JP5821288B2 - 道路形状予測装置 - Google Patents
道路形状予測装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5821288B2 JP5821288B2 JP2011122600A JP2011122600A JP5821288B2 JP 5821288 B2 JP5821288 B2 JP 5821288B2 JP 2011122600 A JP2011122600 A JP 2011122600A JP 2011122600 A JP2011122600 A JP 2011122600A JP 5821288 B2 JP5821288 B2 JP 5821288B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- road shape
- road
- curvature
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 75
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 54
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/80—Technologies aiming to reduce greenhouse gasses emissions common to all road transportation technologies
- Y02T10/84—Data processing systems or methods, management, administration
Landscapes
- Controls For Constant Speed Travelling (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
具体的には、特許文献1では、車速およびヨーレートを観測して、第1のカルマンフィルタを用いて加速度および角加速度を推定し、これらの観測値及び推定値(車速推定値、ヨーレート推定値、加速度推定値、角加速度推定値)を用いて、曲率および曲率変化率を算出している。
そして、上記各カルマンフィルタの計算過程で、車速推定値、加速度推定値および計算更新周期を用いた距離発展の差分方程式に変換して算出を実施している。
本発明は、上記のような点に着目したもので、車載された車両内部情報に基づき、より精度良く進行方向前方の道路形状を予測することを目的とする。
(構成)
本実施形態の車両は、運転者の運転操作に応じた状態に車両挙動が制御される。車両は、制駆動制御などによって自動走行させる構成を備えていても良い。
車両は、駆動制御装置、及び制動制御装置を備える。駆動制御装置は、運転者が操作するアクセルペダルのアクセル開度に応じた目標駆動力となるように、エンジンやモータなどの駆動源を制御する。制動制御装置は、運転者が操作するブレーキペダルのブレーキ開度に応じた目標制動力となるように、各輪の制動装置を制御する。
車両は、図1に示すように、操舵角センサ4、車輪速センサ5、道路形状予測ECU6を備える。
操舵角センサ4は、ステアリングホイール1やステアリング軸の回転角を検出することで操舵角情報を検出する。検出した操舵角情報は道路形状予測ECU6に出力される。
道路形状予測ECU6は、マイクロコンピュータおよびその周辺回路を備えるコントローラである。この道路形状予測ECU6は、図2に示すように、機能的には、少なくとも車両状態量算出部10、道路形状推定部11、道路形状予測部12を備える。
車両状態量算出本体部10Aは、車輪速センサ5が検出した車輪速情報と、操舵センサが検出した操舵情報とに基づき、車両姿勢角と車両軌跡曲率を算出する。本実施形態では、車両姿勢角として、車両軌跡接線方向を算出する。この車両軌跡接線方向は、車両姿勢角を表している。
誤差補正部10Cは、路面カントやうねりなどの平坦路に対する走行路面形状変化や、スリップや車輪空転などの路面に対する車輪の滑り状態からなる、車両状態算出誤差の情報を検出し、その検出した車両状態算出誤差が予め設定した補正閾値以上と判定すると、その検出した車両状態算出誤差の情報に基づき、車両状態量算出本体部10A及び車両軌跡曲率変化算出部10Bが算出する車両状態量を補正する。
道路形状推定部11は、車両状態量算出部10で算出した車両状態量である、車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び車両軌跡曲率変化から、現在走行中の道路の道路形状の推定値を推定する。上記道路形状の推定値は、道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化である。
先ずステップS10にて操舵角及び車輪速パルスを検出する。
次に、ステップS20にて、車両状態量算出部10が、車両状態量を算出する。
次に、ステップS30にて、道路形状推定部11が、車両状態量算出部10が算出した車両状態量に基づき道路形状の推定値を求める。
次に、ステップS40にて、道路形状予測部12が、道路形状推定部11が推定した道路形状の推定値に基づき、予め設定した前方距離までの道路形状を予測する。その後復帰する。
まずステップS100にて、車輪速センサ5からのパルス信号に基づき車両の移動距離を算出する。
次に、ステップS110にて、車両状態量算出本体部10Aが、ステップS100にて求めた移動距離に基づき、車両軌跡接線方向及び曲率を算出する。
次に、ステップS120にて、操舵角の時間微分を算出する。
次に、ステップS130にて、車両軌跡曲率変化算出部10Bが、ステップS120にて算出した操舵角の時間微分に基づき車両軌跡曲率変化を算出する。その後復帰する。
まずステップS200にて、車両状態算出誤差となる道路形状を検出する。
次に、ステップS210にて、車輪のスリップに起因する車両状態算出誤差の要因を検出する。
次に、ステップS220にて、予め設定した補正閾値以上の車両状態算出誤差があると判定すると補正項を算出する。後述のように、例えば評価関数値Jを演算し、その評価関数値Jが補正閾値Th1以上の場合に補正項を算出する。
ステップS240では、補正閾値Th1以上の誤差がある場合には、補正項で車両状態量を補正する。その後復帰する。
ステップS250では、補正限界状態フラグをONにする。その後復帰する。補正限界状態フラグがONの場合には、例えば、過去の情報をクリアして、道路形状予測のための計算をし直す。
図6は、本実施形態における処理のブロック図と対応する数式を示す図である。
(車両状態量算出部10での車両状態量の算出について)
次に、車両状態量算出部10で算出する車両軌跡接線方向(車両姿勢角)、車両軌跡曲率、及び車両軌跡曲率変化の算出について説明する。
V =(Vl+Vr)/2 ・・・(1)
ここで、(1)式における左右の後輪車輪速Vl、Vrは、タイヤ径に基づき車輪速を車体速に換算した値である。
ω =(Vl−Vr)/Trd ・・・(2)
さらに、曲率ρ=ω/Vと表すことができる。
ρ =2(Vl−Vr)/{Trd・(Vl+Vr)} ・・・(3)
また、V=(dL/dt)と表せることがから、(1)式は(4)式のように表現できる。
dL =(dLl+dLr)/2 ・・・(4)
ここでdLは車体の移動距離、dLl、dLrは左右の後輪車輪移動距離を表している。dLl、dLrは後輪車輪速センサ5の情報で検知出来る。
ρ =2(dLl−dLr)/{Trd・(dLl+dLr)} ・・・(5)
また、(6)式に基づき、操舵角δから車両軌跡の曲率ρを算出することが出来る。
ρ =tan(δ/Gr)/Lw ・・・・(6)
ここで、
Lw[m]:ホイールベース長
Gr :ステアリングホイールとタイヤの転舵角間のギア比
である。
ここで、(6)式を距離微分すると(7)式が得られる。
θn:車両軌跡接線方向
ρn:車両軌跡曲率
ζn:車両軌跡曲率変化
を表している。また、添え字nは、車両移動距離dL毎に増加する。
そして、車両状態量算出部10は、(10)式を算出して、上記(8)式及び(9)式を車両移動距離dL毎に数値積分することにより、車両状態量を算出する。
ここで、上記車両状態量を算出する際のモデルは、車両が平坦な舗装路面を走行し、且つ、横滑りなどの車輪の滑りが発生していないという条件でのモデルである。
このため、上記車両状態量の算出に影響を与えるだけの走行路面形状変化が存在する場合、若しくは上記車両状態量の算出に影響を与えるだけの走行路面に対する車輪の滑りを検出すると、誤差補正部10Cは、車両状態量を補正する。
路面カントやうねり等の車両状態算出誤差要因の有無を検出する。予め設定した平坦路に対する、予め設定した以上の路面形状変動が存在すると判定すると、車両状態算出誤差要因があると判定する。
車両状態算出誤差は、例えば次のようにして検出する。
すなわち、後輪車輪速センサ5から算出した車両軌跡状態量((5)式に基づく後輪車輪速センサ5から求めた曲率ρw)と前輪舵角から算出した車両軌跡状態量((6)式に基づく操舵角から求めた曲率ρs)とを算出し、その偏差(ρw-ρs)に基づき、路面カントやうねりなどの車両状態算出誤差を検出する。
ここで、路面カントによる路面形状誤差要因を例にして補正の一例を説明する。
ここで、図7に示すような路面カントがついた直進路を走行した場合について考える。図7の路面では、紙面上側の路面高さが高く且つ紙面下側が低いとする。
また通常、横滑りは車速が大きい(概ね50km/h以上)状態で旋回した場合に、タイヤのグリップ力が飽和することにより発生する。
すなわち、誤差補正部10Cは、横滑り成分を検出し、その検出した横滑り分を補正項として、上記(8)式〜(10)式で表される算出した車両状態量を補正する。
次に、道路形状推定部11における道路曲線接線方向と道路曲率と道路曲率変化の推定方法について説明する。
道路形状推定部11では、下記の(11)式、(12)式で表されるダイナミクスに基づき、(13)式で表すカルマンフィルタを用いて、上記車両状態量算出部10が算出した車両軌跡接線方向推定値θn[rad/m]、車両軌跡曲率ρn [rad/m]、車両軌跡曲率変化ζn[rad/m2]から、道路曲線接線方向推定値^θn[rad/m]、道路曲線曲率^ρn[rad/m]、道路曲線曲率変化^ζn[rad/m2]を推定する。
ここで、Fnは車両線型モデル、Hnは観測モデル、Qn、Rnが共分散行列、wn、vnが雑音、Pが誤差の共分散行列、Knがカルマンゲインである。
道路形状予測部12では、上記道路形状推定部11で推定した道路曲線接線方向推定値^θn[rad/m]、道路曲線曲率^ρn[rad/m]、道路曲線曲率変化^ζn[rad/m2]と、これらの推定値を数値積分することで、未来の予測誤差を算出し、その予測誤差としての誤差共分散行列Pから(14)式の第1式、第2式を用いて算出することで、進行方向前方の形状予測を行う。
更に、上記道路形状推定部11、道路形状予測部12の処理について補足説明する。
上述のように、車両状態量算出部10は、操舵角δおよび後輪車輪速パルスVpr、Vplを観測量として、下記(15)式で表される車両状態量を算出する。
図8は、現在値推定に使用する道路形状推定部11のカルマンフィルタの構成を示す。この図8から分かるように、カルマンフィルタの演算処理は2つの機能ブロックで構成される。一つ目の機能ブロックは、「予測」処理を行い、2つ目の機能ブロックは「観測更新」処理を行う。
以上の演算処理を演算ステップ毎に逐次繰り返す。ここで、これらの演算ステップは予め設定した走行距離dl[m]毎に処理を実行する。
図9は、未来値の予測に使用する道路形状予測部12のカルマンフィルタの構成を示す。
道路形状予測部12が使用するカルマンフィルタの構成は、図9に示すように、上記道路形状推定部11のカルマンフィルタの構成と基本的な構成は同じある。ただし、未来値の予測では、予測の機能ブロックのみが動作する。すなわち、未来値は観測できないため、観測更新の機能ブロックは使用しない。
例えば、上記走行距離dl=0.1[m]とし、現在から進行方向前方の道路形状予測位置を、予測長10[m]に設定したとする。この場合には、nステップ目の推定値を初期値として100回ステップ分の予測演算処理を実行することにより、nステップ目における(n+100)ステップ目までの予測値が算出できる事になる。言い換えると、現在位置から10[m]前方までの予測値を算出できる事になる。
道路と車両の幾何モデルを用いた車線維持可能な曲率分散値の解析として
まず、現実の道路は、道路曲率が連続して変化するというように仮定できるため、局所的には曲率一定であるとみなして解析する。
次に、曲率半径R[m]、車線幅4[m]の道路に対して、一定舵角で車線維持できる車両軌道を考える。図11に一定舵角で車線維持できる車両軌道を示す。最大曲率Rmaxとなる軌道をL4の線、最小曲率半径Rminとなる軌道をL5の線で示す。
Rmaxの導出:
(x+a)2+(y+a)2=R2 maxにP(R+d、0)
及びQ((R-d)/√2、(R-d)/√2)を代入して、
(x+d+a)2+a2 =R2 max
←→R2+2Rd+d2+2a(R+d)+2a2=R2 max
2((R-d)/√2)2=R2 max
←→2{1/2(R2+2Rd+d2)+(2/√2)a(R+d)+2a2}=R2 max
・・・(16)
a =2Rd/(((√2)−1)R −((√2)+1)d)
よって、Rmax =√2a +R−dとなる。
Rminの導出:
(x−a)2+(y−a)2=R2 maxにP(R−d、0)
及びQ((R+d)/√2、(R+d)/√2)を代入して、
(x−d−a)2+a2 =R2 min
←→R2−2Rd+d2−2a(R−d)+2a2=R2 min
2((R+d)/√2)2=R2 max
←→2{1/2(R2+2Rd+d2)−(2/√2)a(R+d)+2a2}=R2 min
・・・(17)
a =−2Rd/(((√2)−1)R −((√2)+1)d)
よって、Rmax =−√2a +R+dとなる。
そして、(16)式、(17)式から、最大曲率ρmaxおよび最小曲率ρminは(18)式で表せる.
ρmin≦ ρ ≦ ρmaxとなる事が分かる。
ここで、曲率半径Rの車線に対して、車線維持可能な曲率分布が図12に示すような正規分布に従うと仮定すると、その分散σρ2は(18)式から算出できる。
ここで、道路曲率に応じてカルマンゲインをゲインスケジュールするために、現在走行中の車線の曲率半径Rを操舵角δを用いて推定する。前出の(式6)とR=1/ρの関係からRを算出し(18)式に代入すれば、ρmin およびρmaxが算出できる.例えば、下記式のようにおけば曲率分散値σρ2が算出できる。
すなわち、曲率分散値算出部13を備える。そして、曲率分散値算出部13は、検出した操舵角から道路曲率を算出し、先に述べた曲率分散値σρ2を算出する。
そして、道路形状推定部11は、この曲率分散値算出部13が算出した曲率分散σρ2の算出値を所定の値に調整する。すなわち、現在の状態推定に用いているカルマンゲインをゲインスケジュールする構成とする。
本実施形態では、車両状態量算出部10が、車輪速と操舵角情報の情報から車両状態量と車両軌跡曲率変化を算出し、算出した車両状態量と車両軌跡曲率変化から、道路形状推定部11が現在地の道路形状を推定し、更に、道路形状予測部12が、道路形状推定部11が算出した推定値を基に、進行方向前方の道路形状を予測する。
このように、カメラなどの外界認識センサによって進行方向前方の道路の観測を行うことなく、つまり高価なセンサを使用することなく、通常車両に搭載されているセンサからの情報だけで、進行方向前方の道路形状を精度良く予測可能となる。
(1)車速検出部が車両の車速を検出する。操舵角検出部が車両に設けられた操舵装置2の操舵角を検出する。車両状態量算出部10は、上記車速検出部が検出した車速と上記操舵角検出部が検出した操舵角とに基づき車両状態量として、車両姿勢角、車両軌跡曲率、及び上記操舵角の距離微分に基づく車両軌跡曲率変化を算出する。道路形状推定部11は、車両状態量算出部10が算出した車両状態量に基づき、道路形状の推定値として道路曲線接線方向、道路曲率、及び道路曲率変化を推定する。道路形状予測部12は、上記道路形状推定部11が推定した道路形状の推定値から車両進行方向前方の道路形状を予測する。
車輪速と操舵角情報を用いて車両状態量と車両軌跡曲率変化を算出し、これに基づき道路形状を予測し、前方道路形状を予測する。このため、精度良く進行方向前方の道路形状予測が実現できる。
車両の走行距離毎に車両状態を算出し、道路形状を推定、前方道路形状を予測する。この結果、低車速時にも誤差が重畳されにくく、高精度な道路形状予測が実現できる。
車両の走行距離毎に車両状態を算出し、道路形状を推定、前方道路形状を予測する。この結果、低車速時にも誤差が重畳されにくく、高精度な道路形状予測が実現できる。
また、操舵角を用いて道路形状推定に用いる曲率分散値を調整するため色々な道路形状に対しても精度良く道路形状の予測が実現できる。
路面カントやうねりなどの道路形状による誤差を補正することで、路面状況などによらず安定して道路形状の予測が実現できる。
(5)上記第1補正部が検出する道路形状が補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備える。
これによって、予測した道路形状予測の精度が悪くなったことを検出可能となる。
車輪のスリップや車輪空転などによる誤差を補正することで、路面状況などによらず安定して道路形状の予測が実現できる。
(7)上記第2補正部が検出する滑りが補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備える。
これによって、予測した道路形状予測の精度が悪くなったことを検出可能となる。
3 操向輪
4 操舵角センサ
5 車輪速センサ
6 道路形状予測ECU
10 車両状態量算出部
10A 車両状態量算出本体部
10B 車両軌跡曲率変化算出部
10C 誤差補正部
11 道路形状推定部
12 道路形状予測部
13 曲率分散値算出部
Claims (7)
- 車両の車速を検出する車速検出部と、
車両に設けられた操舵装置の操舵角を検出する操舵角検出部と、
上記車速検出部が検出した車速と上記操舵角検出部が検出した操舵角とに基づき、車両状態量として、車両が通過した軌跡の接線方向である車両姿勢角と、車両が通過した軌跡の曲率である車両軌跡曲率とを算出する車両状態量算出部と、
上記操舵角検出部が検出した操舵角と、その距離微分値とに基づき、前記車両軌跡曲率を求める差分方程式を距離で微分してなる予め定めた演算式に従って、上記車両軌跡曲率の変化である車両軌跡曲率変化を算出する車両軌跡曲率変化算出部と、
車両状態量算出部が算出した車両状態量と車両軌跡曲率変化算出部が算出した車両軌跡曲率変化とに基づき、予め定めた演算式であるカルマンフィルタに従って、現在地の道路形状の推定値として、車両が走行している道路を曲線で表したときのその曲線の接線方向である道路曲線接線方向と、車両が走行している道路を曲線で表したときのその曲線の曲率である道路曲率と、その道路曲率の変化である道路曲率変化とを推定する道路形状推定部と、
上記道路形状推定部が推定した道路形状の推定値を積分して車両進行方向前方の道路形状を予測する道路形状予測部と、
を備えることを特徴とする道路形状予測装置。 - 上記車速検出部は、車輪の回転に応じて予め設定した距離間隔毎に発生するパルス情報に基づく車両の走行距離から車速を検出し、
上記車両軌跡曲率変化算出部は、予め設定した走行距離毎に操舵装置の操舵角を検出し、その検出した操舵角の距離微分に基づき、予め定めた演算式に従って、上記車両軌跡曲率変化を算出することを特徴とする請求項1に記載した道路形状予測装置。 - 上記道路形状推定部は、上記カルマンフィルタのカルマンゲインは、上記操舵角に基づいて算出した曲率分散値からなる共分散行列を含み、この曲率分散値を予め設定した所定の値に調整しながら、予め設定した車両の走行距離毎に道路形状を推定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載した道路形状予測装置。
- 上記車両状態量算出部は、車両状態量の算出に対して誤差要因となる道路形状を検出し、その検出した誤差要因となる道路形状に基づき車両状態量を補正する第1補正部を備えることを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載した道路形状予測装置。
- 上記第1補正部が検出する道路形状が補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備えることを特徴とする請求項4に記載した道路形状予測装置。
- 車両状態量算出部は、路面に対する車輪の滑りを検出し、検出した車輪の滑りに基づき車両状態量を補正する第2補正部を備えることを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載した道路形状予測装置。
- 上記第2補正部が検出する滑りが補正可能な否かを判定する補正限界判定部を備えることを特徴とする請求項6に記載した道路形状予測装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011122600A JP5821288B2 (ja) | 2011-05-31 | 2011-05-31 | 道路形状予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011122600A JP5821288B2 (ja) | 2011-05-31 | 2011-05-31 | 道路形状予測装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012252406A JP2012252406A (ja) | 2012-12-20 |
JP5821288B2 true JP5821288B2 (ja) | 2015-11-24 |
Family
ID=47525195
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011122600A Active JP5821288B2 (ja) | 2011-05-31 | 2011-05-31 | 道路形状予測装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5821288B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6127560B2 (ja) * | 2013-02-13 | 2017-05-17 | 日産自動車株式会社 | 道路形状予測装置 |
JP6105509B2 (ja) * | 2014-04-08 | 2017-03-29 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 走路推定装置及び走路推定プログラム |
KR102159360B1 (ko) * | 2014-09-26 | 2020-09-23 | 현대모비스 주식회사 | 곡률 추정 장치 및 방법 |
US10343685B2 (en) * | 2016-09-28 | 2019-07-09 | Baidu Usa Llc | Physical model and machine learning combined method to simulate autonomous vehicle movement |
KR102028398B1 (ko) * | 2017-05-17 | 2019-11-04 | (주)에스더블유엠 | 주행 중 장애물 정보를 제공하는 방법 및 장치 |
CN114371691B (zh) * | 2021-10-26 | 2024-04-16 | 南京航空航天大学 | 一种辅助驾驶弯道轨迹跟踪控制方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3985610B2 (ja) * | 2002-07-05 | 2007-10-03 | 日産自動車株式会社 | 車両用走行路認識装置 |
JP3931760B2 (ja) * | 2002-08-05 | 2007-06-20 | 日産自動車株式会社 | 車両用障害物検知装置 |
JP3948409B2 (ja) * | 2003-01-16 | 2007-07-25 | 株式会社デンソー | 車両進行路推定装置 |
EP1714108A4 (en) * | 2003-12-24 | 2010-01-13 | Automotive Systems Lab | ROAD curvature ESTIMATES SYSTEM |
JP2008146151A (ja) * | 2006-12-06 | 2008-06-26 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | 走行データ収集装置、収集プログラム及び方法 |
-
2011
- 2011-05-31 JP JP2011122600A patent/JP5821288B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012252406A (ja) | 2012-12-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6127560B2 (ja) | 道路形状予測装置 | |
JP5821288B2 (ja) | 道路形状予測装置 | |
US10378890B2 (en) | Apparatus and method for determining wheel alignment change of vehicle | |
KR101371464B1 (ko) | 차속 자동 제어 시스템 및 방법 | |
US8315758B2 (en) | Road surface frictional coefficient estimating apparatus | |
US10604150B2 (en) | Vehicle stop position setting apparatus and method | |
US7778758B2 (en) | Cruise control system for a vehicle | |
US20120029783A1 (en) | Road surface friction coefficient estimating device | |
CN109941342B (zh) | 估计转向力矩的方法和装置、用于车辆的横向控制的方法 | |
US9969394B2 (en) | Distance regulating system, motor vehicle and computer program product | |
JP5396873B2 (ja) | ドライバ操作予測装置及びプログラム | |
KR100851120B1 (ko) | 이에스피 통합형 차선 유지 지원장치 및 그 제어 방법 | |
US10668928B2 (en) | Method and device for estimating the friction values of a wheel of a vehicle against a substrate | |
KR102164606B1 (ko) | 자율주행 차량을 위한 횡방향 제어 파라미터 보정 장치 및 방법 | |
CN109677415B (zh) | 用于估计车辆的曲率半径的装置和方法 | |
US9221439B2 (en) | Road surface frictional coefficient estimating apparatus | |
US12110072B2 (en) | Steering control device | |
US7191046B2 (en) | Motion control apparatus for vehicle | |
JP2016206976A (ja) | 車両の運転支援制御のための先行車軌跡算出装置 | |
KR101208369B1 (ko) | 차량 경로 예측 장치 및 그 방법 | |
WO2012098963A1 (ja) | 反力制御装置 | |
KR102303230B1 (ko) | 차량의 곡률 반경 추정장치 및 그 방법 | |
CN109562784A (zh) | 辅助力控制装置及辅助力控制方法 | |
JP2009067377A (ja) | 車両判定装置 | |
JP2017202725A (ja) | 運転技量判定装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140318 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20141226 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150120 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150316 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150908 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150921 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5821288 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |