JP7175344B1 - VEHICLE CONTROL DEVICE, VEHICLE CONTROL SYSTEM, VEHICLE CONTROL METHOD AND VEHICLE CONTROL PROGRAM - Google Patents

VEHICLE CONTROL DEVICE, VEHICLE CONTROL SYSTEM, VEHICLE CONTROL METHOD AND VEHICLE CONTROL PROGRAM Download PDF

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JP7175344B1 JP2021080150A JP2021080150A JP7175344B1 JP 7175344 B1 JP7175344 B1 JP 7175344B1 JP 2021080150 A JP2021080150 A JP 2021080150A JP 2021080150 A JP2021080150 A JP 2021080150A JP 7175344 B1 JP7175344 B1 JP 7175344B1
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Abstract

【課題】周辺車両の行動に対して、円滑な回避動作が可能な車両制御装置を得る。【解決手段】本開示の車両制御装置100は、周辺車両30の行動種別を予測する行動種別予測部120と、周辺車両30の行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部130と、行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部140と、選択された行動種別における周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部150と、周辺車両30に対して、自車両1が回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部160と、選択された行動種別の発生確率に基づき、回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部170と、調整後回避操作量に基づき自車両1の操作を制御する車両制御部180と、を備える。【選択図】図1Kind Code: A1 A vehicle control device capable of smooth evasive action against the behavior of a surrounding vehicle is obtained. A vehicle control device 100 of the present disclosure includes a behavior type prediction unit 120 that predicts a behavior type of a surrounding vehicle 30, an occurrence probability calculation unit 130 that calculates an occurrence probability for each behavior type of a surrounding vehicle 30, and a behavior A behavior type selection unit 140 that selects a behavior type whose occurrence probability for each type is greater than a selection threshold, a surrounding vehicle position prediction unit 150 that predicts the position of a surrounding vehicle in the selected behavior type, and a surrounding vehicle 30 , an avoidance operation amount calculation unit 160 that calculates an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the self-vehicle 1 to perform an avoidance operation, and an avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type. An after-adjusted avoidance operation amount calculation unit 170 that calculates an increased or decreased post-adjustment avoidance operation amount, and a vehicle control unit 180 that controls the operation of the host vehicle 1 based on the after-adjustment avoidance operation amount. [Selection drawing] Fig. 1

Description

本願は、車両制御装置、車両制御システム、車両制御方法及び車両制御プログラムに関する。 The present application relates to a vehicle control device, a vehicle control system, a vehicle control method, and a vehicle control program.

車両を自動運転させる際、将来の周辺車両の行動を予測して衝突を回避する技術が種々提案されている。たとえば、特許文献1には、周辺車両の予測経路及び自車両の予測経路に基づき、衝突種別の発生確率を用いて、自車両が安全条件を満たすか否かを判定して自車両の走行経路を決定する車両制御技術が開示されている。かかる車両制御技術では、上記安全条件を満たす自車両の走行経路が存在しない場合には、所定の本数より多くの走行経路を再度生成して安全条件の評価を行う。 Various techniques have been proposed for avoiding collisions by predicting the future behavior of surrounding vehicles when automatically driving a vehicle. For example, in Patent Document 1, based on the predicted routes of surrounding vehicles and the predicted route of the own vehicle, the probability of occurrence of a collision type is used to determine whether or not the own vehicle satisfies the safety conditions, thereby determining the travel route of the own vehicle. A vehicle control technique is disclosed for determining the . In such a vehicle control technique, when there is no travel route for the own vehicle that satisfies the above safety conditions, travel routes greater than the predetermined number are generated again and the safety conditions are evaluated.

特開2009-64088号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-64088

特許文献1に開示された車両制御技術では、周辺車両の行動予測の中で誤った予測が含まれていた場合には、誤った予測に基づいて自車両の走行経路が評価されるため、適切な走行経路が選択されないという不具合が生じるおそれがあった。そして誤った予測に起因して、自車両が不適切な減速または操舵を引き起こして、運転者に違和感を与えるおそれがあるという問題点があった。 In the vehicle control technology disclosed in Patent Literature 1, when an erroneous prediction is included in the behavior predictions of surrounding vehicles, the travel route of the own vehicle is evaluated based on the erroneous prediction. However, there is a risk that an appropriate travel route will not be selected. In addition, there is a problem that the incorrect prediction may cause the host vehicle to decelerate or steer inappropriately, giving the driver a sense of discomfort.

本開示は上記のような問題点を解決するためになされたものであり、周辺車両の将来の行動を予測して周辺車両を適切に回避動作することで、自車両を安定して走行させることが可能な車両制御装置を提供することを目的とする。 The present disclosure has been made to solve the above-described problems, and is intended to allow the vehicle to travel stably by predicting the future behavior of surrounding vehicles and appropriately avoiding the surrounding vehicles. It is an object of the present invention to provide a vehicle control device capable of

本願に開示される車両制御装置は、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、を備える。
The vehicle control device disclosed in the present application includes:
a behavior type prediction unit that predicts one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the own vehicle;
an occurrence probability calculation unit for calculating an occurrence probability for each action type predicted for the surrounding vehicle;
an action type selection unit that selects an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
a surrounding vehicle position prediction unit that predicts the future position of the surrounding vehicle in the selected action type;
Calculates an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the own vehicle to avoid the surrounding vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle predicted by the surrounding vehicle position prediction unit. an avoidance operation amount calculation unit that sets the avoidance operation amount to zero when the occurrence probability of the selected action type is lower than the threshold for each action type ;
an adjusted avoidance operation amount calculation unit that calculates an adjusted avoidance operation amount after increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type;
a vehicle control unit that controls one or both of steering and acceleration/deceleration of the host vehicle based on the adjusted avoidance operation amount.

本願に開示される車両制御システムは、
上記の車両制御装置と、
前記自車両及び前記周辺車両の情報を取得する情報取得部と、
前記車両制御部の出力に基づき前記自車両の走行を制御するコントローラ部と、を備える。
The vehicle control system disclosed in the present application includes:
the vehicle control device;
an information acquisition unit that acquires information on the host vehicle and the peripheral vehicles;
and a controller section that controls traveling of the host vehicle based on the output of the vehicle control section.

本願に開示される車両制御方法は、
以下の各ステップをコンピュータによって実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算するステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、を含む。
The vehicle control method disclosed in the present application includes:
A vehicle control method for executing each of the following steps by a computer,
a step of predicting one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the subject vehicle;
calculating an occurrence probability for each behavior type predicted for the surrounding vehicle;
a step of selecting an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
predicting future locations of the surrounding vehicles for the selected activity type;
calculating an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the self-vehicle to avoid the surrounding vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle, and calculating the occurrence probability of the selected action type; is lower than the threshold for each action type, setting the avoidance operation amount to zero ;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type;
and controlling one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount.

本願に開示される車両制御プログラムは、上記の車両制御方法を処理回路によって実行させる。
A vehicle control program disclosed in the present application causes a processing circuit to execute the vehicle control method described above.

本開示による車両制御装置、車両制御システム、車両制御方法及び車両制御プログラムによれば、自車両が周辺車両の将来の行動を予測して周辺車両を適切に回避動作することで、余裕を持った円滑な回避動作を実現することができるので、乗員の乗り心地が向上するという効果を奏する。 According to the vehicle control device, the vehicle control system, the vehicle control method, and the vehicle control program according to the present disclosure, the self-vehicle predicts the future behavior of the surrounding vehicles and appropriately avoids the surrounding vehicles. Since a smooth avoidance operation can be realized, there is an effect that the passenger's riding comfort is improved.

実施の形態1に係る車両制御装置及び車両制御システムの構成を示す機能ブロック図である。1 is a functional block diagram showing configurations of a vehicle control device and a vehicle control system according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る車両制御装置及び車両制御システムを搭載した車両のハードウェアの構成例を示す模式図である。1 is a schematic diagram showing a configuration example of hardware of a vehicle equipped with a vehicle control device and a vehicle control system according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1における自車両の座標系を表す図である。FIG. 2 is a diagram showing a coordinate system of the host vehicle according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示すフローチャート図である。4 is a flow chart diagram showing the operation of the vehicle control device and the vehicle control method according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。4 is a schematic diagram showing the operation of the vehicle control device and the vehicle control method according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。4 is a schematic diagram showing the operation of the vehicle control device and the vehicle control method according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態2に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。FIG. 9 is a schematic diagram showing the operation of a vehicle control device and a vehicle control method according to Embodiment 2; 実施の形態3に係る車両制御装置の構成を示す機能ブロック図である。FIG. 10 is a functional block diagram showing the configuration of a vehicle control device according to Embodiment 3; 実施の形態3に係る車両制御装置及び車両制御方法における回避操作量演算部の処理フローを示すフローチャート図である。FIG. 11 is a flow chart diagram showing a processing flow of an avoidance operation amount calculation unit in a vehicle control device and a vehicle control method according to Embodiment 3; 実施の形態1から3の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration that implements the vehicle control devices of Embodiments 1 to 3; FIG. 実施の形態1から3の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration that implements the vehicle control devices of Embodiments 1 to 3; FIG.

実施の形態1.
図1は実施の形態1に係る車両制御装置100及び車両制御システム500の概略構成を示す機能ブロック図である。車両制御システム500は、車両制御装置100、情報取得部200及びコントローラ部300を備える。
Embodiment 1.
FIG. 1 is a functional block diagram showing schematic configurations of a vehicle control device 100 and a vehicle control system 500 according to Embodiment 1. As shown in FIG. A vehicle control system 500 includes a vehicle control device 100 , an information acquisition section 200 and a controller section 300 .

車両制御装置100は、周辺車両行動予測部110、回避操作量演算部160、調整後回避操作量演算部170及び車両制御部180を備える。 The vehicle control device 100 includes a surrounding vehicle behavior prediction section 110 , an avoidance operation amount calculation section 160 , an after-adjustment avoidance operation amount calculation section 170 and a vehicle control section 180 .

情報取得部200は、自車両情報取得部210、周辺車両情報取得部220及び道路情報取得部230を備える。 The information acquisition section 200 includes an own vehicle information acquisition section 210 , a surrounding vehicle information acquisition section 220 and a road information acquisition section 230 .

コントローラ部300は、EPS(Electric Power Steering)コントローラ310、パワートレインコントローラ320及びブレーキコントローラ330を備える。 The controller unit 300 includes an EPS (Electric Power Steering) controller 310 , a powertrain controller 320 and a brake controller 330 .

車両制御装置100の周辺車両行動予測部110は、さらに、行動種別予測部120、発生確率演算部130、行動種別選択部140及び周辺車両位置予測部150を備える。また、車両制御部180は、目標経路生成部190を備える。 The surrounding vehicle behavior prediction unit 110 of the vehicle control device 100 further includes a behavior type prediction unit 120 , an occurrence probability calculation unit 130 , a behavior type selection unit 140 and a surrounding vehicle position prediction unit 150 . The vehicle control unit 180 also includes a target route generation unit 190 .

行動種別予測部120は、周辺車両情報取得部220において取得された周辺車両情報から、周辺車両30ごとに、周辺車両30が将来とる可能性のある行動種別の予測を出力する。ここで、周辺車両30とは、車両制御システム500を搭載する車両(以下、「自車両」という)の周辺に存在する他車両を指す。なお、以下では、周辺車両30について専ら説明するが、周辺車両30以外にも歩行者を含んでも良く、この場合は、周辺車両という用語の代りに、周辺物体と読み替えれば良い。 The behavior type prediction unit 120 outputs, for each surrounding vehicle 30, a prediction of the type of behavior that the surrounding vehicle 30 may take in the future, based on the surrounding vehicle information acquired by the surrounding vehicle information acquisition unit 220. FIG. Here, the peripheral vehicle 30 refers to another vehicle that exists in the vicinity of the vehicle (hereinafter referred to as "own vehicle") equipped with the vehicle control system 500 . Although the surrounding vehicle 30 will be mainly described below, pedestrians may be included in addition to the surrounding vehicle 30. In this case, the term surrounding vehicle may be replaced with surrounding object.

また、行動種別とは周辺車両30が取る行動の種別の情報であり、たとえば、周辺車両30が現在走行している車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、現在走行している車線を維持して減速を行う現状車線減速行動、隣接車線へ車線を変更する車線変更行動等である。 Further, the action type is information on the type of action taken by the surrounding vehicle 30. For example, the current lane keeping action of maintaining the lane in which the surrounding vehicle 30 is currently traveling and traveling at a constant speed, These include the current lane deceleration action of decelerating while maintaining the lane, and the lane change action of changing the lane to an adjacent lane.

発生確率演算部130は、周辺車両30ごとに、行動種別の発生する確率を表す行動種別の発生確率Pを演算する。行動種別選択部140は、周辺車両30ごとに、どの行動種別が選択されたかを出力する。周辺車両位置予測部150は、周辺車両30における行動種別に基づく将来の位置である予測位置を出力する。 The occurrence probability calculation unit 130 calculates, for each of the surrounding vehicles 30, an action type occurrence probability P representing the probability of occurrence of the action type. The action type selection unit 140 outputs which action type is selected for each surrounding vehicle 30 . The surrounding vehicle position prediction unit 150 outputs a predicted position, which is the future position of the surrounding vehicle 30 based on the action type.

周辺車両行動予測部110の演算には、たとえば、特許6272566号公報に開示された技術を適用することが可能である。すなわち、対象とする周辺車両30と、その周辺車両30の周辺にさらに存在する周辺車両30との相対位置、相対速度等の関係から、周辺車両30が設定された各行動種別を取った場合の車両挙動を評価し、周辺車両30の各行動種別について将来発生する可能性を表す行動種別の発生確率Pを演算する。また、周辺車両30の各行動種別に対応した将来の予測位置を演算する。 For the computation of the surrounding vehicle behavior prediction unit 110, for example, the technology disclosed in Japanese Patent No. 6272566 can be applied. That is, based on the relationship between the target surrounding vehicle 30 and the surrounding vehicles 30 further existing in the vicinity of the surrounding vehicle 30, such as relative positions and relative velocities, when the surrounding vehicle 30 takes each set action type, The vehicle behavior is evaluated, and the occurrence probability P of the action type representing the possibility of occurrence in the future for each action type of the surrounding vehicle 30 is calculated. Further, the future predicted position corresponding to each action type of the surrounding vehicle 30 is calculated.

周辺車両行動予測部110から算出された周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果には、複数の周辺車両30に対する予測が含まれている場合がある。さらに、1台の周辺車両30に対して複数の行動種別を含んでいる場合がある。そこで、周辺車両行動予測部110で算出された行動種別の予測結果には、M個の周辺車両30に対する行動種別の予測が含まれているとして、そのうちm番目の周辺車両30を第m周辺車両とする。第m周辺車両の予測にはN個の行動種別が含まれているとして、そのうちn番目の行動種別を第n行動種別とする。 The prediction result of the behavior type and position of the surrounding vehicle 30 calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 may include predictions for a plurality of surrounding vehicles 30 . Furthermore, a plurality of action types may be included for one surrounding vehicle 30 . Therefore, it is assumed that the behavior type prediction results calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 include predictions of behavior types for the M number of surrounding vehicles 30. and Assuming that the prediction of the m-th surrounding vehicle includes N action types, the n-th action type among them is assumed to be the n-th action type.

回避操作量演算部160は、周辺車両行動予測部110から得られた周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果に基づいて、自車両1が将来の時刻において予測された周辺車両30を回避動作するための回避操作量を演算する。 The avoidance operation amount calculation unit 160 performs an avoidance operation of the surrounding vehicle 30 predicted at a future time for the own vehicle 1 based on the prediction result of the action type and position of the surrounding vehicle 30 obtained from the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 . Calculate the avoidance operation amount for

実施の形態1に係る車両制御装置100では、道路情報取得部230から自車両1が現在走行中の車線の走行経路情報を取得し、自車両1が現在走行中の車線を追従する場合において、自車両1より前方の周辺車両30に対して減速を行うことで回避動作を行うものとする。 In the vehicle control device 100 according to Embodiment 1, when the travel route information of the lane in which the vehicle 1 is currently traveling is acquired from the road information acquisition unit 230 and the vehicle 1 follows the lane in which the vehicle is currently traveling, It is assumed that the avoidance operation is performed by decelerating the surrounding vehicle 30 ahead of the own vehicle 1 .

調整後回避操作量演算部170は、回避操作量演算部160において算出された回避操作量に対して、様々な条件のもとで調整するための回避操作量の上限値Uを設定し、上限値Uに基づき回避操作量の上限処理を行って調整された調整後回避操作量を演算する。上限値Uの設定については、後述する。 The post-adjustment avoidance operation amount calculation unit 170 sets an upper limit value U of the avoidance operation amount for adjusting the avoidance operation amount calculated by the avoidance operation amount calculation unit 160 under various conditions. Based on the value U, an avoidance operation amount after adjustment is calculated by carrying out upper limit processing of the avoidance operation amount. Setting of the upper limit value U will be described later.

自車両1における回避動作に必要となる回避操作量は、一例を挙げると、周辺車両30に対して、減速して回避動作するために必要な自車両1の減速度と定義する。なお、自車両1の減速度を実現するための速度、ジャーク等を回避操作量と定義することもできる。処理の詳細については後述する。 For example, the amount of avoidance operation required for the avoidance action of the own vehicle 1 is defined as the deceleration of the own vehicle 1 required to decelerate and perform the avoidance action with respect to the surrounding vehicle 30 . It should be noted that the speed, jerk, etc. for realizing the deceleration of the own vehicle 1 can also be defined as the avoidance operation amount. Details of the processing will be described later.

車両制御部180は、回避操作量演算部160から得られた回避操作量あるいは調整後回避操作量演算部170から得られた調整後回避操作量の情報と、情報取得部200から車両情報として得られる自車両1の状態量を用いて、コントローラ部300のEPSコントローラ310に出力するための目標操舵角を演算し、出力する。 The vehicle control unit 180 obtains information on the avoidance operation amount obtained from the avoidance operation amount calculation unit 160 or the adjusted avoidance operation amount obtained from the post-adjustment avoidance operation amount calculation unit 170 and vehicle information from the information acquisition unit 200 . A target steering angle to be output to the EPS controller 310 of the controller unit 300 is calculated and output using the state quantity of the own vehicle 1 obtained.

また、車両制御部180は、目標経路生成部190から得られた目標経路情報と、情報取得部200から得られる自車両1の状態量を用いて、コントローラ部300のパワートレインコントローラ320を制御するための目標駆動力及びブレーキコントローラ330を制御するための目標制動力とを演算し、出力する。 In addition, the vehicle control unit 180 controls the power train controller 320 of the controller unit 300 using the target route information obtained from the target route generation unit 190 and the state quantity of the host vehicle 1 obtained from the information acquisition unit 200. and a target braking force for controlling the brake controller 330 are calculated and output.

自車両情報取得部210は、自車両1の情報である車両情報を取得する。車両情報には、自車両1の状態を表す自車両1の状態量が含まれる。自車両情報取得部210は、たとえば、GNSSセンサ13、ヨーレートセンサ16、速度センサ17、加速度センサ18、操舵角センサ20及び操舵トルクセンサ21等である。 The own vehicle information acquisition unit 210 acquires vehicle information, which is information about the own vehicle 1 . The vehicle information includes the state quantity of the own vehicle 1 representing the state of the own vehicle 1 . The own vehicle information acquisition unit 210 is, for example, the GNSS sensor 13, the yaw rate sensor 16, the speed sensor 17, the acceleration sensor 18, the steering angle sensor 20, the steering torque sensor 21, and the like.

周辺車両情報取得部220は、自車両1の周辺に存在する周辺車両30の位置情報を含む周辺車両情報を取得する。周辺車両情報取得部220は、たとえば、前方カメラ11、レーダセンサ12及びV2X(Vehicle-to-Everything)受信機15等である。 The peripheral vehicle information acquisition unit 220 acquires peripheral vehicle information including position information of the peripheral vehicles 30 existing in the vicinity of the own vehicle 1 . The peripheral vehicle information acquisition unit 220 is, for example, the front camera 11, the radar sensor 12, the V2X (Vehicle-to-Everything) receiver 15, and the like.

道路情報取得部230は、自車両1が走行する道路の情報である道路情報を取得する。道路情報取得部230は、たとえば、前方カメラ11、ナビゲーション装置14及びV2X受信機15等である。 The road information acquisition unit 230 acquires road information, which is information about the road on which the vehicle 1 travels. The road information acquisition unit 230 is, for example, the front camera 11, the navigation device 14, the V2X receiver 15, and the like.

図2は、実施の形態1の車両制御装置100を含む車両制御システム500を搭載した自車両1のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、自車両1は、駆動システムとして、ステアリングホイール2、ステアリング軸3、操舵ユニット4、EPSモータ5、パワートレインユニット6及びブレーキユニット7を備える。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of host vehicle 1 equipped with vehicle control system 500 including vehicle control device 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the own vehicle 1 includes a steering wheel 2, a steering shaft 3, a steering unit 4, an EPS motor 5, a power train unit 6, and a brake unit 7 as a drive system.

また、センサシステムとして、前方カメラ11、レーダセンサ12及びGNSS(Global Navigation Satellite System)センサ13、ヨーレートセンサ16、速度センサ17、加速度センサ18、操舵角センサ20及び操舵トルクセンサ21を備える。 As a sensor system, a front camera 11, a radar sensor 12, a GNSS (Global Navigation Satellite System) sensor 13, a yaw rate sensor 16, a speed sensor 17, an acceleration sensor 18, a steering angle sensor 20 and a steering torque sensor 21 are provided.

上述の他に、ナビゲーション装置14、V2X受信機15、車両制御装置100と、EPSコントローラ310、パワートレインコントローラ320及びブレーキコントローラ330を備える。 In addition to the above, a navigation device 14, a V2X receiver 15, a vehicle control device 100, an EPS controller 310, a powertrain controller 320 and a brake controller 330 are provided.

ドライバが自車両1を運転するために設置されているステアリングホイール2は、ステアリング軸3に結合されている。ステアリング軸3には操舵ユニット4が連接されている。操舵ユニット4は、操舵輪としての前輪の2つのタイヤを回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ドライバのステアリングホイール2の操作によって発生したトルクは、ステアリング軸3を回転させ、操舵ユニット4によって前輪を左右方向へ転舵する。これによって、ドライバは自車両が前進及び後進する際の車両の横移動量を操作することができる。 A steering wheel 2 on which the driver drives the vehicle 1 is connected to a steering shaft 3 . A steering unit 4 is connected to the steering shaft 3 . The steering unit 4 rotatably supports two tires of the front wheels as steered wheels, and is steerably supported by the body frame. Therefore, the torque generated by the operation of the steering wheel 2 by the driver rotates the steering shaft 3, and the steering unit 4 steers the front wheels in the lateral direction. This allows the driver to control the amount of lateral movement of the vehicle when the vehicle moves forward and backward.

なお、ステアリング軸3はEPSモータ5によって回転させることも可能であり、EPSコントローラ310でEPSモータ5に流れる電流を制御することで、ドライバのステアリングホイール2の操作と独立して、前輪を自在に転舵させることができる。 The steering shaft 3 can also be rotated by the EPS motor 5. By controlling the current flowing through the EPS motor 5 with the EPS controller 310, the front wheels can be freely moved independently of the operation of the steering wheel 2 by the driver. can be steered.

車両制御装置100は、一例として、ADAS-ECU(Advanced Driving Assistance Systems-Electronic Control Unit)とも呼称されるマイクロプロセッサ等の集積回路であり、A/D(Analog/Digital)変換回路、D/A(Digital/Analog)変換回路、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等を備える。 The vehicle control device 100 is, for example, an integrated circuit such as a microprocessor also called an ADAS-ECU (Advanced Driving Assistance Systems-Electronic Control Unit), and includes an A/D (Analog/Digital) conversion circuit, a D/A ( Digital/Analog) conversion circuit, CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and the like.

車両制御装置100には、前方カメラ11、レーダセンサ12、GNSSセンサ13、ナビゲーション装置14、V2X受信機15、操舵角を検出する操舵角センサ20、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ21、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ16、自車両1の速度を検出する速度センサ17、自車両1の加速度を検出する加速度センサ18、EPSコントローラ310、パワートレインコントローラ320及びブレーキコントローラ330が接続されている。 The vehicle control device 100 includes a front camera 11, a radar sensor 12, a GNSS sensor 13, a navigation device 14, a V2X receiver 15, a steering angle sensor 20 that detects a steering angle, a steering torque sensor 21 that detects a steering torque, and a yaw rate. A yaw rate sensor 16 for detection, a speed sensor 17 for detecting the speed of the vehicle 1, an acceleration sensor 18 for detecting the acceleration of the vehicle 1, an EPS controller 310, a powertrain controller 320 and a brake controller 330 are connected.

車両制御装置100は、接続されている各種センサから入力された情報を、ROMに格納されたプログラムに従って処理し、EPSコントローラ310に目標操舵角を送信し、パワートレインコントローラ320に目標駆動力を送信し、ブレーキコントローラ330に目標制動力を送信する。 The vehicle control device 100 processes information input from various connected sensors according to a program stored in the ROM, transmits a target steering angle to the EPS controller 310, and transmits a target driving force to the powertrain controller 320. and transmits the target braking force to the brake controller 330 .

前方カメラ11は、車両前方の区画線が画像として検出できる位置に設置され、画像情報に基づき、車線情報及び障害物の位置などの自車両1の前方環境を検出する。なお、実施の形態1に係る車両制御システム500では、自車両1の前方環境を検出するカメラのみを一例に挙げたが、自車両1の後方及び側方の環境を検出するカメラを別途設置しても良い。また、前方カメラ11は、自車両1が走行する路面の状態を推定するために使用することもできる。 The front camera 11 is installed at a position where lane markings in front of the vehicle can be detected as an image, and detects an environment ahead of the vehicle 1 such as lane information and positions of obstacles based on image information. In the vehicle control system 500 according to Embodiment 1, only the camera that detects the environment in front of the vehicle 1 is taken as an example, but cameras that detect the environment behind and to the sides of the vehicle 1 may be installed separately. can be The front camera 11 can also be used to estimate the condition of the road surface on which the vehicle 1 is running.

レーダセンサ12は対象物体にレーダを照射し、その反射波を検出することで、自車両1と周辺車両30の相対距離と相対速度を出力する。かかるレーダセンサ12としては、ミリ波レーダ、LiDAR(Light Detection and Ranging)、レーザーレンジファインダ、超音波レーダ等、周知の方式の測距センサを用いることができる。 The radar sensor 12 irradiates a target object with radar and detects the reflected wave, thereby outputting the relative distance and relative speed between the own vehicle 1 and the surrounding vehicle 30 . As the radar sensor 12, known range sensors such as millimeter wave radar, LiDAR (Light Detection and Ranging), laser range finder, and ultrasonic radar can be used.

GNSSセンサ13は測位衛星からの電波を自車両1に搭載されたアンテナ(図示せず)で受信し、測位演算することによって自車両1の絶対位置、絶対方位を出力する。 The GNSS sensor 13 receives radio waves from positioning satellites with an antenna (not shown) mounted on the vehicle 1 and outputs the absolute position and absolute azimuth of the vehicle 1 by performing positioning calculations.

ナビゲーション装置14は、ドライバが設定した行き先に対する最適な走行ルートを演算する機能を有し、走行ルート上の道路情報を記憶している。道路情報は道路線形を表現する地図ノードデータであり、各地図ノードデータは各ノードでの絶対位置を示す緯度、経度、標高の情報、車線幅、カント角、傾斜角情報等が組み込まれている。 The navigation device 14 has a function of calculating the optimum travel route for the destination set by the driver, and stores road information on the travel route. Road information is map node data that expresses the road alignment, and each map node data contains latitude, longitude, altitude information, lane width, cant angle, inclination angle information, etc. that indicate the absolute position at each node. .

V2X受信機15は、周辺車両30を含む他車両及び路側機との無線通信によって情報を取得し、出力する機能を有する。取得する情報は、自車両1に対する周辺車両30の位置、速度等の周辺車両情報及び路面の摩擦係数等の道路情報を含んでいる。 The V2X receiver 15 has a function of acquiring and outputting information through wireless communication with other vehicles including the surrounding vehicle 30 and roadside units. The information to be acquired includes surrounding vehicle information such as the position and speed of the surrounding vehicle 30 with respect to the own vehicle 1 and road information such as the coefficient of friction of the road surface.

EPSコントローラ310は、車両制御装置100から送信された目標操舵角を実現するようにEPSモータ5を制御することで、自車両1の走行経路を制御する。 The EPS controller 310 controls the travel route of the vehicle 1 by controlling the EPS motor 5 so as to achieve the target steering angle transmitted from the vehicle control device 100 .

パワートレインコントローラ320は、車両制御装置100から送信された目標駆動力を実現するように、パワートレインユニット6を制御することで、自車両1の加速を制御する。 The powertrain controller 320 controls the acceleration of the own vehicle 1 by controlling the powertrain unit 6 so as to achieve the target driving force transmitted from the vehicle control device 100 .

なお、実施の形態1に係る車両制御装置100及び車両制御システム500では、エンジンのみを駆動力源とする車両を例に挙げたが、電動モータのみを駆動力源とする車両、エンジンと電動モータの両方を駆動力源とする車両等に適用しても良い。 In the vehicle control device 100 and the vehicle control system 500 according to Embodiment 1, a vehicle having only an engine as a driving force source is taken as an example. may be applied to a vehicle or the like that uses both of them as driving force sources.

ブレーキコントローラ330は、車両制御装置100から送信された目標制動力を実現するようにブレーキユニット7を制御することで、自車両1の減速を制御する。 The brake controller 330 controls deceleration of the own vehicle 1 by controlling the brake unit 7 so as to achieve the target braking force transmitted from the vehicle control device 100 .

図3は実施の形態1に係る車両制御装置100で用いる座標系を模式的に示した図である。図3において、X軸及びY軸は慣性座標系を表しており、X,Y,θは慣性座標系での自車両1の重心位置及び方位角を表している。また、x軸及びy軸は自車両1の重心を原点とする自車座標系を表しており、自車両1の前方にx軸、左手方向にy軸をとっている。 FIG. 3 is a diagram schematically showing a coordinate system used in vehicle control device 100 according to Embodiment 1. As shown in FIG. In FIG. 3, the X-axis and Y-axis represent the inertial coordinate system, and Xc , Yc , ? Also, the x-axis and the y-axis represent the own vehicle coordinate system with the center of gravity of the own vehicle 1 as the origin.

実施の形態1に係る車両制御装置100では、制御周期ごとに自車両1の重心位置X、Yと方位角θとをゼロに初期化する。すなわち、慣性座標系と自車座標系とを制御周期ごとに一致させる。かかる処理により、方位角θの変化が小さい場合には、X方向を自車両1の前方向、Y方向を自車両1の横方向として考えることができる。 In the vehicle control device 100 according to Embodiment 1, the center-of-gravity positions X c and Y c and the azimuth angle θ of the host vehicle 1 are initialized to zero in each control cycle. That is, the inertial coordinate system and the own vehicle coordinate system are made to match each control cycle. Through such processing, when the change in the azimuth angle .theta.

実施の形態1に係る車両制御装置100及び車両制御方法における特徴的な動作を以下に説明する。
図4は実施の形態1における車両制御装置100の処理フローを示したフローチャート図である。なお、ステップST110は行動種別予測部120、発生確率演算部130及び行動種別選択部140によって、ステップST120は回避操作量演算部160によって、ステップST130、ステップST140及びステップST150は調整後回避操作量演算部170によってそれぞれ実行される。
Characteristic operations in the vehicle control device 100 and the vehicle control method according to Embodiment 1 will be described below.
FIG. 4 is a flow chart diagram showing a processing flow of the vehicle control device 100 according to the first embodiment. Step ST110 is performed by action type prediction section 120, occurrence probability calculation section 130, and action type selection section 140, step ST120 is performed by avoidance operation amount calculation section 160, and steps ST130, ST140, and ST150 are used to calculate post-adjustment avoidance operation amounts. , respectively, by the unit 170 .

まず、ステップST110では、行動種別選択部140において、行動種別予測部120による予測結果に含まれる行動種別に対して、回避操作量を演算する行動種別を選択する。行動種別の選択に関しては、発生確率演算部130において演算された行動種別の発生確率Pが選択閾値よりも高い予測に対してのみ、回避操作量演算部160において回避操作量を演算させることを目的とする。すなわち、行動種別の発生確率Pを用いて、周辺車両30が将来、行動種別予測部120の予測にしたがって行動する確率が高いと判定された行動種別を選択する。 First, in step ST<b>110 , action type selection section 140 selects an action type for which an avoidance operation amount is to be calculated for the action type included in the prediction result of action type prediction section 120 . Regarding the selection of the action type, the purpose is to cause the avoidance operation amount calculation unit 160 to calculate the avoidance operation amount only for predictions in which the occurrence probability P of the action type calculated by the occurrence probability calculation unit 130 is higher than the selection threshold. and That is, using the occurrence probability P of the action type, the action type determined to have a high probability that the surrounding vehicle 30 will act in accordance with the prediction of the action type prediction unit 120 in the future is selected.

具体的には、第m周辺車両の予測のうち第n行動種別に対して、該当する行動種別の発生確率Pが、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの選択閾値よりも高い場合に、回避操作量を演算するものとして選択する。一方、行動種別の発生確率Pが選択閾値よりも低い場合には回避操作量を演算しないこととする。これにより、誤った行動種別の予測に基づいて自車両1が回避動作を行う可能性を抑える効果が得られる。 Specifically, for the n-th action type among the predictions of the m-th surrounding vehicle, the occurrence probability P of the corresponding action type is higher than the selection threshold of the occurrence probability P of the action type for which the avoidance operation amount is not calculated. If it is high, it is selected to calculate the amount of avoidance manipulation. On the other hand, when the occurrence probability P of the action type is lower than the selection threshold value, the avoidance operation amount is not calculated. As a result, it is possible to obtain the effect of suppressing the possibility that the own vehicle 1 performs an avoidance action based on the prediction of an erroneous action type.

回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの閾値については、行動種別に基づいて閾値を変更することができる。この閾値を行動種別毎閾値と呼ぶ。行動種別の予測結果が誤りであった場合に、誤った予測に基づいて自車両1が回避動作を行うことで不必要な急減速が発生する可能性があるときは、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値を大きくする。 The threshold value of the occurrence probability P of the action type at which the avoidance operation amount is not calculated can be changed based on the action type. This threshold is called a threshold for each action type. Avoidance operation amount is not calculated when there is a possibility that unnecessary sudden deceleration occurs due to avoidance action of the own vehicle 1 based on the erroneous prediction when the prediction result of the action type is erroneous. The threshold for each action type of the occurrence probability P of the action type is increased.

たとえば、周辺車両30の行動種別に、現状車線維持行動、現状車線減速行動及び車線変更行動を少なくとも含む場合において、隣接車線の自車両1より前方に存在する周辺車両30の予測された行動種別が車線変更行動である場合には、現状車線維持行動または現状車線減速行動と比較して行動種別の予測結果が誤りであった場合の回避操作量が大きくなることが想定されるため、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値を大きくする。なお、回避操作量を演算しないとは、回避操作量をゼロに設定するとも言える。 For example, when the action types of the surrounding vehicle 30 include at least the current lane keeping action, the current lane deceleration action, and the lane change action, the predicted action type of the surrounding vehicle 30 existing in front of the own vehicle 1 in the adjacent lane is In the case of a lane change action, it is assumed that the amount of avoidance operation when the prediction result of the action type is incorrect is larger than that of the current lane keeping action or the current lane deceleration action. is not calculated, the threshold for each action type is increased. Not calculating the avoidance operation amount can also be said to set the avoidance operation amount to zero.

さらに、同一の行動種別に対してであっても、周辺車両30の現在位置または予測位置に基づいて、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値の設定方法を変化させてもよい。 Furthermore, even for the same action type, a method of setting the threshold for each action type of the occurrence probability P of the action type that does not calculate the avoidance operation amount based on the current position or the predicted position of the surrounding vehicle 30 is provided. You can change it.

たとえば、自車両1と同一車線の前方に存在する周辺車両30については、周辺車両30の行動種別が現状車線減速行動であった場合には、行動種別が現状車線維持行動または車線変更行動で合った場合と比較して、予測された行動種別が誤りであった場合の回避操作量が大きくなることが想定されるため、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値を大きくする、すなわち、行動種別の発生確率Pが高い場合に限って回避操作量を演算する。 For example, with respect to the surrounding vehicle 30 existing in front of the vehicle 1 in the same lane, if the behavior type of the surrounding vehicle 30 is the current lane deceleration behavior, the behavior type is the current lane maintenance behavior or lane change behavior. Compared to the case where the predicted action type is incorrect, it is assumed that the amount of avoidance operation will be larger. The avoidance operation amount is calculated only when the threshold is increased, that is, when the occurrence probability P of the action type is high.

ステップST120では、ステップST110で回避する対象に選択された行動種別及び位置の予測結果に対して、回避操作量演算部160において、周辺車両30の予測位置を用いて自車両1の取るべき回避操作量を演算する。ステップST110で選択された対象が複数存在する場合は、周辺車両30ごとに選択されたそれぞれの行動種別に対して回避操作量を演算する。 In step ST120, the avoidance operation amount calculation unit 160 calculates the avoidance operation to be taken by the own vehicle 1 using the predicted positions of the surrounding vehicles 30 based on the prediction result of the action type and position selected as the avoidance target in step ST110. Calculate quantity. If there are a plurality of targets selected in step ST110, an avoidance operation amount is calculated for each action type selected for each surrounding vehicle 30. FIG.

実施の形態1に係る車両制御装置100では、自車両1が将来において、周辺車両30の予測位置に対して、少なくとも衝突しないように減速を行うための減速度を回避操作量として算出する。 In the vehicle control device 100 according to Embodiment 1, the deceleration for decelerating the own vehicle 1 at least so as not to collide with the predicted position of the surrounding vehicle 30 in the future is calculated as the avoidance operation amount.

自車両1が周辺車両30と衝突しないように、自車両1の加速度制御を行う手法はACC(Adaptive cruise control)として従来提案されている手法を使用することができる。ACCでは、まず、周辺車両30の予測位置を用いて、将来の時刻における自車両1と周辺車両30との相対距離及び相対速度を算出する。さらに、自車両1と周辺車両30との相対距離及び相対速度を用いて将来の接近度合いを評価する。 As a method for controlling the acceleration of the own vehicle 1 so that the own vehicle 1 does not collide with a surrounding vehicle 30, a method conventionally proposed as ACC (Adaptive Cruise Control) can be used. In ACC, first, the predicted position of the surrounding vehicle 30 is used to calculate the relative distance and relative speed between the host vehicle 1 and the surrounding vehicle 30 at a future time. Further, the relative distance and relative speed between the own vehicle 1 and the surrounding vehicle 30 are used to evaluate the future degree of proximity.

自車両1と周辺車両30との接近度合いの評価は、将来において、自車両1と周辺車両30との相対距離が一定距離以内に接近しないように維持することと、自車両1の速度が上限速度を超えない範囲で相対速度が小さくなることを評価する指標である。接近度合いの評価が良くなるように自車両1の減速度を演算し、出力する。周辺車両30の予測位置を用いて回避動作することで、急な周辺車両30の割り込みに対しても事前に回避動作を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な回避動作を実施できる効果がある。 The evaluation of the degree of proximity between the own vehicle 1 and the surrounding vehicles 30 is performed by maintaining the relative distance between the own vehicle 1 and the surrounding vehicles 30 so as not to approach within a certain distance in the future, and by setting the speed of the own vehicle 1 as the upper limit. This is an index for evaluating whether the relative velocity is reduced within a range not exceeding the velocity. The deceleration of the own vehicle 1 is calculated and output so that the evaluation of the degree of approach is improved. By using the predicted position of the surrounding vehicle 30 to perform the avoidance operation, it becomes possible to start the avoidance operation in advance even if the sudden interruption of the surrounding vehicle 30 occurs, and the avoidance operation can be performed smoothly with a margin. effective.

ステップST130では、回避操作量演算部160において、行動種別及び位置の予測結果に基づいて算出された回避操作量に対して、調整後回避操作量演算部170において、予測された行動種別及び位置に基づき、回避操作量の上限値Uを設定する。自車両1が回避動作する必要性の度合いを周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果を用いて判定し、自車両1の回避動作の必要性が低いほど、回避操作量の上限値Uを小さくする。すなわち、回避操作量に対して上限処理を行う。 In step ST130, the avoidance operation amount calculated based on the prediction result of the action type and the position in the avoidance operation amount calculation section 160 is adjusted to the predicted action type and position in the post-adjustment avoidance operation amount calculation section 170. Based on this, the upper limit value U of the avoidance operation amount is set. The degree of necessity for the vehicle 1 to perform an avoidance operation is determined using the result of predicting the action type and position of the surrounding vehicle 30, and the lower the necessity for the vehicle 1 to perform the avoidance operation, the upper limit value U of the avoidance operation amount is set. Make smaller. That is, upper limit processing is performed on the avoidance operation amount.

たとえば、周辺車両30の行動種別として、現状車線維持行動、現状車線減速行動及び車線変更行動を少なくとも含む場合において、隣接車線の自車両1より前方に存在する周辺車両30について、予測された行動種別が現状車線維持行動または現状車線減速行動の場合は、自車両1が回避動作する必要性が低いと判断して、回避操作量の上限値Uを小さくする。一方、予測された周辺車両30の行動種別が車線変更行動の場合は、自車両1が回避動作する必要性が高いと判断して、上記の場合と比較して回避操作量の上限値Uを大きくする。 For example, when the action types of the surrounding vehicle 30 include at least the current lane keeping action, the current lane deceleration action, and the lane change action, the predicted action type of the surrounding vehicle 30 existing in front of the own vehicle 1 in the adjacent lane. is the current lane keeping action or the current lane deceleration action, it is determined that the need for the own vehicle 1 to perform an avoidance action is low, and the upper limit value U of the avoidance operation amount is decreased. On the other hand, when the predicted action type of the surrounding vehicle 30 is a lane change action, it is determined that there is a high need for the own vehicle 1 to perform an avoidance action, and the upper limit value U of the avoidance operation amount is set as compared with the above case. Enlarge.

これにより、回避動作の必要性が低いとされる行動種別の予測結果に対しては、回避操作量を抑えて乗り心地を向上させる一方、回避動作の必要性の高い行動種別の予測結果に対しては回避操作量を大きくすることで衝突の可能性を低下させる効果を奏する。 As a result, the amount of avoidance operation is reduced and ride comfort is improved for the prediction results of action types for which the need for avoidance action is low, while the prediction results for action types for which the need for avoidance action is high are improved. However, by increasing the amount of avoidance operation, the possibility of collision is reduced.

なお、同一の行動種別に対してであっても、周辺車両30の現在位置または予測位置に基づいて、回避操作量の上限値Uの設定方法を変化させてもよい。 Note that the setting method of the upper limit value U of the avoidance operation amount may be changed based on the current position or predicted position of the surrounding vehicle 30 even for the same action type.

たとえば、自車両1と同一車線の前方に存在する周辺車両30については、周辺車両30の行動種別が現状車線維持行動または車線変更行動であった場合は、自車両1が回避動作する必要性が低いと判断して回避操作量の上限値Uを小さくする。一方、予測された周辺車両30の行動種別が現状車線減速行動の場合は、自車両1は回避動作する必要性が高いと判断して、上記の場合と比較して回避操作量の上限値Uを大きくする。 For example, with respect to a surrounding vehicle 30 existing in front of the vehicle 1 in the same lane, if the behavior type of the surrounding vehicle 30 is the current lane maintenance behavior or lane change behavior, the need for the vehicle 1 to avoid the vehicle 1 is increased. It is judged to be low, and the upper limit value U of the avoidance operation amount is decreased. On the other hand, when the predicted action type of the surrounding vehicle 30 is the current lane deceleration action, it is determined that the need for the own vehicle 1 to perform an avoidance action is high, and the upper limit U of the avoidance operation amount is determined as compared with the above case. increase the

また、同じ条件下において、周辺車両30の予測された行動種別が車線変更行動であった場合では、自車両1の前方で回避動作が必要な状況が発生している可能性があるため、自車両1が回避動作する必要性が高いと判断してもよいので、回避操作量の上限値Uを大きくする。 Further, under the same conditions, when the predicted action type of the surrounding vehicle 30 is a lane change action, there is a possibility that a situation in front of the own vehicle 1 that requires an avoidance action is occurring. Since it may be determined that there is a high need for the vehicle 1 to perform an avoidance operation, the upper limit value U of the avoidance operation amount is increased.

ステップST140では、周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果に基づいて算出された回避操作量に対して、調整後回避操作量演算部170において、周辺車両30の予測された行動種別の発生確率Pに基づき、回避操作量の上限値Uを設定する。予測された行動種別が誤りである可能性について行動種別の発生確率Pを用いて判定し、予測された行動種別が誤りである可能性が高いほど回避操作量の上限値Uを小さくする。予測された行動種別の発生確率Pが低いほど該当する行動種別が発生する確率Pは低い、つまり、予測が誤りである可能性が高いといえるため、予測された行動種別の発生確率Pが低いほど、回避操作量の上限値Uを小さくする。 In step ST140, the avoidance operation amount calculated based on the prediction result of the action type and position of the surrounding vehicle 30 is calculated by the after-adjusted avoidance operation amount calculating section 170 as the occurrence probability of the predicted action type of the surrounding vehicle 30. Based on P, the upper limit value U of the avoidance operation amount is set. The possibility that the predicted action type is erroneous is determined using the occurrence probability P of the action type, and the higher the possibility that the predicted action type is erroneous, the smaller the upper limit value U of the avoidance operation amount. The lower the probability P of occurrence of the predicted behavior type, the lower the probability P of occurrence of the corresponding behavior type. The upper limit value U of the avoidance operation amount is made smaller as the number increases.

なお、行動種別ごとの発生確率Pが等しい場合であっても、行動種別ごとに回避操作量の上限値Uを変化させてもよい。これにより、周辺車両30の行動種別の誤った予測に基づき、自車両1が回避動作を行う可能性を低くすることができる効果がある。 Note that even when the occurrence probability P for each action type is the same, the upper limit value U of the avoidance operation amount may be changed for each action type. This has the effect of reducing the possibility that the host vehicle 1 will perform an avoidance action based on an erroneous prediction of the action type of the surrounding vehicle 30 .

なお、行動種別の発生確率Pを用いて、周辺車両行動予測部110の算出した周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果の信頼性を評価して回避操作量に調整を与える、つまり、調整後回避操作量を計算する。 Note that the reliability of the prediction result of the behavior type and position of the surrounding vehicle 30 calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 is evaluated using the behavior type occurrence probability P, and the avoidance operation amount is adjusted. Calculate the amount of post-avoidance manipulation.

1台の周辺車両30について全ての行動種別の発生確率Pの差が小さい場合は、周辺車両行動予測部110において行動種別の判断ができない状態であるため、行動種別の予測結果の信頼性が低いと判定する。つまり、行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は、回避操作量の上限値Uを減少させる。行動種別の予測結果の信頼性が低いと判定された場合には、行動種別の発生確率Pに基づき回避操作量の上限値Uを設定する場合と比較して、回避操作量の上限値Uをさらに小さくする。 When the difference in the occurrence probability P of all action types for one surrounding vehicle 30 is small, the action type cannot be determined by the surrounding vehicle action prediction unit 110, and the reliability of the action type prediction result is low. I judge. That is, when the difference between the occurrence probabilities for each action type is smaller than a preset difference value, the upper limit value U of the avoidance operation amount is decreased. When the reliability of the prediction result of the action type is determined to be low, the upper limit U of the avoidance operation amount is set in comparison with the case where the upper limit U of the avoidance operation amount is set based on the occurrence probability P of the action type. Make it even smaller.

これにより、周辺車両行動予測部110が算出した行動種別の予測結果の信頼性が低い場合には回避操作量を小さくすることで、誤った予測に基づいて自車両1が制御される可能性を低くする効果がある。 As a result, when the reliability of the prediction result of the behavior type calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 is low, the avoidance operation amount is reduced, thereby reducing the possibility that the own vehicle 1 is controlled based on an erroneous prediction. have the effect of lowering

ステップST150では、調整後回避操作量演算部170において、ステップST120で算出された回避操作量に対して、ステップST130及びステップST140において算出された回避操作量の上限値Uを反映させて、回避操作量の上限値Uを超えない調整後回避操作量を演算する。 In step ST150, the avoidance operation amount calculation section 170 after adjustment reflects the upper limit value U of the avoidance operation amount calculated in steps ST130 and ST140 to the avoidance operation amount calculated in step ST120. An adjusted avoidance operation amount that does not exceed the upper limit value U of the amount is calculated.

図5は、回避操作量の計算において、行動種別の発生確率Pに基づいて回避操作量の上限値Uを設定する場合を示す模式図である。ステップST120で算出された回避操作量に対して、ステップST130で、自車両1が回避動作する必要性の度合いを行動種別の予測結果を用いて判定し、自車両1が回避動作する必要性の低いほど回避操作量の上限値Uを小さくする。さらに、ステップST140で、予測された行動種別が誤りである可能性を、行動種別の発生確率Pを用いて判定し、予測された行動種別が誤りである可能性が高いほど回避操作量の上限値Uを小さくする。 FIG. 5 is a schematic diagram showing a case where an upper limit value U of an avoidance operation amount is set based on the occurrence probability P of the action type in calculation of the avoidance operation amount. With respect to the avoidance operation amount calculated in step ST120, in step ST130, the degree of necessity of the vehicle 1 to perform an avoidance motion is determined using the prediction result of the action type, and the degree of necessity of the vehicle 1 to perform the avoidance motion is determined. The lower the value, the smaller the upper limit value U of the avoidance operation amount. Further, in step ST140, the possibility that the predicted action type is erroneous is determined using the occurrence probability P of the action type. Decrease the value U.

図6は、行動種別ごとの回避操作量の上限値Uと行動種別の発生確率Pを示す模式図である。行動種別ごとに行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値が設定されている。行動種別が現状維持または減速の場合は、行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値は閾値1に設定され、行動種別が車線変更の場合は、行動種別の発生確率Pの行動種別毎閾値は閾値1よりも高い閾値2に設定される。行動種別の発生確率Pが高いほど、周辺車両30に対して自車両1が回避動作する必要性が高まるので、回避操作量の上限値Uも高くなる。つまり、調整後回避操作量演算部170は、選択された行動種別の発生確率Pが高くなるほど、調整後回避操作量を増加させる。 FIG. 6 is a schematic diagram showing the upper limit value U of the avoidance operation amount for each action type and the occurrence probability P of the action type. A threshold for each action type is set for the occurrence probability P of the action type for each action type. If the action type is to maintain the status quo or decelerate, the threshold for each action type of the occurrence probability P of the action type is set to threshold 1, and if the action type is to change lanes, the threshold for each action type of the occurrence probability P of the action type is set to Threshold 2, which is higher than threshold 1, is set. As the occurrence probability P of the action type increases, the need for the own vehicle 1 to perform an avoidance action against the surrounding vehicle 30 increases, so the upper limit value U of the avoidance operation amount also increases. That is, the post-adjustment avoidance operation amount calculation section 170 increases the post-adjustment avoidance operation amount as the occurrence probability P of the selected action type increases.

実施の形態1に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、周辺車両の将来の行動を予測して、自車両が減速することで周辺車両に対して回避動作するための減速度を回避操作量として算出し、行動種別及び位置の予測結果と行動種別の発生確率を用いて回避操作量に上限値を与える構成としたので、急な周辺車両の割り込みに対しても事前に減速動作を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な減速動作を実施することができ、かつ、周辺車両行動予測部の予測結果が誤っていた場合においても、回避動作のための減速量を小さく抑えることが可能となり、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。 According to the vehicle control device, the vehicle control system, and the vehicle control method according to the first embodiment, the future behavior of the surrounding vehicle is predicted, and the own vehicle decelerates to avoid the surrounding vehicle. The speed is calculated as an avoidance operation amount, and the upper limit value is given to the avoidance operation amount using the prediction result of the action type and position and the occurrence probability of the action type. It becomes possible to start the deceleration operation, it is possible to perform a smooth deceleration operation with a margin, and even if the prediction result of the surrounding vehicle behavior prediction unit is incorrect, the deceleration for the avoidance operation is performed. It is possible to keep the amount small, which has the effect of improving the ride comfort of the occupant.

実施の形態2.
実施の形態1に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、自車両1より前方の周辺車両30に対して減速を行うことで回避動作を行うものとして、回避操作量は自車両1の減速度と定義した場合の一例を示した。実施の形態2に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、一定速度で目標経路に追従するように制御されている自車両1が、操舵によって周辺車両30を回避動作する場合を想定している。実施の形態2に係る車両制御装置100と車両制御システム500の構成及び基本的な動作は、実施の形態1と同様なので、以下では実施の形態1と重複する説明は省略する。
Embodiment 2.
In the vehicle control device, the vehicle control system, and the vehicle control method according to Embodiment 1, the avoidance operation is performed by decelerating the surrounding vehicle 30 ahead of the own vehicle 1 . An example of the case where it is defined as the deceleration of In the vehicle control device, vehicle control system, and vehicle control method according to the second embodiment, it is assumed that the host vehicle 1, which is controlled to follow the target route at a constant speed, avoids the surrounding vehicle 30 by steering. is doing. Since the configurations and basic operations of a vehicle control device 100 and a vehicle control system 500 according to Embodiment 2 are the same as those in Embodiment 1, description overlapping with Embodiment 1 will be omitted below.

実施の形態2に係る車両制御装置100の回避操作量演算部160における回避操作量について説明する。道路情報取得部230から自車両1が現在走行中の車線の経路情報を取得して基準経路Rとする。自車両1が周辺車両30を回避するために、基準経路Rに対して横方向、つまり、自車両1の車幅方向に距離の偏差を与えた経路を、自車両1が追従すべき目標経路とする。この場合の基準経路Rに対する横偏差距離dを回避操作量として定義する。なお、上記の横偏差距離dを実現するために自車両1がとるべき操舵角、操舵角速度、ヨーレートまたは走行経路に対するヨー角等を回避操作量と定義することもまた可能である。 The avoidance operation amount in the avoidance operation amount calculation unit 160 of the vehicle control device 100 according to Embodiment 2 will be described. The route information of the lane on which the vehicle 1 is currently traveling is obtained from the road information obtaining section 230 and used as the reference route R. FIG. In order for the own vehicle 1 to avoid the surrounding vehicles 30, the target route to be followed by the own vehicle 1 is a route with a deviation in the lateral direction, i.e., the vehicle width direction of the own vehicle 1, with respect to the reference route R. and The lateral deviation distance dL with respect to the reference route R in this case is defined as an avoidance operation amount. It is also possible to define the steering angle, steering angular velocity, yaw rate, or yaw angle with respect to the travel route that the host vehicle 1 should take in order to realize the lateral deviation distance dL as the avoidance operation amount.

回避操作量演算部160のステップST120において、周辺車両30の予測位置に基づき、回避操作量である基準経路Rに対する横偏差距離dを演算する方法を示す。将来の各時刻において、周辺車両行動予測部110によって算出された行動種別及び位置の予測結果に基づく周辺車両30の予測位置を起点とした進入禁止エリアを仮想的に配置し、自車両1が進入禁止エリアに進入しないために必要な横偏差距離dを算出する。 A method of calculating the lateral deviation distance dL with respect to the reference route R, which is the avoidance operation amount, based on the predicted position of the surrounding vehicle 30 in step ST120 of the avoidance operation amount calculation unit 160 will be described. At each time in the future, a no-entry area is virtually arranged starting from the predicted position of the surrounding vehicle 30 based on the prediction result of the behavior type and position calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110, and the own vehicle 1 enters the area. A lateral deviation distance dL required to prevent entry into the prohibited area is calculated.

図7は現在の時刻をゼロとして時間t後の将来の時刻における周辺車両30の予測位置と進入禁止エリアの例を示す模式図である。時刻ゼロから時刻tまでの間、自車両1が一定速度で基準経路Rに追従すると仮定した場合の位置である自車両推定位置Pc(t)のX座標をXc(t)、Y座標をYc(t)、進行方向をθc(t)とする。 FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the predicted position of the surrounding vehicle 30 and the no-entry area at a future time t after the current time is zero. Let Xc(t) be the X coordinate and Yc be the Y coordinate of the vehicle estimated position Pc(t), which is the position when it is assumed that the vehicle 1 follows the reference route R at a constant speed from time zero to time t. (t), and the traveling direction is θc(t).

周辺車両行動予測部110において算出された第m周辺車両の予測位置のうち、第n行動種別に該当する予測位置Pmn(t)のX座標をXmn(t)、Y座標をYmn(t)、進行方向をθmn(t)とする。周辺車両30の時刻tにおける予測位置に対して、進行方向の前方向、後方向、左方向、右方向にそれぞれ、LYf(t)、LXr(t)、LYl(t)、LYr(t)の距離をもつ範囲を、時刻tにおける進入禁止エリアDmn(t)とする。 Among the predicted positions of the m-th surrounding vehicle calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110, the predicted position Pmn(t) corresponding to the n-th action type is represented by Xmn(t) as the X coordinate, Ymn(t) as the Y coordinate, Let θmn(t) be the traveling direction. LYf(t), LXr(t), LYl(t), and LYr(t) in the forward direction, the backward direction, the left direction, and the right direction, respectively, with respect to the predicted position at time t of the peripheral vehicle 30. A range having a distance is assumed to be a no-entry area Dmn(t) at time t.

なお、進入禁止エリアDmn(t)の形状は四角形で表現したが、他の直線または曲線の組み合わせによって定められたあらゆる形状であってもよく、または、数式によって表現される範囲としてもよい。 Although the shape of the no-entry area Dmn(t) is expressed as a rectangle, it may be any other shape defined by a combination of straight lines or curves, or may be a range expressed by a formula.

将来の時刻tにおいて、自車両推定位置Pc(t)が進入禁止エリアDmn(t)に含まれる場合には、基準経路Rの中で自車両推定位置Pc(t)の近傍点の座標から、経路に垂直な方向、つまり自車両1の車幅方向に距離dを与えた位置Pcd(図示せず)を設定する。位置Pcdが進入禁止エリアDmn(t)に含まれないための距離dの最小値を横偏差距離dとして算出する。 At time t in the future, when the estimated vehicle position Pc(t) is included in the no-entry area Dmn(t), from the coordinates of a point near the estimated vehicle position Pc(t) on the reference route R, A position Pcd (not shown) is set at a distance d in the direction perpendicular to the route, that is, in the vehicle width direction of the vehicle 1 . The minimum value of the distance d for not including the position Pcd in the entry prohibited area Dmn (t) is calculated as the lateral deviation distance dL.

将来の時刻tにおいて、自車両推定位置Pc(t)が進入禁止エリアDmn(t)に進入しない場合には、横偏差距離dはゼロとする。上記によって算出した横偏差距離dを回避操作量として出力し、ステップST130及びステップST140において上限値Uを与える。 If the estimated vehicle position Pc(t) does not enter the no-entry area Dmn (t) at time t in the future, the lateral deviation distance dL is set to zero. The lateral deviation distance dL calculated as described above is output as an avoidance operation amount, and an upper limit value U is given in steps ST130 and ST140 .

実施の形態2に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、周辺車両の将来の行動種別および位置を予測して、周辺車両を操舵して回避するための基準経路に対する横偏差距離を回避操作量として算出し、行動種別及び位置の予測結果と行動種別の発生確率を用いて回避操作量に上限値を与える構成としたので、急な周辺車両の接近に対しても事前に回避操舵を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な操舵を実施することができ、かつ、周辺車両行動予測部の行動種別の予測結果が誤っていた場合においても、回避動作のための操舵量を小さく抑えることが可能となり、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。 According to the vehicle control device, the vehicle control system, and the vehicle control method according to the second embodiment, the future action type and position of the surrounding vehicle are predicted, and the lateral deviation from the reference route for avoiding by steering the surrounding vehicle is detected. The distance is calculated as an avoidance operation amount, and the upper limit value is given to the avoidance operation amount using the prediction result of the action type and position and the occurrence probability of the action type. Avoidance steering can be started, smooth steering can be carried out with a margin, and even if the prediction result of the behavior type of the surrounding vehicle behavior prediction unit is incorrect, the avoidance operation can be performed. It is possible to suppress the amount of steering of the vehicle to a small value, which has the effect of improving the ride comfort of the occupant.

実施の形態3.
実施の形態1及び実施の形態2に係る車両制御装置100においては、周辺車両行動予測部110の算出した周辺車両30の行動種別及び位置の予測結果によって回避操作量を調整する方法を示した。実施の形態3に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、情報取得部200で取得されたいずれかの情報によって回避操作量を調整する点に特徴がある。
Embodiment 3.
In the vehicle control device 100 according to Embodiments 1 and 2, the method of adjusting the avoidance operation amount based on the prediction result of the behavior type and position of the surrounding vehicle 30 calculated by the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 has been described. The vehicle control device, vehicle control system, and vehicle control method according to Embodiment 3 are characterized in that the avoidance operation amount is adjusted based on any of the information acquired by the information acquisition section 200 .

図8は、実施の形態3に係る車両制御装置101及び車両制御システム600の概略構成を示す機能ブロック図である。図1に示した車両制御システム500と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。図8に示す車両制御装置101では、図1に示された車両制御装置100の各構成に加えて、誤予測推定部175を新たに備える。 FIG. 8 is a functional block diagram showing schematic configurations of a vehicle control device 101 and a vehicle control system 600 according to Embodiment 3. As shown in FIG. The same components as those of the vehicle control system 500 shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted. A vehicle control device 101 shown in FIG. 8 newly includes an erroneous prediction estimating unit 175 in addition to each configuration of the vehicle control device 100 shown in FIG.

図9は、実施の形態3に係る車両制御装置101の回避操作量演算部160の処理フローを示したフローチャート図である。図4のフローチャート図に示す実施の形態1における車両制御装置100の各処理に加えて、ステップST300、ステップST310及びステップST320の各処理をさらに有する。ステップST300及びステップST310は、誤予測推定部175によって実行される。また、ステップST320は調整後回避操作量演算部170によって実行される。 FIG. 9 is a flow chart showing the processing flow of the avoidance operation amount calculation unit 160 of the vehicle control device 101 according to the third embodiment. In addition to each process of vehicle control device 100 in Embodiment 1 shown in the flowchart of FIG. 4, each process of step ST300, step ST310 and step ST320 is further provided. Steps ST300 and ST310 are executed by the erroneous prediction estimation section 175. FIG. Further, step ST320 is executed by post-adjustment avoidance manipulated variable calculation section 170 .

ステップST300では、情報取得部200で取得された情報を用いて検知された情報が不正確であるため、周辺車両行動予測部110において周辺車両30の誤った行動種別の予測を出力する可能性の高い悪検知状態であるか否かを判定する。具体的には、誤予測推定部175が行動種別の予測を誤る誤予測発生確率が誤予測発生確率閾値よりも高いと判定した場合は、悪検知状態であると判定する。 In step ST300, since the information detected using the information acquired by the information acquisition unit 200 is inaccurate, there is a possibility that the surrounding vehicle behavior prediction unit 110 outputs an incorrect prediction of the type of behavior of the surrounding vehicle 30. Determine whether it is in a high bad detection state. Specifically, when the erroneous prediction estimating unit 175 determines that the erroneous prediction occurrence probability of erroneously predicting the action type is higher than the erroneous prediction occurrence probability threshold, it is determined to be in the bad detection state.

たとえば、道路情報取得部230によって自車両1が走行中の車線形状を取得し、曲率の大きい曲線路であると判定された場合、周辺車両情報取得部220において自車両1の近傍にセンサの検知を妨げる周辺車両30が存在することで遠方の周辺車両30が検知できない可能性があると判定された場合等に、悪検知状態であると判定することができる。 For example, when the road information acquisition unit 230 acquires the shape of the lane on which the vehicle 1 is traveling and determines that the road is curved with a large curvature, the peripheral vehicle information acquisition unit 220 detects sensors near the vehicle 1. In the case where it is determined that there is a possibility that the peripheral vehicle 30 in the far distance cannot be detected due to the existence of the peripheral vehicle 30 that obstructs the detection, it can be determined that the detection state is poor.

ステップST300で悪検知状態であると判定された場合には、ステップST320の処理に進む。悪検知状態であると判定された場合は、行動種別の予測結果が誤予測である可能性が高いからである。一方、ステップST300で、悪検知状態ではないと判定された場合は、ステップST110の処理に進む。 If it is determined in step ST300 that the detected state is bad, the process proceeds to step ST320. This is because there is a high possibility that the prediction result of the behavior type is an erroneous prediction when the bad detection state is determined. On the other hand, if it is determined in step ST300 that the state is not badly detected, the process proceeds to step ST110.

ステップST320では、ステップST300における行動種別の予測結果が誤予測である可能性が高いという判定結果に基づいて、ステップST130及びステップST140において設定された回避操作量の上限値Uよりも、さらに上限値Uを小さくする。 In step ST320, based on the determination result that the prediction result of the behavior type in step ST300 is highly likely to be an erroneous prediction, the upper limit U of the avoidance operation amount set in steps ST130 and ST140 is further exceeded. Make U smaller.

実施の形態3に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、情報取得部において取得された情報を用いて、周辺車両の行動種別の予測精度が低下する可能性があることを判定し、回避操作量の上限値を小さくすることとしたので、予測精度の低下した行動種別の予測に基づいて自車両が制御されることを抑制できるため、誤った予測に基づいて自車両が不必要な回避動作を行う可能性を下げることができるので、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。 According to the vehicle control device, the vehicle control system, and the vehicle control method according to the third embodiment, the information acquired by the information acquisition unit is used to detect the possibility that the accuracy of predicting the action type of the surrounding vehicle may decrease. Since the upper limit value of the avoidance operation amount is reduced, it is possible to suppress the own vehicle from being controlled based on the prediction of the action type whose prediction accuracy has deteriorated. Since it is possible to reduce the possibility of performing an unnecessary avoidance action, it is possible to improve the riding comfort of the occupant.

なお、以上説明した実施の形態1及び2に係る車両制御装置100及び車両制御システム500並びに実施の形態3に係る車両制御装置101及び車両制御システム600の各構成要素は、コンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、車両制御装置100及び101は、たとえば、図10に示す処理回路50により実現される。処理回路50には、CPU、DSP(DigitalSignal Processor)などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。 Each component of the vehicle control device 100 and the vehicle control system 500 according to the first and second embodiments and the vehicle control device 101 and the vehicle control system 600 according to the third embodiment described above is configured using a computer. can be implemented by a computer executing a program. That is, vehicle control devices 100 and 101 are realized by, for example, processing circuit 50 shown in FIG. A processor such as a CPU or a DSP (Digital Signal Processor) is applied to the processing circuit 50, and the function of each section is realized by executing a program stored in a storage device.

なお、処理回路50には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路50が専用のハードウェアである場合、処理回路50は、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたもの等が該当する。 Note that dedicated hardware may be applied to the processing circuit 50 . If the processing circuit 50 is dedicated hardware, the processing circuit 50 may be, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination thereof.

車両制御装置100及び101並びに車両制御システム500及び600は、構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されても良いし、それらの機能がまとめて1個の処理回路で実現されても良い。 In the vehicle control devices 100 and 101 and the vehicle control systems 500 and 600, each function of the components may be realized by individual processing circuits, or these functions may be collectively realized by one processing circuit. good.

また、図11には、処理回路50がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、車両制御装置100及び101の各部の機能は、ソフトウェア等(ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェア)との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ52に格納される。処理回路50として機能するプロセッサ51は、メモリ52(記憶装置)に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、このプログラムは、車両制御装置100及び101の構成要素の動作の手順及び車両制御方法をコンピュータに実行させるものであると言える。 Further, FIG. 11 shows a hardware configuration when the processing circuit 50 is configured using a processor. In this case, the functions of each part of the vehicle control devices 100 and 101 are implemented by a combination of software and the like (software, firmware, or software and firmware). Software or the like is written as a program and stored in the memory 52 . A processor 51 functioning as a processing circuit 50 implements the functions of each unit by reading and executing a program stored in a memory 52 (storage device). That is, it can be said that this program causes a computer to execute the operation procedure of the components of the vehicle control devices 100 and 101 and the vehicle control method.

ここで、メモリ52は、たとえば、RAM、ROM、フラッシュメモリー、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD(Digital Versatile Disc)及びそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であっても良い。 Here, the memory 52 is, for example, non-volatile or volatile semiconductor memory such as RAM, ROM, flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), HDD (Hard Disk Drive), magnetic discs, flexible discs, optical discs, compact discs, mini discs, DVDs (Digital Versatile Discs) and their drive devices, or any storage medium that will be used in the future.

以上、実施の形態1から3に係る車両制御装置100及び101並びに車両制御システム500及び600の各構成要素の機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしながら、これに限られたものではなく、車両制御装置100及び101並びに車両制御システム500及び600の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。 The configuration in which the functions of the components of the vehicle control devices 100 and 101 and the vehicle control systems 500 and 600 according to Embodiments 1 to 3 are realized by either hardware or software has been described above. However, it is not limited to this, and some components of the vehicle control devices 100 and 101 and the vehicle control systems 500 and 600 are realized by dedicated hardware, and other components are implemented by software or the like. It may be a configuration that realizes.

たとえば、図10及び図11に示すように、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路50でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ51としての処理回路50が、メモリ52に格納された実施の形態1から3に係る車両制御方法をコンピュータ等で実行させるためのプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。 For example, as shown in FIGS. 10 and 11, some components are implemented by a processing circuit 50 as dedicated hardware, and some other components are implemented by a processing circuit as a processor 51. 50 can realize the function by reading and executing a program for causing a computer or the like to execute the vehicle control method according to Embodiments 1 to 3 stored in memory 52 .

さらに、図11に示すように、車両制御装置100及び101の各機能部等が用いる設定データは、ソフトウェアの一部、すなわち、実施の形態1から3に係る車両制御方法をコンピュータ等で実行させるためのプログラム54が記憶されている記録媒体53からメモリ52にインストールされても良い。 Further, as shown in FIG. 11, the setting data used by each functional unit of the vehicle control devices 100 and 101 is a part of software, that is, the vehicle control method according to the first to third embodiments is executed by a computer or the like. It may be installed in the memory 52 from the recording medium 53 storing the program 54 for the purpose.

以上のように、実施の形態1から3に係る車両制御装置100及び101並びに車両制御システム500及び600は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。 As described above, the vehicle control devices 100 and 101 and the vehicle control systems 500 and 600 according to Embodiments 1 to 3 can implement the functions described above using hardware, software, etc., or a combination thereof. .

本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、1つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。 While this disclosure describes various exemplary embodiments and examples, various features, aspects, and functions described in one or more of the embodiments may vary from particular embodiment to embodiment. The embodiments are applicable singly or in various combinations without being limited to the application.

従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも1つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも1つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。 Accordingly, numerous variations not illustrated are envisioned within the scope of the technology disclosed herein. For example, modification, addition or omission of at least one component, extraction of at least one component, and combination with components of other embodiments shall be included.

1 自車両、2 ステアリングホイール、3 ステアリング軸、4 操舵ユニット、5 EPSモータ、6 パワートレインユニット、7 ブレーキユニット、11 前方カメラ、12 レーダセンサ、13 GNSSセンサ、14 ナビゲーション装置、15 V2X受信機、16 ヨーレートセンサ、17 速度センサ、18 加速度センサ、20 操舵角センサ、21 操舵トルクセンサ、30 周辺車両、50 処理回路、51 プロセッサ、52 メモリ、53 記録媒体、54 プログラム、100、101 車両制御装置、110 周辺車両行動予測部、120 行動種別予測部、130 発生確率演算部、140 行動種別選択部、150 周辺車両位置予測部、160 回避操作量演算部、170 調整後回避操作量演算部、175 誤予測推定部、180 車両制御部、190 目標経路生成部、200 情報取得部、210 自車両情報取得部、220 周辺車両情報取得部、230 道路情報取得部、300 コントローラ部、310 EPSコントローラ、320 パワートレインコントローラ、330 ブレーキコントローラ、500、600 車両制御システム 1 own vehicle, 2 steering wheel, 3 steering shaft, 4 steering unit, 5 EPS motor, 6 power train unit, 7 brake unit, 11 front camera, 12 radar sensor, 13 GNSS sensor, 14 navigation device, 15 V2X receiver, 16 yaw rate sensor 17 speed sensor 18 acceleration sensor 20 steering angle sensor 21 steering torque sensor 30 peripheral vehicle 50 processing circuit 51 processor 52 memory 53 recording medium 54 program 100, 101 vehicle control device, 110 surrounding vehicle behavior prediction unit 120 behavior type prediction unit 130 occurrence probability calculation unit 140 behavior type selection unit 150 surrounding vehicle position prediction unit 160 avoidance operation amount calculation unit 170 post-adjustment avoidance operation amount calculation unit 175 error Prediction estimation unit 180 vehicle control unit 190 target route generation unit 200 information acquisition unit 210 own vehicle information acquisition unit 220 surrounding vehicle information acquisition unit 230 road information acquisition unit 300 controller unit 310 EPS controller 320 power train controller, 330 brake controller, 500, 600 vehicle control system

Claims (17)

自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された前記行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、
を備える車両制御装置。
a behavior type prediction unit that predicts one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the own vehicle;
an occurrence probability calculation unit that calculates the occurrence probability for each of the action types predicted for the surrounding vehicle;
an action type selection unit that selects an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
a surrounding vehicle position prediction unit that predicts the future position of the surrounding vehicle in the selected action type;
Calculates an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the own vehicle to avoid the surrounding vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle predicted by the surrounding vehicle position prediction unit. an avoidance operation amount calculation unit that sets the avoidance operation amount to zero when the occurrence probability of the selected action type is lower than the threshold for each action type ;
an adjusted avoidance operation amount calculation unit that calculates an adjusted avoidance operation amount after increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type;
a vehicle control unit that controls one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
A vehicle control device comprising:
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された前記行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算し、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は回避操作量の上限値を減少させる調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、
を備える車両制御装置。
a behavior type prediction unit that predicts one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the own vehicle;
an occurrence probability calculation unit that calculates the occurrence probability for each of the action types predicted for the surrounding vehicle;
an action type selection unit that selects an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
a surrounding vehicle position prediction unit that predicts the future position of the surrounding vehicle in the selected action type;
calculating an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for avoiding the surrounding vehicle by the own vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle predicted by the surrounding vehicle position prediction unit; an avoidance operation amount calculation unit;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type, performing upper limit processing on the calculated avoidance operation amount for the selected action type; an after-adjustment avoidance manipulated variable calculator that reduces the upper limit of the avoidance manipulated variable when the difference between the occurrence probabilities for each action type is smaller than a preset difference value;
a vehicle control unit that controls one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
A vehicle control device comprising:
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来における、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれる行動種別のうち単数または複数の前記行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された前記行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算し、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記周辺車両の選択された前記行動種別が、前記現状車線維持行動または現状車線減速行動である場合は、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動の場合よりも前記回避操作量の上限値を減少させる調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、
を備える車両制御装置。
Current lane keeping behavior of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and traveling at a constant speed in the future of surrounding vehicles existing around the own vehicle, and current lane deceleration of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and decelerating an action type prediction unit that predicts one or more of the action types including one of the action and the lane change action of changing lanes from the lane in which the surrounding vehicle is traveling;
an occurrence probability calculation unit that calculates the occurrence probability for each of the action types predicted for the surrounding vehicle;
an action type selection unit that selects an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
a surrounding vehicle position prediction unit that predicts the future position of the surrounding vehicle in the selected action type;
calculating an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for avoiding the surrounding vehicle by the own vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle predicted by the surrounding vehicle position prediction unit; an avoidance operation amount calculation unit;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type, performing upper limit processing on the calculated avoidance operation amount for the selected action type; When the selected action type of the surrounding vehicle is the current lane keeping action or the current lane deceleration action, the avoidance operation amount is higher than that of the surrounding vehicle's lane change action to the own vehicle's lane. an after-adjustment avoidance manipulated variable calculation unit that decreases the upper limit of
a vehicle control unit that controls one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
A vehicle control device comprising:
前記行動種別は、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれることを特徴とする請求項1または2に記載の車両制御装置。 The action types include a current lane keeping action of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and traveling at a constant speed, a current lane deceleration action of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and decelerating, and the surrounding vehicle traveling. 3. The vehicle control system according to claim 1, wherein the vehicle control system includes one of a lane change action of changing from one lane to another. 前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別の発生確率が高くなるほど、前記調整後回避操作量を増加させることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の車両制御装置。 5. The post-adjustment avoidance operation amount calculation unit increases the post-adjustment avoidance operation amount as the occurrence probability of the selected action type increases. Vehicle controller. 前記調整後回避操作量演算部は、前記自車両が走行する車線に対する車幅方向の横偏差距離を前記調整後回避操作量として計算することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の車両制御装置。 6. The post-adjustment avoidance operation amount calculation unit calculates, as the post-adjustment avoidance operation amount, a lateral deviation distance in a vehicle width direction with respect to a lane in which the vehicle is traveling. The vehicle control device according to . 前記回避操作量演算部は、前記選択された前記周辺車両の行動種別が、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動である場合は、前記回避操作量をゼロに設定する前記行動種別の発生確率の行動種別毎閾値を増加することを特徴とする請求項に記載の車両制御装置。 The avoidance operation amount calculation unit sets the avoidance operation amount to zero when the selected behavior type of the surrounding vehicle is lane change behavior of the surrounding vehicle to the lane on the side of the own vehicle. 2. The vehicle control device according to claim 1 , wherein a threshold value of occurrence probability of each action type is increased for each action type. 前記行動種別予測部が前記周辺車両の行動種別の予測を誤る可能性を判定する誤予測推定部をさらに備え、
前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記誤予測推定部が行動種別の予測を誤る誤予測発生確率が誤予測発生確率閾値よりも高いと判定した場合は、前記回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項1からのいずれか1項に記載の車両制御装置。
further comprising an erroneous prediction estimating unit that determines the possibility that the action type prediction unit makes an error in predicting the action type of the surrounding vehicle;
The post-adjustment avoidance operation amount calculation unit performs upper limit processing of the calculated avoidance operation amount for the selected action type, and the error prediction occurrence probability that the error prediction estimation unit incorrectly predicts the action type is erroneous. 8. The vehicle control device according to any one of claims 1 to 7 , wherein the upper limit value of the avoidance operation amount is decreased when it is determined to be higher than the predicted occurrence probability threshold.
請求項1からのいずれか1項に記載の車両制御装置と、
前記自車両及び前記周辺車両の情報を取得する情報取得部と、
前記車両制御部の出力に基づき前記自車両の走行を制御するコントローラ部と、
を備える車両制御システム。
A vehicle control device according to any one of claims 1 to 8 ;
an information acquisition unit that acquires information on the host vehicle and the peripheral vehicles;
a controller unit that controls running of the own vehicle based on the output of the vehicle control unit;
vehicle control system.
以下の各ステップを処理回路によって実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算するステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、
を含む車両制御方法。
A vehicle control method in which the following steps are executed by a processing circuit,
a step of predicting one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the subject vehicle;
calculating an occurrence probability for each behavior type predicted for the surrounding vehicle;
a step of selecting an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
predicting future locations of the surrounding vehicles for the selected activity type;
calculating an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the own vehicle to avoid the surrounding vehicle with respect to the predicted position of the surrounding vehicle, and calculating the occurrence probability of the selected action type; is lower than the threshold for each action type, setting the avoidance operation amount to zero ;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type;
a step of controlling one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
vehicle control methods including;
以下の各ステップを処理回路によって実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算し、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は回避操作量の上限値を減少させるステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、
を含む車両制御方法。
A vehicle control method in which the following steps are executed by a processing circuit,
a step of predicting one or more future behavior types of surrounding vehicles existing in the vicinity of the subject vehicle;
calculating an occurrence probability for each behavior type predicted for the surrounding vehicle;
a step of selecting an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
predicting future locations of the surrounding vehicles for the selected activity type;
calculating, with respect to the predicted position of the surrounding vehicle, an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the own vehicle to avoid the surrounding vehicle;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type, performing upper limit processing on the calculated avoidance operation amount for the selected action type; reducing the upper limit value of the avoidance operation amount when the difference between the occurrence probabilities for each action type is smaller than a preset difference value ;
a step of controlling one or both of steering and acceleration/deceleration of the host vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
vehicle control methods including ;
以下の各ステップを処理回路によって実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来における、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれる行動種別のうち単数または複数の前記行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算し、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記周辺車両の選択された前記行動種別が、前記現状車線維持行動または現状車線減速行動である場合は、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動の場合よりも前記回避操作量の上限値を減少させるステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、
を含む車両制御方法。
A vehicle control method in which the following steps are executed by a processing circuit,
Current lane keeping behavior of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and traveling at a constant speed in the future of surrounding vehicles existing around the own vehicle, and current lane deceleration of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and decelerating a step of predicting one or more of the action types including one of the action and the lane change action of changing lanes from the lane in which the surrounding vehicle is traveling;
calculating an occurrence probability for each behavior type predicted for the surrounding vehicle;
a step of selecting an action type whose occurrence probability for each action type is greater than a selection threshold;
predicting future locations of the surrounding vehicles for the selected activity type;
calculating, with respect to the predicted position of the surrounding vehicle, an avoidance operation amount of one or both of steering and acceleration/deceleration for the own vehicle to avoid the surrounding vehicle;
calculating an adjusted avoidance operation amount obtained by increasing or decreasing the avoidance operation amount based on the occurrence probability of the selected action type, performing upper limit processing on the calculated avoidance operation amount for the selected action type; When the selected action type of the surrounding vehicle is the current lane keeping action or the current lane deceleration action, the avoidance operation amount is higher than that of the surrounding vehicle's lane change action to the own vehicle's lane. decreasing the upper limit of
a step of controlling one or both of steering and acceleration/deceleration of the own vehicle based on the adjusted avoidance operation amount;
vehicle control methods including ;
前記行動種別は、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれることを特徴とする請求項10または11に記載の車両制御方法。 The action types include a current lane keeping action of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and traveling at a constant speed, a current lane deceleration action of maintaining the lane in which the surrounding vehicle is traveling and decelerating, and the surrounding vehicle traveling. 12. A vehicle control method according to claim 10 or 11, wherein any one of lane change actions of changing lanes from one lane to another is included. 前記選択された行動種別の発生確率が高くなるほど、前記調整後回避操作量を増加させることを特徴とする請求項10から13のいずれか1項に記載の車両制御方法。 14. The vehicle control method according to any one of claims 10 to 13 , wherein the adjusted avoidance operation amount is increased as the probability of occurrence of the selected action type increases. 前記調整後回避操作量として、前記自車両が走行する車線に対する車幅方向の横偏差距離を計算することを特徴とする請求項10から14のいずれか1項に記載の車両制御方法。 15. The vehicle control method according to any one of claims 10 to 14 , wherein a lateral deviation distance in a vehicle width direction with respect to a lane in which the host vehicle travels is calculated as the adjusted avoidance operation amount. 前記選択された前記周辺車両の行動種別が、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動である場合は、前記回避操作量をゼロに設定する前記行動種別の発生確率の行動種別毎閾値を増加することを特徴とする請求項10に記載の車両制御方法。 When the selected action type of the surrounding vehicle is a lane change action of the surrounding vehicle to the lane on the own vehicle side, the action type of the occurrence probability of the action type for setting the avoidance operation amount to zero. 11. The vehicle control method according to claim 10 , wherein the threshold is increased each time. 請求項10から16のいずれか1項に記載の車両制御方法を処理回路によって実行させるための車両制御プログラム。 A vehicle control program for causing a processing circuit to execute the vehicle control method according to any one of claims 10 to 16 .
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008117082A (en) 2006-11-01 2008-05-22 Toyota Motor Corp Traveling control plan evaluation device
JP6272566B2 (en) 2015-07-02 2018-01-31 三菱電機株式会社 Route prediction device
WO2018096644A1 (en) 2016-11-25 2018-05-31 本田技研工業株式会社 Vehicle display control device, vehicle display control method, and vehicle display control program
JP2020166510A (en) 2019-03-29 2020-10-08 日産自動車株式会社 Behavior prediction method, behavior prediction system, and vehicle controller
JP2021127002A (en) 2020-02-13 2021-09-02 本田技研工業株式会社 Vehicle control device, vehicle control method, and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008117082A (en) 2006-11-01 2008-05-22 Toyota Motor Corp Traveling control plan evaluation device
JP6272566B2 (en) 2015-07-02 2018-01-31 三菱電機株式会社 Route prediction device
WO2018096644A1 (en) 2016-11-25 2018-05-31 本田技研工業株式会社 Vehicle display control device, vehicle display control method, and vehicle display control program
JP2020166510A (en) 2019-03-29 2020-10-08 日産自動車株式会社 Behavior prediction method, behavior prediction system, and vehicle controller
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