JP5682236B2 - Travel plan generator - Google Patents
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Description
本発明は、車両の走行計画を生成する走行計画生成装置に関するものである。 The present invention relates to a travel plan generation device that generates a travel plan for a vehicle.
従来の走行計画生成装置としては、例えば特許文献1に記載されているような運転支援装置が知られている。特許文献1に記載の運転支援装置は、自車両の進路上に減速が必要な曲路が存在すると予測されるときに、進路上の曲路がいずれの曲路グループに分類されるかを判断し、その曲路グループのグループ情報と曲路走行時の運転履歴とに基づいて、ドライバがとるべき運転行動パターンの適値を推定し、ドライバの運転行動を誘導するというものである。
As a conventional travel plan generation device, for example, a driving support device as described in
しかしながら、上記従来技術においては、類似する道路が属する曲路グループ毎に運転行動パターンの特性が決まっているため、いずれの曲路グループにも属さない(既存データのない)道路を走行する場合には、運転行動パターンの特性を抽出することができない。従って、既存データのない道路に対して走行計画を生成する場合には、得られた走行計画がドライバの運転イメージと大きく乖離し、ドライバが違和感を感じるおそれがある。 However, in the above prior art, the characteristics of the driving behavior pattern are determined for each curve group to which a similar road belongs, so when driving on a road that does not belong to any curve group (no existing data) Cannot extract characteristics of driving behavior patterns. Therefore, when a travel plan is generated for a road having no existing data, the obtained travel plan is significantly different from the driving image of the driver, and the driver may feel uncomfortable.
本発明の目的は、既存データのない道路を走行する場合でも、ドライバにとって適切な走行計画を生成することができる走行計画生成装置を提供することである。 An object of the present invention is to provide a travel plan generation device capable of generating a travel plan appropriate for a driver even when traveling on a road without existing data.
本発明の走行計画生成装置は、ドライバが運転する車両が形状、寸法及び状況を含む特徴の異なる複数の道路を走行したときの走行データを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された走行データから、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を抽出する運転特徴抽出手段と、運転特徴抽出手段により抽出されたドライバの運転操作の特徴に基づいた車両の走行計画を生成する走行計画生成手段とを備え、運転特徴抽出手段は、車両の走行場面に対応する走行データを記憶手段から読み出し、読み出した走行データを定速操作区間、加速操作区間、減速操作区間及び旋回操作区間の何れかを含む複数の操作区間に分割し、各操作区間においてドライバが運転を組み立てるための条件候補の値を抽出し、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路における操作区間毎の条件候補の値に基づいて、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を抽出することを特徴とするものである。 The travel plan generation apparatus of the present invention includes a storage unit that stores travel data when a vehicle driven by a driver travels on a plurality of roads having different characteristics including shape, size, and situation, and the travel data stored in the storage unit. Driving feature extraction means for extracting a driver's driving operation characteristic common to a plurality of roads having different characteristics in the same driving scene, and a vehicle based on the driver's driving operation feature extracted by the driving feature extraction means A driving plan generating means for generating a driving plan for the vehicle, wherein the driving feature extracting means reads the driving data corresponding to the driving scene of the vehicle from the storage means, and reads the read driving data into the constant speed operation section, the acceleration operation section, and the deceleration Dividing into a plurality of operation sections including either the operation section or the turning operation section, and values of candidate conditions for the driver to assemble driving in each operation section Extracted, based on the value of the candidate conditions for each operation section in a plurality of roads having different characteristics in the same travel situation, to extract features of the driving operation of the common drivers for different road characteristic in the same travel situation It is characterized by that.
このような本発明の走行計画生成装置において、例えば車両がカーブ路を走行する場合には、車両が曲率、路幅、勾配等の特徴の異なる複数のカーブ路を走行したときの走行データから、特徴が異なる複数のカーブ路に対して共通する運転操作の特徴を抽出し、その運転操作の特徴に基づいた車両の走行計画を生成する。このように特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を抽出することにより、走行データを取得していない道路を走行する場合でも、ドライバの運転イメージに近い適切な走行計画を得ることができる。 In such a travel plan generation apparatus of the present invention, for example, when the vehicle travels on a curved road, from the travel data when the vehicle travels on a plurality of curved roads having different characteristics such as curvature, road width, and gradient, A common driving operation characteristic is extracted for a plurality of curved roads having different characteristics, and a vehicle travel plan based on the driving operation characteristic is generated. By extracting features of the driver's driving operation common to a plurality of roads having different characteristics in this way, an appropriate travel plan that is close to the driver's driving image even when traveling on a road for which travel data is not acquired Can be obtained.
好ましくは、車両の周辺状況を監視する周辺監視手段を更に備え、運転特徴抽出手段は、周辺監視手段により車両の周辺に障害物が存在することが検知されたときは、ドライバの運転操作の特徴抽出を禁止する。 Preferably, the vehicle is further provided with a surrounding monitoring means for monitoring the surrounding situation of the vehicle, and the driving feature extracting means is a feature of the driving operation of the driver when the surrounding monitoring means detects that an obstacle exists around the vehicle. Prohibit extraction.
例えば自車両の近くを先行車両が走行している場合には、先行車両の影響を受けてドライバ本来の運転操作が行えなくなるため、特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴抽出が無意味になることがある。そこで、車両の周辺状況を監視し、車両の周辺に障害物が存在することが検知されたときは、ドライバの運転操作の特徴抽出を禁止することにより、走行計画の生成に対して有効な運転操作の特徴のみを抽出することができる。 For example, when a preceding vehicle is traveling near the host vehicle, the driver's original driving operation cannot be performed due to the influence of the preceding vehicle. Feature extraction can be meaningless. Therefore, by monitoring the surroundings of the vehicle and detecting that there are obstacles around the vehicle, it is effective to generate a travel plan by prohibiting the feature extraction of the driver's driving operation. Only operational features can be extracted.
本発明によれば、既存データのない道路を走行する場合でも、ドライバにとって適切な走行計画を生成できるので、ドライバの違和感を軽減することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to generate an appropriate travel plan for a driver even when traveling on a road without existing data, so that it is possible to reduce the driver's uncomfortable feeling.
以下、本発明に係わる走行計画生成装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of a travel plan generation device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明に係わる走行計画生成装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施形態の走行計画生成装置1は、車両が走行する走行路の任意の区間において車両の走行計画(軌跡)を生成する装置である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a travel plan generation apparatus according to the present invention. In the figure, a travel
走行計画生成装置1は、道路情報取得部2と、走行データ記憶部3と、軌跡生成演算部4とを備えている。道路情報取得部2は、車両が走行しようとする道路の形状や寸法等の情報(道路情報)を取得する。道路情報取得部2は、例えばナビゲーションから道路情報を取得する。
The travel
走行データ記憶部3は、車両が実際に特徴(形状や寸法、状況等)の異なる複数パターンの道路を走行したときの走行データを記憶している。走行データとしては、車両の位置、速度、加速度、方位等のデータがある。
The travel
軌跡生成演算部4は、道路情報取得部2で取得した道路情報から先の道路が認知されると、走行データ記憶部3に記憶された走行データに基づいて所定の演算処理を行い、先の道路を走行するための走行軌跡を生成する。
When the previous road is recognized from the road information acquired by the road
図2は、軌跡生成演算部4により実行される軌跡生成処理手順を示すフローチャートである。図2において、まず車両を運転するドライバの走行データを走行データ記憶部3から読み出す(手順S11)。このとき、車両の走行場面(発進加速、停止、コーナリング等)に対応する走行データを読み出す。
FIG. 2 is a flowchart showing a trajectory generation processing procedure executed by the trajectory
コーナリングに対応する走行データの一例を図3に示す。ここで、図3(a)は、あるカーブ路における車両の走行位置をXY座標で表した走行データである。図3(b)は、図3(a)に示すカーブ路を車両が走行したときの車両の速度を、車両の走行位置と共にXYZ座標で表した走行データである。図3(c)は、図3(a)に示すカーブ路を車両が走行したときの車両の加速度(前後加速度及び横加速度)を摩擦円で表した走行データである。 An example of travel data corresponding to cornering is shown in FIG. Here, FIG. 3A is travel data representing the travel position of the vehicle on a certain curved road in XY coordinates. FIG. 3B shows travel data representing the speed of the vehicle when the vehicle travels on the curved road shown in FIG. 3A together with the travel position of the vehicle in XYZ coordinates. FIG. 3C shows travel data in which the acceleration (longitudinal acceleration and lateral acceleration) of the vehicle when the vehicle travels on the curved road shown in FIG.
続いて、読み出した走行データを複数の操作区間に分割する(手順S12)。具体的には、走行場面が発進加速であるときは、走行データを加速操作区間及び定速操作区間に分割する。走行場面が停止であるときは、走行データを定速操作区間及び減速操作区間に分割する。走行場面がコーナリングであるときは、走行データを減速操作区間、旋回操作区間及び加速操作区間に分割する(図3参照)。なお、加速操作、減速操作、定速操作及び旋回操作は、車両の速度、加速度及び方位等のデータから判断する。 Subsequently, the read travel data is divided into a plurality of operation sections (step S12). Specifically, when the traveling scene is start acceleration, the traveling data is divided into an acceleration operation section and a constant speed operation section. When the traveling scene is stopped, the traveling data is divided into a constant speed operation section and a deceleration operation section. When the traveling scene is cornering, the traveling data is divided into a deceleration operation section, a turning operation section, and an acceleration operation section (see FIG. 3). The acceleration operation, the deceleration operation, the constant speed operation, and the turning operation are determined from data such as vehicle speed, acceleration, and direction.
続いて、各操作区間においてドライバが運転を組み立てるための条件候補の値を走行データから抽出する(手順S13)。 Subsequently, the values of condition candidates for the driver to assemble driving in each operation section are extracted from the travel data (step S13).
例えば走行場面がコーナリング(図3参照)であるときは、各操作区間における条件候補としては以下のようなものが挙げられる。
減速操作区間:減速時間、減速距離、減速開始位置、減速終了位置、減速開始速度、減速終了速度、減速度
旋回操作区間:転舵時間、保舵時間、転舵時間と保舵時間との割合、転舵開始位置、転舵終了位置、最低速度、横加速度
加速操作区間:加速時間、加速距離、加速開始位置、加速終了位置、加速開始速度、加速終了速度、加速度
For example, when the traveling scene is cornering (see FIG. 3), the following conditions can be cited as candidate conditions in each operation section.
Deceleration operation section: Deceleration time, deceleration distance, deceleration start position, deceleration end position, deceleration start speed, deceleration end speed, deceleration Turning operation section: Steering time, hold time, ratio of steer time and hold time , Turning start position, turning end position, minimum speed, lateral acceleration Acceleration operation section: acceleration time, acceleration distance, acceleration start position, acceleration end position, acceleration start speed, acceleration end speed, acceleration
続いて、同じ走行場面において特徴の異なる道路における操作区間毎の条件候補のデータを蓄積したかどうかを判断する(手順S14)。例えば走行場面がコーナリング(図3参照)である場合は、特徴の異なる道路としては曲率、路幅や勾配等の異なる道路が含まれる。 Subsequently, it is determined whether or not condition candidate data for each operation section on roads having different characteristics in the same traveling scene has been accumulated (step S14). For example, when the traveling scene is cornering (see FIG. 3), roads having different characteristics include roads having different curvatures, road widths, and gradients.
同じ走行場面において特徴の異なる道路における操作区間毎の条件候補のデータを蓄積していないときは、当該条件候補のデータを蓄積するまで手順S11〜S14を繰り返し実行する。このとき、形状や寸法の異なる道路での条件候補のデータを蓄積する他に、車速域(一般道や高速道等の制限速度)の異なる道路での条件候補のデータを蓄積しても良い。 When the condition candidate data for each operation section on the road with different characteristics in the same driving scene is not accumulated, steps S11 to S14 are repeatedly executed until the condition candidate data is accumulated. At this time, in addition to accumulating condition candidate data on roads having different shapes and dimensions, condition candidate data on roads having different vehicle speed ranges (limited speeds such as ordinary roads and expressways) may be accumulated.
同じ走行場面において特徴の異なる道路における操作区間毎の条件候補のデータを蓄積したときは、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路で変化しないドライバの運転操作の条件、つまり特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を抽出する(手順S15)。 When the candidate condition data for each operation section on roads with different characteristics in the same driving scene is accumulated, the driver's driving operation conditions that do not change on multiple roads with different characteristics in the same driving scene, that is, multiple roads with different characteristics The driver's driving operation characteristics common to the above are extracted (step S15).
このとき、特徴の異なる複数の道路における操作区間毎の条件候補の値の標準偏差をとって、ばらつきを比較し、標準偏差が最小のものを上記のドライバの運転操作の条件として抽出する。減速操作区間でのドライバの運転操作の条件の一例として、例えば減速時間4秒というのが挙げられる。 At this time, the standard deviation of the value of the condition candidate for each operation section on a plurality of roads having different characteristics is taken, the variations are compared, and the one with the smallest standard deviation is extracted as the driving operation condition of the driver. As an example of the condition of the driver's driving operation in the deceleration operation section, for example, a deceleration time of 4 seconds can be mentioned.
続いて、手順S15で得られたドライバの運転操作の特徴を反映した走行軌跡を生成する(手順S16)。例えば最適化処理やルールベースによる手法等の軌跡生成技術を用いて、ドライバの運転操作の特徴を拘束条件とした走行軌跡を生成する。 Subsequently, a travel locus reflecting the characteristics of the driving operation of the driver obtained in step S15 is generated (step S16). For example, using a trajectory generation technique such as an optimization process or a rule-based technique, a travel trajectory is generated with the characteristics of the driving operation of the driver as a constraint condition.
以上において、走行データ記憶部3は、ドライバが運転する車両が特徴の異なる複数の道路を走行したときの走行データを記憶する記憶手段を構成する。軌跡生成演算部4の上記手順S11〜S15は、記憶手段に記憶された走行データから、特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を抽出する運転特徴抽出手段を構成する。同手順S16は、運転特徴抽出手段により抽出されたドライバの運転操作の特徴に基づいた車両の走行計画を生成する走行計画生成手段を構成する。
In the above, the travel
以上のように本実施形態にあっては、車両が実際に複数パターンの道路を走行したときの走行データを走行データ記憶部3から読み出し、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴を走行データから抽出し、その運転操作の特徴を走行軌跡の生成に反映させるようにする。これにより、今まで走ったことが無いために走行データを取得していない道路に対しても、減速加速度や減速時間等がドライバ自身の運転感覚に近い適切な走行計画を生成することができる。その結果、ドライバにとって違和感の少ない走行支援を実施することができる。
As described above, in the present embodiment, the driving data when the vehicle actually travels a plurality of patterns of roads is read from the driving
図4は、本発明に係わる走行計画生成装置の他の実施形態の概略構成を示すブロック図である。図中、上述した実施形態と同一または同等の要素には同じ符号を付し、その説明を省略する。 FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of another embodiment of the travel plan generation apparatus according to the present invention. In the figure, the same or equivalent elements as those in the embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
同図において、本実施形態の走行計画生成装置1は、上記の道路情報取得部2、走行データ記憶部3及び軌跡生成演算部4に加えて、自車両の前方を走行する先行車両との車間距離を認識する先行車車間認識部5を更に備えている。先行車車間認識部5は、レーダやカメラ等で構成されている。先行車車間認識部5は、車両の周辺状況を監視する周辺監視手段を構成している。
In the figure, in addition to the road
軌跡生成演算部4は、道路情報取得部2で取得した道路情報から先の道路が認知されると、走行データ記憶部3に記憶された走行データ及び先行車車間認識部5の認識結果に基づいて所定の演算処理を行い、先の道路を走行するための走行軌跡を生成する。
When the previous road is recognized from the road information acquired by the road
図5は、軌跡生成演算部4により実行される軌跡生成処理手順を示すフローチャートである。図5において、まず上記の手順S11,S12を実行した後、先行車車間認識部5により認識された先行車両との車間距離に基づいて、自車両の前方近くを走行する先行車両が存在しないかどうかを判断する(手順S20)。この時の判断手法は、以下の通りである。
FIG. 5 is a flowchart showing a trajectory generation processing procedure executed by the trajectory
即ち、先行車車間認識部5により認識された自車両と先行車両との車間距離Lから、車間距離Lの微分値(dL/dt)を算出する。そして、次の2つの条件が成立するかどうかを判定する。
条件1:車間距離の最小値Lmin>Lc(定数)
条件2:車間距離の微分値の最小値dLmin>dLc(定数)
That is, the differential value (dL / dt) of the inter-vehicle distance L is calculated from the inter-vehicle distance L between the host vehicle recognized by the preceding vehicle
Condition 1: Minimum value of inter-vehicle distance L min > Lc (constant)
Condition 2: Minimum differential value of inter-vehicle distance dL min > dLc (constant)
2つの条件がいずれも成立するときは、先行車両が自車両に対して一定距離以上離れていると共に、自車両が先行車両に接近中でないと判断される。つまり、自車両の前方近くを走行する先行車両が存在しないと判断される。この場合には、上記の手順S13〜S16を順次実行する。 When both of the two conditions are satisfied, it is determined that the preceding vehicle is separated from the host vehicle by a certain distance or more and that the host vehicle is not approaching the preceding vehicle. That is, it is determined that there is no preceding vehicle traveling near the front of the host vehicle. In this case, the above steps S13 to S16 are sequentially executed.
一方、2つの条件のいずれか一方でも成立しないときは、自車両の前方近くを走行する先行車両が存在すると判断される。この場合には、上記の手順S13〜S15を実行せずに、手順S16を実行する。つまり、同じ走行場面において特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴抽出をやめ、蓄積データから除外する。そして、単に軌跡生成技術を用いて走行軌跡を生成する(手順S21)。 On the other hand, when either one of the two conditions is not satisfied, it is determined that there is a preceding vehicle traveling near the front of the host vehicle. In this case, step S16 is executed without executing steps S13 to S15 described above. That is, the feature extraction of the driver's driving operation common to a plurality of roads having different features in the same driving scene is stopped and excluded from the accumulated data. And a driving | running | working locus | trajectory is produced | generated simply using a locus | trajectory production technique (procedure S21).
自車両の前方近くを先行車両が走行していると、自車両のドライバ本来の運転操作が行われなくなる。これに対し本実施形態では、自車両の前方近くを走行する先行車両が存在するときは、特徴の異なる複数の道路に対して共通するドライバの運転操作の特徴抽出を中止するので、ドライバの運転操作の特徴を反映した走行軌跡の生成に対して有効な運転操作の特徴のみを抽出することができる。これにより、ドライバにとって一層適切な走行計画を生成することができる。 When the preceding vehicle is traveling near the front of the host vehicle, the driver's original driving operation of the host vehicle is not performed. On the other hand, in the present embodiment, when there is a preceding vehicle that runs near the front of the host vehicle, the feature extraction of the driver's driving operation common to a plurality of roads having different features is stopped. It is possible to extract only the characteristics of the driving operation effective for the generation of the traveling locus reflecting the characteristics of the operation. As a result, a travel plan more appropriate for the driver can be generated.
なお、本実施形態では、自車両の前方近くを走行する先行車両が存在するときに、ドライバの運転操作の特徴抽出をやめるようにしたが、特に先行車両には限られず、自車両の周辺に他車両、二輪車、自転車等の障害物が存在するときに、ドライバの運転操作の特徴抽出をやめるようにしても良い。 In the present embodiment, the feature extraction of the driver's driving operation is stopped when there is a preceding vehicle traveling near the front of the own vehicle. However, the present invention is not limited to the preceding vehicle, and is not limited to the preceding vehicle. When there is an obstacle such as another vehicle, a two-wheeled vehicle, or a bicycle, the feature extraction of the driver's driving operation may be stopped.
1…走行計画生成装置、3…走行データ記憶部(記憶手段)、4…軌跡生成演算部(運転特徴抽出手段、走行計画生成手段)、5…先行車車間認識部(周辺監視手段)。
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記記憶手段に記憶された前記走行データから、同じ走行場面において前記特徴の異なる複数の道路に対して共通する前記ドライバの運転操作の特徴を抽出する運転特徴抽出手段と、
前記運転特徴抽出手段により抽出された前記ドライバの運転操作の特徴に基づいた前記車両の走行計画を生成する走行計画生成手段とを備え、
前記運転特徴抽出手段は、前記車両の走行場面に対応する走行データを前記記憶手段から読み出し、読み出した走行データを定速操作区間、加速操作区間、減速操作区間及び旋回操作区間の何れかを含む複数の操作区間に分割し、各操作区間において前記ドライバが運転を組み立てるための条件候補の値を抽出し、前記同じ走行場面において前記特徴の異なる複数の道路における操作区間毎の条件候補の値に基づいて、前記同じ走行場面において前記特徴の異なる複数の道路に対して共通する前記ドライバの運転操作の特徴を抽出することを特徴とする走行計画生成装置。 Storage means for storing travel data when a vehicle driven by the driver travels on a plurality of roads having different characteristics including shape, size, and situation ;
Driving feature extraction means for extracting , from the driving data stored in the storage means, characteristics of the driving operation of the driver common to a plurality of roads having different characteristics in the same driving scene ;
Travel plan generation means for generating a travel plan for the vehicle based on the characteristics of the driving operation of the driver extracted by the driving feature extraction means ;
The driving feature extracting unit reads driving data corresponding to a driving scene of the vehicle from the storage unit, and includes the read driving data including a constant speed operation section, an acceleration operation section, a deceleration operation section, and a turning operation section. Dividing into a plurality of operation sections, extracting values of condition candidates for the driver to assemble driving in each operation section, and using the same driving scene as a condition candidate value for each operation section on a plurality of roads having different characteristics based on, travel plan producing apparatus characterized that you extract features of driving operation of the driver which are common to different plurality of roads the features in the same travel scene.
前記運転特徴抽出手段は、前記周辺監視手段により前記車両の周辺に障害物が存在することが検知されたときは、前記ドライバの運転操作の特徴抽出を禁止することを特徴とする請求項1記載の走行計画生成装置。
It further comprises a surrounding monitoring means for monitoring the surrounding situation of the vehicle,
2. The driving feature extraction unit prohibits feature extraction of the driving operation of the driver when the surroundings monitoring unit detects that an obstacle exists around the vehicle. Travel plan generator.
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