JP7267796B2 - Route presentation method and route presentation device - Google Patents
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Description
本発明は、経路提示方法及び経路提示装置に関する。 The present invention relates to a route presentation method and a route presentation device.
特許文献1には、候補の走行経路における自動運転区間と手動運転区間とを判定し、自動運転区間から手動運転区間に切り替わる地点(ハンドオーバ地点)の数をハンドオーバ発生回数として算出し、ハンドオーバの発生回数をハンドオーバの発生頻度として、乗員に提示する車両制御システムが記載されている。
In
自動運転から乗員による手動運転への運転交代要請(すなわちTOR(Take-Over Request)やRTI(Request To Intervene))が発行されるか否かは、自動運転車両を取り巻く外的要因に依存する。このため自動運転区間と判定された区間の途中であっても運転交代要請が発行されることがある。 Whether or not a driving change request (that is, a TOR (Take-Over Request) or an RTI (Request To Intervene)) from automatic driving to manual driving by a passenger is issued depends on external factors surrounding the automatic driving vehicle. For this reason, a driving change request may be issued even in the middle of a section determined to be an automatic driving section.
特許文献1の技術によれば、乗員は、候補の走行経路におけるハンドオーバの発生頻度や発生確率を知ることはできても、自動運転区間と判定された区間の途中で運転交代要請が発行される可能性を事前に認識できない。
本発明は、自動運転区間と判定された区間の途中で運転交代要請が発行される可能性を乗員が認識できるようにすることを目的とする。
According to the technique disclosed in
An object of the present invention is to enable a passenger to recognize the possibility that a driving change request will be issued in the middle of a section determined to be an automatic driving section.
本発明の一態様に係る経路提示方法では、乗員による目的地点の入力を受け付け、出発地点から目的地点まで自動運転車両を走行させる走行経路を算出し、走行経路における自動運転区間と手動運転区間とを判定し、自動運転車両の外部の外的要因により自動運転区間の途中で手動運転に切り替わる可能性を示す自動運転不確実性を算出し、走行経路の走行を開始する前に自動運転不確実性を乗員に提示する。 In a route presentation method according to one aspect of the present invention, an input of a destination point by a passenger is received, a travel route for automatically driving a vehicle to travel from a departure point to a destination point is calculated, and an automatically operated section and a manually operated section on the travel route are calculated. and calculate the uncertainty of automated driving that indicates the possibility of switching to manual driving in the middle of the automated driving section due to external factors outside the automated driving vehicle, Present the sex to the crew.
本発明の一態様によれば、自動運転区間と判定された区間の途中で運転交代要請が発行される可能性を乗員が認識できるようになる。 According to one aspect of the present invention, it becomes possible for a passenger to recognize the possibility that a driving change request will be issued in the middle of a section determined to be an automatic driving section.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that each drawing is schematic and may differ from the actual one. Further, the embodiments of the present invention shown below are examples of apparatuses and methods for embodying the technical idea of the present invention. are not specific to the following: Various modifications can be made to the technical idea of the present invention within the technical scope defined by the claims.
(構成)
自車両1は、自車両1の運転支援を行う運転支援装置10を備える。運転支援装置10による運転支援は、自車両1の周辺の走行環境に基づいて、運転者が関与せずに自車両1を自動で運転する自動運転制御や、自車両1の駆動、制動及び操舵 の少なくとも1つを制御する走行制御を含む。
走行制御は、例えば自動操舵、自動ブレーキ、先行車追従制御、定速走行制御、車線維持制御、合流支援制御などであってよい。
また、運転支援は、自動運転制御や走行制御のほか、運転者に操舵操作、加速操作、減速操作を促す情報(メッセージ)の出力を含んでよい。
(composition)
The
Driving control may be, for example, automatic steering, automatic braking, preceding vehicle follow-up control, constant speed driving control, lane keeping control, merging support control, and the like.
Driving assistance may include output of information (messages) prompting the driver to perform steering operation, acceleration operation, and deceleration operation, in addition to automatic driving control and travel control.
運転支援装置10は、周囲環境センサ100と、車両センサ101と、測位装置102と、地図データベース103と、通信装置104と、ユーザインタフェース装置106と、ナビゲーションシステム107と、コントローラ108と、アクチュエータ109を備える。
図面において、地図データベースを「地図DB」と表記し、ユーザインタフェース装置を「ユーザI/F装置」と表記する。
周囲環境センサ100と、車両センサ101と、測位装置102と、地図データベース103と、通信装置104と、ナビゲーションシステム107と、コントローラ108は、それぞれCAN(Controller Area Network)などの通信回線で接続されており、互いに信号を交換可能である。
The
In the drawings, the map database is denoted as "map DB", and the user interface device is denoted as "user I/F device".
周囲環境センサ100は、自車両1の周囲環境についての様々な情報(周囲環境情報)、例えば自車両1の周辺の物体を検出する。周囲環境センサ100は、自車両1の周辺に存在する物体、自車両1と物体との相対位置、自車両1と物体との距離、物体が存在する方向等の自車両の周囲環境を検出する。
周囲環境センサ100は、レーザレンジファインダ(LRF)やレーダなどの測距装置や、カメラを備えてよい。カメラは、例えばステレオカメラであってよい。カメラは、単眼カメラであってもよく、単眼カメラにより複数の視点で同一の物体を撮影して、物体までの距離を計算してもよい。また、撮像画像から検出された物体の接地位置に基づいて、物体までの距離を計算してもよい。
The surrounding
車両センサ101は、自車両1から得られる様々な情報(車両情報)を検出する。車両センサ101には、例えば、自車両1の走行速度(車速)を検出する車速センサ、自車両1が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両1の3軸方向の加速度(減速度を含む)を検出する3軸加速度センサ(Gセンサ)、操舵角(転舵角を含む)を検出する操舵角センサ、自車両1に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車両1のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。
The
測位装置102は、自車両1の現在位置を測定する。測位装置102は、例えば全地球型測位システム(GNSS)受信機を備えてよい。GNSS受信機は、例えば地球測位システム(GPS)受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両1の現在位置を測定する。測位装置102は、例えばオドメトリにより自車両1の現在位置を測定してもよい。
The
地図データベース103は、自動運転用の地図として好適な高精度地図データ(以下、単に「高精度地図」という。)を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ(以下、単に「ナビ地図」という。)よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。
例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線(例えば車線内の中央の線)上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。
The
For example, a high-definition map includes lane node information indicating a reference point on a lane reference line (for example, a central line within a lane) and lane link information indicating a section of a lane between lane nodes as information for each lane. including.
車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線境界線の種類、車線の形状、車線区分線の形状、車線基準線の形状を含む。高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する信号機、停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道等の地物の種類及び位置座標と、地物の位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の、地物の情報を含む。 The lane node information includes the identification number of the lane node, the position coordinates, the number of connected lane links, and the identification number of the connected lane link. The lane link information includes the lane link identification number, lane type, lane width, lane boundary line type, lane shape, lane marking line shape, and lane reference line shape. The high-precision map further includes the types and positional coordinates of features such as traffic lights, stop lines, signs, buildings, utility poles, curbs, crosswalks, etc. that exist on or near the lane, and lane nodes corresponding to the positional coordinates of the features. includes feature information, such as the identification number of the lane and the identification number of the lane link.
高精度地図は、車線単位のノード及びリンク情報を含むため、走行ルートにおいて自車両1が走行する車線を特定可能である。高精度地図は、車線の延伸方向及び幅方向における位置を表現可能な座標を有する。高精度地図は、3次元空間における位置を表現可能な座標(例えば経度、緯度及び高度)を有し、車線や上記地物は3次元空間における形状として記述され得る。
Since the high-precision map includes node and link information for each lane, it is possible to specify the lane in which the
また地図データベース103には、ナビ地図が記憶されていてもよい。ナビ地図は道路単位の情報を含む。例えば、ナビ地図は道路単位の情報として、道路基準線(例えば道路の中央の線)上の基準点を示す道路ノードの情報と、道路ノード間の道路の区間態様を示す道路リンクの情報を含む。道路ノードの情報は、その道路ノードの識別番号、位置座標、接続される道路リンク数、接続される道路リンクの識別番号を含む。
道路リンクの情報は、その道路リンクの識別番号、道路規格、リンク長、車線数、道路の幅員、制限速度を含む。
The
The road link information includes the road link identification number, road standard, link length, number of lanes, road width, and speed limit.
通信装置104は、自車両1の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置104による通信方式は、例えば、車車間通信であってもよく、路車間通信や公衆通信回線、クラウドサービスなどのインフラストラクチャを経由する通信であってもよい。
例えば、通信装置104による通信は、V2X(Vehicle-to-everything)通信であってもよい。
The
For example, communication by the
ユーザインタフェース装置106は、乗員からナビゲーションシステム107及びコントローラ108への操作入力を受け付ける入力装置111と、ナビゲーションシステム107及びコントローラ108から乗員へ提示される情報を表示する表示装置112を備える。
入力装置111は、例えばボタン、ダイヤル、スライダなどであってよく、表示装置112に設けられたタッチパネルであってもよい。
The
The
また、入力装置111はナビゲーションシステム107及びコントローラ108と別体の入力端末(例えばタブレット装置)であってもよい。
表示装置112は、ナビゲーションシステム107及びコントローラ108からの視覚的情報を出力する。表示装置112もまた、ナビゲーションシステム107及びコントローラ108と別体の端末(例えばタブレット装置)の表示装置であってもよい。
Also, the
ナビゲーションシステム107は、自車両1の経路案内を行う電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)である。ナビゲーションシステム107は、プロセッサ113と、記憶装置114等の周辺部品とを含む。プロセッサ113は、例えばCPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)であってよい。
記憶装置114は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置114は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等のメモリを含んでよい。
The
The
以下に説明するナビゲーションシステム107の機能は、例えばプロセッサ113が、記憶装置114に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、ナビゲーションシステム107を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、ナビゲーションシステム107は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばナビゲーションシステム107はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA:Field-Programmable Gate Array)等のプログラマブル・ロジック・デバイス(PLD:Programmable Logic Device)等を有していてもよい。
The functions of the
Note that the
For example,
ナビゲーションシステム107は、測位装置102により自車両1の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース103から取得する。ナビゲーションシステム107は、ユーザインタフェース装置106の入力装置111を介して、乗員による目的地点の入力を受け付ける。
ナビゲーションシステム107は、出発地点である現在位置から目的地点まで自車両1を走行させる走行経路を算出し、この走行経路に従って乗員に経路案内を行う。
The
The
またナビゲーションシステム107は、設定した走行経路の情報をコントローラ108へ出力する。自動運転制御時にコントローラ108は、ナビゲーションシステム107が設定した走行経路に沿って走行するように自車両を自動で運転する。
なお、ナビゲーションシステム107は、特許請求の範囲に記載の経路提示装置の一例である。ナビゲーションシステム107の機能の詳細については、後述する。
The
The
コントローラ108は、自車両1の運転支援制御を行う電子制御ユニット(ECU)である。コントローラ108は、プロセッサ115と、記憶装置116等の周辺部品とを含む。プロセッサ115は、例えばCPUやMPUであってよい。
記憶装置116は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置116は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM及びRAM等のメモリを含んでよい。
The
The
以下に説明するコントローラ108の機能は、例えばプロセッサ115が、記憶装置116に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ108を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ108は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ108はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ等のプログラマブル・ロジック・デバイス等を有していてもよい。
The functions of the
Note that the
For example,
コントローラ108は、自車両1の現在位置を推定し、推定した現在位置と、地図データベース103の道路地図データと、ナビゲーションシステム107から出力された経路情報と、周囲環境と、自車両1の走行状態に基づいて、自車両1が走行すべき予定進路を決定する。
例えば、コントローラ108は、予定進路として自車両1が走行すべき目標走行軌道を設定する。コントローラ108は、決定した予定進路に基づいて自車両1の自動運転制御や運転支援制御を行い、アクチュエータ109を駆動して自車両1の走行を制御する。
コントローラ108の機能の詳細については、後述する。
The
For example, the
Details of the functions of the
アクチュエータ109は、コントローラ108からの制御信号に応じて、自車両1のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両1の車両挙動を発生させる。アクチュエータ109は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両1のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両1のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両1のブレーキ装置の制動動作を制御する。
The
(ナビゲーションシステム107について)
乗員が、ユーザインタフェース装置106の入力装置111を介して目的地点を入力すると、ナビゲーションシステム107は、出発地点である現在位置から目的地点まで自車両1を走行させる走行経路の複数の候補を算出する。
そして、ナビゲーションシステム107は、走行経路の候補のそれぞれの優先順位を決定するための評価パラメータとして、ETA(予想到着時間:Estimated Time of Arrival)、総距離、自動運転率、ハンドオーバ回数、自動運転不確実性、要関与距離(High driver engagement level distance)を算出する。
(Regarding navigation system 107)
When an occupant inputs a destination point via the
Then, the
ETAは、出発地点から目的地点に到着するまでに要する所要時間であってよい。総距離は、出発地点から目的地点までの総距離である。
自動運転率は、総距離に対する自動運転の走行距離の割合である。ハンドオーバ回数は、出発地点から目的地点までの間に計画された運転交代要請の発行回数である。
自動運転不確実性は、自動運転車両である自車両1の外部の外的要因によって、予定された自動運転区間の途中で手動運転に切り替わる可能性を示す指標である。
The ETA may be the time required to reach the destination from the starting point. The total distance is the total distance from the starting point to the destination point.
The self-driving rate is the ratio of self-driving distance traveled to the total distance. The number of handovers is the number of times driving change requests are issued planned from the departure point to the destination point.
The automatic driving uncertainty is an index that indicates the possibility of switching to manual driving in the middle of a scheduled automatic driving section due to an external factor outside the
要関与距離は、予定された自動運転区間において、自車両1の乗員が自車両1の運転に高く関与することが求められる区間の走行距離である。このような区間を「要関与区間」と表記することがある。要関与区間では、例えば、自車両の前方を注視したり、あるいは自車両1の周辺に注意を払ったり、自動運転の中止が必要な状況になれば直ぐに手動運転を開始できるように準備しておく(例えばステアリングホイールに手を添えておく)ことなどが乗員に求められる。
The required involvement distance is the travel distance of a section in which the occupant of the
さらに、ナビゲーションシステム107は、走行経路の候補のいずかを乗員に推薦する優先順位を、複数の評価パラメータの重み付けによって決定する。例えば、ナビゲーションシステム107は、次式に従って重み付き和Sを算出する。
S=Ae×Xe+Ad×Xd+Aa×Xa+Ah×Xh+Au×Xu+Ah×Xh
Xe、Xd、Xa、Xh、Xu、Xhは、それぞれETA、総距離、自動運転率、ハンドオーバ回数、自動運転不確実性、要関与距離である。
Further, the
S = Ae x Xe + Ad x Xd + Aa x Xa + Ah x Xh + Au x Xu + Ah x Xh
Xe, Xd, Xa, Xh, Xu, and Xh are ETA, total distance, automatic operation rate, number of handovers, automatic operation uncertainty, and required involvement distance, respectively.
Ae、Ad、Aa、Ah、Au、Ahは、それぞれETA、総距離、自動運転率、ハンドオーバ回数、自動運転不確実性、要関与距離の重み付け係数である。
これら、重み付け係数は、例えば、自動運転不確実性及び/又はETAの重要度が他の評価パラメータよりも高くなるように設定してよい。
Ae, Ad, Aa, Ah, Au, and Ah are weighting coefficients for ETA, total distance, rate of automatic operation, number of handovers, uncertainty of automatic operation, and required involvement distance, respectively.
These weighting factors may be set, for example, such that the importance of automatic driving uncertainty and/or ETA is higher than other evaluation parameters.
そして、ナビゲーションシステム107は、評価パラメータにそれぞれ対応するカテゴリ「ETA」、「総距離」、「自動運転率」、「ハンドオーバ回数」、「自動運転不確実性」、「要関与距離」へ、走行経路の候補を分類する。
例えば、ナビゲーションシステム107は、評価パラメータに基づいて走行経路の候補の順位を決定し、全ての候補のうち上位N個の候補をカテゴリに分類する(Nは所定の自然数である)。
Then, the
For example, the
例えば、カテゴリ「ETA」には、ETAが最も短いN個の走行経路の候補が分類される。カテゴリ「総距離」には、総距離が最も短いN個の走行経路の候補が分類される。カテゴリ「自動運転率」には、自動運転率が最も高いN個の走行経路の候補が分類される。カテゴリ「ハンドオーバ回数」には、ハンドオーバ回数が最も少ないN個の走行経路の候補が分類される。 For example, the category "ETA" classifies N driving route candidates with the shortest ETA. The category “total distance” classifies N travel route candidates with the shortest total distance. N candidate driving routes with the highest automatic driving rate are classified into the category "automatic driving rate". The category "number of handovers" classifies N travel route candidates with the least number of handovers.
カテゴリ「自動運転不確実性」には、自動運転不確実性が最も低いN個の走行経路の候補が分類される。カテゴリ「要関与距離」には、要関与距離が最も短いN個の走行経路の候補が分類される。
また、ナビゲーションシステム107は、走行経路の候補を乗員に推薦する優先順位が最も高いN個の走行経路の候補を、カテゴリ「推薦経路」へ分類分けする。
The category “uncertainty of automated driving” includes N driving route candidates with the lowest uncertainties of automated driving. The category “required involvement distance” classifies N travel route candidates with the shortest required involvement distances.
In addition, the
さらに、ナビゲーションシステム107は、上記カテゴリのいずれかを乗員に選択させるためのHMI(ヒューマンマシンインタフェース:Human Machine Interface)を、ユーザインタフェース装置106の表示装置112に表示する。
図2を参照する。表示装置112に表示されるHMI20は、各カテゴリに対応して描画されたETAボタン21、総距離ボタン22、自動運転率ボタン23、ハンドオーバ回数ボタン24、自動運転不確実性ボタン25、要関与距離ボタン26、及び推薦経路ボタン27を含む。
Furthermore, the
Please refer to FIG. The
乗員は、入力装置111として表示装置112に設けられたタッチパネル上のそれぞれのボタン21~27の位置に接触することによって、いずれかのカテゴリを選択する。
入力装置111を介してカテゴリの選択入力を受け付けると、ナビゲーションシステム107は、選択されたカテゴリに分類された走行経路の候補をユーザインタフェース装置106の表示装置112に表示する。
図3を参照する。例えば走行経路の候補は表形式で表示装置112に表示されてよい。
The passenger selects one of the categories by touching the
When a category selection input is received via the
Please refer to FIG. For example, the candidate driving routes may be displayed on the
表30は、カテゴリ「自動運転不確実性」に分類された3個の走行経路の候補(経路A、B、C)を示す(N=3)。
表30は、走行経路の候補の識別情報とともに、評価パラメータや他のパラメータを含んでよい。例えば、表30は、ETA、総距離、交通状況、手動運転率、自動運転率、自動運転不確実性、計画された運転交代要請の発行回数(TOR発行数)、運転交代要請の発行地点までの走行時間(TOR ETA)、及び要関与距離を含む。
Table 30 shows three travel route candidates (routes A, B, and C) categorized into the category “autonomous driving uncertainty” (N=3).
The table 30 may include evaluation parameters and other parameters along with the identification information of the candidate driving routes. For example, Table 30 shows ETA, total distance, traffic conditions, manual driving rate, automated driving rate, automated driving uncertainty, number of planned driving change requests issued (TOR issued number), up to the driving change request issuing point time (TOR ETA), and involvement distance.
ナビゲーションシステム107は、当該カテゴリに対応する評価パラメータに基づいて走行経路の候補の表示順位を定めてよい。例えば、表30の例では、自動運転不確実性が低い順に走行経路の候補が表示されている。なお、自動運転不確実性が低い順に表示すると言うことは、要関与距離が短い順に表示することを暗に意味する。
同様に、カテゴリ「ETA」の走行経路の候補は、ETAが短い順に表示される。
The
Similarly, driving route candidates of the category “ETA” are displayed in ascending order of ETA.
カテゴリ「総距離」の走行経路の候補は、総距離が短い順に表示される。カテゴリ「自動運転率」の走行経路の候補は、自動運転率が高い順に表示される。カテゴリ「ハンドオーバ回数」の走行経路の候補は、ハンドオーバ回数が少ない順に表示される。カテゴリ「要関与距離」の走行経路の候補は、要関与距離が短い順に表示される。カテゴリ「推薦経路」の走行経路の候補は、走行経路の候補を乗員に推薦する優先順位が高い順に表示される。 Candidates for the travel route of the category “total distance” are displayed in ascending order of total distance. Candidates for the travel route of the category "automatic driving rate" are displayed in descending order of the automatic driving rate. Candidates for the travel route of the category "number of handovers" are displayed in descending order of the number of handovers. Candidates for the travel route of the category "required involvement distance" are displayed in ascending order of the required involvement distance. The travel route candidates in the category “recommended route” are displayed in descending order of priority for recommending the travel route candidates to the occupants.
さらに表30は、各走行経路の候補の識別子の近くに、各経路の推薦度を示すアイコンを含んでよい。チェックアイコンは、経路Aの推薦度が高いこと(経路Aが推奨されること)を示し、×アイコンは経路Cの推薦度が低いこと(経路Cが推奨されないこと)を示し、感嘆符アイコンは、経路Bの推薦度が中程度であること(中立であること)を示す。
推薦度は、候補を推薦する優先順位を決定する際に算出した重み付き和Sに応じて決定してよい。
Further, the table 30 may include an icon near the identifier of each travel route candidate indicating the degree of recommendation of each route. The check icon indicates that route A is highly recommended (route A is recommended), the x icon indicates that route C is highly recommended (route C is not recommended), and the exclamation point icon , indicates that the degree of recommendation of route B is medium (neutral).
The degree of recommendation may be determined according to the weighted sum S calculated when determining the priority order for recommending candidates.
以上のように、走行経路の候補とともに自動運転不確実性がユーザインタフェース装置106に表示されるので、乗員は、自動運転が行われる予定の区間の途中で運転交代要請が発行される可能性を認識できる。これにより、自動運転区間の途中で運転交代要請が発行される可能性があるか否かに応じて走行経路を選択できるようになる。
As described above, since the uncertainty of automatic driving is displayed on the
次に、ナビゲーションシステム107及びコントローラ108の機能の詳細を説明する。図4を参照する。
コントローラ108は、物体認識部120、マップ生成部121、運転行動決定部122、走行軌道生成部123、及び走行制御部124を備える。
物体認識部120は、周囲環境センサ100から入力した周囲環境情報と、地図データベース103に記憶される高精度地図に基づいて、自車両1の周辺の移動体の行動を予測する。
Next, the details of the functions of the
The
The
マップ生成部121は、周囲環境情報と、高精度地図と、物体認識部120による予測結果に基づいて、自車両1の周辺の経路や物体の有無を表現する経路空間マップと、走行場の危険度を数値化したリスクマップを生成する。
運転行動決定部122は、ナビゲーションシステム107により設定された走行経路と、経路空間マップ及びリスクマップに基づいて、走行経路上を自動で自車両1に走行させるための運転行動計画を生成する。
Based on the surrounding environment information, the high-precision map, and the prediction result by the
The driving
運転行動計画とは、自車両を走行させるレーン(車線)と、このレーンを走行させるのに要する運転行動とを定めた、中長距離の範囲におけるレーンレベル(車線レベル)での運転行動の計画である。
運転行動決定部122によって決定される運転行動は、例えば、走行経路上に存在する交差点の右折、左折、直進や、複数車線を走行する際の車線変更であってよい。
A driving behavior plan is a plan of driving behavior at the lane level (lane level) in a range of medium and long distances, which defines lanes in which the vehicle is to be driven and driving behaviors required for driving in these lanes. is.
The driving behavior determined by the driving
運転行動計画は、例えば、前方に存在する交差点を右折するシーンにおいて、交差点の手前何m地点で右折レーンに車線変更するか等の運転行動を定めた計画であってよい。
さらに運転行動決定部122は、分岐箇所や合流箇所などのように車両の位置関係が複雑で大きく変化するような状況などの自動運転が困難な運転シーンを認識して、自車両1の運転権限を乗員に移す必要があると判断した場合に、運転交代要請を発行すると決定する。
The driving action plan may be, for example, a plan that defines driving actions such as how many meters before the intersection the lane should be changed to the right turn lane in a scene where the vehicle is to turn right at an intersection located ahead.
Furthermore, the driving
また運転行動決定部122は、自車両1の信頼性の低下が検出された場合に運転交代要請を発行すると決定してもよい。自車両1の信頼性の低下は、例えば、自車両1のシステム(例えば運転支援装置10)の故障や動作不良による信頼性の低下や、運転支援装置10による自動運転機能の低下、走行環境の悪条件(天候、道路状況、交通事故、工事中、時間)、周囲環境センサ100や車両センサの故障や動作不良によって生じてよい。
Further, the driving
走行軌道生成部123は、運転行動決定部122が生成した運転行動計画、自車両1の運動特性、経路空間マップに基づいて自車両1を走行させる走行軌道及び速度プロファイルの候補を生成する。走行軌道生成部123は、リスクマップに基づいて各候補の将来リスクを評価して、最適な走行軌道及び速度プロファイルを選択し、自車両1に走行させる目標走行軌道及び目標速度プロファイルとして設定する。
走行制御部124は、走行軌道生成部123が生成した目標速度プロファイルに従う速度で自車両1が目標走行軌道を走行するように、アクチュエータ109を駆動する。
The traveling
The
ナビゲーションシステム107は、HMI制御部126と、操作受付部127と、経路候補算出部128と、区間判定部129と、パラメータ算出部130と、経路提示部131と、経路設定部132を備える。
HMI制御部126は、ナビゲーションシステム107の操作に使用されるユーザインタフェース装置106の表示装置112の画面表示を制御する。例えばHMI制御部126は、図2に示すHMI20を表示装置112に表示する。
The
操作受付部127は、乗員がユーザインタフェース装置106の入力装置111を介して入力する操作を受け付ける。例えば、乗員による目的地点の入力を受け付ける。
また、操作受付部127は、HMI20におけるカテゴリの選択操作を受け付ける。
また、表示装置112に表示された経路候補の選択操作を受け付ける。乗員は、入力装置111として表示装置112に設けられたタッチパネル上の経路候補の表示位置に接触することで、経路候補の何れかを選択してよい。例えば、図3の表30の経路候補の識別子の表示位置に接触することで経路候補を選択してよい。
The
The
Further, an operation for selecting a route candidate displayed on
経路候補算出部128は、出発地点から目的地点まで自車両1を走行させる走行経路の複数の候補を、ダイクストラ法等を用いて算出する。
区間判定部129は、経路候補算出部128が算出した走行経路の候補のそれぞれについて、自車両1を自動運転で走行させる自動運転区間と手動運転で走行させる手動運転区間とを判定する。
区間判定部129は、例えば、走行経路における分岐箇所、合流箇所、走行経路に対応する地域の天候、走行経路の道路上の道路区画線(車道外側線、車線、中央線などの白線)の状態(明確さ)、走行経路における測位用の電波の受信環境、走行経路における車両の進行方向と太陽の方位との関係等に基づいて、自動運転区間と手動運転区間を判定してよい。区間判定部129は、これらの情報を、地図データベース103や通信装置104から取得する。
The route candidate calculation unit 128 calculates a plurality of candidates for the travel route along which the
The
The
例えば、分岐箇所や合流箇所などのように車両の位置関係が複雑で大きく変化するような状況では、手動運転によるほうが安全性が高い。したがって区間判定部129は、このような区間を手動運転区間であると判定する。
区間判定部129は、自動運転区間から手動運転区間へ切り替わる地点を、計画された運転交代要請の発行地点として決定する。コントローラ108は、計画された運転交代要請の発行地点を記憶し、記憶した発行地点に自車両1が到達したら運転交代要請を発行する。
For example, in a situation where the positional relationship of vehicles is complicated and changes greatly, such as at a branch point or a merging point, manual driving is safer. Therefore, the
The
パラメータ算出部130は、走行経路の候補のそれぞれについて、評価パラメータであるETA、総距離、自動運転率、ハンドオーバ回数、自動運転不確実性、要関与距離を算出する。
例えばパラメータ算出部130は、区間判定部129が決定した自動運転区間の長さに基づいて自動運転率を算出する。
The parameter calculation unit 130 calculates the ETA, the total distance, the rate of automatic operation, the number of handovers, the uncertainty of automatic operation, and the required involvement distance, which are evaluation parameters for each of the travel route candidates.
For example, the parameter calculation unit 130 calculates the automatic driving rate based on the length of the automatic driving section determined by the
パラメータ算出部130は、区間判定部129が決定した運転交代要請の発行地点の数に基づいてハンドオーバ回数を算出する。
パラメータ算出部130は、可変パラメータである走行経路の天候、道路状況、交通事故の有無、工事箇所の有無に基づいて、自動運転不確実性を算出する。パラメータ算出部130は、通信装置104を介してこれらの可変パラメータを外部装置から取得する。また、パラメータ算出部130は、時刻に基づいて自動運転不確実性を算出する。
The parameter calculation unit 130 calculates the number of handovers based on the number of drive change request issuing points determined by the
The parameter calculation unit 130 calculates the uncertainty of automatic driving based on variable parameters such as the weather on the travel route, the road conditions, the presence or absence of traffic accidents, and the presence or absence of construction sites. Parameter calculator 130 acquires these variable parameters from an external device via
例えば、豪雨や濃霧、降雪時には、周囲環境センサ100がこれらの影響を受け、路上の障害物やレーンマーカの検出が困難になるため、周囲環境センサ100は、より高い自動運転不確実性を算出する。
周囲環境センサ100は、例えば、走行経路の天候、道路状況、交通事故の有無、工事箇所の有無と、運転交代要請が実際に発行されたか否かの情報を蓄積して、それぞれの状況において運転交代要請が発行される可能性(確率)に基づいて、自動運転不確実性を算出してよい。
For example, during heavy rain, dense fog, and snowfall, the surrounding
The surrounding
パラメータ算出部130は、走行経路の天候、道路状況、交通事故の有無、工事箇所の有無に基づいて、要関与距離を算出する。
例えばパラメータ算出部130は、悪天候の区間、交通事故の発生箇所や工事中の区間、道路が十分に整備されていない区間を、乗員が自車両1の運転に高く関与することが求められる要関与区間と決定する。要関与区間は、それ以外の自動運転区間と比較して、運転交代要請が発行される可能性、すなわち、自動運転不確実性が高い。パラメータ算出部130は、要関与区間の距離の合計を要関与距離とする。
The parameter calculation unit 130 calculates the required involvement distance based on the weather, road conditions, presence/absence of traffic accidents, and presence/absence of construction sites on the travel route.
For example, the parameter calculation unit 130 detects sections of bad weather, sections where traffic accidents have occurred, sections under construction, and sections where roads are not sufficiently maintained. Decide on an interval. Intervention-required sections have a higher possibility of issuing a driver change request, that is, the uncertainty of automated driving is higher than that of other sections of automated driving. The parameter calculation unit 130 sets the sum of the distances of the required involvement sections as the required involvement distance.
経路提示部131は、パラメータ算出部130が算出した評価パラメータに基づいて、経路候補算出部128が算出した走行経路の候補を、各カテゴリに分類する。
操作受付部127が乗員によるカテゴリの選択を受け付けると、経路提示部131は、選択されたカテゴリの走行経路の候補を、図3の表30のように、ユーザインタフェース装置106の表示装置112に表示する。
The
When the
表示装置112に表示された走行経路の候補のいずれかを乗員が選択すると、操作受付部127は選択操作を受け付ける。経路設定部132は、乗員が選択した走行経路の候補を、自車両1の走行経路として設定する。
経路設定部132は、設定された走行経路を、コントローラ108の運転行動決定部122に出力する。運転行動決定部122は、経路設定部132から出力された走行経路上を自動で自車両1に走行させるための運転行動計画を生成する。
When the occupant selects one of the travel route candidates displayed on the
The
(動作)
図5を参照して、実施形態の経路提示方法の一例を説明する。
ステップS1において操作受付部127は、乗員による目的地点の入力を受け付ける。
ステップS2において経路候補算出部128は、出発地点から目的地点まで自車両1を走行させる走行経路の複数の候補を算出する。
(motion)
An example of the route presentation method of the embodiment will be described with reference to FIG.
In step S1, the
In step S2, the route candidate calculation unit 128 calculates a plurality of candidates for the travel route along which the
ステップS3において区間判定部129は、複数の走行経路の候補のそれぞれについて、自動運転区間と手動運転区間とを判定する。
ステップS4において区間判定部129は、計画された運転交代要請の発行地点を決定する。
ステップS5においてパラメータ算出部130は、走行経路の候補のそれぞれについて、評価パラメータ(ETA、総距離、自動運転率、ハンドオーバ回数、自動運転不確実性、要関与距離)を算出する。
In step S<b>3 , the
In step S4, the
In step S5, the parameter calculation unit 130 calculates evaluation parameters (ETA, total distance, automatic operation rate, number of handovers, automatic operation uncertainty, required involvement distance) for each of the travel route candidates.
ステップS6において経路提示部131は、算出された評価パラメータに基づいて、複数の走行経路の候補を各カテゴリに分類する。操作受付部127は、カテゴリの選択操作を受け付ける。経路提示部131は、選択されたカテゴリの走行経路の候補を、その評価パラメータやその他のパラメータとともに、表示装置112に表示する。そして表示処理は終了する。
In step S6, the
(その他の走行経路の表示態様)
図6は、経路提示部131が表示装置112に表示する走行経路の候補の表示画像の第2例を示す。走行経路の候補の表示画像40は、走行経路の候補(経路A、B、C)毎にボックス41a、41b、41cを有する。
各ボックス41a~41cには、評価パラメータの一部(総距離、ETA)及びその他のパラメータ(交通状況)の直接表示とともに、アイコン42a、42b、及び42cが表示される。総距離、ETA以外の評価パラメータが直接表示されてもよい。
(Other Display Modes of Driving Routes)
FIG. 6 shows a second example of a display image of candidates for the travel route displayed on the
アイコン42a~42cは、例えば、ボックス41a~41c内に直接表示された評価パラメータ(本例では、総距離、ETA)以外の評価パラメータを示すアイコンであってよい。例えば、アイコン42a~42cは、自動運転不確実性及びハンドオーバ回数を示してよい。
The
例えば、アイコン42a~42cは、顔を模した感情アイコン(emoticon)の表情によって自動運転不確実性を示してよい。例えば、幸せな表情のアイコン42aは、経路Aの自動運転不確実性が比較的低いことを示す。また、悲しげな表情のアイコン42cは、経路Cの自動運転不確実性が比較的高いことを示す。また、中立の表情のアイコン42bは、経路Bの自動運転不確実性が中程度であることを示す。
For example, the
また例えば、アイコンの指部分44a、44b、44cは、立てた指の本数でハンドオーバ回数を示す。
また、アイコン42a~42cは、各走行経路の候補の推薦度を示す表示を含んでもよい。アイコン42aの鼻のチェックアイコン43aは、経路Aの推薦度が高いこと(経路Aが推奨されること)を示し、アイコン42cの鼻の×アイコン43cは経路Cの推薦度が低いこと(経路Cが推奨されないこと)を示し、アイコン42bの鼻の感嘆符アイコン43bは、経路Bの推薦度が中程度であること(中立であること)を示す。
Further, for example, the
Further, the
図7は、経路提示部131が表示装置112に表示する走行経路の候補の表示画像の第3例を示す。経路提示部131は、地図画像50上に複数の走行経路の候補の概要を表示する。図7の例では、一点鎖線51a1及び51a3と実線51a2が経路Aを示す。一点鎖線51b1、51b3及び51b5と実線51b2及び51b4が経路Bを示す。実線51c1及び51c3と、一点鎖線51c2及び51c4が経路Cを示す。
FIG. 7 shows a third example of a display image of candidates for the travel route displayed on the
実線51a2、51b2、51b4、51c1及び51c3は自動運転区間を示し、一点鎖線51a1、51a3、51b1、51b3、51b5、51c2及び51c4は、手動運転区間を示す。
すなわち、地図画像50において、自動運転区間と手動運転区間は異なる表示態様で描画される。自動運転区間と手動運転区間は、線種の他に、例えば色彩や太さの異なる線で表現されてよい。
Solid lines 51a2, 51b2, 51b4, 51c1 and 51c3 indicate automatic operation sections, and dashed lines 51a1, 51a3, 51b1, 51b3, 51b5, 51c2 and 51c4 indicate manual operation sections.
That is, in the
また、地図画像50上の走行経路の候補の表示のそれぞれに隣接して、図6のアイコン42a~42cと同様のアイコン52a、52b、52cがそれぞれ描画され、各候補の自動運転不確実性、ハンドオーバ回数及び推薦度が示されている。
このような表示により、乗員は、自動運転区間がどこであるか、どこで運転交代要請が発行されるかを、予め走行開始前に理解できる。
In addition,
With such a display, the occupant can understand in advance where the automatic driving section is and where the driving change request will be issued before the start of driving.
経路提示部131は、表示装置112に表示された地図画像上に、走行経路の候補のそれぞれの更に詳しい情報を示してもよい。
図8を参照する。経路提示部131は、経路Aの詳細情報を示す地図画像60を表示装置112に表示してよい。
例えば、乗員は、走行経路の候補の概要を示す図7の地図画像50において、経路Aを示す線51a1~51a3か、アイコン52aの表示位置に接触することにより、詳細情報の表示対象である経路Aを選択してよい。
The
Please refer to FIG. The
For example, in the
操作受付部127が経路Aの選択入力を受け付けると、経路提示部131は、経路Aの詳細情報を示す地図画像60を表示装置112に表示してよい。
図8の例では、一点鎖線61a1及び61a3と実線61a2が経路Aを示す。一点鎖線61a1及び61a3は手動運転区間を示す。実線61a2は乗員の関与を要しない自動運転区間を示す。以下、乗員の関与を要しない自動運転区間を便宜上「リラックス区間」と表記する。リラックス区間では、乗員は休息のほか、他のアクティビティを行ってもよい。リラックス区間は、特許請求の範囲に記載の第2自動運転区間の一例である。
When the
In the example of FIG. 8, the route A is indicated by dashed-dotted lines 61a1 and 61a3 and a solid line 61a2. One-dot chain lines 61a1 and 61a3 indicate manual operation sections. A solid line 61a2 indicates an automatic driving section that does not require the involvement of the passenger. Hereinafter, the automatic driving section that does not require the involvement of the passenger will be referred to as the "relaxation section" for the sake of convenience. In the relax section, the occupants may rest and perform other activities. The relax section is an example of the second automatic driving section described in the claims.
リラックス区間は、例えば、パラメータ算出部130が決定した要関与区間以外の自動運転区間であってよい。
さらに地図画像60では、リラックス区間61a2の表示位置に隣接して、この区間がリラックス区間であることを表すアイコン62aが表示される。また、地図画像60は、1回目の運転交代要請の発行地点を示すアイコン63aを有する。
さらに地図画像60には、評価パラメータの一部(総距離、ETA)及びその他のパラメータ(交通状況)が直接表示される。総距離、ETA以外の評価パラメータを直接表示してもよい。
The relaxation section may be, for example, an automatic driving section other than the involvement-required section determined by the parameter calculation unit 130 .
Furthermore, in the
Furthermore, some of the evaluation parameters (total distance, ETA) and other parameters (traffic conditions) are displayed directly on the
図9を参照する。経路提示部131は、経路Bの詳細情報を示す地図画像70を表示装置112に表示してよい。
例えば乗員は、図7の地図画像50において、経路Bを示す線51b1~51b5か、アイコン52bの表示位置に接触することにより、詳細情報の表示対象である経路Bを選択してよい。
See FIG. The
For example, the occupant may select the route B for which detailed information is to be displayed by touching the lines 51b1 to 51b5 indicating the route B or the display position of the
操作受付部127が経路Bの選択入力を受け付けると、経路提示部131は、経路Bの詳細情報を示す地図画像70を表示装置112に表示してよい。
図9の例では、一点鎖線71b1、71b3及び71b5と、点線71b2と、実線71b4が経路Bを示す。一点鎖線71b1、71b3及び71b5は、手動運転区間を示す。
When the
In the example of FIG. 9, the route B is indicated by dashed-dotted lines 71b1, 71b3 and 71b5, a dotted line 71b2, and a solid line 71b4. One-dot chain lines 71b1, 71b3 and 71b5 indicate manual operation sections.
実線71b4はリラックス区間を示す。点線71b2は、乗員の関与を要する自動運転区間を示す。以下、乗員の関与を要する自動運転区間を便宜上「注視区間」と表記する。「注視区間」は、特許請求の範囲に記載の第1自動運転区間の一例である。「注視区間」は、例えば、パラメータ算出部130が決定した要関与区間であってよい。 A solid line 71b4 indicates a relaxation section. A dotted line 71b2 indicates an automatic driving section that requires the involvement of a passenger. Hereinafter, an automated driving section that requires the involvement of a passenger is referred to as a "watch section" for convenience. The "fixed section" is an example of the first automatic driving section described in the claims. The “gazing segment” may be, for example, a required involvement segment determined by the parameter calculation unit 130 .
すなわち、地図画像70において、手動運転区間と、リラックス区間と、注視区間とは、表示態様で描画される。線種の他に、例えば色彩や太さの異なる線で表現されてよい。
上記のとおり要関与区間の自動運転不確実性は、それ以外の自動運転区間(例えばリラックス区間)よりも高い。したがって、経路提示部131は、自動運転区間を、自動運転不確実性に応じて異なる表示態様で地図画像70上に表示する。
That is, in the
As described above, the uncertainty of automated driving in the involvement-required section is higher than that in other automated driving sections (for example, relaxation sections). Therefore, the
さらに地図画像70では、リラックス区間71b4の表示位置に隣接して、この区間がリラックス区間であることを表すアイコン72b2が表示される。また、注視区間71b2の表示位置に隣接して、この区間が注視区間であることを表すアイコン72b1が表示される。
また、地図画像70は、1回目の運転交代要請の発行地点を示すアイコン73b1と、2回目の運転交代要請の発行地点を示すアイコン73b2を有する。
さらに地図画像70には、評価パラメータの一部(総距離、ETA)及びその他のパラメータ(交通状況)が直接表示される。総距離、ETA以外の評価パラメータを直接表示してもよい。
Furthermore, in the
The
In addition, some of the evaluation parameters (total distance, ETA) and other parameters (traffic conditions) are displayed directly on the
図10を参照する。経路提示部131は、経路Cの詳細情報を示す地図画像80を表示装置112に表示してよい。
例えば乗員は、図7の地図画像50において、経路Cを示す線51c1~51c4か、アイコン52cの表示位置に接触することにより、詳細情報の表示対象である経路Cを選択してよい。
Please refer to FIG. The
For example, the occupant may select the route C for which detailed information is to be displayed by touching the lines 51c1 to 51c4 indicating the route C or the display position of the
操作受付部127が経路Cの選択入力を受け付けると、経路提示部131は、経路Cの詳細情報を示す地図画像80を表示装置112に表示してよい。
図10の例では、点線81c1及び81c3と、一点鎖線81c2及び81c5と、実線81c4が経路Aを示す。点線81c1及び81c3は注視区間を示す。一点鎖線81c2及び81c5は手動運転区間を示す。実線81c4はリラックス区間を示す。
When the
In the example of FIG. 10, the route A is indicated by dotted lines 81c1 and 81c3, dashed-dotted lines 81c2 and 81c5, and a solid line 81c4. Dotted lines 81c1 and 81c3 indicate gaze segments. One-dot chain lines 81c2 and 81c5 indicate manual operation sections. A solid line 81c4 indicates a relaxation section.
地図画像80では、リラックス区間81c4の表示位置に隣接して、この区間がリラックス区間であることを表すアイコン82c3が表示される。注視区間81c1及び81c3の表示位置に隣接して、この区間が注視区間であることを表すアイコン82c1及び82c2が表示される。
また、地図画像80は、1回目の運転交代要請の発行地点を示すアイコン83c1と、2回目の運転交代要請の発行地点を示すアイコン83c2を有する。
さらに地図画像80には、評価パラメータの一部(総距離、ETA)及びその他のパラメータ(交通状況)が直接表示される。総距離、ETA以外の評価パラメータを直接表示してもよい。
In the
The
Furthermore, some of the evaluation parameters (total distance, ETA) and other parameters (traffic conditions) are displayed directly on the
(実施形態の効果)
(1)操作受付部127は、乗員による目的地点の入力を受け付ける。経路候補算出部128は、出発地点から目的地点まで自車両1を走行させる走行経路を算出する。区間判定部129は、走行経路における自動運転区間と手動運転区間とを判定する。パラメータ算出部130は、自車両1の外部の外的要因により自動運転区間の途中で手動運転に切り替わる可能性を示す自動運転不確実性を算出し、経路提示部131は、走行経路の走行を開始する前に自動運転不確実性を乗員に提示する。
(Effect of Embodiment)
(1) The
これにより、乗員は、自動運転が行われる予定の区間の途中で運転交代要請が発行される可能性を認識できる。このため、自動運転区間の途中で運転交代要請が発行される可能性があるか否かに応じて走行経路を選択できるようになる。例えば、自動運転区間の途中で運転交代要請が発行される可能性が少ない安全な走行経路を選択できるようになる。 This allows the occupant to recognize the possibility that a driving change request will be issued in the middle of the section in which automatic driving is scheduled. Therefore, it becomes possible to select a travel route depending on whether or not there is a possibility that a driving change request will be issued in the middle of an automatic driving section. For example, it is possible to select a safe driving route that is less likely to issue a driving change request in the middle of an automated driving section.
(2)経路提示部131は、走行経路の複数の候補のうち、自動運転不確実性がより低い候補を優先して乗員に提示する。
これにより、例えば乗員は、自動運転区間の途中で運転交代要請が発行される可能性が少ない安全な走行経路を選択できるようになる。
(2) The
As a result, for example, the occupant can select a safe travel route that is less likely to issue a driving change request in the middle of an automated driving section.
(3)パラメータ算出部130は、走行経路の複数の候補のそれぞれについて、自動運転不確実性と候補の評価パラメータを算出する。経路提示部131は、自動運転不確実性の重みを評価パラメータの重みよりも大きく設定した重み付けによって候補の優先順位を定め、優先順位がより高い候補を優先して乗員に提示する。
これにより、例えば乗員は、自動運転不確実性の低い走行経路を優先しつつ、他の評価パラメータを加味した優先度で走行経路を選択できる。
(3) The parameter calculation unit 130 calculates the automatic driving uncertainty and candidate evaluation parameters for each of the plurality of travel route candidates. The
As a result, for example, the occupant can select a travel route with a priority that takes other evaluation parameters into consideration while giving priority to a travel route with low uncertainty of automatic driving.
(4)パラメータ算出部130は、走行経路の複数の候補のそれぞれについて、自動運転不確実性と、候補の評価パラメータを算出する。経路提示部131は、自動運転不確実性と候補の評価パラメータの表を表示する。
これにより、例えば乗員は、自動運転不確実性や他の評価パラメータを考慮して走行経路を選択できる。
(4) The parameter calculation unit 130 calculates the automatic driving uncertainty and candidate evaluation parameters for each of the plurality of travel route candidates. The
This allows, for example, the occupant to select a driving route in consideration of autonomous driving uncertainties and other evaluation parameters.
(5)経路提示部131は、自動運転不確実性を示すアイコンを表示する。これにより、走行経路の各候補の自動運転不確実性の視認性を向上できる。
(6)経路提示部131は、地図画像上に、走行経路と、走行経路の自動運転不確実性を示すアイコンを表示する。
これにより、地図画像において走行経路を視認できるとともに、走行経路の自動運転不確実性を認識できる。
(5) The
(6) The
As a result, the travel route can be visually recognized in the map image, and the uncertainty of the automatic driving of the travel route can be recognized.
(7)経路提示部131は、自動運転不確実性に応じて異なる表示態様で、自動運転区間を地図画像上に表示する。
これにより運転者は、自動運転区間のどこで注意しなければならないかを地図上で視認でき、予め準備することができる。
(7) The
As a result, the driver can visually recognize on the map where he/she must be careful in the automated driving section, and can prepare in advance.
(8)パラメータ算出部130は、乗員の注意を要する第1自動運転区間と自動運転に対する乗員の関与を要しない第2自動運転区間とを判定する。経路提示部131は、第1自動運転区間であるか第2自動運転区間であるかを地図上に表示する。
これにより運転者は、自動運転区間のどこで運転への関与が必要になるかを地図上で視認でき、予め準備することができる。
(8) The parameter calculation unit 130 determines the first automatic driving section that requires the attention of the occupant and the second automatic driving section that does not require the involvement of the occupant in automatic driving. The
As a result, the driver can visually recognize on the map where he/she will need to participate in driving in the automated driving section, and can prepare in advance.
1…自車両、10…運転支援装置、100…周囲環境センサ、101…車両センサ、102…測位装置、103…地図データベース、104…通信装置、106…ユーザインタフェース装置、107…ナビゲーションシステム、108…コントローラ、109…アクチュエータ、111…入力装置、112…表示装置、113、115…プロセッサ、114、116…記憶装置、120…物体認識部、121…マップ生成部、122…運転行動決定部、123…走行軌道生成部、124…走行制御部、126…HMI制御部、127…操作受付部、128…経路候補算出部、129…区間判定部、130…パラメータ算出部、131…経路提示部、132…経路設定部
Claims (7)
出発地点から前記目的地点まで自動運転車両を走行させる走行経路の複数の候補を算出し、
前記走行経路の複数の候補の各々における自動運転区間と手動運転区間とを判定し、
前記自動運転車両の外部の外的要因により前記自動運転区間の途中で手動運転に切り替わる可能性を示す自動運転不確実性を算出し、
前記自動運転不確実性に基づいて前記走行経路の複数の候補の各々の推薦度を決定し、
前記走行経路の走行を開始する前に、前記走行経路の複数の候補と、前記走行経路の複数の候補にそれぞれ隣接する複数のアイコンと、を地図画像上に表示し、
前記複数のアイコンの各々は、前記アイコンに隣接する前記走行経路の候補の前記自動運転不確実性と前記推薦度とを同時に示す、
ことを特徴とする経路提示方法。 Receiving the input of the destination point by the crew,
Calculating a plurality of candidates for a travel route on which the autonomous vehicle travels from the departure point to the destination point,
Determining an automatic operation section and a manual operation section in each of the plurality of candidates for the travel route,
Calculate the automated driving uncertainty indicating the possibility of switching to manual operation in the middle of the automated driving section due to external factors outside the automated driving vehicle,
Determining the degree of recommendation for each of the plurality of candidates for the driving route based on the automatic driving uncertainty,
Displaying a plurality of candidates for the travel route and a plurality of icons respectively adjacent to the plurality of candidates for the travel route on a map image before starting travel on the travel route;
Each of the plurality of icons simultaneously indicates the automatic driving uncertainty and the degree of recommendation of the travel route candidate adjacent to the icon,
A route presentation method characterized by:
前記自動運転不確実性の重みを前記評価パラメータの重みよりも大きく設定した重み付けによって前記候補の優先順位を定め、前記優先順位がより高い候補を優先して前記乗員に提示する、
ことを特徴とする請求項1に記載の経路提示方法。 For each of the plurality of candidates for the driving route, calculate the automatic driving uncertainty and the candidate evaluation parameters,
The priority of the candidates is determined by setting the weight of the automatic driving uncertainty larger than the weight of the evaluation parameter, and the candidate with the higher priority is preferentially presented to the occupant.
The route presentation method according to claim 1, characterized by:
前記自動運転不確実性と前記候補の評価パラメータの表を表示する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の経路提示方法。 For each of the plurality of candidates for the driving route, calculate the automatic driving uncertainty and the candidate evaluation parameters,
Displaying a table of the automatic driving uncertainty and the candidate evaluation parameters,
3. The route presentation method according to claim 1 or 2, characterized by:
前記第1自動運転区間であるか前記第2自動運転区間であるかを地図画像上に表示する、
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の経路提示方法。 Determining a first automatic operation section that requires the occupant's attention and a second automatic operation section that does not require the occupant's involvement in automatic operation,
Displaying on the map image whether it is the first automatic driving section or the second automatic driving section,
The route presentation method according to any one of claims 1 to 3 , characterized in that:
出発地点から前記目的地点まで自動運転車両を走行させる走行経路の複数の候補を算出する処理と、
前記走行経路の複数の候補の各々における自動運転区間と手動運転区間とを判定する処理と、
前記自動運転車両の外部の外的要因により前記自動運転区間の途中で手動運転に切り替わる可能性を示す自動運転不確実性を算出する処理と、
前記自動運転不確実性に基づいて前記走行経路の複数の候補の各々の推薦度を決定する処理と、
前記走行経路の走行を開始する前に、前記走行経路の複数の候補と、前記走行経路の複数の候補にそれぞれ隣接する複数のアイコンと、を地図画像上に表示する処理と、
を実行するプロセッサを備え、
前記複数のアイコンの各々は、前記アイコンに隣接する前記走行経路の候補の前記自動運転不確実性と前記推薦度とを同時に示すことを特徴とする経路提示装置。 A process of accepting an input of a destination point by a crew member;
A process of calculating a plurality of candidates for a travel route along which the autonomous vehicle travels from the departure point to the destination point;
A process of determining an automatic operation section and a manual operation section in each of the plurality of candidates for the travel route;
A process of calculating automatic operation uncertainty indicating the possibility of switching to manual operation in the middle of the automatic operation section due to external factors outside the automatic operation vehicle;
A process of determining the recommendation degree of each of the plurality of candidates for the driving route based on the automatic driving uncertainty;
a process of displaying, on a map image, a plurality of candidates for the travel route and a plurality of icons adjacent to the plurality of candidates for the travel route, before the travel on the travel route is started;
with a processor that executes
A route presentation device, wherein each of the plurality of icons simultaneously indicates the automatic driving uncertainty and the degree of recommendation of the candidate for the travel route adjacent to the icon.
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