JP5494408B2 - Travel prediction device - Google Patents

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Description

本発明は、車両に搭載され、自車両の将来の走行を予測して周囲に送信する走行予測装置に関する。   The present invention relates to a travel prediction apparatus that is mounted on a vehicle and that predicts future travel of the host vehicle and transmits it to the surroundings.

従来、自車両の位置、速度、ブレーキ操作、方向指示器の点灯等の自車両の走行情報を周囲に送信し、自車両がどのように走行しているかを周囲に知らせる技術が知られている。送信されてきた走行情報を受信した車両では、受信した走行情報に基づいて他車両がどのように走行しているかを把握し、衝突回避などの適切な処理を実行できる。   Conventionally, a technique is known in which the vehicle's travel information, such as the vehicle's position, speed, brake operation, turn-on indicator, etc., is transmitted to the surroundings to inform the surroundings of how the vehicle is traveling. . The vehicle that has received the transmitted travel information can grasp how the other vehicle is traveling based on the received travel information and can execute appropriate processing such as collision avoidance.

このように自車両の走行状態を周囲に送信する装置として特許文献1に開示されているものでは、走行情報として、現在の自車両位置に加えて将来の自車両位置を周囲に送信する。そして、特許文献1では、自車両の将来の位置を、自車両が所定の時間間隔毎に存在すると予測される離散的な位置情報として送信する。   In this way, in the device disclosed in Patent Document 1 as a device that transmits the traveling state of the host vehicle to the surroundings, the future host vehicle position is transmitted to the surroundings in addition to the current host vehicle position as the traveling information. And in patent document 1, the future position of the own vehicle is transmitted as discrete position information predicted that the own vehicle exists at every predetermined time interval.

特開2000−269886号公報JP 2000-269886 A

しかしながら、特許文献1では、自車両の将来の位置を時間軸上で離散している位置情報として送信するので、例えば今から5秒の間において自車両が存在すると予測する位置を0.5秒毎の位置情報として送信する場合、10回分の位置情報を1回で送信する必要がある。その結果、1回の送信データ量が増加する。   However, in Patent Document 1, since the future position of the host vehicle is transmitted as position information that is discrete on the time axis, for example, the position where the host vehicle is predicted to exist within 5 seconds from now is set to 0.5 seconds. When transmitting as each position information, it is necessary to transmit 10 times of position information at a time. As a result, the amount of data transmitted once increases.

通信帯域が制限された車車間通信、路車間通信では、1回の通信データ量が多くなることは望ましい通信状態ではない。特に、市街地中心の交差点等、車両が集中するエリアにおいて通信データ量が増加すると、通信容量を超えてしまい通信できなくなるという問題が生じる。   In vehicle-to-vehicle communication and road-to-vehicle communication in which the communication band is limited, it is not a desirable communication state that the amount of one communication data increases. In particular, if the amount of communication data increases in an area where vehicles are concentrated, such as an intersection in the center of an urban area, a problem arises that communication capacity is exceeded and communication becomes impossible.

また、時間軸上で離散している位置情報として自車両の将来の位置を送信すると、位置情報の受信側では離散している位置情報の間の車両位置を、例えば離散位置情報を結ぶ直線上に存在しているものとして推定でしか求めることができない。その結果、推定した位置と、位置情報を送信してきた車両が将来において実際に存在する位置との間に誤差が生じることがある。例えば、車両位置を予測する時間間隔を0.5秒とすると、90km/sで走行する車両は0.5秒の間に12.5m移動するので、離散位置情報の間で推定した車両位置と実際の車両位置との間に数m程度の誤差が生じることがある。   Further, when the future position of the host vehicle is transmitted as position information that is discrete on the time axis, the position of the vehicle between the position information that is discrete on the receiving side of the position information, for example, on a straight line connecting the discrete position information Can only be obtained by estimation. As a result, an error may occur between the estimated position and the position where the vehicle that transmitted the position information actually exists in the future. For example, if the time interval for predicting the vehicle position is 0.5 seconds, a vehicle traveling at 90 km / s moves 12.5 m in 0.5 seconds, so the vehicle position estimated between the discrete position information and An error of about several meters may occur with the actual vehicle position.

この誤差を小さくするために車両位置を予測する時間間隔を短くすると、通信量が増加するので、通信容量を超えてしまい通信できなくなるという問題が生じる。
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、送信データ量を極力低減し、自車両が将来どのように走行するかを高精度に周囲に知らせる走行予測装置を提供することを目的とする。
If the time interval for predicting the vehicle position is shortened in order to reduce this error, the amount of communication increases, which causes a problem that the communication capacity is exceeded and communication becomes impossible.
The present invention has been made to solve the above problem, and provides a travel prediction device that reduces the amount of transmission data as much as possible and informs the surroundings with high accuracy how the host vehicle will travel in the future. Objective.

請求項1から15に記載の発明によると、走行予測手段は、自車両の走行状態および走
行環境のうち少なくとも自車両の走行状態に基づいて、自車両が将来どのように走行するかを予測し、走行情報生成手段は、走行予測手段の予測結果に基づいて、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを表す走行予測情報を生成する。そして、無線通信手段は、走行情報生成手段が生成した走行予測情報を自車両の周囲に送信する。
According to the first to fifteenth aspects of the present invention, the travel prediction means predicts how the host vehicle will travel in the future based on at least the travel state of the host vehicle among the travel state and the travel environment of the host vehicle. The travel information generating means generates travel prediction information indicating how the host vehicle will continuously travel on the time axis based on the prediction result of the travel prediction means. The wireless communication means transmits the travel prediction information generated by the travel information generating means to the surroundings of the host vehicle.

このように、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを表す走行予測情報を生成し、生成した走行予測情報を周囲に送信するので、自車両が将来どのように走行するかを、時間軸上で抜けることなく高精度に周囲に知らせることができる。   In this way, travel prediction information indicating how the host vehicle will continuously travel on the time axis is generated and the generated travel prediction information is transmitted to the surroundings, so how the host vehicle is traveling in the future. It is possible to inform the surroundings with high accuracy without missing on the time axis.

また、走行予測情報は時間軸上で連続した走行情報を表しているので、所定長さの時間軸上で離散している複数の走行情報をまとめて1回で送信する場合に比べ、1回の送信で送信するデータ量を極力低減できる。   In addition, since the travel prediction information represents continuous travel information on the time axis, the travel prediction information is one time compared to a case where a plurality of travel information that is discrete on the time axis of a predetermined length is transmitted all at once. The amount of data to be transmitted can be reduced as much as possible.

尚、自車両の走行状態とは、自車両の速度、加速度、自車両の向き、ブレーキ操作量、ステアリング操舵角および自車両の位置等、自車両自体の走行状態を表し、自車両の走行環境とは、自車両前方の信号機の色情報、天候、気温、道路情報、自車両周囲の他車両の現在の車両走行情報、および他車両の将来の走行予測情報等、自車両が走行している周囲の環境を表している。   The traveling state of the host vehicle represents the traveling state of the host vehicle itself, such as the speed of the host vehicle, the acceleration, the direction of the host vehicle, the amount of brake operation, the steering angle, and the position of the host vehicle. Means that the host vehicle is traveling, such as traffic light color information, weather, temperature, road information, current vehicle travel information of other vehicles around the host vehicle, and future travel prediction information of other vehicles Represents the surrounding environment.

また、請求項1から11に記載の発明によると、走行情報生成手段は走行予測情報として関数を生成する。
これにより、自車両が将来どのように走行するかを、関数を用いて、例えば最小2乗法により容易に近似できる。そして、生成された関数により、自車両が将来どのように走行するかを時間軸上で連続して表すことができる。
According to the invention as set forth in claims 1 to 11, the travel information generating means generates a function as the travel prediction information.
Thereby, how the host vehicle will travel in the future can be easily approximated using a function, for example, by the least square method. Then, the generated function can continuously express how the host vehicle will travel in the future on the time axis.

走行予測情報として生成する関数は、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを近似できるのであれば、請求項2に記載されているように多項式であってもよいし、請求項5に記載されているように、関数種別で示される任意の関数であってもよい。The function generated as the travel prediction information may be a polynomial as described in claim 2 as long as it can approximate how the own vehicle will travel continuously on the time axis in the future. As described in claim 5, it may be an arbitrary function indicated by a function type.

尚、請求項5において、関数種別は、多項式、累乗関数、指数関数、対数関数等の関数の種類を特定するものであり、無線通信手段が関数種別とともに送信する係数は、関数をy=f(t)とした場合に時間変数t以外の関数f(t)を定義する数値を表すものである。Note that in claim 5, the function type specifies a function type such as a polynomial, a power function, an exponential function, a logarithmic function, etc., and the coefficient transmitted together with the function type by the wireless communication means is a function y = f In the case of (t), it represents a numerical value defining a function f (t) other than the time variable t.

請求項3に記載の発明によると、走行情報生成手段は、走行予測情報を多項式で近似する場合、近似の確からしさを表す近似確度が所定値以上となる最小の次数を多項式の次数とする。According to the third aspect of the present invention, when approximating the travel prediction information with a polynomial, the travel information generating means sets the minimum order at which the approximate accuracy representing the accuracy of the approximation is a predetermined value or more as the order of the polynomial.

これにより、近似確度が所定値以上となる範囲で多項式の次数を極力小さくできるので、多項式を定義する係数の数も極力低減できる。したがって、無線通信手段から送信するデータ量を極力低減できる。尚、近似確度として、公知の決定係数、相関係数等が使用できる。As a result, the order of the polynomial can be reduced as much as possible within a range in which the approximate accuracy is equal to or greater than the predetermined value, so that the number of coefficients defining the polynomial can be reduced as much as possible. Therefore, the amount of data transmitted from the wireless communication means can be reduced as much as possible. As the approximate accuracy, a known determination coefficient, correlation coefficient, or the like can be used.

また、走行予測情報を多項式で近似する近似処理を多項式の次数を上昇させながら行う場合には、近似確度が所定値以上になると近似処理が終了するので、近似処理に要する時間を極力短縮できる。In addition, when the approximation process for approximating the travel prediction information with a polynomial is performed while increasing the degree of the polynomial, the approximation process ends when the approximation accuracy exceeds a predetermined value, so that the time required for the approximation process can be shortened as much as possible.

請求項4に記載の発明によると、走行情報生成手段は、生成する多項式の次数の上限を設定している。According to the invention described in claim 4, the travel information generating means sets an upper limit of the degree of the polynomial to be generated.
これにより、時間軸上で連続する自車両の将来の走行を多項式で近似するときに、多項式の次数を最大でも上限値に制限するので、多項式を定義する係数の数を極力低減できる。したがって、無線通信手段から送信するデータ量を極力低減できる。As a result, when the future travel of the host vehicle that is continuous on the time axis is approximated by a polynomial, the degree of the polynomial is limited to an upper limit at the maximum, so that the number of coefficients defining the polynomial can be reduced as much as possible. Therefore, the amount of data transmitted from the wireless communication means can be reduced as much as possible.

また、走行予測情報を多項式で近似する近似処理を次数の上限値を超えて行わないので、近似処理に要する時間を極力短縮できる。Further, since the approximation process for approximating the travel prediction information with a polynomial is not performed exceeding the upper limit value of the order, the time required for the approximation process can be shortened as much as possible.
請求項6に記載の発明によると、走行情報生成手段は、自車両の位置を表す緯度と経度とをそれぞれ関数で生成する。According to the sixth aspect of the present invention, the travel information generating means generates the latitude and longitude representing the position of the host vehicle as functions.

緯度および経度という絶対位置で自車両の位置を表すので、どのような地域においても、自車両の位置を周囲に知らせることができる。Since the position of the host vehicle is represented by the absolute position of latitude and longitude, the position of the host vehicle can be notified to the surroundings in any region.
ところで、走行予測情報は、走行予測情報を送信した時点までの自車両の走行状態および走行環境のうち少なくとも走行状態に基づいて予測されているので、走行予測情報を送信後に自車両がどのように走行したかは考慮されていない。したがって、走行予測情報と実際の車両の走行情報との誤差が、走行予測情報を送信後の時間経過とともに大きくなる恐れがある。By the way, the traveling prediction information is predicted based on at least the traveling state of the traveling state and traveling environment of the host vehicle up to the time when the traveling prediction information is transmitted. It is not taken into account whether the vehicle has been run. Therefore, the error between the travel prediction information and the actual vehicle travel information may increase with the passage of time after the travel prediction information is transmitted.

そこで、請求項7および12に記載の発明によると、走行情報生成手段は、走行予測情報が有効な有効時間を設定し、無線通信手段は、走行情報生成手段が生成した走行予測情報に有効時間を加えて送信する。Therefore, according to the invention described in claims 7 and 12, the travel information generating means sets an effective time for which the travel prediction information is valid, and the wireless communication means is effective time in the travel prediction information generated by the travel information generating means. Add and send.

これにより、走行予測情報を送信してから有効時間の間は、走行予測情報の受信側では、受信した走行予測情報に基づいて、走行予測情報を送信してきた車両と受信側との関係において、適切な処理を実行できる。そして、走行予測情報の有効時間が過ぎると、受信していた走行予測情報の信頼度を低下させた上で適切な処理を実行するか、受信していた走行予測情報を全く採用しないか等の適切な対応を選択できる。Thereby, during the effective time after transmitting the travel prediction information, on the reception side of the travel prediction information, based on the received travel prediction information, the relationship between the vehicle that has transmitted the travel prediction information and the reception side, Appropriate processing can be performed. And after the valid time of the travel prediction information has passed, the reliability of the received travel prediction information is reduced and appropriate processing is executed, or the received travel prediction information is not adopted at all, etc. Appropriate response can be selected.

請求項8および13に記載の発明によると、無線通信手段は、走行情報生成手段が設定する有効時間よりも、走行予測情報を送信する送信周期を短くする。According to invention of Claim 8 and 13, a radio | wireless communication means shortens the transmission period which transmits driving | running | working prediction information rather than the effective time which a driving | running | working information generation means sets.
これにより、前回、走行予測情報を送信してから有効時間が終了するまでの間に、少なくとも1回、次の走行予測情報が送信される。その結果、受信側では、前回の有効時間が終了するまでの間に次の走行予測情報を受信できるので、走行予測情報の有効時間が途切れることを防止できる。As a result, the next travel prediction information is transmitted at least once during the period from when the travel prediction information is transmitted to the end of the effective time. As a result, the receiving side can receive the next travel prediction information before the end of the previous effective time, so that the effective time of the travel prediction information can be prevented from being interrupted.

請求項9に記載の発明によると、自車両で生成した走行予測情報と、他車両から送信され無線通信手段で受信した走行予測情報とに基づいて、衝突予測手段は自車両と他車両との衝突を予測する。According to the ninth aspect of the present invention, based on the travel prediction information generated by the host vehicle and the travel prediction information transmitted from the other vehicle and received by the wireless communication unit, the collision prediction unit determines whether the host vehicle and the other vehicle Predict collisions.

これにより、自車両と他車両との時間軸上で連続するそれぞれの将来の走行予測情報にAs a result, each of the future travel prediction information that is continuous on the time axis between the host vehicle and the other vehicle is displayed.
基づいて、自車両と他車両との衝突を高精度に予測できる。Based on this, a collision between the host vehicle and another vehicle can be predicted with high accuracy.
そして、請求項10に記載の発明のように、衝突予測手段が予測する自車両と他車両との衝突の可能性が所定値以上の場合には、衝突を回避する衝突回避制御を実行することが望ましい。Then, as in the invention described in claim 10, when the possibility of collision between the host vehicle predicted by the collision prediction means and the other vehicle is equal to or greater than a predetermined value, the collision avoidance control for avoiding the collision is executed. Is desirable.

衝突回避制御としては、運転者に衝突の可能性が高いことを画面表示、警報音等で警報するか、自動制動を実行することが考えられる。As the collision avoidance control, it is conceivable to warn the driver that the possibility of a collision is high with a screen display, an alarm sound or the like, or to execute automatic braking.
請求項11および12に記載の発明によると、自車両で生成した走行予測情報と、他車両から送信され無線通信手段で受信した走行予測情報とに基づいて、衝突予測手段は自車両と他車両との衝突を予測する。そして、衝突回避手段は、衝突予測手段が予測する自車両と他車両との衝突の可能性が所定値以上の場合、衝突を回避する衝突回避制御を実行し、他車両が送信して無線通信手段が受信した前回の走行予測情報の有効時間内に、該当する他車両から前回以降の次の走行予測情報を無線通信手段が受信できない場合、衝突の回避レベルを低下させる。According to the invention described in claims 11 and 12, the collision predicting means is based on the travel prediction information generated by the own vehicle and the travel prediction information transmitted from the other vehicle and received by the wireless communication means. Predict collisions with The collision avoidance means executes collision avoidance control for avoiding a collision when the possibility of collision between the own vehicle predicted by the collision prediction means and the other vehicle is a predetermined value or more, and the other vehicle transmits to perform wireless communication. If the wireless communication means cannot receive the next travel prediction information from the corresponding other vehicle within the valid time of the previous travel prediction information received by the means, the collision avoidance level is lowered.

前回受信した走行予測情報の有効時間内に、該当する他車両から前回以降の次の走行予測情報を受信できない場合には、次の走行予測情報を受信する前に前回受信した走行予測情報の有効時間は終了する。したがって、前回の走行予測情報の有効時間が終了した状態で前回の走行予測情報に基づいて自車両と他車両との衝突を予測しても、その予測結果の信頼度は低い。If the next travel prediction information after the previous time cannot be received from another applicable vehicle within the valid time of the travel prediction information received last time, the previous travel prediction information is valid before receiving the next travel prediction information. The time ends. Therefore, even if a collision between the host vehicle and another vehicle is predicted based on the previous travel prediction information in a state where the valid time of the previous travel prediction information has expired, the reliability of the prediction result is low.

それ故、信頼度の低い走行予測情報に基づいて衝突回避制御を実行する場合、衝突の回避レベルを低下させることが望ましい。例えば、有効時間内に衝突回避制御として自動制動制御を実行する場合には、自動制動に代えて警報音を鳴動させ、有効時間内に警報音を鳴動させる場合には、警報音に代えてディスプレイ等に衝突警報を表示させる。Therefore, when performing collision avoidance control based on travel prediction information with low reliability, it is desirable to reduce the collision avoidance level. For example, when automatic braking control is executed as collision avoidance control within the effective time, an alarm sound is sounded instead of automatic braking, and when an alarm sound is sounded within the effective time, a display is used instead of the alarm sound. To display a collision warning.

請求項14に記載の発明によると、無線通信手段は他車両から送信されてきた走行予測情報を受信する。According to the fourteenth aspect of the present invention, the wireless communication means receives the travel prediction information transmitted from another vehicle.
これにより、走行予測情報を送信してきた他車両が将来どのように走行するかを高精度に知ることができる。その結果、自車両と他車両との走行予測情報に基づいて、自車両の走行を適切に制御できる。Thereby, it is possible to know with high accuracy how the other vehicle that has transmitted the travel prediction information will travel in the future. As a result, the travel of the host vehicle can be appropriately controlled based on the travel prediction information between the host vehicle and the other vehicle.

請求項15に記載の発明によると、走行予測手段は自車両の将来の位置を予測し、走行情報生成手段は、時間軸上で連続した自車両の将来の位置を表す走行予測情報を生成する。According to the fifteenth aspect of the present invention, the travel prediction unit predicts the future position of the host vehicle, and the travel information generation unit generates the travel prediction information indicating the future position of the host vehicle continuous on the time axis. .
これにより、将来の自車両位置を時間軸上で抜けることなく、高精度に周囲に知らせることができる。その結果、他車両の将来の車両位置を受信する受信側では、受信した車両位置に基づいて、適切な処理を実行できる。Thereby, it is possible to inform the surroundings with high accuracy without leaving the future own vehicle position on the time axis. As a result, the receiving side that receives the future vehicle position of the other vehicle can execute an appropriate process based on the received vehicle position.

尚、本発明に備わる複数の手段の各機能は、構成自体で機能が特定されるハードウェア資源、プログラムにより機能が特定されるハードウェア資源、またはそれらの組み合わせにより実現される。また、これら複数の手段の各機能は、各々が物理的に互いに独立したハードウェア資源で実現されるものに限定されない。   The functions of the plurality of means provided in the present invention are realized by hardware resources whose functions are specified by the configuration itself, hardware resources whose functions are specified by a program, or a combination thereof. The functions of the plurality of means are not limited to those realized by hardware resources that are physically independent of each other.

本実施形態による走行予測装置を示すブロック図。The block diagram which shows the driving | running | working prediction apparatus by this embodiment. 走行予測処理を示すフローチャート。The flowchart which shows a driving | running | working prediction process. 走行予測情報として多項式を生成する走行予測処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the driving | running | working prediction process which produces | generates a polynomial as driving | running | working prediction information. 走行予測情報として多項式を生成する他の走行予測処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the other driving | running | working prediction process which produces | generates a polynomial as driving | running | working prediction information. (A)は多項式により走行予測情報を生成する場合の通信データを示すデータ構成図、(B)は関数種別を指定して走行予測情報を生成する場合の通信データを示すデータ構成図。(A) is a data block diagram which shows the communication data in case driving | running | working prediction information is produced | generated by a polynomial, (B) is a data block diagram which shows the communication data in the case of producing | generating driving | running prediction information by designating a function classification. 走行予測情報の有効時間と送信周期との関係を示すタイムチャート。The time chart which shows the relationship between the effective time of driving | running | working prediction information, and a transmission period. 走行予測情報の受信側での衝突回避処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the collision avoidance process in the receiving side of driving | running | working prediction information.

以下、本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
本実施形態による走行予測装置を図1に示す。
(走行予測装置10)
走行予測装置10は、アンテナ22を介して他車両30および路側機40と無線通信するとともに、各種センサ24、GPS26から自車両2の走行状態を取得する。走行予測装置10、アンテナ22、各種センサ24、GPS26および警報装置28は、自車両2に搭載されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
A travel prediction apparatus according to this embodiment is shown in FIG.
(Running prediction device 10)
The travel prediction device 10 wirelessly communicates with the other vehicle 30 and the roadside device 40 via the antenna 22 and acquires the travel state of the host vehicle 2 from the various sensors 24 and the GPS 26. The travel prediction device 10, the antenna 22, various sensors 24, the GPS 26, and the alarm device 28 are mounted on the host vehicle 2.

走行予測装置10は、位置予測部12、周囲情報記憶部14、関数生成部16、衝突予測部18、および無線通信部20等から構成されている。位置予測部12、関数生成部16、および衝突予測部18の各機能を、各機能毎に構成されたCPU、RAM、ROM等を備えるマイクロコンピュータで実行してもよいし、複数の機能を一つのマイクロコンピュータで実行してもよい。また、周囲情報記憶部14は、RAM等の書き換え可能な記憶装置で構成されている。   The travel prediction device 10 includes a position prediction unit 12, a surrounding information storage unit 14, a function generation unit 16, a collision prediction unit 18, a wireless communication unit 20, and the like. Each function of the position prediction unit 12, the function generation unit 16, and the collision prediction unit 18 may be executed by a microcomputer including a CPU, a RAM, a ROM, and the like configured for each function. It may be executed by one microcomputer. The surrounding information storage unit 14 is configured by a rewritable storage device such as a RAM.

位置予測部12は、自車両の走行状態として、各種センサ24から速度、加速度、ブレーキ操作量、およびステアリング操舵角等の検出信号、ならびにGPS26から自車両2の位置を取得する。さらに、位置予測部12は、自車両の走行環境として、自車両周囲の他車両30の現在の車両走行情報と、他車両30の将来の走行予測情報と、自車両2の前方の信号機の色情報、天候、気温および道路情報等とを周囲情報記憶部14から取得する。   The position predicting unit 12 obtains detection signals such as speed, acceleration, brake operation amount, steering angle, and the like from the various sensors 24 and the position of the host vehicle 2 from the GPS 26 as the traveling state of the host vehicle. Further, the position prediction unit 12 sets the current vehicle travel information of the other vehicle 30 around the host vehicle, the future travel prediction information of the other vehicle 30, and the traffic light ahead of the host vehicle 2 as the travel environment of the host vehicle. Information, weather, temperature, road information, and the like are acquired from the surrounding information storage unit 14.

そして、位置予測部12は、各種センサ24およびGPS26から取得する自車両2の走行状態と、周囲情報記憶部14から取得する自車両2の周囲の走行環境とに基づいて、自車両2の将来の位置を予測する。   Then, the position prediction unit 12 determines the future of the host vehicle 2 based on the traveling state of the host vehicle 2 acquired from the various sensors 24 and the GPS 26 and the traveling environment around the host vehicle 2 acquired from the surrounding information storage unit 14. Predict the position of.

周囲情報記憶部14は、自車両2の走行予測装置10と実施的に同一構成の他車両30の走行予測装置32から、自車両2の走行環境である走行予測情報として受信した他車両30の将来の位置を表す関数情報と、他車両30を識別する車両識別番号(車両ID)等を記憶している。   The surrounding information storage unit 14 of the other vehicle 30 received as the traveling prediction information that is the traveling environment of the own vehicle 2 from the traveling prediction device 32 of the other vehicle 30 having the same configuration as the traveling prediction device 10 of the own vehicle 2. Function information representing a future position, a vehicle identification number (vehicle ID) for identifying the other vehicle 30, and the like are stored.

さらに、周囲情報記憶部14は、自車両2の走行環境として、他車両30の現在の車両走行情報を他車両30から受信して記憶している。尚、他車両30の将来の走行予測情報および現在の車両走行情報は、他車両30から直接受信したものでもよいし、路側機40を介して間接的に受信したものでもよい。   Further, the surrounding information storage unit 14 receives and stores the current vehicle travel information of the other vehicle 30 from the other vehicle 30 as the travel environment of the host vehicle 2. The future travel prediction information and the current vehicle travel information of the other vehicle 30 may be received directly from the other vehicle 30 or indirectly received via the roadside unit 40.

さらに、周囲情報記憶部14は、路側機40から自車両2の走行環境として受信した、自車両前方の信号機の色情報、天候、気温、道路情報等を記憶している。
関数生成部16は、位置予測部12が予測した自車両2の将来の位置に基づいて、時間軸上で連続する自車両2の将来の位置を表す関数を生成する。
Further, the surrounding information storage unit 14 stores color information, weather, temperature, road information, and the like of a traffic light in front of the host vehicle received from the roadside unit 40 as the traveling environment of the host vehicle 2.
Based on the future position of the host vehicle 2 predicted by the position prediction unit 12, the function generation unit 16 generates a function that represents the future position of the host vehicle 2 that is continuous on the time axis.

衝突予測部18は、他車両30が送信してきた時間軸上で連続する他車両30の将来の位置を表す関数と、自車両2の関数生成部16が生成した、時間軸上で連続する自車両2の将来の位置を表す関数とに基づいて、自車両2と他車両30との衝突の可能性を予測する。そして、衝突の可能性が所定値以上であれば、警報装置28を作動させて、運転者に衝突の危険性を通知する。   The collision predicting unit 18 includes a function that represents the future position of the other vehicle 30 that has been transmitted on the time axis transmitted by the other vehicle 30 and a function that has been generated on the time axis by the function generating unit 16 of the host vehicle 2. Based on the function representing the future position of the vehicle 2, the possibility of a collision between the host vehicle 2 and the other vehicle 30 is predicted. If the possibility of collision is equal to or greater than a predetermined value, the alarm device 28 is activated to notify the driver of the danger of collision.

無線通信部20は、関数生成部16が生成した関数の次数および係数に基づいて送信データを作成し、アンテナ22から自車両2の周囲に送信する。また、無線通信部20は、他車両30から走行予測情報、ならびに路側機40から自車両の走行環境情報を受信する。   The radio communication unit 20 creates transmission data based on the order and coefficient of the function generated by the function generation unit 16 and transmits the transmission data from the antenna 22 to the surroundings of the host vehicle 2. In addition, the wireless communication unit 20 receives the travel prediction information from the other vehicle 30 and the travel environment information of the host vehicle from the roadside device 40.

(走行予測処理)
図2に、走行予測装置10が実行する自車両2の走行予測処理のフローチャートを示す。図2の走行予測処理は所定時間間隔で実行される。図2において、「S」はステップを表している。
(Driving prediction process)
FIG. 2 shows a flowchart of the travel prediction process of the host vehicle 2 executed by the travel prediction device 10. The travel prediction process in FIG. 2 is executed at predetermined time intervals. In FIG. 2, “S” represents a step.

位置予測部12は、自車両2の走行状態として、各種センサ24の検出信号、ならびにGPS26が算出する自車両2の位置を取得する(S400)。次に、位置予測部12は、自車両2の走行環境として、周囲情報記憶部14から、他車両30から受信した他車両30の走行予測情報を表す関数と、路側機40から受信した自車両2の前方の信号機の色情報、天候、気温、道路情報等を取得する(S402)。   The position prediction unit 12 acquires the detection signals of the various sensors 24 and the position of the host vehicle 2 calculated by the GPS 26 as the traveling state of the host vehicle 2 (S400). Next, the position prediction unit 12 includes a function representing the traveling prediction information of the other vehicle 30 received from the other vehicle 30 from the surrounding information storage unit 14 and the own vehicle received from the roadside device 40 as the traveling environment of the own vehicle 2. The color information, weather, temperature, road information, etc. of the traffic light ahead of No. 2 are acquired (S402).

そして、位置予測部12は、各種センサ24およびGPS26から取得した自車両2の走行状態、ならびに周囲情報記憶部14から取得した自車両2の走行環境に基づいて、現在から所定時間間隔毎における自車両2の将来の位置を予測する(S404)。   Then, the position predicting unit 12 detects the vehicle at every predetermined time interval from the present based on the traveling state of the own vehicle 2 acquired from the various sensors 24 and the GPS 26 and the traveling environment of the own vehicle 2 acquired from the surrounding information storage unit 14. The future position of the vehicle 2 is predicted (S404).

関数生成部16は、位置予測部12が予測した自車両2の将来の所定時間間隔毎の位置を、例えば最小2乗法で近似して近似関数を生成する(S406)。このように、自車両2の将来の所定時間間隔毎の位置を関数で近似するので、自車両2の将来の位置を時間軸上で連続して表すことができる。   The function generation unit 16 generates an approximate function by approximating the position of the host vehicle 2 predicted by the position prediction unit 12 at each future predetermined time interval, for example, by the least square method (S406). Thus, the future position of the host vehicle 2 is approximated by a function in the future, so that the future position of the host vehicle 2 can be continuously represented on the time axis.

無線通信部20は、関数生成部16が生成した近似関数を定義する関数情報を含む送信データを送信パケットのフォーマットに変換し(S408)、アンテナ22から送信する(S410)。   The wireless communication unit 20 converts the transmission data including the function information defining the approximate function generated by the function generation unit 16 into the format of the transmission packet (S408), and transmits it from the antenna 22 (S410).

本実施形態では、近似関数として多項式を採用している。そして、図5の(A)に示すように、多項式を定義する送信データとして、多項式の次数と、次数に対応する個数の係数とを設定している。そして、多項式の次数Nに対応する係数の個数に応じてデータ長を可変に設定することにより、送信データ長を極力短くしている。   In this embodiment, a polynomial is adopted as the approximate function. As shown in FIG. 5A, the order of the polynomial and the number of coefficients corresponding to the order are set as transmission data defining the polynomial. Then, the transmission data length is made as short as possible by setting the data length variably according to the number of coefficients corresponding to the degree N of the polynomial.

図5の(A)のデータ構成では、近似多項式の次数Nと、N次までの係数以外に、自車両2の車両IDと、近似多項式が表す自車両2の予測位置の基準時間および基準位置と、近似多項式の有効時間とが設定されている。   In the data configuration of FIG. 5A, in addition to the order N of the approximate polynomial and the coefficients up to the Nth order, the vehicle ID of the host vehicle 2, the reference time and the reference position of the predicted position of the host vehicle 2 represented by the approximate polynomial. And the effective time of the approximate polynomial are set.

これに対し、予め多項式の最大次数を決めておき、最大次数に対応する個数分の係数からなる固定長の送信データとしてもよい。この場合、生成された多項式の次数が最大次数未満であれば、不要な次数の係数を0に設定する。   On the other hand, the maximum degree of the polynomial may be determined in advance, and the transmission data may be fixed length composed of coefficients corresponding to the maximum order. In this case, if the degree of the generated polynomial is less than the maximum degree, an unnecessary degree coefficient is set to zero.

無線通信部20が送信する送信データのうち予測位置の基準時間とは、多項式で表される予測位置の開始時間であり、予測位置の基準位置とは基準時間における自車両2の位置である。したがって、図5の(A)に示すパケットで送信されるデータにより、基準時間における基準位置から有効時間の間の自車両2の位置が時間軸上で連続して多項式により表される。各車両は、GPS26がGPS衛星から取得する時間に基づいて基準時間を設定する。   Of the transmission data transmitted by the wireless communication unit 20, the reference time of the predicted position is the start time of the predicted position represented by a polynomial, and the reference position of the predicted position is the position of the host vehicle 2 at the reference time. Therefore, with the data transmitted in the packet shown in FIG. 5A, the position of the host vehicle 2 between the reference position and the effective time at the reference time is continuously expressed by a polynomial on the time axis. Each vehicle sets a reference time based on the time acquired by the GPS 26 from a GPS satellite.

近似多項式の有効時間とは、近似多項式で表される自車両2の将来の予測位置の信頼度が所定値以上である期間を表している。
ここで、走行予測情報である近似多項式を算出して周囲に送信するときの送信周期と、近似多項式の有効時間とは、有効時間>送信周期であることが望ましい。送信周期が有効時間よりも短くなることにより、前回、近似多項式を送信してから有効時間が終了するまでの間に、少なくとも1回、次の近似多項式が送信される。その結果、受信側では、前回の有効時間が終了するまでの間に次の近似多項式を受信できるので、近似多項式の有効時間が途切れることを防止できる。
The effective time of the approximate polynomial represents a period in which the reliability of the predicted future position of the host vehicle 2 represented by the approximate polynomial is equal to or greater than a predetermined value.
Here, it is desirable that the transmission period when the approximate polynomial that is the travel prediction information is calculated and transmitted to the surroundings and the effective time of the approximate polynomial satisfy the relation of effective time> transmission period. Since the transmission cycle becomes shorter than the effective time, the next approximate polynomial is transmitted at least once after the effective polynomial is transmitted until the effective time ends. As a result, the receiving side can receive the next approximate polynomial until the previous effective time ends, so that the effective time of the approximate polynomial can be prevented from being interrupted.

さらに、有効時間>送信周期×2とすることにより、前回、近似多項式を送信してから有効時間が終了するまでの間に、少なくとも2回、次の近似多項式が送信される。つまり、前回、近似多項式を受信してから、有効時間の間に次の近似多項式を複数回受信できる機会がある。例えば、図6では、有効時間=送信周期×5に設定している。   Further, by setting effective time> transmission cycle × 2, the next approximate polynomial is transmitted at least twice during the period from when the approximate polynomial was transmitted to the end of the effective time. That is, there is an opportunity to receive the next approximate polynomial multiple times during the effective time since the previous approximate polynomial was received. For example, in FIG. 6, effective time = transmission cycle × 5 is set.

これにより、受信側では、有効時間の間に1回受信を失敗しても、次の少なくとも1回の受信機会で近似多項式を受信できる可能性があるので、近似多項式の有効時間が途切れることを防止できる。   As a result, even if reception fails once during the effective time, the approximation polynomial may be received at the next at least one reception opportunity, so that the effective time of the approximation polynomial is interrupted. Can be prevented.

尚、位置予測部12が予測した自車両2の将来の所定時間間隔毎の位置を近似する関数は多項式にかぎらず、どのような関数であってもよい。例えば、図5の(A)に示す多項式の送信データに代えて、図5の(B)に示す送信データにより近似関数を特定してもよい。   In addition, the function which approximates the position for every future predetermined time interval of the own vehicle 2 predicted by the position prediction unit 12 is not limited to a polynomial, and may be any function. For example, instead of the polynomial transmission data shown in FIG. 5A, the approximation function may be specified by the transmission data shown in FIG.

図5の(B)に示す送信データ中の関数種別は、コードによって関数の種別を表すものである。関数種別として、例えば、多項式の場合には多項式の次数を0x01〜0x10の範囲で設定し、多項式以外の関数であれば、0xF0(指数関数)、0xF1(対数関数)、0xF2(累乗)のように関数種別をコードで表す。関数の係数の個数は、各関数によって一意に決められているものとする。   The function type in the transmission data shown in FIG. 5B represents the type of function by code. As a function type, for example, in the case of a polynomial, the degree of the polynomial is set in the range of 0x01 to 0x10. The function type is represented by a code. It is assumed that the number of function coefficients is uniquely determined by each function.

(多項式生成)
次に、関数生成部16における多項式の生成について図3のフローチャートに基づいて説明する。
(Polynomial generation)
Next, generation of a polynomial in the function generation unit 16 will be described based on the flowchart of FIG.

まず、時間カウントnを0に設定する(S420)。次に、時間カウントnを+1し(S422)、n×t秒後の予測位置を位置予測部12から取得する(S424)。つまり、所定時間間隔t毎の自車両2の予測位置を位置予測部12から取得する。   First, the time count n is set to 0 (S420). Next, the time count n is incremented by 1 (S422), and the predicted position after n × t seconds is acquired from the position predicting unit 12 (S424). That is, the predicted position of the host vehicle 2 at every predetermined time interval t is acquired from the position prediction unit 12.

そして、n×t秒が所定時間Tを超えるまで(S426の判定がNoの間)、所定時間間隔t毎の自車両2の予測位置を位置予測部12から順次取得する。
n×t秒が所定時間Tを超えると(S426:Yes)、所定時間間隔t毎に位置予測部12から取得した自車両2の将来の予測位置を、最小2乗法により多項式で近似する(S428)。これにより、時間軸上で連続した自車両2の将来の位置が近似多項式で表される。そして、近似多項式の次数および係数を無線通信部20に通知する(S430)。
Then, the predicted position of the host vehicle 2 for each predetermined time interval t is sequentially acquired from the position prediction unit 12 until n × t seconds exceeds the predetermined time T (while the determination in S426 is No).
When n × t seconds exceeds the predetermined time T (S426: Yes), the future predicted position of the vehicle 2 acquired from the position prediction unit 12 at every predetermined time interval t is approximated by a polynomial by the least square method (S428). ). Thereby, the future position of the own vehicle 2 continued on the time axis is represented by an approximate polynomial. Then, the order and coefficient of the approximate polynomial are notified to the wireless communication unit 20 (S430).

(他の多項式生成)
前述した近似多項式の生成に対し、図4のフローチャートに示す近似多項式の生成では、近似多項式の次数が上限値になるか、多項式の近似程度が所定値以上になると、それ以上の次数の設定を停止する。
(Other polynomial generation)
In contrast to the generation of the approximate polynomial described above, in the generation of the approximate polynomial shown in the flowchart of FIG. 4, when the order of the approximate polynomial reaches the upper limit value or the approximation degree of the polynomial exceeds a predetermined value, the higher order is set. Stop.

図4において、S440〜S446の処理は図3のS420〜S426の処理と同一であるから説明を省略する。
図4のS426において、n×t秒が所定時間Tを超えると(S426:Yes)、多項式の次数dを0に設定する(S448)。次に次数dを+1し(S450)、所定時間間隔t毎に位置予測部12から取得した自車両2の将来の予測位置を、最小2乗法により次数dの多項式で近似する(S452)。次数dが所定の最大次数Dmax以上になると(S454:No)、S458に処理を移行する。
In FIG. 4, the processing of S440 to S446 is the same as the processing of S420 to S426 of FIG.
In S426 of FIG. 4, when n × t seconds exceeds the predetermined time T (S426: Yes), the degree d of the polynomial is set to 0 (S448). Next, the order d is incremented by 1 (S450), and the future predicted position of the host vehicle 2 obtained from the position prediction unit 12 at every predetermined time interval t is approximated by a polynomial of the order d by the least square method (S452). When the order d is equal to or greater than the predetermined maximum order Dmax (S454: No), the process proceeds to S458.

次数dが所定の最大次数Dmaxより低い場合には(S454:Yes)、所定時間間隔t毎に位置予測部12から取得した自車両2の将来の予測位置と次数dの多項式との距離に基づいて算出される決定係数R2が所定値を超えるまで、次数dを+1した多項式を用いて自車両2の将来の予測位置を近似する。決定係数R2が所定値を超えると(S456:Yes)、S458に処理を移行する。尚、決定係数に代えて、近似の確からしさを表す近似確度として相関係数等を用いてもよい。 When the order d is lower than the predetermined maximum order Dmax (S454: Yes), based on the distance between the predicted future position of the host vehicle 2 acquired from the position prediction unit 12 at every predetermined time interval t and the polynomial of the order d. determination coefficient R 2 to be calculated to greater than a predetermined value, to approximate the future predicted position of the vehicle 2 using the +1 polynomial of degree d Te. Determining factor when R 2 exceeds a predetermined value (S456: Yes), the process proceeds to S458. Instead of the determination coefficient, a correlation coefficient or the like may be used as an approximation accuracy representing the accuracy of approximation.

S458では、所定の最大次数に達した近似多項式、あるいは決定係数R2が所定値を超えた近似多項式の次数および係数を無線通信部20に通知する。
このように、生成している多項式の次数が所定の最大次数に達するか、あるいは決定係数R2が所定値を超えると、近似処理を終了し近似多項式の次数をそれ以上大きくしないので、パケットで送信する近似多項式のデータ量を極力低減できる。また、近似多項式の生成に要する時間を極力短縮できる。
In S458, the approximate polynomial reaches a predetermined maximum order, or coefficient of determination R 2, notifies the order and coefficients of the approximated polynomial exceeds a predetermined value to the radio communication unit 20.
As described above, when the order of the generated polynomial reaches a predetermined maximum order or the determination coefficient R 2 exceeds a predetermined value, the approximation process is terminated and the order of the approximate polynomial is not increased any more. The data amount of the approximate polynomial to be transmitted can be reduced as much as possible. Further, the time required for generating the approximate polynomial can be shortened as much as possible.

(衝突回避処理)
次に、他車両から走行予測情報として近似関数を受信した車両により実行される衝突回避処理を図7のフローチャートに示す。
(Collision avoidance process)
Next, a collision avoidance process executed by a vehicle that has received an approximation function as travel prediction information from another vehicle is shown in the flowchart of FIG.

無線通信部20は、他車両30からパケットを受信すると(S470)、他車両30が送信してきたパケットから近似関数情報として、例えば多項式であれば次数および係数を抽出するとともに(S472)、路側機40が送信してきたパケットから、自車両2の走行環境情報として、自車両2の前方の信号機の色情報、天候、気温、道路情報等を抽出し(S474)、それぞれの情報を周囲情報記憶部14に記憶させる。   When receiving a packet from the other vehicle 30 (S470), the wireless communication unit 20 extracts the degree and coefficient as approximate function information from the packet transmitted by the other vehicle 30, for example, if it is a polynomial (S472), and the roadside machine. The color information, weather, temperature, road information, etc. of the traffic light ahead of the host vehicle 2 are extracted from the packet transmitted by the host vehicle 40 as the travel environment information of the host vehicle 2 (S474), and each information is stored in the surrounding information storage unit. 14 is stored.

衝突予測部18は、周囲情報記憶部14に記憶されている他車両30の近似関数情報として、例えば多項式の次数および係数を取得し(S476)、取得した次数および係数から他車両30の走行予測情報である近似多項式を構成する(S478)。   The collision prediction unit 18 acquires, for example, the degree and coefficient of the polynomial as the approximate function information of the other vehicle 30 stored in the surrounding information storage unit 14 (S476), and the traveling prediction of the other vehicle 30 from the acquired order and coefficient. An approximate polynomial that is information is constructed (S478).

そして、衝突予測部18は、自車両2で生成した近似関数と、他車両30から受信した近似関数とから、自車両2と他車両30とが最も接近する最接近距離を算出する(S480)。最接近距離が所定範囲内であり、衝突の可能性が所定値以上であれば(S482:Yes)、衝突予測部18は、警報装置28に指令して警報音を鳴らさせるか、ディスプレイに警報を表示させる(S484)。これ以外にも、衝突の可能性がかなり高い場合には、衝突を回避するために、ブレーキ制御装置に指令して自動制動を実行させてもよい。   Then, the collision prediction unit 18 calculates the closest approach distance at which the host vehicle 2 and the other vehicle 30 are closest to each other from the approximate function generated by the host vehicle 2 and the approximate function received from the other vehicle 30 (S480). . If the closest distance is within a predetermined range and the possibility of collision is equal to or greater than a predetermined value (S482: Yes), the collision prediction unit 18 instructs the alarm device 28 to sound an alarm sound or warns the display. Is displayed (S484). In addition to this, when the possibility of a collision is very high, in order to avoid the collision, the brake control device may be instructed to execute automatic braking.

以上説明した上記実施形態では、時間軸上で連続して自車両2が将来どのように走行するかを表す走行予測情報として近似関数を生成し、自車両2の周囲に送信する。これにより、自車両2が将来どのように走行するかを、時間軸上で抜けることなく高精度に周囲に知らせることができる。   In the above-described embodiment, an approximate function is generated as travel prediction information indicating how the host vehicle 2 will continue to travel in the future on the time axis, and is transmitted to the periphery of the host vehicle 2. As a result, it is possible to inform the surroundings of how the host vehicle 2 will travel in the future without getting out on the time axis.

そして、他車両30から送信されてきた走行予測情報を受信した車両は、走行予測情報を送信してきた他車両30が将来どのように走行するかを高精度に知ることができる。その結果、自車両2と他車両30との走行予測情報に基づいて、自車両2の走行を適切に制御できる。例えば、走行予測情報が位置情報である場合には、自車両2と他車両30との最接近距離から衝突の可能性を判定できる。   And the vehicle which received the driving | running | working prediction information transmitted from the other vehicle 30 can know with high precision how the other vehicle 30 which transmitted the driving | running | working prediction information will drive in the future. As a result, the travel of the host vehicle 2 can be appropriately controlled based on the travel prediction information between the host vehicle 2 and the other vehicle 30. For example, when the travel prediction information is position information, the possibility of a collision can be determined from the closest approach distance between the host vehicle 2 and the other vehicle 30.

また、走行予測情報は時間軸上で連続した走行情報を表しているので、時間軸上で離散した複数の走行情報を1回で送信する場合に比べ、1回の送信で送信するデータ量を極力低減できる。   In addition, since the travel prediction information represents continuous travel information on the time axis, the amount of data to be transmitted in one transmission is smaller than in the case of transmitting a plurality of discrete travel information on the time axis at one time. It can be reduced as much as possible.

本実施形態では、自車両2が本発明の自車両に相当し、走行予測装置10が本発明の走行予測装置に相当し、他車両30が本発明の他車両に相当し、路側機40が本発明の路側機に相当する。   In the present embodiment, the host vehicle 2 corresponds to the host vehicle of the present invention, the travel prediction device 10 corresponds to the travel prediction device of the present invention, the other vehicle 30 corresponds to the other vehicle of the present invention, and the roadside device 40 It corresponds to the roadside machine of the present invention.

また、本実施形態では、位置予測部12が本発明の走行予測手段に相当し、関数生成部16が本発明の走行情報生成手段に相当し、無線通信部20が本発明の無線通信手段に相当し、衝突予測部18が本発明の衝突予測手段と衝突回避手段とに相当する。   In the present embodiment, the position prediction unit 12 corresponds to the travel prediction unit of the present invention, the function generation unit 16 corresponds to the travel information generation unit of the present invention, and the wireless communication unit 20 corresponds to the wireless communication unit of the present invention. The collision prediction unit 18 corresponds to the collision prediction means and the collision avoidance means of the present invention.

本実施形態では、図2のS400〜S404の処理が本発明の走行予測手段が実行する機能に相当し、S406の処理が本発明の走行情報生成手段が実行する機能に相当し、S408およびS410の処理が本発明の無線通信手段が実行する機能に相当する。   In the present embodiment, the processing of S400 to S404 in FIG. 2 corresponds to the function executed by the travel prediction means of the present invention, the processing of S406 corresponds to the function executed by the travel information generation means of the present invention, and S408 and S410. This process corresponds to the function executed by the wireless communication means of the present invention.

また、本実施形態では、図3のS420〜S430の処理、ならびに図4のS440〜S458の処理が本発明の走行情報生成手段が実行する機能に相当する。
また、本実施形態では、図7のS470の処理が本発明の無線通信手段が実行する機能に相当し、図7のS476〜S480の処理、およびS482において衝突可能性を算出する処理が本発明の衝突予測手段が実行する機能に相当し、図7のS484の処理が本発明の衝突回避手段が実行する機能に相当する。
In the present embodiment, the processing of S420 to S430 in FIG. 3 and the processing of S440 to S458 in FIG. 4 correspond to the functions executed by the travel information generating means of the present invention.
Further, in this embodiment, the process of S470 in FIG. 7 corresponds to the function executed by the wireless communication means of the present invention, and the processes of S476 to S480 in FIG. 7 and the process of calculating the collision possibility in S482 are the present invention. 7 corresponds to the function executed by the collision avoidance means of the present invention.

[他の実施形態]
上記実施形態では、自車両の位置情報として緯度および経度を生成した。緯度および経度に加え、さらに、自車両の高度を位置情報として生成し、周囲に送信してもよい。これにより、例えば立体交差しており高度の異なる別の道路上を走行している車両同士に対し、高度差を考慮せずに衝突すると誤って判定することを防止できる。
[Other Embodiments]
In the above embodiment, latitude and longitude are generated as position information of the host vehicle. In addition to the latitude and longitude, the altitude of the host vehicle may be generated as position information and transmitted to the surroundings. Thereby, for example, it is possible to prevent erroneous determination that a vehicle collides without considering the difference in altitude between vehicles that are crossing and traveling on different roads having different altitudes.

また、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを表す走行予測情報として、自車両の位置に限らず、自車両の速度、加速度、走行方向等を予測し、周囲に送信してもよい。   In addition, as travel prediction information indicating how the host vehicle will continuously travel on the time axis, not only the position of the host vehicle but also the speed, acceleration, traveling direction, etc. of the host vehicle are predicted and You may send it.

上記実施形態では、自車両の走行状態と自車両周囲の走行環境との両方に基づいて自車両の走行予測情報を生成した。これに対し、自車両の走行状態だけに基づいて自車両の走行予測情報を生成してもよい。   In the above embodiment, the travel prediction information of the host vehicle is generated based on both the travel state of the host vehicle and the travel environment around the host vehicle. On the other hand, the traveling prediction information of the own vehicle may be generated based only on the traveling state of the own vehicle.

また、上記実施形態の走行予測装置では、走行予測情報を生成して送信する機能に加え、他車両の走行予測情報を自車両が受信し、さらに自車両と他車両との衝突を両車両の衝突予測情報に基づいて予測する機能を備えている。これに対し、走行予測装置として、走行予測情報を生成して送信する機能だけを備えるものでもよい。   In the travel prediction device of the above embodiment, in addition to the function of generating and transmitting the travel prediction information, the own vehicle receives the travel prediction information of the other vehicle, and further, the collision between the own vehicle and the other vehicle is detected. It has a function to predict based on collision prediction information. On the other hand, the travel prediction device may have only a function of generating and transmitting travel prediction information.

上記実施形態では、自車両の走行予測情報と他車両の走行予測情報とに基づいて自車両と他車両との衝突を予測した。これ以外にも、自車両の走行予測情報を受信した路側機から自車両に対し適切な走行状態を指令され、その指令にしたがって自車両の走行を制御してもよい。   In the above embodiment, the collision between the host vehicle and the other vehicle is predicted based on the traveling prediction information of the own vehicle and the traveling prediction information of the other vehicle. In addition to this, an appropriate traveling state may be instructed to the host vehicle from the roadside machine that has received the traveling prediction information of the host vehicle, and the traveling of the host vehicle may be controlled in accordance with the command.

このように、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。   As described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be applied to various embodiments without departing from the gist thereof.

2:自車両、10、32:走行予測装置、12:位置予測部(走行予測手段)、14:周囲情報記憶部、16:関数生成部(走行情報生成手段)、18:衝突予測部(衝突予測手段、衝突回避手段)、20:無線通信部(無線通信手段)、24:各種センサ、26:GPS、28:警報装置、30:他車両、40:路側機 2: host vehicle, 10, 32: travel prediction device, 12: position prediction unit (travel prediction unit), 14: ambient information storage unit, 16: function generation unit (travel information generation unit), 18: collision prediction unit (collision) (Prediction means, collision avoidance means), 20: wireless communication unit (wireless communication means), 24: various sensors, 26: GPS, 28: alarm device, 30: other vehicle, 40: roadside machine

Claims (15)

車両に搭載され、自車両が将来どのように走行するかを予測して周囲に送信する走行予測装置において、
自車両の走行状態および走行環境のうち少なくとも前記走行状態に基づいて、自車両が将来どのように走行するかを予測する走行予測手段と、
前記走行予測手段の予測結果に基づいて、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを表す走行予測情報として関数を生成する走行情報生成手段と、
前記走行情報生成手段が生成した前記走行予測情報を自車両の周囲に送信する無線通信手段と、
を備えることを特徴とする走行予測装置。
In a travel prediction device that is mounted on a vehicle and predicts how the host vehicle will travel in the future and transmits it to the surroundings,
Travel prediction means for predicting how the host vehicle will travel in the future based on at least the traveling state of the traveling state and traveling environment of the host vehicle;
Based on the prediction result of the travel prediction means, travel information generation means for generating a function as travel prediction information representing how the host vehicle continuously travels on the time axis in the future;
Wireless communication means for transmitting the travel prediction information generated by the travel information generation means to the surroundings of the host vehicle;
A travel prediction apparatus comprising:
前記走行情報生成手段は前記関数として多項式を生成し、
前記無線通信手段は、前記走行情報生成手段が生成した前記多項式の次数および係数を送信する、
ことを特徴とする請求項1に記載の走行予測装置。
The travel information generating means generates a polynomial as the function,
The wireless communication means transmits the degree and coefficient of the polynomial generated by the travel information generating means.
The travel prediction apparatus according to claim 1 .
前記走行情報生成手段は、前記走行予測情報を多項式で近似する場合、近似の確からしさを表す近似確度が所定値以上となる最小の次数を前記多項式の次数とすることを特徴とする請求項2に記載の走行予測装置。 The travel information generating means, wherein when approximating the predicted travel information polynomial claim approximation accuracy representing the certainty of approximation, characterized in that the order of the smallest degree the polynomial equal to or greater than a predetermined value 2 The travel prediction device according to claim 1. 前記走行情報生成手段は、生成する前記多項式の次数の上限を設定していることを特徴とする請求項2または3に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to claim 2 or 3 , wherein the travel information generation unit sets an upper limit of the degree of the polynomial to be generated. 前記無線通信手段は前記走行情報生成手段が生成した前記関数の種別および係数を送信することを特徴とする請求項1に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to claim 1 , wherein the wireless communication unit transmits the type and coefficient of the function generated by the travel information generation unit. 前記走行情報生成手段は、自車両の位置を表す緯度と経度とをそれぞれ前記関数で生成することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the travel information generation unit generates a latitude and a longitude representing a position of the host vehicle using the function. 前記走行情報生成手段は、前記走行予測情報が有効な有効時間を設定し、
前記無線通信手段は、前記走行情報生成手段が生成した前記走行予測情報に前記有効時間を加えて送信する、
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の走行予測装置。
The travel information generating means sets an effective time for which the travel prediction information is valid,
The wireless communication means adds the valid time to the travel prediction information generated by the travel information generation means and transmits it.
The travel prediction apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein
前記無線通信手段は、前記走行情報生成手段が設定する前記有効時間よりも、前記走行予測情報を送信する送信周期を短くすることを特徴とする請求項7に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to claim 7 , wherein the wireless communication unit shortens a transmission cycle for transmitting the travel prediction information than the effective time set by the travel information generation unit. 自車両で生成した前記走行予測情報と、他車両から送信され前記無線通信手段で受信した前記走行予測情報とに基づいて、自車両と他車両との衝突を予測する衝突予測手段をさらに備えることを特徴とする請求項1から8のいずれか一項に記載の走行予測装置。 Further provided is a collision prediction means for predicting a collision between the own vehicle and the other vehicle based on the traveling prediction information generated by the own vehicle and the traveling prediction information transmitted from the other vehicle and received by the wireless communication means. The travel prediction apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein 前記衝突予測手段が予測する自車両と他車両との衝突の可能性が所定値以上の場合、衝突を回避する衝突回避制御を実行する衝突回避手段をさらに備えることを特徴とする請求項9に記載の走行予測装置。 10. The apparatus according to claim 9 , further comprising collision avoidance means for executing collision avoidance control for avoiding a collision when the possibility of a collision between the host vehicle predicted by the collision prediction means and another vehicle is a predetermined value or more. The travel prediction apparatus described. 自車両で生成した前記走行予測情報と、他車両から送信され前記無線通信手段で受信した前記走行予測情報とに基づいて、自車両と他車両との衝突を予測する衝突予測手段と、
前記衝突予測手段が予測する自車両と他車両との衝突の可能性が所定値以上の場合、衝突を回避する衝突回避制御を実行し、他車両が送信して前記無線通信手段が受信した前回の前記走行予測情報の前記有効時間内に、該当する他車両から前回以降の次の前記走行予測情報を前記無線通信手段が受信できない場合、衝突の回避レベルを低下させる衝突回避手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項7または8に記載の走行予測装置。
Collision prediction means for predicting a collision between the own vehicle and the other vehicle based on the travel prediction information generated by the own vehicle and the travel prediction information transmitted from the other vehicle and received by the wireless communication means;
When the possibility of a collision between the own vehicle and the other vehicle predicted by the collision prediction unit is equal to or greater than a predetermined value, the collision avoidance control for avoiding the collision is executed, and the previous time transmitted by the other vehicle and received by the wireless communication unit A collision avoidance means for reducing a collision avoidance level when the wireless communication means cannot receive the next travel prediction information from the corresponding other vehicle within the effective time of the travel prediction information.
The travel prediction device according to claim 7 , further comprising:
車両に搭載され、自車両が将来どのように走行するかを予測して周囲に送信する走行予測装置において、
自車両の走行状態および走行環境のうち少なくとも前記走行状態に基づいて、自車両が将来どのように走行するかを予測する走行予測手段と、
前記走行予測手段の予測結果に基づいて、時間軸上で連続して自車両が将来どのように走行するかを表す走行予測情報を生成し、前記走行予測情報が有効な有効時間を設定する走行情報生成手段と、
前記走行情報生成手段が生成した前記走行予測情報に前記有効時間を加えて自車両の周囲に送信する無線通信手段と、
自車両で生成した前記走行予測情報と、他車両から送信され前記無線通信手段で受信した前記走行予測情報とに基づいて、自車両と他車両との衝突を予測する衝突予測手段と、
前記衝突予測手段が予測する自車両と他車両との衝突の可能性が所定値以上の場合、衝突を回避する衝突回避制御を実行し、他車両が送信して前記無線通信手段が受信した前回の前記走行予測情報の前記有効時間内に、該当する他車両から前回以降の次の前記走行予測情報を前記無線通信手段が受信できない場合、衝突の回避レベルを低下させる衝突回避手段と、
を備えることを特徴とする走行予測装置。
In a travel prediction device that is mounted on a vehicle and predicts how the host vehicle will travel in the future and transmits it to the surroundings,
Travel prediction means for predicting how the host vehicle will travel in the future based on at least the traveling state of the traveling state and traveling environment of the host vehicle;
Based on the prediction result of the travel prediction means, travel prediction information indicating how the host vehicle will continuously travel on the time axis is generated in the future, and travel for which the travel prediction information is valid Information generating means;
Wireless communication means for adding the effective time to the travel prediction information generated by the travel information generating means and transmitting the information to the surroundings of the host vehicle;
Collision prediction means for predicting a collision between the own vehicle and the other vehicle based on the travel prediction information generated by the own vehicle and the travel prediction information transmitted from the other vehicle and received by the wireless communication means;
When the possibility of a collision between the own vehicle and the other vehicle predicted by the collision prediction unit is equal to or greater than a predetermined value, the collision avoidance control for avoiding the collision is executed, and the previous time transmitted by the other vehicle and received by the wireless communication unit A collision avoidance means for reducing a collision avoidance level when the wireless communication means cannot receive the next travel prediction information from the corresponding other vehicle within the effective time of the travel prediction information.
A travel prediction apparatus comprising:
前記無線通信手段は、前記走行情報生成手段が設定する前記有効時間よりも、前記走行予測情報を送信する送信周期を短くすることを特徴とする請求項12に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to claim 12 , wherein the wireless communication unit shortens a transmission cycle for transmitting the travel prediction information than the effective time set by the travel information generation unit. 前記無線通信手段は他車両から送信されてきた前記走行予測情報を受信することを特徴とする請求項1から13のいずれか一項に記載の走行予測装置。 The travel prediction apparatus according to any one of claims 1 to 13, wherein the wireless communication unit receives the travel prediction information transmitted from another vehicle. 前記走行予測手段は自車両の将来の位置を予測し、
前記走行情報生成手段は、時間軸上で連続した自車両の将来の位置を表す走行予測情報を生成する、
ことを特徴とする請求項1から14のいずれか一項に記載の走行予測装置。
The travel prediction means predicts the future position of the host vehicle,
The travel information generating means generates travel prediction information representing a future position of the host vehicle that is continuous on the time axis.
The travel prediction apparatus according to any one of claims 1 to 14, wherein
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