JP6717132B2 - Vehicle traveling control method and vehicle traveling control device - Google Patents
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Description
本開示は、目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法及び車両走行制御装置に関する。 The present disclosure relates to a vehicle travel control method and a vehicle travel control device that control a vehicle so as to follow a target trajectory.
目標軌道に追従するように制御対象を移動させる技術としては、例えば特許文献1記載の技術が知られている。特許文献1記載の技術は、メモリに格納された教示値に基づいて目標軌道を生成し、これに追従するように制御対象を制御するように構成される。そして、目標軌道と実際の軌道との偏差を算出し、次回の運転時に当該偏差に基づいて教示値を修正する。これにより、実際の走行軌道を目標軌道に収束させるようにしている。 As a technique for moving the controlled object so as to follow the target trajectory, for example, the technique described in Patent Document 1 is known. The technique described in Patent Document 1 is configured to generate a target trajectory based on a teaching value stored in a memory and control a control target so as to follow the target trajectory. Then, the deviation between the target trajectory and the actual trajectory is calculated, and the teaching value is corrected based on the deviation at the next driving. As a result, the actual traveling track is made to converge to the target track.
特許文献1記載の技術では、目標軌道と実際の軌道との偏差を、当該軌道上の各位置と関連付けながらメモリに記録している。このため、特許文献1記載の技術を達成するには、上記偏差に対応する位置を精度良く計測しなければならない。 In the technique described in Patent Document 1, the deviation between the target trajectory and the actual trajectory is recorded in the memory while being associated with each position on the trajectory. Therefore, in order to achieve the technique described in Patent Document 1, it is necessary to accurately measure the position corresponding to the deviation.
車両制御の分野においては、GPSを用いて車両の走行位置を測定することが良く知られている。しかしながら、GPSを利用した位置測定の場合、障害物の多い街中等では所望の精度を得ることは容易でない。そのため、特許文献1に記載の技術では、次回走行時の走行軌道を、目標軌道に対して精度よく補正できない虞がある。 In the field of vehicle control, it is well known to measure the traveling position of a vehicle using GPS. However, in the case of position measurement using GPS, it is not easy to obtain a desired accuracy in a city with many obstacles. Therefore, the technique described in Patent Document 1 may not be able to accurately correct the traveling trajectory for the next traveling with respect to the target trajectory.
したがって、本開示は、車両の走行位置を精度よく測定できない場所であっても、次回走行時の走行軌道を精度よく補正できるようにした車両走行制御の実現を目的とする。 Therefore, an object of the present disclosure is to realize vehicle traveling control that can accurately correct the traveling path of the next traveling even in a place where the traveling position of the vehicle cannot be accurately measured.
上記目的を達成するため、本開示は、目標軌道に追従するように車両を制御する車両走行制御方法において、以下の処理を実行する。即ち、車両の車体方位を検知し、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定し、検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶し、次回走行時に、記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて目標軌道を補正する学習補正を実行する。 In order to achieve the above object, the present disclosure executes the following processing in a vehicle traveling control method that controls a vehicle so as to follow a target trajectory. That is, the vehicle body azimuth of the vehicle is detected, the lateral deviation amount of the actual traveling track with respect to the target trajectory is measured, and the detected vehicle body azimuth and the lateral deviation amount are stored in association with each other. The learning correction for correcting the target trajectory is executed based on
この結果、車両の走行位置を用いることなく、次回走行時の走行軌道を精度よく補正することができ得る。 As a result, it is possible to accurately correct the traveling path for the next traveling without using the traveling position of the vehicle.
以下、本開示の車両走行制御方法及び車両走行制御装置を実現するための形態を、図面に示す実施例に基づいて説明する。 Hereinafter, modes for implementing the vehicle travel control method and the vehicle travel control device of the present disclosure will be described based on embodiments illustrated in the drawings.
図1は、実施例に係る車両走行制御方法及び車両走行制御装置が適用された車両走行制御システム1の概略を全体的に示すブロック図である。以下、図1を参照しながら全体システム構成について説明する。 FIG. 1 is a block diagram generally showing an outline of a vehicle travel control system 1 to which a vehicle travel control method and a vehicle travel control device according to an embodiment are applied. The overall system configuration will be described below with reference to FIG.
図1に示すように、車両走行制御システム1は、物体検出センサ21、車輪速センサ22、ヨーレートセンサ23、地磁気センサ24、GPS受信機25、物体認識用演算器30、実走行演算器40、学習補正用演算器50、車両制御用演算器60、及びアクチュエータ70を備える。なお、車両走行制御システム1は車両10に搭載されるシステムである。 As shown in FIG. 1, the vehicle travel control system 1 includes an object detection sensor 21, a wheel speed sensor 22, a yaw rate sensor 23, a geomagnetic sensor 24, a GPS receiver 25, an object recognition calculator 30, an actual travel calculator 40, and A learning correction computing unit 50, a vehicle control computing unit 60, and an actuator 70 are provided. The vehicle traveling control system 1 is a system mounted on the vehicle 10.
物体検出センサ21は、車両10の周辺に存在する先行車や障害物の有無を検出する。なお、物体検出センサ21は、例えば、スキャン式レーザレーダやミリ波レーダ等からなる。 The object detection sensor 21 detects the presence or absence of a preceding vehicle or an obstacle existing around the vehicle 10. The object detection sensor 21 is, for example, a scanning laser radar, a millimeter wave radar, or the like.
車輪速センサ22は、車両10の左右の従動輪に設けられ、従動輪の回転速度を検出する。車輪速センサ22により検出された回転速度は、車両10の車速や進行方向を算出するのに利用される。ヨーレートセンサ23は、車両10の回転角速度を検出する。ヨーレートセンサ23により検出された回転角速度は、車両10の方位を算出するのに利用される。 The wheel speed sensor 22 is provided on the left and right driven wheels of the vehicle 10 and detects the rotational speed of the driven wheels. The rotation speed detected by the wheel speed sensor 22 is used to calculate the vehicle speed and the traveling direction of the vehicle 10. The yaw rate sensor 23 detects the rotational angular velocity of the vehicle 10. The rotational angular velocity detected by the yaw rate sensor 23 is used to calculate the azimuth of the vehicle 10.
地磁気センサ24は、地磁気に基づいて車両10の進行方向を示す車体方位を検出する。GPS受信機25は、GPS衛星からの電波を受信して車両10の位置を算出する。 The geomagnetic sensor 24 detects a vehicle body direction indicating a traveling direction of the vehicle 10 based on the geomagnetism. The GPS receiver 25 receives radio waves from GPS satellites and calculates the position of the vehicle 10.
物体認識用演算器30は、物体軌道算出部301及び先行車判定部302を備える。物体軌道算出部301は、物体検出センサ21によって検出された物体の軌道を算出する。
先行車判定部302は、物体検出センサ21によって検出された物体の大きさや車両10との相対速度、及び物体軌道算出部301により算出された物体の軌道に基づき、検出された物体が先行車か否かを判断する。先行車追従制御が実行される場合は、物体軌道算出部301により算出された軌道のうち、先行車判定部302によって先行車と判断された物体の軌道に基づき、車両10の目標軌道が生成される。即ち、かかる場合には、物体軌道算出部301は目標軌道生成部としても機能する。なお、物体認識用演算器30は、先行車の追従制御を実現するために、検出された先行車の車速、及び当該先行車と車両10との車間距離等も算出する。
The object recognition computing unit 30 includes an object trajectory calculation unit 301 and a preceding vehicle determination unit 302. The object trajectory calculation unit 301 calculates the trajectory of the object detected by the object detection sensor 21.
The preceding vehicle determination unit 302 determines whether the detected object is a preceding vehicle based on the size of the object detected by the object detection sensor 21, the relative speed with the vehicle 10, and the trajectory of the object calculated by the object trajectory calculation unit 301. Determine whether or not. When the preceding vehicle following control is executed, the target trajectory of the vehicle 10 is generated based on the trajectory of the object determined by the preceding vehicle determination unit 302 as the preceding vehicle among the trajectory calculated by the object trajectory calculation unit 301. It That is, in such a case, the object trajectory calculation unit 301 also functions as the target trajectory generation unit. The object recognition computing unit 30 also calculates the detected vehicle speed of the preceding vehicle, the inter-vehicle distance between the preceding vehicle and the vehicle 10 and the like in order to realize follow-up control of the preceding vehicle.
実走行演算器40は、走行軌道算出部401及び方位検出部402を備える。走行軌道算出部401は、車輪速センサ22とヨーレートセンサ23の出力から、例えば、デッドレコニングにより車両10の移動量及び移動方向を算出し、算出した車両10の移動量及び移動方向に基づいて車両10が実際に走行した実走行軌道を算出する。あるいは、車輪速センサ22の出力から、オドメトリにより車両10の移動量及び移動方向を算出して当該実走行軌道を算出しても良い。 The actual traveling calculator 40 includes a traveling trajectory calculation unit 401 and a heading detection unit 402. The running trajectory calculation unit 401 calculates the moving amount and moving direction of the vehicle 10 by, for example, dead reckoning from the outputs of the wheel speed sensor 22 and the yaw rate sensor 23, and based on the calculated moving amount and moving direction of the vehicle 10. The actual running track on which 10 actually traveled is calculated. Alternatively, the actual travel path may be calculated by calculating the movement amount and the movement direction of the vehicle 10 by odometry from the output of the wheel speed sensor 22.
方位検出部402は、ヨーレートセンサ23により検出した回転角速度と、地磁気センサにより検出した方位(絶対方位)から、車両10を原点とした相対座標上において、車両10がいずれの方位を向いているかを示す相対方位を検出する。なお、この明細書において「学習エリア」とは、後述する学習補正を実行すべき一定の範囲をいい、その座標(位置)情報(緯度・経度等)が学習補正用演算器50のメモリ503に記憶される。 The azimuth detecting unit 402 determines which azimuth the vehicle 10 faces on the relative coordinates with the vehicle 10 as the origin, based on the rotational angular velocity detected by the yaw rate sensor 23 and the azimuth (absolute azimuth) detected by the geomagnetic sensor. The relative direction shown is detected. In this specification, the “learning area” means a certain range in which learning correction to be described later is to be executed, and its coordinate (position) information (latitude, longitude, etc.) is stored in the memory 503 of the learning correction calculator 50. Remembered.
学習補正用演算器50は、差分測定部501、補正量算出部502、メモリ503、及びエリア判定部504を備える。物体軌道算出部301及び走行軌道算出部401でそれぞれ算出された、先行車走行軌道(目標軌道)及び車両10の実走行軌道は、差分測定部501に入力される。差分測定部501は、受信した目標軌道に対する、実走行軌道の偏差(横ずれ量)を測定する。 The learning correction calculator 50 includes a difference measurement unit 501, a correction amount calculation unit 502, a memory 503, and an area determination unit 504. The preceding vehicle traveling trajectory (target trajectory) and the actual traveling trajectory of the vehicle 10 calculated by the object trajectory calculating unit 301 and the traveling trajectory calculating unit 401, respectively, are input to the difference measuring unit 501. The difference measurement unit 501 measures the deviation (lateral deviation amount) of the actual traveling track from the received target track.
差分測定部501で測定された横ずれ量は、補正量算出部502に入力される。補正量算出部502は、差分測定部501で測定された横ずれ量に対し、適宜設定された補正係数を乗じて補正量を算出する。算出された補正量は、後述するように、目標軌道に沿って追従制御を行う際の各種アクチュエータの制御量を補正するのに用いられる。 The lateral shift amount measured by the difference measurement unit 501 is input to the correction amount calculation unit 502. The correction amount calculation unit 502 calculates the correction amount by multiplying the lateral deviation amount measured by the difference measurement unit 501 by a correction coefficient set appropriately. The calculated correction amount is used to correct the control amounts of various actuators when performing follow-up control along the target trajectory, as will be described later.
なお、上記横ずれ量の測定や補正量の算出処理は、車両10が学習エリア内を通過する間、連続的に実行される。そして、特許文献1記載の技術にあっては、算出された補正量等は、当該処理の実行された時に車両が存在していた位置と関連付けられてメモリに格納される。これに対し、本開示の実施例では、上記測定された横ずれ量及び算出された補正量は、それぞれ当該処理の実行された時の車体方位と関連付けられてメモリ503に記憶される。 The measurement of the lateral deviation amount and the calculation process of the correction amount are continuously executed while the vehicle 10 passes through the learning area. Then, in the technique described in Patent Document 1, the calculated correction amount and the like are stored in the memory in association with the position where the vehicle was present when the process was executed. On the other hand, in the embodiment of the present disclosure, the measured lateral deviation amount and the calculated correction amount are stored in the memory 503 in association with the vehicle body direction when the process is executed.
エリア判定部504は、GPS受信機25により算出された車両10の位置と車両10の進行方向に基づき、車両10が、メモリ503に格納されている学習エリア内にいるか否かを判定すると共に、車両10が学習エリア内にいると判定される場合には、複数存在し得る学習エリアのうち、いずれの学習エリア内にいるかを判定する。即ち、本開示の実施例にあっては、GPS受信機25は、主としてエリア判定部504における処理にのみ用いられる。 The area determination unit 504 determines whether the vehicle 10 is within the learning area stored in the memory 503 based on the position of the vehicle 10 calculated by the GPS receiver 25 and the traveling direction of the vehicle 10, and When it is determined that the vehicle 10 is in the learning area, it is determined in which learning area among the plurality of learning areas that may exist. That is, in the embodiment of the present disclosure, the GPS receiver 25 is mainly used only for the processing in the area determination unit 504.
方位検出部402で検出された車両10の車体方位と、エリア判定部504の判定結果も、メモリ503に記憶される。即ち、差分測定部501で測定された横ずれ量、補正量算出部502で算出された、追従制御における制御量に対する補正量、方位検出部402で検出された車体方位、及びエリア判定部504の判定結果、がメモリ503に記憶される。この結果、メモリ503内には、学習エリアごとに、横ずれ量と補正量と車体方位とが関連付けられて記憶される。 The vehicle body direction of the vehicle 10 detected by the direction detection unit 402 and the determination result of the area determination unit 504 are also stored in the memory 503. That is, the lateral deviation amount measured by the difference measuring unit 501, the correction amount for the control amount in the follow-up control calculated by the correction amount calculating unit 502, the vehicle body direction detected by the direction detecting unit 402, and the determination of the area determining unit 504. The result is stored in the memory 503. As a result, the lateral shift amount, the correction amount, and the vehicle body direction are stored in the memory 503 in association with each other for each learning area.
GPS受信機25のように、車両10周辺の測定環境により検出精度が大きく変化する構成と異なり、ヨーレートセンサ23や地磁気センサ24の場合、測定環境によって検出精度が大きく変わることは少ない。このため、算出した補正量を車体方位と関連付けてメモリ503に記憶させる構成とすることで、当該補正量を目標軌道に対する制御量の補正に適確に反映させることができる。また、GPS受信機25による測定結果は、学習エリアの判定にのみ使われるものに過ぎないため、高い測定精度は要求されない。 Unlike the configuration in which the detection accuracy greatly changes depending on the measurement environment around the vehicle 10 like the GPS receiver 25, in the case of the yaw rate sensor 23 and the geomagnetic sensor 24, the detection accuracy rarely changes significantly depending on the measurement environment. Therefore, by having the configuration in which the calculated correction amount is stored in the memory 503 in association with the vehicle body direction, the correction amount can be accurately reflected in the correction of the control amount for the target trajectory. Further, the measurement result obtained by the GPS receiver 25 is used only for the determination of the learning area, and thus high measurement accuracy is not required.
車両制御用演算器60は、目標軌道補正部601及び走行制御部602を備える。目標軌道補正部601は、車両10がメモリ503に補正量等が記憶されている学習エリアを走行する際に、現在の車体方位と関連付けられた補正量(即ち、学習結果)をメモリ503から読み出し、これに基づいて目標軌道(物体軌道算出部301で算出される先行車走行軌道)を学習補正する。 The vehicle control computing unit 60 includes a target trajectory correction unit 601 and a travel control unit 602. When the vehicle 10 travels in a learning area in which the correction amount and the like are stored in the memory 503, the target trajectory correction unit 601 reads the correction amount (that is, the learning result) associated with the current vehicle body direction from the memory 503. Based on this, the target trajectory (preceding vehicle traveling trajectory calculated by the object trajectory calculator 301) is learned and corrected.
目標軌道補正部601で補正された目標軌道に沿って追従制御を行う際の制御量は、走行制御部602に送信される。走行制御部602は、受信した補正後の制御量に応じて車両10が走行できるよう、ステアリング、アクセル、ブレーキ等(いずれも図示せず)に対する各制御指令値を算出する。また、算出した制御指令値に基づきアクチュエータ70を駆動する。なお、図示は省略するが、アクチュエータ70は、ステアリングアクチュエータ、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ等からなる。 The control amount when the follow-up control is performed along the target trajectory corrected by the target trajectory correction unit 601 is transmitted to the traveling control unit 602. The traveling control unit 602 calculates each control command value for steering, an accelerator, a brake, etc. (none of which is shown) so that the vehicle 10 can travel in accordance with the received corrected control amount. Further, the actuator 70 is driven based on the calculated control command value. Although not shown, the actuator 70 includes a steering actuator, a drive actuator, a braking actuator, and the like.
次いで、学習補正用演算器50により実行される処理について、図2及び図3を参照しながら説明する。図2は、車両10が学習エリア100を走行する様子を表す図である。また、図3は、図2の状況における横ずれ量等の測定結果を表す図である。 Next, the processing executed by the learning correction computing unit 50 will be described with reference to FIGS. 2 and 3. FIG. 2 is a diagram showing how the vehicle 10 travels in the learning area 100. Further, FIG. 3 is a diagram showing the measurement result of the lateral shift amount and the like in the situation of FIG.
図2に示すように、追従制御における目標軌道が大きく曲がっているような場合は、車両10を目標軌道に精度よく追従させることが難しい。このため、かかる場合には、目標軌道に対する実走行軌道の乖離(横ずれ量g)を補正する必要がある。なお、当然のことながら、横ずれ量gは車両10が学習エリアを走行中に刻々と変化するものであるため、算出される横ずれ量gをそれぞれ何らかの情報と関連付けて記憶しておく必要がある。 As shown in FIG. 2, when the target trajectory in the follow-up control is greatly curved, it is difficult to cause the vehicle 10 to accurately follow the target trajectory. Therefore, in such a case, it is necessary to correct the deviation (lateral deviation amount g) of the actual traveling track from the target track. Naturally, the lateral deviation amount g changes every moment while the vehicle 10 is traveling in the learning area, so it is necessary to store the calculated lateral deviation amount g in association with some information.
そこで本実施例では、上述したように、横ずれ量gを車体方位φと関連付けてメモリ503に記憶することとした。また、位置情報(緯度・経度情報)については、学習エリア100を判定するものとしてのみ利用している。 Therefore, in the present embodiment, as described above, the lateral shift amount g is stored in the memory 503 in association with the vehicle body direction φ. The position information (latitude/longitude information) is used only for determining the learning area 100.
なお、本実施例の横ずれ量gは、実走行軌道における横方向位置yと、目標軌道上の対応する点における横方向位置y*との差分として表される。 The lateral shift amount g in the present embodiment is represented as a difference between the lateral position y on the actual traveling track and the lateral position y * at the corresponding point on the target track.
次いで、図4及び図5を参照しながら学習補正用演算器50の詳細な構成について説明する。図4は、学習補正用演算器50により実行される、学習エリアに対する処理を説明するための説明図である。 Next, a detailed configuration of the learning correction calculator 50 will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining the processing for the learning area, which is executed by the learning correction calculator 50.
図4において、フラグF1は、車両10のドライバによる操作の有無を表す。即ち、先行車追従制御の実行中に、ドライバによる介入を検知した場合にフラグF1のビットが1にセットされ、ドライバによる介入がない限り、フラグF1のビットは0に維持される。また、フラグF2は、障害物回避動作の有無を表す。即ち、物体検出部21により車両10の前方(走行路上)に障害物を検知し、それに対する回避動作が介入した場合にフラグF2のビットが1にセットされ、それ以外の場合はフラグF2のビットは0に維持される。 In FIG. 4, a flag F1 indicates whether or not the driver of the vehicle 10 has performed an operation. That is, the bit of the flag F1 is set to 1 when the intervention by the driver is detected during the execution of the preceding vehicle following control, and the bit of the flag F1 is maintained at 0 unless the driver intervenes. The flag F2 indicates whether or not there is an obstacle avoidance operation. That is, when the object detection unit 21 detects an obstacle in front of the vehicle 10 (on the traveling road) and the avoidance operation for it is intervened, the bit of the flag F2 is set to 1; otherwise, the bit of the flag F2 is set. Is maintained at 0.
エリア判定部504には、上記したフラグF1,F2のビットの値に加え、地図情報が入力される。当該地図情報は、車両10のメンテナンス時等に随時更新される。 In addition to the bit values of the flags F1 and F2 described above, map information is input to the area determination unit 504. The map information is updated at any time such as when the vehicle 10 is maintained.
学習補正用演算器50は、エリア判定部504に入力された地図情報から、走行路の曲率半径が所定値以上となるエリア(場所)を検索し、該当するエリアを学習エリアとして設定する。ここで、走行路の曲率半径が所定値以上であるエリアとは、例えば、交差点、急カーブ路、分岐・合流路、ランプウェイが想定される。なお、設定された学習エリアの位置情報(緯度・経度等)は、メモリ503に記憶される。 The learning correction computing unit 50 searches the map information input to the area determination unit 504 for an area (place) where the radius of curvature of the traveling path is equal to or greater than a predetermined value, and sets the corresponding area as a learning area. Here, the area in which the radius of curvature of the traveling road is equal to or greater than a predetermined value is assumed to be, for example, an intersection, a sharp curve road, a branch/join road, or a rampway. The position information (latitude, longitude, etc.) of the set learning area is stored in the memory 503.
走行路の曲率半径が所定値以上であるエリアでは、追従制御を実行しても、通常時と同様の制御では十分に目標軌道に追従することができない場合が予想される。そこで、そのようなエリアを予め学習エリアとして設定し、その位置情報をメモリ503に記憶する。 In an area where the radius of curvature of the traveling path is equal to or larger than a predetermined value, it is expected that even if the follow-up control is executed, the target trajectory cannot be sufficiently followed by the control similar to the normal time. Therefore, such an area is set as a learning area in advance, and its position information is stored in the memory 503.
また、学習補正用演算器50は、あるエリアを走行した結果、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量gが所定量以上となった場合、当該エリアを学習エリアとして新たに設定し、その位置情報をメモリ503に記憶する。かかる構成とすることにより、地図情報からは横ずれが発生しないと予想されるエリアであっても、学習補正を実行して目標軌道に対する制御量を補正することが可能となる。その結果、2回目以降の走行時には、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。 In addition, when the lateral deviation amount g of the actual traveling trajectory with respect to the target trajectory becomes equal to or larger than a predetermined amount as a result of traveling in a certain area, the learning correction computing unit 50 newly sets the area as a learning area and the position information thereof. Are stored in the memory 503. With such a configuration, it is possible to execute the learning correction and correct the control amount for the target trajectory even in an area where lateral deviation is not expected from the map information. As a result, it is possible to improve the followability to the target trajectory during the second and subsequent travels.
一方、予め学習エリアとして設定されているエリアであっても、実際に走行した結果、横ずれ量gが既定量未満であった場合や、上記した学習補正を行った結果、横ずれ量gが既定量未満になった場合には、これ以上の学習補正は不要であると判断できる。したがって、かかる場合、学習補正用演算器50は当該学習エリアを制御対象から消去しても良い。なお、当該既定量は、前記した、学習エリアを新たに設定する場合の閾値となる所定量と同一の値としても良く、異なる値としても良い。 On the other hand, even when the area is preset as the learning area, the lateral deviation amount g is less than the predetermined amount as a result of actually traveling, or the lateral deviation amount g is the predetermined amount as a result of the learning correction described above. If it is less than this, it can be determined that further learning correction is unnecessary. Therefore, in such a case, the learning correction computing unit 50 may erase the learning area from the control target. Note that the predetermined amount may be the same value as the above-described predetermined amount serving as a threshold value when a learning area is newly set, or may be a different value.
また、同一の地点であっても、例えば交差点などでは往路と復路とで車両10が旋回する際に描く走行軌跡(旋回半径)が異なる。したがって本開示の実施例では、同一地点であっても、往路と復路を別々の学習エリアとして設定し、その位置情報をメモリ503に記憶する。 Further, even at the same point, the traveling locus (turning radius) drawn when the vehicle 10 turns on the outward path and the return path are different at, for example, an intersection. Therefore, in the embodiment of the present disclosure, the outward route and the return route are set as separate learning areas even at the same point, and the position information thereof is stored in the memory 503.
また、所定期間(例えば、1年間)走行実績のない学習エリアについては、走行頻度が十分に低いとみなし、関連情報をメモリ503から削除するようにしても良い。 In addition, regarding a learning area that has not been traveled for a predetermined period (for example, one year), the travel frequency may be considered to be sufficiently low, and the related information may be deleted from the memory 503.
また、学習補正用演算器50は、エリア判定部504に入力される、フラグF1及びフラグF2の何れかのビットの値が1である場合には学習補正を行わない。より正確には、フラグF1,F2いずれかのビットの値が1である場合には、差分測定部501で測定された横ずれ量gや補正量算出部502で算出された補正量はメモリ503に記憶されない。 Further, the learning correction computing unit 50 does not perform the learning correction when the value of one of the bits of the flag F1 and the flag F2 input to the area determination unit 504 is 1. More precisely, when the value of any one of the flags F1 and F2 is 1, the lateral deviation amount g measured by the difference measuring unit 501 and the correction amount calculated by the correction amount calculating unit 502 are stored in the memory 503. I can't remember.
即ち、ドライバによる介入があった場合には、そもそも車両10は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったことを意味する。したがって、このような状況下で測定された補正量を用いて学習補正を行うことのないよう、かかる場合には該当する横ずれ量gや補正量をメモリ503に記憶しない。また、障害物回避動作の介入があった場合も、追従走行制御が適切に実行されなかったことを意味するので、かかる場合も横ずれ量gや補正量をメモリ503に記憶しない。 That is, it means that the vehicle 10 did not properly execute the follow-up traveling control for traveling along the target trajectory when the driver intervenes. Therefore, in order to prevent the learning correction from being performed using the correction amount measured under such a situation, the lateral shift amount g and the correction amount concerned are not stored in the memory 503 in such a case. Further, even when there is an obstacle avoidance operation intervention, it means that the follow-up traveling control is not properly executed, and therefore the lateral deviation amount g and the correction amount are not stored in the memory 503 in such a case.
また、図5に良く示すように、学習補正用演算器50は、学習補正後の横ずれ量g2に応じて学習エリアの拡大又は縮小を行う。具体的には、横ずれの発生した範囲が学習エリアに含まれるよう学習エリアの範囲を変更する。なお、横ずれが発生した範囲のみを学習エリアとしても良いし、横ずれが発生した範囲に所定範囲を追加した範囲を学習エリアとしても良い。 Further, as well shown in FIG. 5, the learning correction computing unit 50 enlarges or reduces the learning area according to the lateral deviation amount g2 after learning correction. Specifically, the range of the learning area is changed so that the range in which the lateral deviation occurs is included in the learning area. Note that only the range in which the lateral deviation has occurred may be used as the learning area, or the range in which a predetermined range is added to the range in which the lateral deviation has occurred may be used as the learning area.
上記のように学習エリアを適宜拡大・縮小することにより、学習エリアの範囲を必要十分な大きさとすることができる。これにより、過度にデータ容量を大きくすることなく、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。 By appropriately enlarging or reducing the learning area as described above, the range of the learning area can be made necessary and sufficient. As a result, it is possible to improve the followability to the target trajectory without increasing the data capacity excessively.
なお、本開示の実施例にあっては、学習補正前の学習データをs1、学習データs1に基づく学習補正を行った後の、次回走行時における横ずれ量をg2、学習係数をkとした場合、当該次回走行時に得られる学習データs2は、以下の式で表される。
s2=s1+k*g2 (k=0.0〜1.5)
ただし、上記した式及び学習係数はあくまでも例示であって、これに限定されるものではない。また、当該学習エリアを再度走行した際には、今回の学習データs2を上記等式のs1に代入し、同様の考え方に基づいて新たな学習データs2が求められる。
In the embodiment of the present disclosure, when the learning data before the learning correction is s1, the lateral deviation amount at the next running after the learning correction based on the learning data s1 is g2, and the learning coefficient is k The learning data s2 obtained during the next running is represented by the following formula.
s2=s1+k*g2 (k=0.0 to 1.5)
However, the above formula and learning coefficient are merely examples, and the present invention is not limited to these. When the vehicle travels again in the learning area, the current learning data s2 is substituted into s1 of the above equation, and new learning data s2 is obtained based on the same idea.
図6は、実施例に係る車両走行制御の効果を示す説明図である。図6から、上記した車両走行制御を実行することにより、目標軌道に対する追従性が徐々に向上していることが良く見て取れる。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing the effect of the vehicle traveling control according to the embodiment. It can be clearly seen from FIG. 6 that the trackability with respect to the target trajectory is gradually improved by executing the vehicle traveling control described above.
以上説明した実施例に係る車両走行制御方法及び車両走行制御装置にあっては、下記に挙げる効果を得ることができる。 In the vehicle travel control method and the vehicle travel control device according to the above-described embodiment, the following effects can be obtained.
(1)目標軌道に追従するように車両10を制御する車両走行制御方法において、車両10の車体方位φを検知し(ヨーレートセンサ23、地磁気センンサ24、方位検出部402)、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量gを測定し(物体軌道生成部301、先行車判定部302、走行軌道算出部401、差分測定部501)、検知した車体方位φと横ずれ量gとを関連付けて記憶し(メモリ503)、次回走行時に、記憶した車体方位φと横ずれ量gとに基づいて目標軌道を補正する学習補正を実行する(補正量算出部502、メモリ503、目標軌道補正部601)。 (1) In the vehicle travel control method of controlling the vehicle 10 so as to follow the target trajectory, the vehicle body orientation φ of the vehicle 10 is detected (the yaw rate sensor 23, the geomagnetic sensor 24, the orientation detection unit 402), and the actual traveling to the target trajectory is performed. The lateral deviation amount g of the trajectory is measured (object trajectory generation unit 301, preceding vehicle determination unit 302, running trajectory calculation unit 401, difference measurement unit 501), and the detected vehicle body orientation φ and lateral deviation amount g are stored in association (memory 503), the next time the vehicle travels, learning correction is performed to correct the target trajectory based on the stored vehicle body direction φ and lateral deviation amount g (correction amount calculation unit 502, memory 503, target trajectory correction unit 601).
即ち、測定された横ずれ量gは、当該処理の実行された時の車体方位φと関連付けられて記憶される。したがって、学習補正を実行する場所により検出精度に大きな影響のでる虞のある位置情報と異なり、比較的安定した検出精度を実現できる車体方位φと関連付けて横ずれ量gを記憶することができる。この結果、次回走行時において、目標軌道に対する制御量の補正に学習結果を適確に反映させることができる。 That is, the measured lateral deviation amount g is stored in association with the vehicle body orientation φ when the process is executed. Therefore, unlike the position information that may greatly affect the detection accuracy depending on the place where the learning correction is executed, the lateral deviation amount g can be stored in association with the vehicle body orientation φ that can realize the relatively stable detection accuracy. As a result, the learning result can be accurately reflected in the correction of the control amount for the target trajectory at the time of next running.
(2)また、車両10の現在位置情報を取得し(GPS受信機25)、位置情報に基づき、車両10が学習エリアに存在するか判定(エリア判定部504)し、車両10が学習エリアに存在すると判定された場合であって、学習エリアに対応する横ずれ量gが存在する場合、学習補正を実行する(学習補正用演算器50、目標軌道補正部601)。 (2) Further, the current position information of the vehicle 10 is acquired (GPS receiver 25), it is determined whether the vehicle 10 exists in the learning area based on the position information (area determining unit 504), and the vehicle 10 becomes the learning area. If it is determined that there is a lateral deviation amount g corresponding to the learning area, learning correction is executed (learning correction calculator 50, target trajectory correction unit 601).
即ち、目標軌道と実走行軌道との横ずれ量gを車体方位φのみと関連付けると、例えば、車両がジグザグ走行したような場合など、走行中に繰り返し同一の車体方位φが発生すると、異なる場所であるにもかかわらず、記憶した横ずれ量gから誤った横ずれ量g(補正量)を読み出してしまう虞がある。しかし、上記のような構成とし、横ずれ量gを、車体方位φのみならず、学習エリアとも関連付けて記憶することとしたので、(1)の効果に加え、誤った横ずれ量g(補正量)を読み出してしまうのを回避することができる。 That is, if the lateral deviation amount g between the target trajectory and the actual traveling trajectory is associated only with the vehicle body orientation φ, when the same vehicle body orientation φ is repeatedly generated during traveling, for example, when the vehicle travels in a zigzag manner, the vehicle travels in different places. Nevertheless, there is a possibility that the wrong lateral deviation amount g (correction amount) may be read from the stored lateral deviation amount g. However, since the lateral displacement amount g is stored in association with not only the vehicle body direction φ but also the learning area with the above-described configuration, in addition to the effect of (1), the incorrect lateral displacement amount g (correction amount) is obtained. Can be prevented from being read.
(3)また、車両の実走行時に測定した横ずれ量gが所定量以上である場合、車両の位置情報を取得し、学習エリアは、取得した位置情報に基づき設定される(学習補正用演算器50、差分測定部501、メモリ503、GPS受信機25、エリア判定部504)。これにより、(2)の効果に加え、特に学習が必要であると判断できる学習エリアにおいて、確実に学習補正を実行することができる。よって、次回以降の追従制御実行において、車両10の追従精度を向上させることができる。 (3) Further, when lateral shift amount g measured during actual running of the vehicle is equal to or greater than a predetermined amount, and obtains the positional information of the vehicle, the learning area, Ru is based-out set to the acquired position information (learning correction Computing unit 50, difference measurement unit 501, memory 503, GPS receiver 25, area determination unit 504). Thereby, in addition to the effect of (2), the learning correction can be surely executed in the learning area where it can be determined that the learning is particularly necessary. Therefore, the following accuracy of the vehicle 10 can be improved in the following control execution.
(4)また、地図情報から走行路の曲率半径が所定値以上である場所を検索し、検索された場所を、学習エリアとして設定する(学習補正用演算器50、メモリ503、エリア判定部504)。これにより、(2)、(3)の効果に加え、比較的横ずれ量gが大きくなる場所を予め予測しておくことができ、2回目以降の走行追従制御において車両10の追従制度を向上させることができる。 (4) Further, a place where the radius of curvature of the traveling road is equal to or larger than a predetermined value is searched from the map information, and the searched place is set as a learning area (learning correction computing unit 50, memory 503, area determination unit 504). ). As a result, in addition to the effects of (2) and (3), it is possible to predict in advance a place where the lateral deviation amount g is relatively large, and improve the tracking accuracy of the vehicle 10 in the second and subsequent travel tracking controls. be able to.
(5)また、検知した車体方位φに基づき、往路と復路とをそれぞれ独立した学習エリアとして設定する(学習補正用演算器50、メモリ503、エリア判定部504)。即ち、同一の交差点等であっても往路と復路とでは車両10が旋回する際に描く走行軌跡(旋回半径)が異なる。したがって、往路と復路を別々の学習エリアとして設定することで、(3)、(4)の効果に加え、学習補正の精度を一層向上させることができる。 (5) Further, based on the detected vehicle body direction φ, the forward path and the return path are set as independent learning areas (learning correction computing unit 50, memory 503, area determination unit 504). That is, even at the same intersection or the like, the traveling path (turning radius) drawn when the vehicle 10 turns is different between the outward path and the return path. Therefore, by setting the forward path and the return path as separate learning areas, the accuracy of learning correction can be further improved in addition to the effects of (3) and (4).
(6)また、学習エリアのうち、所定期間(例えば、1年間)以上走行実績がなかったエリアを削除する(学習補正用演算器50、メモリ503、エリア判定部504)。即ち、走行頻度の低いエリアについては、学習補正が十分に行われなくても、乗員が違和感を覚えることは少ないと考えられるため、このようなエリアについては学習エリアから外すこととした。これにより、(2)から(5)の効果に加え、メモリ503の使用容量を抑えることができる。 (6) Further, among the learning areas, the area that has not been traveled for a predetermined period (for example, one year) is deleted (learning correction computing unit 50, memory 503, area determination unit 504). In other words, it is considered that an occupant does not feel a sense of discomfort in an area where the traveling frequency is low even if the learning correction is not sufficiently performed. Therefore, such an area is excluded from the learning area. As a result, in addition to the effects (2) to (5), the used capacity of the memory 503 can be suppressed.
(7)また、学習補正を実行した結果、横ずれ量gが既定量未満となった場合、対応する学習エリアを消去する(学習補正用演算器50、メモリ503、エリア判定部504)。学習補正を行った結果、横ずれ量gが既定量未満になった場合には、これ以上の学習補正は不要であると判断できる。したがって、かかる場合、学習補正用演算器50は当該学習エリアを制御対象から消去しても良い。これにより、(2)から(6)の効果に加え、メモリ503の使用容量を抑えることができる。なお、当該既定量は、前記した、学習エリアを新たに設定する場合の閾値となる所定量と同一の値としても良く、異なる値としても良い。 (7) Further, as a result of performing the learning correction, when the lateral deviation amount g is less than the predetermined amount, the corresponding learning area is erased (learning correction computing unit 50, memory 503, area determination unit 504). When the lateral deviation amount g is less than the predetermined amount as a result of the learning correction, it can be determined that no further learning correction is necessary. Therefore, in such a case, the learning correction computing unit 50 may erase the learning area from the control target. As a result, in addition to the effects (2) to (6), the used capacity of the memory 503 can be suppressed. Note that the predetermined amount may be the same value as the above-described predetermined amount serving as a threshold value when a learning area is newly set, or may be a different value.
(8)また、次回走行時における横ずれ量gの測定結果に応じ、学習エリアを拡大又は縮小する(学習補正用演算器50)。具体的には、横ずれの発生した範囲が学習エリアに含まれるよう学習エリアの範囲を変更する。これにより、(2)から(7)の効果に加え学習エリアの範囲を必要十分な大きさとすることができる。よって、過度にデータ容量を大きくすることなく、目標軌道に対する追従性を向上させることが可能となる。 (8) Further, the learning area is enlarged or reduced according to the measurement result of the lateral deviation amount g at the time of the next traveling (learning correction computing unit 50). Specifically, the range of the learning area is changed so that the range in which the lateral deviation occurs is included in the learning area. Thereby, in addition to the effects (2) to (7), the range of the learning area can be made necessary and sufficient. Therefore, it is possible to improve the followability with respect to the target trajectory without excessively increasing the data capacity.
(9)また、車両10のドライバによる運転介入があった場合、横ずれ量gの記憶を中止する(学習補正用演算器50、メモリ503)。即ち、ドライバの介入があった場合には、そもそも車両10は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったこととなる。したがって、このような状況下で測定された補正量を用いて学習補正を行うことのないよう、かかる場合には該当する横ずれ量gや補正量をメモリ503に記憶しないこととした。これにより、(1)から(8)の効果に加え、目標軌道沿って追従制御を行う際の各種アクチュエータの制御量を不適切に学習補正してしまうことを避けることができる。 (9) Further, when there is a driving intervention by the driver of the vehicle 10, the storage of the lateral shift amount g is stopped (learning correction computing unit 50, memory 503). That is, in the first place, when the driver intervenes, the vehicle 10 does not properly execute the follow-up traveling control for traveling along the target trajectory. Therefore, in order to prevent the learning correction from being performed using the correction amount measured under such a situation, the lateral deviation amount g and the correction amount are not stored in the memory 503 in such a case. Thus, in addition to the effects (1) to (8), it is possible to avoid improper learning correction of the control amounts of various actuators when performing follow-up control along the target trajectory.
(10)また、障害物を検知し、検知した障害物を回避するための障害物回避制御を実行した場合、横ずれ量gの記憶を中止する(学習補正用演算器50、メモリ503)。即ち、障害物回避制御が介入した場合には、上記したドライバの介入があった場合と同様、車両10は目標軌道に沿って走行する追従走行制御を適切に実行しなかったこととなる。したがって、かかる場合には該当する横ずれ量gや補正量をメモリ503に記憶しないこととした。これにより、(1)から(9)の効果に加え、目標軌道に対する制御量を不適切に学習補正してしまうことを避けることができる。 (10) When the obstacle is detected and the obstacle avoidance control for avoiding the detected obstacle is executed, the storage of the lateral deviation amount g is stopped (learning correction arithmetic unit 50, memory 503). That is, when the obstacle avoidance control intervenes, the vehicle 10 did not properly execute the follow-up traveling control for traveling along the target trajectory, as in the case where the driver intervention described above occurs. Therefore, in such a case, the corresponding lateral deviation amount g and correction amount are not stored in the memory 503. As a result, in addition to the effects (1) to (9), it is possible to avoid improper learning correction of the control amount for the target trajectory.
(11)また、目標軌道に追従するように車両10を制御するコントローラ(物体認識用演算器30、学習補正用演算器50、車両制御用演算器60)と、車両10の車体方位を検知する方位検知器(ヨーレートセンサ23、地磁気センサ24)と、を備えた車両走行制御装置(車両走行制御システム1)では、コントローラは、目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量gを測定する測定部(差分測定部501)と、検知した車体方位φと横ずれ量gとを関連付けて記憶するメモリ503と、次回走行時に、車両10の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づき車両10が学習エリアに存在すると判定された場合であって、学習エリアに対する横ずれ量gが存在する場合、記憶した車体方位φと横ずれ量gとに基づいて目標軌道を補正する学習補正部(学習補正用演算器50)と、補正した目標軌道に基づいて車両10のアクチュエータ70を駆動する駆動部(走行制御部602)と、を有する。 (11) Further, a controller (object recognition computing unit 30, learning correction computing unit 50, vehicle control computing unit 60) that controls the vehicle 10 so as to follow the target trajectory and the vehicle body orientation of the vehicle 10 are detected. In the vehicle traveling control device (vehicle traveling control system 1) including the azimuth detector (yaw rate sensor 23, geomagnetic sensor 24), the controller measures the lateral deviation amount g of the actual traveling trajectory with respect to the target trajectory (measurement unit (difference)). The measurement unit 501), the memory 503 that stores the detected vehicle body direction φ and the lateral deviation amount g in association with each other , the positional information of the vehicle 10 is acquired at the time of the next traveling, and the vehicle 10 is set as a learning area based on the acquired positional information. When it is determined that there is a lateral deviation amount g with respect to the learning area, a learning correction unit (learning correction arithmetic unit 50) that corrects the target trajectory based on the stored vehicle body orientation φ and lateral deviation amount g And a drive unit (travel control unit 602) that drives the actuator 70 of the vehicle 10 based on the corrected target trajectory.
即ち、測定された横ずれ量gは、当該処理の実行された時の車体方位φと関連付けられて記憶される。したがって、学習補正を実行する場所により検出精度に大きな影響のでる虞のある位置情報と異なり、比較的安定した検出精度を実現できる車体方位φと関連付けて横ずれ量gを記憶することができる。この結果、次回走行時において、目標軌道に対する制御量の補正に学習結果を適確に反映させることができる。 That is, the measured lateral deviation amount g is stored in association with the vehicle body orientation φ when the process is executed. Therefore, unlike the position information that may greatly affect the detection accuracy depending on the place where the learning correction is executed, the lateral deviation amount g can be stored in association with the vehicle body orientation φ that can realize the relatively stable detection accuracy. As a result, the learning result can be accurately reflected in the correction of the control amount for the target trajectory at the time of next running.
以上、本開示の車両走行制御方法及び車両走行制御装置を実施例に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この実施例に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加などは許容される。 As described above, the vehicle travel control method and the vehicle travel control device of the present disclosure have been described based on the embodiment, but the specific configuration is not limited to this embodiment, and is related to each claim of the claims. Design changes and additions are allowed without departing from the spirit of the invention.
なお、実施例では、物体検出センサ21として、スキャン式レーザレーダやミリ波レーダについて例示した。しかしながら、物体検出センサ21はこれに限られるものではない。例えば、カメラにより撮像した車両前方の画像に基づいて物体を検出するものであっても良い。 In addition, in the embodiment, as the object detection sensor 21, a scanning laser radar or a millimeter wave radar is exemplified. However, the object detection sensor 21 is not limited to this. For example, the object may be detected based on the image in front of the vehicle captured by the camera.
また、実施例では、学習補正用演算器50が、地図情報から自動的に学習補正をすべき学習エリアを検索、設定する例について説明した。しかしながら、ユーザが位置情報を直接入力することで学習エリアを設定できるようにしても良い。 Further, in the embodiment, the example has been described in which the learning correction computing unit 50 automatically searches for and sets the learning area to be subjected to the learning correction from the map information. However, the user may be allowed to set the learning area by directly inputting the position information.
また、実施例では、横ずれ量gや補正量を車体方位φのみと関連付けて記憶することとしたが、GPS受信機25による位置測定精度が十分に確保できる場所であれば、車体方位φに加え、GPS受信機25により得られる位置情報も組み合わせて記憶するようにしても良い。 Further, in the embodiment, the lateral deviation amount g and the correction amount are stored in association with only the vehicle body direction φ, but if the position measurement accuracy by the GPS receiver 25 can be sufficiently secured, the vehicle body direction φ is added. The position information obtained by the GPS receiver 25 may be combined and stored.
10 車両、21 物体検出センサ、23 ヨーレートセンサ、24地磁気センサ、25 GPS受信機、30 物体認識用演算器、301 物体軌道算出部、302 先行車判定部、40 走行演算器、401 走行軌道算出部、402 方位検出部、50 学習補正用演算器、501 差分測定部、502 補正量算出部、503 メモリ、504 エリア判定部、60 車両制御用演算器、601 目標軌道補正部、602 走行制御部、70 アクチュエータ 10 vehicle, 21 object detection sensor, 23 yaw rate sensor, 24 geomagnetic sensor, 25 GPS receiver, 30 object recognition arithmetic unit, 301 object trajectory calculation unit, 302 preceding vehicle determination unit, 40 traveling arithmetic unit, 401 traveling trajectory calculation unit , 402 azimuth detecting unit, 50 learning correction computing unit, 501 difference measuring unit, 502 correction amount calculating unit, 503 memory, 504 area determination unit, 60 vehicle control computing unit, 601 target trajectory correction unit, 602 running control unit, 70 Actuator
Claims (10)
前記車両の車体方位を検知し、
前記目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定し、
前記検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶し、
次回走行時に、前記車両の位置情報を取得し、前記取得した位置情報に基づき前記車両が学習エリアに存在すると判定された場合であって、前記学習エリアに対応する前記横ずれ量が存在する場合、前記記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて前記目標軌道を補正する学習補正を実行する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 In a vehicle traveling control method for controlling a vehicle to follow a target trajectory,
Detecting the body direction of the vehicle,
Measuring the amount of lateral deviation of the actual running track with respect to the target track,
The detected vehicle body direction and the lateral deviation amount are stored in association with each other,
When the vehicle travels next time, the positional information of the vehicle is acquired, and it is determined that the vehicle is present in the learning area based on the acquired positional information, and if the lateral deviation amount corresponding to the learning area is present, A vehicle traveling control method comprising: performing a learning correction for correcting the target trajectory based on the stored vehicle body direction and lateral deviation amount.
前記車両の実走行時に測定した前記横ずれ量が所定量以上である場合、前記車両の位置情報を取得し、
前記学習エリアは、前記取得した位置情報に基づき設定される
ことを特徴とする車両走行制御方法。 The vehicle travel control method according to claim 1 ,
When the lateral displacement amount measured during actual traveling of the vehicle is equal to or greater than a predetermined amount, the positional information of the vehicle is acquired,
The learning area, the vehicle travel control method characterized by that will be based-out set to the acquired position information.
地図情報から経路の曲率半径が所定値以上である場所を検索し、
前記検索された場所を、前記学習エリアとして設定する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 In the vehicle travel control method according to claim 1 or 2 ,
Search the place where the radius of curvature of the route is more than a predetermined value from the map information,
The vehicle travel control method, wherein the searched location is set as the learning area.
前記検知した車体方位に基づき、往路と復路とをそれぞれ独立した学習エリアとして設定する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 The vehicle travel control method according to claim 2 or 3 ,
A vehicle traveling control method, characterized in that the forward path and the return path are set as independent learning areas based on the detected vehicle body direction.
前記学習エリアのうち、所定期間以上走行実績がなかったエリアを削除する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 The vehicle running control method as claimed in any one of claims 1 to 4,
Among the learning areas, a vehicle travel control method is characterized in that an area that has not been traveled for a predetermined period or more is deleted.
前記学習補正を実行した結果、前記横ずれ量が既定量未満となった場合、対応する学習エリアを消去する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 The vehicle running control method as claimed in any one of claims 1 to 5,
As a result of performing the learning correction, if the lateral deviation amount is less than a predetermined amount, the corresponding learning area is deleted.
前記次回走行時における前記横ずれ量の測定結果に応じ、前記学習エリアを拡大又は縮小する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 The vehicle travel control method according to any one of claims 1 to 6 ,
The vehicle traveling control method, wherein the learning area is enlarged or reduced according to a result of measuring the lateral deviation amount during the next traveling.
前記車両のドライバによる運転介入があった場合、前記横ずれ量の記憶を中止する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 In the vehicle travel control method according to any one of claims 1 to 7 ,
A vehicle traveling control method, wherein storage of the lateral deviation amount is stopped when there is a driving intervention by a driver of the vehicle.
障害物を検知し、前記検知した障害物を回避するための障害物回避制御を実行した場合、前記横ずれ量の記憶を中止する
ことを特徴とする車両走行制御方法。 In the vehicle travel control method according to any one of claims 1 to 8 ,
A vehicle travel control method, which detects an obstacle and stops the storage of the lateral deviation amount when the obstacle avoidance control for avoiding the detected obstacle is executed.
目標軌道に追従するように車両を制御するコントローラと、
前記車両の車体方位を検知する方位検知器と、
を備え、前記コントローラは、
前記目標軌道に対する実走行軌道の横ずれ量を測定する測定部と、
前記検知した車体方位と前記横ずれ量とを関連付けて記憶するメモリと、
次回走行時に、前記車両の位置情報を取得し、前記取得した位置情報に基づき前記車両が学習エリアに存在すると判定された場合であって、前記学習エリアに対応する前記横ずれ量が存在する場合、前記記憶した車体方位と横ずれ量とに基づいて前記目標軌道を補正する学習補正部と、
前記補正した目標軌道に基づいて前記車両のアクチュエータを駆動する駆動部と、
を有することを特徴とする車両走行制御装置。 In the vehicle travel control device,
A controller that controls the vehicle to follow the target trajectory,
An azimuth detector for detecting the vehicle body azimuth of the vehicle,
And the controller is
A measuring unit for measuring the amount of lateral deviation of the actual traveling track with respect to the target track,
A memory that stores the detected vehicle body direction and the lateral displacement amount in association with each other;
When the vehicle travels next time, the positional information of the vehicle is acquired, and it is determined that the vehicle is present in the learning area based on the acquired positional information, and if the lateral deviation amount corresponding to the learning area is present, A learning correction unit that corrects the target trajectory based on the stored vehicle body direction and lateral deviation amount;
A drive unit that drives the actuator of the vehicle based on the corrected target trajectory;
A vehicle travel control device comprising:
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