システムを備えていないとしても当てはまる。

各車両は、同じ性質または同じ精度のデータを搭載システムに供給することが可能ではない。いくつかの車両は、ＰＤＡまたはＰＮＤまたはナビゲーション・システムを有し、その他の車両は経路判断の精度を強化することを可能にする特定の変数を提供することができるＥＳＰなどの機器を備えている。

この方法によりまた、車および道路の特徴プラス装備車両からの情報（ＸおよびＹに対する重心の速度、ヨー・レート、ＸおよびＹに対する重心の加速度、ドリフト角度、ホイール・ステアリング角度、ホイール・ステアリング速度）と回転限界の間の因果関係を設定することが可能になる。

方法のこの態様は、設定１より細かい指標を得ることを可能にし、この技術は極めて革新的であるが、全ての車両で利用可能ではない測定結果を必要とする。

各地域または国は必ずしも、各道路の状態に関するリアル・タイム情報を提供しない。道路を特徴付ける密着データは常に利用可能ではない。

車両状態および道路状態を特徴付けるのに必要な情報は、ほとんどは利用可能である。

道路上適性試験は、緩衝装置の状態、ブレーキ非対称性、ステアリング・システム状態に関する情報を与えることができる。

ホイール・アラインメントの検査は、前方および後方ギアの状態を与えることができる。

圧力の測定は、その使用が今後拡大する、リアル・タイム圧力センサによって得ることができる。

内部バスは、車両の速度を供給することができる。

道路を管理する団体のローカル気象観測所は、例えばワイパおよび外部の温度を測定するために搭載された機器によって運ばれる単純な情報を強化する微気候に関する正確な情報を与える。運転者は、雨天状態指標を手動で切り換えることができる（少雨、大雨、嵐）。

車両内のリアル・タイム情報の利用可能性および質によって、システムは情報の信頼性に関する表示を与え、運転者に独自の情報のレベルを適合させる。

搭載装置は、車両のブランドおよびタイプ、道路上適性試験、キロメートルでの距離を入力する使用者によってパラメータ化され、保守サービスの周期および質の推定を与える。道路上適性試験センタおよびホイール・アライメント検査センタは、その情報を入力することができる。搭載装置は、車両の内部バスに、またはより簡単にはワイパの接触子およびＩＳＯ速度ケーブルに連結させることができる。装置は、利用可能な情報に対する指標を表示することができる。より洗練された型の装置により、何人かの運転者によって与えられた情報の欠如を補償し、車両の劣化に起因する可能性がある経路の偏向における定数を適格とすることが可能になる。

搭載装置は、利用可能な情報の合成を行なう。

方法の機能の１つは、いる場所および前方の道路部分で自分の経路に対応する運転速度限界をリアル・タイムで運転者に警告することである。

回転限界速度は、規制限界速度、ならびに減速および加速限界の誘導制約、ならびに道路属性固有の制約に重ね合わせられる。

運転者の反応は、伝達された情報に関して、および道路、車両および道路状態の特徴に関して解析することができる。

方法の別の瞬時機能は、車両の相対経路を安全経路と比較し、この相対経路から危険性を摘出することである。システムは、運転者に自分の経路の危険性を警告する。経路内の特定のレベルの危険を超えると、この方法はもはや規制限界速度を運転者に報告するのではなく、警告を自分の経路を修正する必要性に集中させ、経路内で生じる危険は対向車線上での衝突の危険性によって、および／または衝突道路事故の危険性によって主に具体化される。

この方法の別の機能は、運転者自身の動作との相関的な危険性のレベルの変化を示す、差し迫った危険性および将来の危険性指標を運転者に提供することである。例えば、不適切な過ステアリングまたはステアリング不足は、経路の形状の変化、および許容可能な回転限度の実質的な低下につながる。運転者が限界から遠くで運転し、自分の経路が正しい場合、限界速度指標は運転者に警告しない。運転者が限界速度近くで運転している場合、この不適当な動作の結果、限界を少なくし、したがって車の実際の速度により近くなり、運転者に危険および限界領域を既に警告した指標はその警告を強める。

この方法の別の機能は、回転限度速度、および道路の軸に対する基準経路などの基準情報を運転者補助システムＥＳＰおよびＥＢＳに与えることである。

この方法の別の機能は、既存の（ナビゲーションおよびＧＰＳ）システムによって供給された位置の精度を良くすること、特にＺに対する基準を与えることである。

この方法の別の機能は、道路管理者によって実施される防止および保護手段の適性を適格とすることである。車両の車種および様々な気候条件で、速度限度は危険なおよび／または敏感な領域に適合しているか？保護手段は、衝突道路事故が起きやすい場所、ガードレール、縁などに適合しているかなどである。

この方法の別の機能により、様々な経路限界、および衝突道路事故または対向車線上での運転の危険性を車種と、機構によって実施される危険保護および防止手段によって記すことができる正確な１０００分の１の縮尺の地図を描くことが可能になる。デジタルである可能性があるこれらの地図は、動的に危険および危険性を、また気候条件の変化により生じる変更を示すことができる。

この方法は、既存のデータベースで実施することができる。実際、ナビゲーション・システムで使用される地図を描くために道路データを収集している会社は、主にＮＡＶＴＥＱおよびＴＥＬＥＡＴＬＡＳ（登録商標）であるが、その地図化データの信頼性を知っている。車両内に分配される設定手段（設定１）は、抽出によって、初めから運転してきた道路の信頼性を与える地図化の機能として、および車両特徴の機能として回転限度を供給することを可能にする。例えば、信頼性が特に低い場合、道路幾何形状が不正確であると知られているので、装置は広い領域に関する情報を予め与える。これに対して、信頼性が高い場合、システムは特定の曲がりに関するより正確なリアル・タイム情報を与える。

車両およびその状態の選択を捕捉することは、ＰＤＡ、ＰＮＤおよびナビゲーション・システムの普通のインターフェイスにより行なうことができる。車両およびその保守状態は、装置が使用者による不正確な情報入力を解析し、最も望ましくない場合の限度を選択する車種に分類される。

道路データベースから始まって、装置は安全域を備えた指標の形で、一般車両のタイプに対して簡単に適格とした回転速度を抽出する。

運転者は、自分の車両およびその保守状態を選択し、天候状態を示し、各道路部分では、装置は将来の限界を算出し、これを瞬時速度または減速度と比較し、次の曲がりおよび後の曲がりに対して値が危険である場合に運転者に警告する。

経路および限度の抽出を行なう技術の１つは、ニューラル・ネットワークによるデータベースの質問である可能性がある。

信頼性を判断するために抽出を行い、不均一変数の流れ内で回答を調節する技術の１つは、ＦＰＧＡの利用である。

車両の経路を規定する変数
Ｘに対する経路センサの位置
Ｙに対する経路センサの位置
Ｚに対する経路センサの位置

車両の経路上の各地点ＸＹＺでの限界変数
密着推定最大速度
転倒推定最大速度
速度から導き出される対応する加速度

道路属性
車線の数
車線の幅
車線の方向
合流車線
交通循環
交差点
路肩
道路標識のシステムおよび標識視認性
道路視認性
優先道路
保護されるべき領域（学校、病院、横断歩道など）
危険（峡谷、小さい幅および高さなど）
露光（北側斜面、降雨など）
指示標識による速度
塊の始まりまたは終わりでの標識による速度
指示と一致するための減速速度
指示の終わりによる公認加速速度

Claims (16)

1. 車両搭載装置を使用して車両内に設置されたニューラルネットワークを備えた装置により実行される、道路の車線上を移動している車両の回転限界を判断する方法であって、
   車両を表す車種を特徴付けるデータと、車線を表す少なくとも１つのサンプルの幾何および特徴データを取得しニューラルネットワークが習得する前ステップであって、
   車両を特徴付けるデータ、車線の幾何データおよび特徴データから回転限界を設定するステップと、
   車両を特徴付けるデータ、車線に対する車両の許容経路に関するデータから回転限界を設定するステップと、を含む前ステップと
   所定の車線を規定する幾何データを得るステップ、
   前記所定の車線を特徴付けるデータを得るステップ、
   所定の車両の経路を規定するデータを得るステップ、
   少なくとも車輪駆動タイプ，重量／電力出力，質量，ホイール・ベースのいずれかを含む前記所定の車両を特徴付けるデータを得るステップ、
   演算手段によってリアル・タイムで道路の車線上を移動している車両の回転限界値を判断するステップであって、当該ステップは、
   得られた所定の車線を規定する幾何データ、得られた前記所定の車線を特徴付けるデータ、得られた所定の車両の経路を規定するデータ、得られた前記所定の車両を特徴付けるデータがニューラルネットワークの入力に入力されるステップと、
   得られた所定の車線を規定する幾何データ、得られた前記所定の車線を特徴付けるデータ、得られた所定の車両の経路を規定するデータ、得られた前記所定の車両を特徴付けるデータに基づき、ニューラルネットワークにおいて回転限界値を演算するステップとを含み、
   前記所定の車両の回転限界値をニューラルネットワークの出力に出力するステップとを含んでいることを特徴とする方法。
2. 回転限界が転倒速度、転倒加速度、スライド滑り速度、およびスライド滑り加速度の中から選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記ニューラル・ネットワークによる前記習得は、車両を特徴付けるデータの間で、動作中の車両を特徴付けるデータ、すなわちＸおよびＹに対する重心の速度、ヨー・レート、ＸおよびＹに対する重心の加速度、ドリフト角度、ホイールのステアリング、ステアリング・ホイールの速度、および回転限界を設定するステップを含んでいることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 車線に対して相対的および連続的に前記所定の車両の位置が与えられ、車線に対する車両の相対的な経路を判断するステップと、
   車線に対する前記所定の車両の許容経路と相対的な経路を比較するステップとを含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 車線上に規定された特定の点において、前記所定の車両の動作の測定により推測された特定の点と、前記所定の車両の通過の際に測定された車両の位置とを比較するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 車線を規定する前記幾何データ、車線を特徴付ける前記データ、車両経路を規定する前記データ、車両を特徴付ける前記データ、および回転限界の変数は、
   シミュレーション、
   または実際の測定、
   または車両製造者、
   または独立組織通信資格値によって、
   または地図データ供給者によって運ばれた情報の伝達により、
   または衛星からの映像またはリアル・タイムでのまたは遅れての観察を処理することによって得られることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 回転限界値は前記所定の車両の回転の瞬時値と比較され、
   瞬時値が対応する限界値より大きい場合に運転者に警告が発せられることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 運転者に経路内の危険、または改善した位置、または起伏あるいは斜面の存在を報告するために、車両運転者にアクセス可能な少なくとも１つの指標が生成されることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 所与の地点および車線の下流側での車両の瞬時速度の安全性に関する発生率の少なくとも１つの指標が、回転限界、運転者の経路、規制速度、車線を特徴付ける前記データ、および天候状態の少なくとも１つのパラメータに対して運転者にリアル・タイムで生成されることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 車線を表すサンプルを特徴付ける前記データが、密着パラメータ、危険を示すデータ、低速での通過の義務を示すデータの少なくとも１つの基準を含んでいることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 回転限界は、制動限界、加速度限界、移動限界、
    対向車線上の指示、衝突道路事故、車両との前方衝突、車両との後方衝突、エンジニアリング構造物との衝突、道路上の妨害物との衝突、歩行者との衝突、
    包括的密着、搭載機器に対する道路の回転特徴、乗客の快適性に関する道路の特徴、運転者の疲労度に関する道路の特徴、
    欠陥および故障、運転、運転者、車両および車両の機器、調節モードの選択、修正すべき変数の少なくとも１つの限界を含んでいることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 回転限界は、交通の減速、動線の引き上げ、交通流量の中から選択された交通限界を含んでいることを特徴とする請求項２に記載の方法。
13. 前記ニューラル・ネットワークによる前記習得は、幾何データの間で、地図データ、交差道路、道路上を運転する車両のタイプ、信号伝達、可変標識、交互街路灯、これらの道路上を運転する車両のタイプの数、これらの道路上を運転する車両のタイプの速度、瞬時天候状態、瞬時衛星軌道、道路上および道路外の瞬時イベント、および回転限界を設定するステップを含んでいることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記ニューラル・ネットワークによる前記習得は、
    測定した車両の特徴と得られた回転限界で使用された道路の特徴との間の既存の因果関係を取得するステップと、
    いくつかの車両に対しておよび道路のサンプルに対して得られた因果関係結果を他のタイプの車両および他のタイプの道路に対して推定するステップを含むことを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法を実施することが可能な、道路の車線上を移動している車両の回転限界を判断することを特徴とする装置。
16. ＦＧＰＡタイプのプロセッサを含むことを特徴とする請求項１５に記載の装置。

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