JP6628819B2 - 車両走行制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、路面状況に応じた態様で自動運転走行を行わせることが可能な車両走行制御装置に関する。
従来より、路面状態を考慮して自動運転走行を行わせるようにした装置が知られている(例えば特許文献1参照)。この特許文献1記載の装置では、車両の挙動から路面の摩擦係数を推定するとともに、推定された摩擦係数が所定値より小さい場合は、所定値より大きい場合と比較して旋回加速度が小さくなるような走行計画を生成し、この走行計画に基づき車両走行を制御する。
特許文献1:特開2017−121874号公報
しかしながら、例えば手動運転から自動運転に移行した後に路面状態に応じた自動運転が実行されるとき、自動運転時における車両の挙動と手動運転時における車両の挙動との乖離が大きいと、乗員にとって違和感が大きい。
本発明の一態様は、自動運転機能を有効化した自動運転モードおよび自動運転機能を無効化した手動運転モードで走行可能な車両の走行動作を制御する車両走行制御装置であって、車両の目標軌道を含む行動計画を生成する行動計画生成部と、行動計画生成部により生成された行動計画に応じて車両が自動運転で走行するように走行用アクチュエータを制御する走行制御部と、路面状況を検出する路面状況検出部と、手動運転モードで走行しているときのドライバの運転特性を記憶する記憶部と、手動運転モードから自動運転モードへのモード切換を指令する手動自動切換指令部と、を備える。行動計画生成部は、手動自動切換指令部により手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されると、路面状況検出部により検出された路面状況と記憶部に記憶された運転特性とに基づいて、行動計画に含まれる車両の制御目標値を制限する行動計画制限部を有する。行動計画制限部は、手動自動切換指令部により手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されたときに路面状況検出部により第1路面状況が検出されると、第1路面状況と記憶部に記憶された運転特性とに基づいて制御目標値を制限し、その後、路面状況検出部により第1路面状況から第2路面状況への変化が検出されると、記憶部に記憶された運転特性によらず、第2路面状況に基づいて制御目標値を制限する。
本発明によれば、手動運転から自動運転に移行した際の車両の挙動の変化が少なく、乗員にとっての違和感を軽減できる。
本発明の実施形態に係る車両走行制御装置が適用される自動運転車両の走行系の概略構成を示す図。 本発明の実施形態に係る車両走行制御装置を有する車両制御システムの全体構成を概略的に示すブロック図。 本発明の実施形態に係る車両走行制御装置の要部構成を示すブロック図。 雪道路面の走行時における車速と加速度の時間経過に伴う変化の一例を示す図。 図3の制限マップ構築部により構築された制限マップの一例を示す図。 予め記憶される路面推定値と上限車速との関係を示す図。 予め記憶される路面推定値と上限加速度との関係を示す図。 図3の目標値算出部で算出される車速および加速度の制限値の第1の例を示す図。 図3の目標値算出部で算出される車速および加速度の制限値の第2の例を示す図。 図3の目標値算出部で算出される車速および加速度の制限値の第3の例を示す図。 図3の目標値算出部で算出される車速および加速度の制限値の第4の例を示す図。 図3のコントローラで実行される処理の一例を示すフローチャート。 予め記憶される路面推定値と車間距離上限値との関係を示す図。
以下、図1〜図9を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る車両走行制御装置は、自動運転機能を有する車両(自動運転車両)に適用される。図1は、本実施形態に係る車両走行制御装置が適用される自動運転車両(他車両と区別して自車両と呼ぶこともある)の走行系の概略構成を示す図である。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。
図1に示すように、自車両は、エンジン1と、変速機2とを有する。エンジン1は、スロットルバルブ11を介して供給される吸入空気とインジェクタ12から噴射される燃料とを適宜な割合で混合し、点火プラグ等により点火して燃焼させ、これにより回転動力を発生する内燃機関(例えばガソリンエンジン)である。なお、ガソリンエンジンに代えてディーゼルエンジン等、各種エンジンを用いることもできる。吸入空気量はスロットルバルブ11により調節され、スロットルバルブ11の開度は、電気信号により作動するスロットル用アクチュエータ13の駆動によって変更される。スロットルバルブ11の開度およびインジェクタ12からの燃料の噴射量(噴射時期、噴射時間)はコントローラ40(図2)により制御される。
変速機2は、エンジン1と駆動輪3との間の動力伝達径路に設けられ、エンジン1からの回転を変速し、かつエンジン1からのトルクを変換して出力する。変速機2で変速された回転は駆動輪3に伝達され、これにより車両が走行する。なお、エンジン1の代わりに、あるいはエンジン1に加えて、駆動源としての走行用モータを設け、電気自動車やハイブリッド自動車として自車両を構成することもできる。
変速機2は、例えば複数の変速段(例えば8段)に応じて変速比を段階的に変更可能な有段変速機である。なお、変速比を無段階に変更可能な無段変速機を、変速機2として用いることもできる。図示は省略するが、トルクコンバータを介してエンジン1からの動力を変速機2に入力してもよい。変速機2は、例えばドグクラッチや摩擦クラッチなどの係合要素21を備え、油圧制御装置22が係合要素21への油の流れを制御することにより、変速機2の変速段を変更することができる。油圧制御装置22は、電気信号により作動するソレノイドバルブなどの変速機用のバルブ機構(便宜上、変速用アクチュエータ23と呼ぶ)を有し、変速用アクチュエータ23の作動に応じて係合要素21への圧油の流れを変更することで、適宜な変速段を設定できる。
図2は、本発明の実施形態に係る車両走行制御装置を有する車両制御システム100の全体構成を概略的に示すブロック図である。図2に示すように、車両制御システム100は、コントローラ40と、コントローラ40にそれぞれ電気的に接続された外部センサ群31と、内部センサ群32と、入出力装置33と、GPS受信機34と、地図データベース35と、ナビゲーション装置36と、通信ユニット37と、走行用アクチュエータACとを主に有する。
外部センサ群31は、自車両の周辺情報である外部状況を検出する複数のセンサの総称である。例えば外部センサ群31には、自車両の全方位の照射光に対する散乱光を測定して自車両から周辺の障害物までの距離を測定するライダ、電磁波を照射し反射波を検出することで自車両の周辺の他車両や障害物等を検出するレーダ、自車両に搭載され、CCDやCMOS等の撮像素子を有して自車両の周辺(前方、後方および側方)を撮像するカメラなどが含まれる。
内部センサ群32は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサの総称である。例えば内部センサ群32には、自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の前後方向の加速度および左右方向の加速度(横加速度)をそれぞれ検出する加速度センサ、エンジン1の回転数を検出するエンジン回転数センサ、自車両の重心の鉛直軸回りの回転角速度を検出するヨーレートセンサ、スロットルバルブ11の開度(スロットル開度)を検出するスロットル開度センサなどが含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングの操作等を検出するセンサも内部センサ群32に含まれる。
入出力装置33は、ドライバから指令が入力されたり、ドライバに対し情報が出力されたりする装置の総称である。例えば入出力装置33には、操作部材の操作によりドライバが各種指令を入力する各種スイッチ、ドライバが音声で指令を入力するマイク、ドライバに表示画像を介して情報を提供する表示部、ドライバに音声で情報を提供するスピーカなどが含まれる。図2には、入出力装置33を構成するスイッチの一例として、自動運転モードおよび手動運転モードのいずれかを指令する手動自動切換スイッチ33aが示される。
手動自動切換スイッチ33aは、その操作に応じて、自動運転機能を有効化した自動運転モードまたは自動運転機能を無効化した手動運転モードへの切換指令を出力する。手動自動切換スイッチ33aの操作によらず、所定の走行条件が成立したときに、手動運転モードから自動運転モードへの切換、あるいは自動運転モードから手動運転モードへの切換が指令されるようにしてもよい。すなわち、手動自動切換スイッチ33aが自動的に切り換わることで、モード切換が手動ではなく自動で行われるようにしてもよい。
GPS受信機34は、複数のGPS衛星からの測位信号を受信し、これにより自車両の絶対位置(緯度、経度など)を測定する。
地図データベース35は、ナビゲーション装置36に用いられる一般的な地図情報を記憶する装置であり、例えばハードディスクにより構成される。地図情報には、道路の位置情報、道路形状(曲率など)の情報、交差点や分岐点の位置情報が含まれる。なお、地図データベース35に記憶される地図情報は、コントローラ40の記憶部42に記憶される高精度な地図情報とは異なる。
ナビゲーション装置36は、ドライバにより入力された目的地までの道路上の目標経路を探索するとともに、目標経路に沿った案内を行う装置である。目的地の入力および目標経路に沿った案内は、入出力装置33を介して行われる。目標経路は、GPS受信機34により測定された自車両の現在位置と、地図データベース35に記憶された地図情報とに基づいて演算される。
通信ユニット37は、インターネット回線などの無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報および交通情報などを定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。取得した地図情報は、地図データベース35や記憶部42に出力され、地図情報が更新される。取得した交通情報には、渋滞情報や、信号が赤から青に変わるまでの残り時間等の信号情報が含まれる。
アクチュエータACは、車両の走行を制御するために設けられる。アクチュエータACには、図1に示すエンジン1のスロットルバルブ11の開度(スロットル開度)を調整するスロットル用アクチュエータ13、変速機2の変速段を変更する変速用アクチュエータ23の他、制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータ、およびステアリング装置を駆動する操舵用アクチュエータなどが含まれる。
コントローラ40は、電子制御ユニット(ECU)により構成される。なお、エンジン制御用ECU、変速機制御用ECU等、機能の異なる複数のECUを別々に設けることができるが、図2では、便宜上、これらECUの集合としてコントローラ40が示される。コントローラ40は、CPU等の演算部41と、ROM,RAM,ハードディスク等の記憶部42と、図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。
記憶部42には、車線の中央位置の情報や車線位置の境界の情報等を含む高精度の詳細な地図情報が記憶される。より具体的には、地図情報として、道路情報、交通規制情報、住所情報、施設情報、電話番号情報等が記憶される。道路情報には、高速道路、有料道路、国道などの道路の種別を表す情報、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の3次元座標位置、車線のカーブの曲率、車線の合流ポイントおよび分岐ポイントの位置、道路標識等の情報が含まれる。交通規制情報には、工事等により車線の走行が制限または通行止めとされている情報などが含まれる。記憶部42には、変速動作の基準となるシフトマップ(変速線図)、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等の情報も記憶される。
演算部41は、機能的構成として、自車位置認識部43と、外界認識部44と、行動計画生成部45と、走行制御部46とを有する。
自車位置認識部43は、GPS受信機34で受信した自車両の位置情報および地図データベース35の地図情報に基づいて、地図上の自車両の位置(自車位置)を認識する。記憶部42に記憶された地図情報(建物の形状などの情報)と、外部センサ群31が検出した車両の周辺情報とを用いて自車位置を認識してもよく、これにより自車位置を高精度に認識することができる。なお、道路上や道路脇の外部に設置されたセンサで自車位置を測定可能であるとき、そのセンサと通信ユニット37を介して通信することにより、自車位置を高精度に認識することもできる。
外界認識部44は、ライダ、レーダ、カメラ等の外部センサ群31からの信号に基づいて自車両の周囲の外部状況を認識する。例えば自車両の周辺を走行する周辺車両(前方車両や後方車両)の位置や速度や加速度、自車両の周囲に停車または駐車している周辺車両の位置、および他の物体の位置や状態などを認識する。他の物体には、標識、信号機、道路の境界線や停止線、建物、ガードレール、電柱、看板、歩行者、自転車等が含まれる。他の物体の状態には、信号機の色(赤、青、黄)、歩行者や自転車の移動速度や向きなどが含まれる。
行動計画生成部45は、例えばナビゲーション装置36で演算された目標経路と、自車位置認識部43で認識された自車位置と、外界認識部44で認識された外部状況とに基づいて、現時点から所定時間先までの自車両の走行軌道(目標軌道)を生成する。目標経路上に目標軌道の候補となる複数の軌道が存在するときには、行動計画生成部45は、その中から法令を順守し、かつ効率よく安全に走行する等の基準を満たす最適な軌道を選択し、選択した軌道を目標軌道とする。そして、行動計画生成部45は、生成した目標軌道に応じた行動計画を生成する。
行動計画には、現時点から所定時間T(例えば5秒)先までの間に単位時間Δt(例えば0.1秒)毎に設定される走行計画データ、すなわち単位時間Δt毎の時刻に対応付けて設定される走行計画データが含まれる。走行計画データは、単位時間Δt毎の自車両の位置データと車両状態のデータとを含む。位置データは、例えば道路上の2次元座標位置を示す目標点のデータであり、車両状態のデータは、車速を表す車速データと自車両の向きを表す方向データなどである。車両状態のデータは、単位時間Δt毎の位置データの変化から求めることができる。走行計画は単位時間Δt毎に更新される。
行動計画生成部45は、現時点から所定時間T先までの単位時間Δt毎の位置データを時刻順に接続することにより、目標軌道を生成する。このとき、目標軌道上の単位時間Δt毎の各目標点の車速(目標車速)に基づいて、単位時間Δt毎の加速度(目標加速度)を算出する。すなわち、行動計画生成部45は、目標車速と目標加速度とを算出する。なお、目標加速度を走行制御部46で算出するようにしてもよい。
行動計画生成部45は、前方車両を追い越すための追い越し走行、走行車線を変更する車線変更走行、走行車線を逸脱しないように車線を維持するレーンキープ走行、減速走行または加速走行等に対応した種々の行動計画を生成する。行動計画生成部45は、目標軌道を生成する際に、まず走行態様を決定し、走行態様に基づいて目標軌道を生成する。例えばレーンキープ走行に対応した行動計画を作成する際には、まず定速走行、追従走行、減速走行、カーブ走行等の走行態様を決定する。
具体的には、行動計画生成部45は、自車両の前方に他車両(前方車両)が存在しない場合に、走行態様を定速走行に決定し、前方車両が存在する場合に、追従走行に決定する。追従走行においては、例えば前方車両との間の車間距離を車速に応じた目標車間距離に制御するように、行動計画生成部45が走行計画データを生成する。なお、車速に応じた目標車間距離は、予め記憶部42に記憶される。
走行制御部46は、自動運転モードにおいて、行動計画生成部45で生成された目標軌道に沿って自車両が走行するように各アクチュエータACを制御する。すなわち、単位時間Δt毎の目標点を自車両が通過するようにスロットル用アクチュエータ13、変速用アクチュエータ23、ブレーキ用アクチュエータ、および操舵用アクチュエータなどをそれぞれ制御する。
より具体的には、走行制御部46は、自動運転モードにおいて道路勾配などにより定まる走行抵抗を考慮して、行動計画生成部45で算出された単位時間Δt毎の目標加速度を得るための要求駆動力を算出する。そして、例えば内部センサ群32により検出された実加速度が目標加速度となるようにアクチュエータACをフィードバック制御する。すなわち、自車両が目標車速および目標加速度で走行するようにアクチュエータACを制御する。なお、手動運転モードでは、走行制御部46は、内部センサ群32により取得されたドライバからの走行指令(アクセル開度等)に応じて各アクチュエータACを制御する。
ところで、目標車速や目標加速度は、路面の摩擦係数を考慮して設定することが好ましい。例えば雪道や氷盤路等の摩擦係数の低い路面を走行するときは、ドライ路面を走行するときよりも目標車速や目標加速度の上限値を低く抑えることが好ましい。しかし、例えば手動運転モードで低摩擦係数の路面を走行しているときに、自動運転モードに切り換わり、手動運転モード時の車速または加速度よりも高い目標車速または目標加速度が設定されると、車両の挙動が変化し、ドライバは違和感を覚える。このような違和感を軽減するため、本実施形態では、以下のように車両走行制御装置を構成する。
図3は、本発明の実施形態に係る車両走行制御装置101の要部構成を示すブロック図である。このブロック図は、図2の一部を図2とは異なる観点で示したものであり、図2と同一の箇所には同一の符号を付している。図3に示すように、コントローラ40には、通信ユニット37と、外部センサ群31の一部であるカメラ31aと、内部センサ群32の一部である車速センサ32aおよび加速度センサ32bと、手動自動切換スイッチ33aとからの信号が入力される。
コントローラ40は、機能的構成として、道路状況推定部451と、制限マップ構築部452と、目標値算出部453と、状況変化判定部457と、走行制御部46と、記憶部42とを有する。道路状況推定部451と制限マップ構築部452と目標値算出部453と状況変化判定部457とは、自動運転モードにおいて行動計画を生成するための要素であり、これらは図2の行動計画生成部45を構成する。
道路状況推定部451は、道路状況、より詳しくは路面状況を表す路面推定値αを算出する。路面推定値αは、路面の滑りやすさを数値化したものであり、路面が滑りやすいほど(摩擦係数が小さいほど)、路面推定値αは大きくなる。例えば、摩擦係数の大きいドライ路面では路面推定値は0であり、降雨によるウェット路面、雪道路面、凍結路面の順に、路面推定値αは大きくなる。
道路状況推定部451は、通信ユニット37から道路交通情報として、雨、雪(積雪、圧雪)、凍結等の情報や、チェーン規制の情報を取得し、通信ユニット37からの信号に基づいて路面推定値αを算出する。道路状況推定部451は、カメラ31aにより取得された画像信号に基づいて路面状況を推定し、路面推定値αを算出することもできる。内部センサ群32の信号により自車両の発生駆動力と駆動輪のスリップの有無を判別し、スリップが発生したときの自車両の発生駆動力から路面推定値αを算出することもできる。これら複数の手法によって路面推定値αを算出するとともに、算出された路面推定値αを総合的に勘案して、代表的な路面推定値αを求めることもできる。なお、通信ユニット37、カメラ31a、内部センサ群32などの路面推定値αを算出するための検出部を、路面状況検出部と呼ぶこともある。
制限マップ構築部452は、手動運転モードにおいて、車速センサ32aにより検出された車速Vと、加速度センサ32bにより検出された加速度Gとの情報に基づいて、路面推定値αに応じたドライバ固有の制限マップを構築する。図4は、路面推定値αが所定値(例えば雪道路面)であるときの車速Vと加速度Gの時間経過に伴う変化の一例を示す図である。図4に示すように、車速Vが低い領域では加速度G(絶対値)が大きく、車速Vが増加するに従い加速度G(絶対値)が小さくなる。
図5は、制限マップ構築部452により構築された制限マップの一例を示す図である。図5の制限マップ(特性f1)は、図4の車速Vと加速度G(絶対値)の関係によって求められる。すなわち、特性f1は、車速Vに応じた最大加速度Gあるいは加速度Gに応じた最大車速Vであり、したがって、図4の各時点の車速Vと加速度Gとは、特性f1の内側領域に含まれ、特性f1は、ドライバの運転範囲(車速Vと加速度Gのとり得る範囲)を示す。特性f1によれば、車速Vが0のとき加速度Gは最大Gmaxであり、以降、車速Vの増加に伴い加速度Gが低下し、加速度Gが0のとき車速Vは最大Vmaxとなる。
特性f1は、雪道路面におけるドライバの運転傾向を示しており、ドライバ固有の特性である。雪道走行に不慣れなドライバは、慎重な運転を行うために特性f1が内側(例えば矢印B方向)に移動して運転範囲が狭くなる。これに対し、雪道走行の慣れたドライバは、特性f1が外側(例えば矢印A方向)に移動して運転範囲が拡大する。特性f1は、路面状況に応じて変化する。例えばドライ路面では、特性f1が外側に移動して運転範囲が拡大する。これに対し、氷盤路面では、特性f1が内側に移動して運転範囲が狭くなる。制限マップ構築部452により構築された特性f1は、記憶部42に記憶される。
目標値算出部453は、基準値算出部454と、制限値算出部455と、目標値決定部456とを有する。行動計画生成部45は、外部センサ群31と外界認識部44とにより検出された自車両の周辺状況に基づいて自車両の行動計画を生成する。このとき、基準値算出部454は、行動計画に含まれる単位時間Δt毎の制御目標値を演算する。制御目標値は、自車両が自動運転モードで走行するときの目標車速と目標加速度とを含む。基準値算出部454で算出される制御目標値は、制限値算出部455により制限される前の車速および加速度の基準値(基準車速Va0、基準加速度Ga0)である。
制限値算出部455は、ドライバの運転傾向などの内的要因と路面状況などの外的要因とを考慮して、自動運転モード時の目標車速Vaおよび目標加速度Gaの設定可能範囲、すなわち車速と加速度の制限値(制限車速Va1、制限加速度Ga1)を算出する。内的要因を考慮した制限値(第1制限値)は、制限マップ構築部452により構築された特性f1により定められる。一方、外的要因を考慮した制限値(第2制限値)は、路面状況に応じた車速Vの上限値(上限車速Va2)および加速度Gの上限値(上限加速度Ga2)であり、これは予め記憶部42に記憶された図6A,図6Bの特性に従い算出される。
図6A,図6Bは、それぞれ路面推定値αと第2制限値としての上限車速Va2および上限加速度Ga2との関係を示す図である。図6A,図6Bにおいて、路面推定値αが0以上かつα1未満の範囲はドライ路面、α1以上かつα2未満の範囲は降雨時等のウェット路面、α2以上かつα3未満の範囲は雪道路面、α3以上の範囲は凍結路面である。
図6Aに示すように、上限車速Va2は、ドライ路面では最大であり、路面推定値αがα1を越えて所定値以上になると、路面推定値αの増加に伴い上限車速Va2は徐々に低下する。図6Bに示すように、上限加速度Ga2は、ドライ路面では最大であり、路面推定値αがα1を越えて所定値以上になると、路面推定値αの増加に伴い上限加速度Ga2は徐々に減少する。制限値算出部455は、これら図6A,6Bの関係から、第2制限値としての上限車速Va2および上限加速度Ga2をそれぞれ算出する。例えば、路面推定値αがα2とα3との間のα4(雪道路面)であるとき、上限車速Va2はVa4および上限加速度Ga2はGa4となる。
制限値算出部455は、このようにして算出された外的要因を考慮した第2制限値(上限車速Va2,上限加速度Ga2)と、内的要因を考慮した第1制限値(特性f1)とに基づき、車速および加速度の最終的な制限値Va1,Ga1を算出する。すなわち、路面状況と手動運転モード時のドライバの運転態様とを考慮して、手動運転モードから自動運転モードに切り換わったときの制限車速Va1および制限加速度Ga1を算出する。換言すると、行動計画に含まれる目標車速Vaおよび目標加速度Gaの設定可能範囲を算出する。
具体的には、第1制限値(特性f1)と第2制限値(Va2,Ga2)との大小関係を判定し、より小さい方の値を車速および加速度の制限値Va1,Ga1として算出する。したがって、特性f1の内側で、かつ、V=Va2,G=Ga2の内側の領域を区画する特性が、制限車速Va1および制限加速度Ga1となる。
ドライバ固有の第1制限値の変化に伴い制限車速Va1および制限加速度Ga1がいかに変化するかを、図7A〜図7Dを参照して具体的に説明する。なお、図7A〜図7Dには、それぞれ路面推定値αが所定値α4(雪道路面)のときの第1制限値の異なる特性f1a〜f1dが示されるとともに、雪道路面における第2制限値Va4,Ga4が点P4で示される。
図7Aに示すように、点P4が特性f1aの内側にあるとき、V=Va4とG=Ga4とによって区画される斜線領域Saが目標車速Vaと目標加速度Gaの設定可能範囲となる。したがって、V=Va4とG=Ga4とを結んで得られる特性fa上の点がそれぞれ制限車速Va1および制限加速度Ga1となる。
図7Bには、図7Aよりも最大加速度Gmaxが小さい特性f1bが示され、点P4は特性f1bの外側にある(Ga4>Gmax)。このとき、図7Bに示すように、Va4<Vmaxであれば、V=Va4と特性f1bとによって区画される斜線領域Sbが目標車速Vaと目標加速度Gaの設定可能範囲となる。したがって、V=Va4と特性f1bとを結んで得られる特性fb上の点がそれぞれ制限車速Va1および制限加速度Ga1となる。
図7Cには、図7Aよりも最大速度Vmaxが小さい特性f1cが示され、点P4は特性f1cの外側にある(Va4>Vmax)。このとき、図7Cに示すように、Ga4<Gmaxであれば、G=Ga4と特性f1cとによって区画される斜線領域Scが目標車速Vaと目標加速度Gaの設定可能範囲となる。したがって、G=Ga4と特性f1cとを結んで得られる特性fc上の点がそれぞれ制限車速Va1および制限加速度Ga1となる。
図7Dには、図7Aよりも最大速度Vmaxおよび最大加速度Gmaxが小さい特性f1dが示され、点P4は特性f1dの外側にある(Va4>Vmax、Ga4>Gmax)。この場合には、特性f1dによって区画される斜線領域Sdが目標車速Vaと目標加速度Gaの設定可能範囲となる。したがって、特性f1d(特性fd)上の点がそれぞれ制限車速Va1および制限加速度Ga1となる。
目標値決定部456は、行動計画に含まれる単位時間Δt毎の目標車速Vaおよび目標加速度Gaを決定する。具体的には、基準値算出部454により算出された基準車速Va0が制限値算出部455で算出された制限車速Va1以下か否か、および基準値算出部454により算出された基準加速度Ga0が制限値算出部455で算出された制限加速度Ga1以下か否かを判定する。基準車速Va0が制限車速Va1以下で、かつ、基準加速度Ga0が制限加速度Ga1以下のとき、目標値決定部456は、基準車速Va0と基準加速度Ga0とを、それぞれ目標車速Vaおよび目標加速度Gaに決定する。
一方、基準車速Va0が制限車速Va1を超えるときは、目標車速Vaを制限車速Va1で制限する。例えば制限車速Va1を目標車速Vaに決定する。また、基準加速度Ga0が制限加速度Ga1を越えるときは、目標加速度Gaを制限加速度Ga1で制限する。例えば制限加速度Ga1を目標加速度Gaに決定する。すなわち、目標値決定部456は、図7A〜図7Dの斜線領域Sa〜Sd内で、目標車速Vaと目標加速度Gaとを決定する。
状況変化判定部457は、手動運転モードから自動運転モードに切り換えられたときの路面状況から現在の路面状況が変化したか否かを判定する。この判定は、路面状況に応じた上限車速Va2(図6A)や上限加速度Ga2(図6B)が所定値以上変化したか否かの判定である。制限値算出部455は、路面推定値αの変化に伴い、図6A,6Bの特性に基づき上限車速Va上限加速度Gaとを変更する。そして、状況変化判定部457により、路面状況の変化により上限車速Va2と上限加速度Ga2とが所定値以上変化したと判定されると、制限値算出部455は、手動運転時のドライバの運転傾向を考慮せず、路面状況に基づいて算出された上限車速Va2および上限加速度Ga2を、制限車速Va1および制限加速度Ga1とする。目標値決定部456は、路面状況の変化後に算出された制限値Va1,Ga1で目標車速Vaと目標加速度Gaとが制限されるように目標車速Vaと目標加速度Gaとを決定する。
走行制御部46は、自車両の車速Vおよび加速度Gが、目標値決定部456で決定された目標車速Vaおよび目標加速度Gaとなるように、アクチュエータACに制御信号を出力する。
図8は、予め記憶部42に記憶されたプログラムに従い図3のコントローラ40で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば運転モードが手動運転モードに切り換わると開始される。
まず、ステップS1で、通信ユニット37から取得した道路交通情報、カメラ31aにより取得された路面の画像信号、駆動輪のスリップの有無等に基づいて、道路状況推定部451が道路状況を推定する。すなわち路面状況を表す路面推定値αを算出する。次いで、ステップS2で、制限マップ構築部452が、手動運転モード時に車速センサ32aにより検出された車速Vと加速度センサ32bにより検出された加速度Gとの情報に基づいて、ドライバ固有の運転特性を表す制限マップ(図5の特性f1)を構築し、これを記憶部42に記憶する。
次いで、ステップS3で、手動自動切換スイッチ33aからの指令により、手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されたか否かを判定する。ステップS3で肯定されるとステップS4に進み、否定されるとステップS1に戻る。ステップS4では、外部センサ群31と外界認識部44とにより検出された自車両の周辺状況に基づいて、制御目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)の基準となる基準車速Va0および基準加速度Ga0を算出する。
次いで、ステップS5でステップS1と同様、道路状況推定部451が道路状況を推定する。ステップS6では、状況変化判定部457が、手動運転モードから自動運転モードに切り換えられたときと比べ、路面状況が変化したか否か、すなわち、ステップS1で推定された道路状況とステップS5で推定された道路状況との間で、上限車速Va2や上限加速度Ga2が所定値以上変化する程度に路面状況(路面推定値α)が変化したか否かを判定する。
ステップS6で否定されるとステップS7に進み、制限値算出部455が、制限マップと路面状況とに基づいて制限車速Va1と制限加速度Ga1とを算出する。すなわち、記憶部42に記憶された制限マップを表す特性f1(第1制限値)と、ステップS5で推定された路面状況に応じた上限車速Va2および上限加速度Ga2(第2制限値)との大小関係を判定し、制限車速Va1および制限加速度Ga1を算出する。
一方、ステップS6で肯定されるとステップS8に進み、制限値算出部455が、路面状況に基づいて制限車速Va1と制限加速度Ga1とを算出する。記憶部42には、現在の路面状況と異なる路面状況に対応したドライバの運転特性が記憶されている。路面状況が異なる運転特性は考慮する必要がないため、ステップS8では、記憶された運転特性(第1制限値)を用いることなく、ステップS5で推定された路面状況に応じた上限車速Va2および上限加速度Ga2(第2制限値)を、制限車速Va1および制限加速度Ga1として算出する。
ステップS9では、目標値決定部456が、ステップS7で算出した制限値Va1,Ga1またはステップS8で算出した制限値Va1,Ga1により、ステップS4で算出した基準車速Va0および基準加速度Ga0をそれぞれ制限し、目標値(目標車速Vaおよび目標加速度Ga)を決定する。次いで、ステップS10で、走行制御部46が、目標車速Vaおよび目標加速度Gaに応じてアクチュエータACに制御信号を出力する。次いで、ステップS11で、手動自動切換スイッチ33aからの指令により、自動運転モードから手動運転モードへの切換が指令されたか否かを判定する。ステップS11が否定されるとステップS4に戻り、肯定されると処理を終了する。
本実施形態に係る車両走行制御装置101の主要な動作をより具体的に説明する。例えば雪道路面をドライバが手動運転で走行しているとき、車速Vと加速度Gの変化を表すドライバ固有の運転特性(特性f1)が記憶部42に記憶される(ステップS2)。この後、手動運転モードから自動運転モードに切り換わると、自動運転時の目標車速Vaおよび目標加速度Gaは、運転特性と路面状況とに応じて求められた制限車速Va1および制限加速度Ga1で制限される(ステップS7、ステップS9)。これにより、手動運転時における車両の挙動と自動運転時における車両の挙動との乖離が小さいため、ドライバにとっての違和感を軽減することができる。
特に、ドライバの運転特性は図7A〜図7Dの特性f1a〜f1dに示すように多様であり、各ドライバの運転特性を考慮して目標車速Vaおよび目標加速度Gaの制限値Va1,Ga1が設定される。このため、手動運転モードから自動運転モードに切り換わったときの車両の挙動の変化が小さく、ドライバの違和感を良好に軽減できる。
自動運転モードで走行中に、路面状況が例えば雪道路面からドライ路面に変化すると、自動運転時の目標車速Vaおよび目標加速度Gaは、路面状況に応じて求められた制限車速Va1(上限車速Va2)および制限加速度Ga1(上限加速度Ga2)で制限される(ステップS8、ステップS9)。これにより、路面状況が変化したときは、変化前のドライバの運転特性を考慮することなく変化後の路面状況のみに基づいて、目標車速Vaおよび目標加速度Gaが制限される。このため、目標車速Vaおよび目標加速度Gaが必要以上に制限されることがなく、良好な自動運転を行うことができる。
本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
(1)車両走行制御装置101は、自動運転機能を有効化した自動運転モードおよび自動運転機能を無効化した手動運転モードで走行可能な車両の走行動作を制御するものであり、車両の目標軌道を含む行動計画を生成する行動計画生成部45と、行動計画生成部45により生成された行動計画に応じて車両が自動運転で走行するように走行用のアクチュエータACを制御する走行制御部46と、路面状況を検出する通信ユニット37およびカメラ31aなどの路面状況検出部と、手動運転モードで走行しているときのドライバの運転特性を記憶する記憶部42と、手動運転モードから自動運転モードへのモード切換を指令する手動自動切換スイッチ33aと、を備える(図2,3)。行動計画生成部45は、手動自動切換スイッチ33aにより手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されると、路面状況検出部により検出された路面状況と記憶部42に記憶された運転特性とに基づいて、行動計画に含まれる車両の制御目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)を制限する目標値算出部453(制限値算出部455、目標値決定部456)を有する(図3)。
この構成により、路面状況に応じてだけでなく、手動運転時のドライバ固有の運転特性に応じて制御目標値が制限される。このため、手動運転モードから自動運転モードに切り換わった際の車両の挙動の変化が抑えられ、ドライバの違和感を軽減することができる。
(2)制御目標値は、車速および加速度の目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)を含む。記憶部42に記憶される運転特性は、手動運転モードで走行時の車速および加速度の変動領域を表す特性f1である(図5)。目標値算出部453(制限値算出部455、目標値決定部456)は、路面状況検出部により検出された路面状況に応じて目標車速Vaおよび目標加速度Gaを制限するとともに、運転特性により目標車速Vaおよび目標加速度Gaを制限する。これにより、行動計画に含まれる目標車速Vaと目標加速度Gaを良好な値に設定することができ、ドライバにとって違和感のない最適な自動運転走行が可能である。
(3)目標値算出部453は、手動自動切換スイッチ33aにより手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されたときに路面状況検出部により第1路面状況(例えば雪道路面)が検出されると、その第1路面状況と記憶部42に記憶された運転特性とに基づいて制御目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)を制限する。その後、路面状況検出部により第1路面状況から第2路面状況(例えばドライ路面)への変化が検出されると、目標値算出部453は、第2路面状況に基づいて制御目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)を制限する。これにより、制御目標値(目標車速Va、目標加速度Ga)が必要以上に制限されることがなく、良好な自動運転を行うことができる。
上記実施形態は種々の形態に変更することができる。以下、変形例について説明する。上記実施形態では、車速および加速度を自動運転時の制御目標値として設定したが、制御目標値はこれに限らない。例えば追従走行時における前方車両との間の車間距離の目標値を制御目標値として設定してもよい。この場合も、路面状況とドライバの運転特性とに応じて目標車速Vaおよび目標加速度Gaを制限したのと同様、路面状況とドライバの運転特性とに応じて目標車間距離を制限することが好ましい。以下、この点について説明する。
図9は、予め記憶部42に記憶された、路面推定値αと目標車間距離Laの上限値(上限車間距離La2)との関係を示す図である。図9に示すように、上限車間距離La2は、路面推定値αが小さいほど小さく、路面推定値αの増加に伴い徐々に増加する。基準値算出部454は、行動計画生成部45で生成される行動計画に基づいて目標車間距離Laの基準値(基準車間距離La0)を算出する。制限値算出部455は、図9を用いて路面状況に応じて上限車間距離La2を算出する。目標値決定部456は、基準値算出部454で算出された基準車間距離La0を上限車間距離La2で制限し、目標車間距離Laを決定する。走行制御部46は、車間距離がこの目標車間距離LaとなるようにアクチュエータACを制御する。
このように目標値算出部453が、路面状況検出部により検出された路面状況に応じて車間距離の目標値(目標車間距離La)を制限することで、路面状況に応じて車間距離を適切に設定することができる。したがって、自動運転での追従走行を良好に行うことができる。
なお、上記実施形態では、通信ユニット37からの交通情報、カメラ31aからの画像信号、内部センサ群32からのスリップ情報に基づいて、路面状況を検出するようにしたが、路面状況検出部の構成はこれに限らない。上記実施形態では、手動自動切換スイッチ33a(手動自動切換指令部)により手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されると、路面状況検出部により検出された路面状況と記憶部42に記憶された運転特性とに基づいて、制限値算出部455で制御目標値(目標車速、目標加速度)の制限値を算出し、目標値決定部456がこの制限値で制御目標値を制限するようにしたが、行動計画に含まれる車両の制御目標値を制限するのであれば、行動計画制限部の構成は上述したものに限らない。
以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の1つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。
31a カメラ、32 内部センサ群、33a 手動自動切換スイッチ、37 通信ユニット、42 記憶部、45 行動計画生成部、46 走行制御部、101 車両走行制御装置、451 道路状況推定部、452 制限マップ構築部、453 目標値算出部、454 基準値算出部、455 制限値算出部、456 目標値決定部、457 状況変化判定部、AC アクチュエータ

Claims (3)

  1. 自動運転機能を有効化した自動運転モードおよび前記自動運転機能を無効化した手動運転モードで走行可能な車両の走行動作を制御する車両走行制御装置であって、
    前記車両の目標軌道を含む行動計画を生成する行動計画生成部と、
    前記行動計画生成部により生成された行動計画に応じて前記車両が自動運転で走行するように走行用アクチュエータを制御する走行制御部と、
    路面状況を検出する路面状況検出部と、
    前記手動運転モードで走行しているときのドライバの運転特性を記憶する記憶部と、
    前記手動運転モードから前記自動運転モードへのモード切換を指令する手動自動切換指令部と、を備え、
    前記行動計画生成部は、前記手動自動切換指令部により前記手動運転モードから前記自動運転モードへの切換が指令されると、前記路面状況検出部により検出された路面状況と前記記憶部に記憶された運転特性とに基づいて、前記行動計画に含まれる車両の制御目標値を制限する行動計画制限部を有し、
    前記行動計画制限部は、前記手動自動切換指令部により手動運転モードから自動運転モードへの切換が指令されたときに前記路面状況検出部により第1路面状況が検出されると、前記第1路面状況と前記記憶部に記憶された運転特性とに基づいて前記制御目標値を制限し、その後、前記路面状況検出部により前記第1路面状況から第2路面状況への変化が検出されると、前記記憶部に記憶された運転特性によらず、前記第2路面状況に基づいて前記制御目標値を制限することを特徴とする車両走行制御装置。
  2. 請求項1に記載の車両走行制御装置において、
    前記制御目標値は、車速および加速度の目標値を含み、
    前記記憶部に記憶される運転特性は、前記手動運転モードで走行時の車速および加速度の変動領域を表す特性であり、
    前記行動計画制限部は、前記路面状況検出部により検出された路面状況に応じて車速および加速度の目標値を制限するとともに、前記運転特性により車速および加速度の目標値を制限することを特徴とする車両走行制御装置。
  3. 請求項2に記載の車両走行制御装置において、
    前記制御目標値は、さらに前方車両との間の車間距離の目標値を含み、
    前記行動計画制限部は、前記路面状況検出部により検出された路面状況に応じて車間距離の目標値を制限することを特徴とする車両走行制御装置。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6628818B2 (ja) * 2018-01-15 2020-01-15 本田技研工業株式会社 車両走行制御装置
WO2020129208A1 (ja) * 2018-12-20 2020-06-25 三菱電機株式会社 走行計画生成装置および自動運転システム
US11074480B2 (en) * 2019-01-31 2021-07-27 StradVision, Inc. Learning method and learning device for supporting reinforcement learning by using human driving data as training data to thereby perform personalized path planning
US11144053B2 (en) * 2019-04-04 2021-10-12 Toyota Research Institute, Inc. Controlling driving condition components of an autonomous vehicle based on a current driving mode and current conditions
US10649079B1 (en) * 2019-11-05 2020-05-12 Altec Industries, Inc. Ground-directed radar system
CN111762170B (zh) * 2020-07-13 2021-09-07 江苏徐工工程机械研究院有限公司 车辆模式控制方法、装置、系统及车辆和车辆系统
CN112677982B (zh) * 2020-12-25 2022-06-14 重庆大学 基于驾驶员特性的车辆纵向速度规划方法
JP7186210B2 (ja) * 2020-12-28 2022-12-08 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
CN112859081A (zh) * 2021-04-16 2021-05-28 江西商思伏沌科技有限公司 一种车载多功能感应传感器及其应用方法
CN113954865B (zh) * 2021-09-22 2023-11-10 吉林大学 一种自动驾驶车辆冰雪环境下跟驰控制方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3382502B2 (ja) * 1997-05-20 2003-03-04 本田技研工業株式会社 車両の自動制動装置
JP3582462B2 (ja) * 2000-07-04 2004-10-27 日産自動車株式会社 車速制御装置
JP4496665B2 (ja) * 2001-05-10 2010-07-07 日産自動車株式会社 車間距離制御装置
JP5061776B2 (ja) * 2007-08-03 2012-10-31 日産自動車株式会社 車両用走行制御装置および車両用走行制御方法
CN102985305B (zh) * 2010-06-30 2015-09-09 丰田自动车株式会社 车辆的控制装置
US8725377B2 (en) * 2011-03-30 2014-05-13 Nissin Kogyo Co., Ltd. Control device for controlling drive force that operates on vehicle
GB2507622B (en) * 2012-08-16 2015-01-21 Jaguar Land Rover Ltd Vehicle speed control system
JP5677406B2 (ja) * 2012-12-26 2015-02-25 本田技研工業株式会社 内燃機関の自動停止始動制御装置
US9335178B2 (en) * 2014-01-28 2016-05-10 GM Global Technology Operations LLC Method for using street level images to enhance automated driving mode for vehicle
CN103794044B (zh) * 2014-03-10 2016-08-17 成都衔石科技有限公司 结合车联网和跟弛换算的交通控制方法
CN107207013B (zh) * 2014-12-12 2020-01-21 索尼公司 自动驾驶控制设备以及自动驾驶控制方法和程序
US9815476B2 (en) * 2014-12-22 2017-11-14 Here Global B.V. Method and apparatus for providing road surface friction data for a response action
EP3240714B1 (en) * 2014-12-29 2023-08-30 Robert Bosch GmbH Systems and methods for operating autonomous vehicles using personalized driving profiles
JP6583001B2 (ja) 2016-01-07 2019-10-02 トヨタ自動車株式会社 自動運転車両
JP2017144776A (ja) * 2016-02-15 2017-08-24 株式会社Subaru 車両の走行制御装置
US10467824B2 (en) * 2016-04-26 2019-11-05 Walter Steven Rosenbaum Method for determining driving characteristics of a vehicle and vehicle analyzing system
JP6368957B2 (ja) * 2016-05-10 2018-08-08 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
JP6429203B2 (ja) * 2016-05-19 2018-11-28 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
EP3466789B1 (en) 2016-05-27 2020-12-16 Nissan Motor Co., Ltd. Driving control method and driving control device
WO2018029758A1 (ja) * 2016-08-08 2018-02-15 日産自動車株式会社 自動運転車両の制御方法及び制御装置
US10202112B2 (en) * 2016-11-28 2019-02-12 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for preemptively modifying vehicle parameters according to predicted accelerations when merging

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