JP7298483B2 - Driving support control device, driving support control program - Google Patents
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Description
本発明は、自動運転において、車両搭載センサの異常発生時の車両の走行を支援するための走行支援制御装置、走行支援制御プログラムに関する。
BACKGROUND OF THE
近年、自動車の自動運転に関する開発が進められている。特に、車載システムが車両の加速、操舵、制動の全てを自動的に行い、システムから要請があった場合にのみ運転手が手動で車両を運転する自動運転車両の開発が活発になっている。 In recent years, developments related to automatic driving of automobiles have been advanced. In particular, the development of self-driving vehicles, in which the on-board system automatically performs all acceleration, steering, and braking of the vehicle and the driver manually drives the vehicle only when requested by the system, is being actively developed.
さらに、このような自動運転車両の開発に伴い、自動運転中の車載システムに異常や故障が生じた場合に車両の安全性を確保するためのフェイルオペレーショナル技術の開発も進んでいる。 Furthermore, along with the development of such self-driving vehicles, progress is also being made in the development of fail-operational technology to ensure the safety of vehicles in the event of an abnormality or failure in an in-vehicle system during self-driving.
特許文献1には、車両に異常が発生した場合に、異常発生原因と異常発生時の車両周囲状況とに基づいて、車両の走行計画を変更する電子制御装置が記載されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-200001 describes an electronic control device that, when an abnormality occurs in a vehicle, changes the travel plan of the vehicle based on the cause of the abnormality and the surrounding conditions of the vehicle at the time of the occurrence of the abnormality.
特許文献1では、異常の発生要因として、接触事故、接触事故を除く災害、車載システムの自然故障の3つに分類し、それぞれに応じた運転計画を設定するようになっており、結果として、車両を停止させる(以下、停止という)、又は、異常発生場所から退避させて安全な位置に停止させる(以下、退避という)、の何れかの対策が取られるようになっている。
In
しかしながら、状況(例えば、車載システムの自然故障等)によっては、自動運転を継続することができる場合にも関わらず、必要以上に安全面に偏り、停止又は退避の何れかの選択肢に限定されている。 However, depending on the situation (for example, spontaneous failure of the in-vehicle system, etc.), even if it is possible to continue autonomous driving, it is unnecessarily biased toward safety and is limited to either stop or evacuation. there is
本発明は、自動運転に必要な車両搭載センサ異常時に、停止又は退避に限らず、自動運転の継続の可能性を見出すことができる走行支援制御装置、走行支援制御プログラムを得ることが目的である。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to obtain a driving support control device and a driving support control program that can find the possibility of continuation of automatic driving, not limited to stopping or retreating, when an on-vehicle sensor necessary for automatic driving malfunctions. .
本発明に係る走行支援制御装置は、自動運転に必要なセンサに異常が発生したとき、走行を支援する走行支援制御装置であって、車両から異常を受け付けたとき、目的地の候補を設定する設定部と、複数の走行阻害要因の種類が格納された走行阻害要因管理データベースを備え、前記センサの異常が発生した現在地から、候補となる目的地まで走行するときの走行阻害要因の発生頻度を複数の阻害要因毎に抽出する抽出部と、過去事例データベースに格納された過去事例と、前記抽出部で抽出した走行阻害要因の発生頻度とに基づき、自動運転の際に所定制限を持たせた複数パターンの縮退走行モードでの候補となる目的地までの到着確率を算出する算出部と、前記複数パターンの縮退走行モードと、それぞれの縮退走行モードにおける前記到着確率とを通知する通知部と、を有している。 A driving support control device according to the present invention is a driving support control device that supports driving when an abnormality occurs in a sensor necessary for automatic driving, and sets a destination candidate when an abnormality is received from a vehicle. Equipped with a setting unit and a travel hindrance factor management database storing a plurality of types of travel impediment factors, the occurrence frequency of the travel impediment factors when traveling from the current location where the abnormality of the sensor occurs to a candidate destination is determined. Based on an extraction unit that extracts each of a plurality of obstacles, past cases stored in a past case database, and the frequency of occurrence of driving obstacles extracted by the extraction unit, a predetermined limit is imposed during automatic driving. a calculation unit that calculates the probability of arrival at a candidate destination in a plurality of patterns of degenerate driving modes; a notification unit that notifies the plurality of patterns of degenerate driving modes and the arrival probabilities in each of the degenerate driving modes; have.
本発明に係る走行支援制御装置は、コンピュータを、上記の走行支援制御装置の各部として動作させることを特徴としている。 A driving support control device according to the present invention is characterized by operating a computer as each part of the driving support control device.
本発明によれば、自動運転に必要な車両搭載センサ異常時に、停止又は退避に限らず、自動運転の継続の可能性を見出すことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the possibility of continuation of automatic driving|operation can be found not only in a stop or evacuation at the time of abnormality of the vehicle-mounted sensor required for automatic driving|operating.
図1には、本実施の形態に係る車両10の自動運転における走行を支援する走行支援制御装置12を含む走行支援システムの概略図である。
FIG. 1 is a schematic diagram of a driving support system including a driving
車両10には、車両制御装置14及び自動運転制御装置20が搭載されている。
The
車両制御装置14は、車両10が走行しているときの駆動系統(エンジン制御等)及び電気系統(各部の状態検出センサによる故障診断等)を含む制御を実行する。
The
車両制御装置14には、車両10の周囲を撮影するカメラ群(図1では、一例として、前方向カメラ16A、左前方向カメラ16B、左後方向カメラ16C、右前方向カメラ16D、右後方向カメラ16E、及び後方向カメラ16Fを図示)が接続されている(総称する場合、「カメラ群16」という)。また、車両制御装置14には、複数のミリ波レーダ及びLIDARを備えたレーダ群18が接続されている。
The
自動運転制御装置20は、車両制御装置14から自動運転に必要な情報(例えば、上記カメラ群16及びレーダ群18からの検出情報)に基づき、目的地への運転操作を確定し、車両制御装置14へ指示する。
The automatic
自動運転制御装置20は、ネットワーク22の無線通信装置22Aを介して、走行支援制御装置12と通信可能となっている。
The automatic
走行支援制御装置12では、各車両10からの自動運転による走行履歴情報が集約され、必要に応じて、オペレータにより走行支援の指示を行うようになっている。このため、走行支援制御装置12は、ネットワーク22を介して、リアルタイム地図管理システム24から、リアルタイムの道路情報を取得する。
In the driving
リアルタイム地図管理システム24は、道路等に設置されたカメラ等のインフラ、車両10等に設けられた道路情報発信デバイスからの情報が集約され、現在の道路状況(道路規制、路上駐車等を含む)を解析する機能を有している。
The real-time map management system 24 aggregates information from infrastructure such as cameras installed on roads and road information transmission devices installed on
ここで、車両10が自動運転による走行中、カメラ群16またはレーダ群18等の一部に故障が発生した場合に、走行支援制御装置12から適切な走行支援を指示し、未然に事故等の不測の事態を回避する必要がある。
Here, when a part of the
このとき、従来では、車両10を即時に停止させる(以下、停止モードという)、又は、車両10を現場から安全な場所へ待避させて停止させる(以下、回避モードという)ことで、不測の事態を回避していた。
At this time, conventionally, the
しかしながら、例えば、発生した故障に状況によっては、自動運転による走行が可能である場合がある。そこで、本実施の形態では、停止モード又は回避モードと同様に、不測の事態を回避しつつ、異常の状況に応じた制限の下で自動運転による走行を継続する(以下、縮退走行モードという)ようにした。 However, for example, depending on the situation of the failure that occurred, it may be possible to travel by automatic driving. Therefore, in the present embodiment, as in the stop mode or the avoidance mode, while avoiding unforeseen situations, automatic driving is continued under restrictions according to the abnormal situation (hereinafter referred to as degenerate running mode). I made it
図2は、自動運転制御装置20と走行支援制御装置12との間で実行される縮退走行モードの可否、及び、縮退走行モードの種類を案内するための制御を実行するための機能ブロック図である。
FIG. 2 is a functional block diagram for executing control for guiding whether or not a degenerate driving mode can be executed between the automatic
(自動運転制御装置20) (Automatic driving control device 20)
異常情報管理部50には、車両制御装置14からのダイアグコード(CAN(Controller Area Network)信号)が入力され、カメラ群16又はレーダ群18の異常情報を管理する。異常情報とは、現在位置情報、現在時刻情報、異常発生時のダイアグコード情報、異常センサの特定情報を含む。
A diagnostic code (CAN (Controller Area Network) signal) from the
異常情報管理部50は、通信I/F52の異常情報送信部52Aに接続されており、取得した異常情報を走行支援制御装置12の通信I/F56の異常情報受信部56Aへ送信する。
The abnormality
自動運転制御装置20の通信I/F52は、自動運転情報受信部52Bを備えている。
Communication I/F52 of automatic
自動運転情報受信部52Bには、走行支援制御装置12の通信I/F56の自動運転情報送信部56Bから、自動運転情報を受信する。
The automatic driving
受信した自動運転情報は、走行計画部54に送出され、走行計画部54で計画された走行計画に基づき、車両制御装置14の駆動系統及び電気系統を制御して、自動運転による走行(停止モード、回避モード、及び縮退走行モード)を実行する。
The received automatic driving information is sent to the
(走行支援制御装置12) (Driving support control device 12)
図2に示される如く、走行支援制御装置12は、設定部58を備えており、通信I/F56の異常情報受信部56Aで受信した異常情報を取得する。
As shown in FIG. 2 , the driving
設定部58は、縮退走行モードにおける目的地候補を探索する機能を有している。
The
設定部58は、目的地候補管理データベース60に接続されている。目的地候補管理データベース60には、予め、車両10が目的地候補とする全ての場所(車庫、停留所等)が格納されている。
The
設定部58では、異常情報の内の現在位置情報に基づいて、目的地候補管理データベース60から、所定条件に合う目的地候補を探索する。
The
図3は、設定部58(図2参照)における目的地候補探索の一例として、模式的に車両10に異常が発生した地点周辺の地図62の正面図を示している。
FIG. 3 schematically shows a front view of a
図3において、所定条件として、現在地から半径Rm(図3の点線円)以内にある目的地候補を選別している。この図3では、目的地候補としては4カ所あり、○△車庫64、××停留所66、及び◇□停留所68を選別し、一方、□■停留所69は、目的地候補外となる。
In FIG. 3, as a predetermined condition, destination candidates within a radius Rm (dotted line circle in FIG. 3) from the current location are selected. In FIG. 3, there are four destination candidates, and the ○△
図2に示される如く、設定部58は、抽出部70に接続されており、選別した全ての目的地候補に関する情報を抽出部70へ通知する。
As shown in FIG. 2, the
抽出部70は、走行阻害要因を算出する機能を有している。
The extracting
抽出部70は、阻害要因データベース72に接続されている。阻害要因データベース72には、目的地候補、現在位置、現在時刻をファクタとする、予め設定した複数種類の阻害要因毎の発生頻度が格納されている。
The
阻害要因とは、目的地候補までの走行に必要な要件であり、距離(要因A)、路上駐車を含むレーンチェンジ回数(要因B)、右折回数(要因C)、左折回数(要因D)、渋滞の有無(要因E)、及び横断歩道の個数(要因F)等が挙げられる。なお、阻害要因の種類は、要因Aから要因Fに限定されるものではない。例えば、高速道路であれば、要因F(横断歩道の個数)は省かれるし、通学路であれば、学校の数を阻害要因としてもよい。 Obstacle factors are requirements necessary for traveling to a destination candidate, and include distance (factor A), number of lane changes including on-street parking (factor B), number of right turns (factor C), number of left turns (factor D), Presence or absence of traffic congestion (factor E), the number of pedestrian crossings (factor F), and the like. It should be noted that the types of inhibiting factors are not limited to factor A to factor F. For example, factor F (the number of pedestrian crossings) may be omitted in the case of expressways, and the number of schools in the case of school commuting routes may be used as a hindrance factor.
抽出部70では、異常情報の内の現在位置情報並びに現在時刻情報、及び、前記設定部58から取得した目的地候補情報に基づいて、阻害要因データベース72から情報を取得し、複数の目的地候補へ向かう複数のルートとそれぞれのルートの阻害要因を算出する。
The
図4は、特定のルートにおける、各阻害要因(ここでは、要因Aから要因Fとする)と阻害要因発生頻度の関係を示す特性図である。 FIG. 4 is a characteristic diagram showing the relationship between each hindrance factor (here, factor A to factor F) and the frequency of occurrence of the hindrance factor in a specific route.
この図4の特性例では、目的地候補までは距離は長いが、比較的に直進に近い形で走行することが予測できる。 In the characteristic example of FIG. 4, although the distance to the destination candidate is long, it can be predicted that the vehicle will travel relatively straight ahead.
一方、図5に示される如く、同一の現在位置Sから同一の目的地候補Gに対して、2種類のルートが存在する場合がある。この場合は、各ルート毎に阻害要因を算出することになる。 On the other hand, as shown in FIG. 5, there may be two types of routes from the same current position S to the same destination candidate G. In FIG. In this case, the hindrance factor is calculated for each route.
図5では、第1のルート(図5の点線参照)は、レーンチェンジが0回、右折が1回、左折が1回の阻害要因となり、第2のルート(図5の一点鎖線参照)は、レーンチェンジが3回、右折が2回、左折が2回の阻害要因となり、目的地候補が同じでも、ルート毎に阻害要因が異なることがわかる。また、路上駐車をレーンチェンジとしてカウントするが、時刻によって変化し得る要素である。 In FIG. 5, the first route (see the dotted line in FIG. 5) has 0 lane changes, one right turn, and one left turn, and the second route (see the dashed line in FIG. 5) has , lane changes three times, right turns twice, and left turns twice. Even if the destination candidate is the same, the obstacles are different for each route. In addition, parking on the street is counted as a lane change, but it is a factor that can change depending on the time of day.
図2に示される如く、抽出部70は、導出部74に接続されており、抽出したルート毎の阻害要因を、導出部74へ通知する。
As shown in FIG. 2, the
導出部74は、到着確率を算出する機能を有している。
The
導出部74は、過去事例データベース76に接続されている。過去事例データベースには、状況情報(ルート、阻害要因、異常情報(異常発生時のダイアグコード情報、異常センサの特定情報)をファクタとする、結果情報(縮退走行モード種、到着確率、オーバーライド時映像等)が、所謂ビッグデータとして格納されている。
The
縮退走行モードは、センサ異常箇所や数に基づいて、様々な種類が設定されており、当該種類毎に、目的地候補毎の到着確率が計算されることになる(詳細後述、図6参照)。 Various types of degenerate driving modes are set based on the location and number of sensor abnormalities, and the arrival probability for each destination candidate is calculated for each type (details will be described later, see FIG. 6). .
以下に、導出部74における情報処理(状況情報に対する結果情報を取得)の詳細を説明する。
Details of information processing (obtaining result information for situation information) in the
「阻害要因の特徴量を算出」 "Calculation of features of obstructive factors"
以下では、例えば、故障のダイアグコードがZ番であった場合とする。抽出部70から取得した各ルートの阻害要因の特徴量fFを以下の(1)式で計算する。
In the following, for example, it is assumed that the diagnostic code of the failure is Z number. The feature quantity f F of the obstruction factor of each route acquired from the
・・・(1)
... (1)
ここで、Nは阻害要因の種類を識別する連番であり、xは阻害要因の頻度を数値化したものである。 Here, N is a serial number that identifies the type of hindrance factor, and x is the numerical value of the frequency of the hindrance factor.
次に、1つの縮退走行モードをkとした場合、縮退走行モードkにおける、過去事例データベース76に格納されている教師走行データの阻害要因の特徴量fs,k,Mは、(2)式のように表現される。
Next, assuming that one degenerate driving mode is k, the feature quantity fs,k,M of the hindrance factor of the teacher driving data stored in the
縮退走行モードは、図6に示される如く、センサの異常箇所、数に基づいて、その組み合わせ分存在するものであり、図6では、縮退走行モードkを、0001から順次カウントアップされる連番を識別番号として設定した。 As shown in FIG. 6, there are a number of degenerate running modes, depending on the number and location of sensor failures. In FIG. was set as the identification number.
・・・(2)
... (2)
ここで、kは縮退走行モードの種類(k番目)であり、Mはサンプル数である。各サンプルはダイアグコードがZ番に対応している。 Here, k is the type of degenerate driving mode (k-th), and M is the number of samples. Each sample corresponds to the Z-number of the diagnostic code.
次に、各特徴量fs,k,Mと、過去事例データベース76に格納されている教師走行データとの類似度を取得する。
Next, the degree of similarity between each feature value fs,k,M and the teacher driving data stored in the
この類似度を取得するための計算は、例えば、各特徴次元を比較し、教師走行データの数mだけ類似度が算出される。例えば、平均二乗誤差の逆数等をとることで、教師走行データの数mの目的地候補に向かう走行データに対する類似度dk,mは、以下の(3)式で得ることができる。 The calculation for obtaining this degree of similarity, for example, compares each feature dimension and calculates the degree of similarity for the number m of teacher travel data. For example, by taking the reciprocal of the mean square error or the like, the similarity dk,m with respect to the travel data heading for m destination candidates in the teacher travel data can be obtained by the following equation (3).
・・・(3)
... (3)
図7は、特定の目的地候補へ走行するための将来走行データ毎に、(3)式で計算した教師走行データに対する類似度から、予め設定したしきい値(ここでは、類似度=0.7)以上の教師走行データを抽出すると共に、この抽出された教師走行データ毎に、評価(縮退走行可能は○、縮退走行不可能は×)を得るための手順を示したものである。 FIG. 7 shows a threshold value set in advance (here, similarity=0.5) based on the degree of similarity to teacher traveling data calculated by equation (3) for each future traveling data for traveling to a specific destination candidate. 7) A procedure for extracting the above-mentioned supervised driving data and obtaining an evaluation for each of the extracted supervised driving data (O if degeneracy is possible, x if degeneracy is not possible) is shown.
図8は、図7と同様であるが、計算式による各教師走行データの評価が、阻害要因の類似度に依存していることを、顕現性を持って示した図である。 FIG. 8 is similar to FIG. 7, but is a diagram clearly showing that the evaluation of each supervised travel data by a calculation formula depends on the similarity of impeding factors.
図8における左欄74Aは、例えば、(3)式の平均二乗誤差の逆数による類似度計算値である。図8における中央欄74Bは各教師走行データの阻害要因特性図である。図8における右欄74Cは類似度が0.7以上の教師走行データにおける評価結果(「○」又は「×」とオーバーライド映像の有無)である。
The
この図8(及び図7)に示される如く、各教師走行データ毎に「○」又は「×」(計算上は、「1」又は「0」に分類すればよい。)が付与されることになる。 As shown in FIG. 8 (and FIG. 7), "○" or "X" (calculated to be classified as "1" or "0") is given to each teacher travel data. become.
本実施の形態では、「○」が付与された教師走行データが多ければ多いほど、到着確率が高いとみなし、以下の(4)式で、到着確率を計算する。 In the present embodiment, it is assumed that the greater the number of teaching travel data marked with "○", the higher the probability of arrival, and the probability of arrival is calculated by the following equation (4).
・・・(4)
... (4)
図6は、各縮退走行モードkに対する、目的地候補毎の到着確率を示した一覧表である。 FIG. 6 is a list showing the arrival probability for each destination candidate for each degenerate driving mode k.
図2に示す導出部74では、この図6の一覧表に基づき、過去事例データベース76から、設定部58で設定した目的地候補毎の到着確率と、当該到着確率となり得る縮退走行モード種と、オーバーライド映像(存在する場合)を読み出して、通知管理部78へ送出する。
Based on the list shown in FIG. 6, the
ここで、本実施の形態では、通知管理部78はユーザインターフェイス80に接続されている。設定部58では、導出した結果を、走行支援制御装置12を管理するオペレータが目視可能なユーザインターフェイス80に表示するようになっている。
Here, in this embodiment, the notification manager 78 is connected to the
図9は、ユーザインターフェイス80に設けられたモニタ80Mに示される画像の一例である。
FIG. 9 is an example of an image displayed on a
図9(A)は、メイン画面80Aであり、例えば、イラスト調に、センサAが△□故障を起こした車両画像10Gと、設定部58で設定された各目的地候補としての目的地候補画像64G、66G、68Gと、車両画像10Gからそれぞれの目的地候補画像64G、66G、68Gまでのルート画像64R、66R、68R(矢印)とが表示される。
FIG. 9A shows a
各目的地候補画像64G、66G、68Gには、縮退走行モードの種類と到着確率を示すテキスト画像が併せて表示される。
Each
図9(B)は、メイン画面80Aから切り替わって表示可能なサブ画面80Bであり、目的地候補画像64G、66G、68G毎にサブ画面が準備され、切り替え操作によって各サブ画面が表示可能である。なお、複数のサブ画面80Bを同時に表示するようにしてもよい。
FIG. 9B shows a sub-screen 80B that can be displayed by switching from the
一例として、図9(B)は、目的地候補として、○△車庫64を選択した場合の詳細情報としてのサブ画面80Bであり、上欄は、(5)式に示すような到着確率の計算式画像82Aが示され、ここでは、到着確率が98%となった経緯等が表示される。
As an example, FIG. 9(B) is a sub-screen 80B as detailed information when ○△
・・・(5)
... (5)
また、図9(B)のサブ画面80Bの下欄は、過去のオーバーライド時の映像(制止画、動画を問わず)と、そのときの状況画像82Bが表示される。
Also, in the lower column of the sub-screen 80B in FIG. 9(B), an image (regardless of whether it is a still image or a moving image) at the time of past override and a
図2に示される如く、オペレータは、全ての目的地候補の中から最適な目的地候補を選択し、そのルート及び縮退走行モードに関する情報をオペレータ指示情報として、通知管理部78へ通知(返信)する。 As shown in FIG. 2, the operator selects the most suitable destination candidate from among all the destination candidates, and notifies (replies) to the notification management unit 78 the information regarding the route and degenerate driving mode as operator instruction information. do.
通知管理部78では、オペレータから受けた指示情報を通信I/F56の自動運転情報送信部56Bを介して、自動運転制御装置20を送信する。
The notification management unit 78 transmits the instruction information received from the operator to the automatic
なお、図9(A)において、到着確率が最も高い目的地候補(○△車庫、到着確率98%)を、単純に選択するようにしてもよいが、例えば、××停留所まで行けば、異常を修理できる修理担当者と接触できる、最終目的地に近い等、様々な理由で到着確率が最高以外の目的地(××停留所、到着確率43%)を選択することもあり得る。 In FIG. 9A, the destination candidate with the highest arrival probability (○△ garage, arrival probability 98%) may be simply selected. It is possible to select a destination other than the one with the highest probability of arrival (stop XX, probability of arrival 43%) for various reasons, such as being able to contact a repairman who can repair the vehicle, or being close to the final destination.
以下に、本実施の形態の作用を、図10及び図11のフローチャートに従い説明する。 The operation of this embodiment will be described below with reference to the flow charts of FIGS. 10 and 11. FIG.
図10は、本実施の形態に係る走行支援制御装置12で実行される、データ蓄積制御ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 10 is a flow chart showing a data accumulation control routine executed by the driving
ステップ100では、目的地が決定したか否かを判断し、否定判定された場合は、ステップ114へ移行する(後述)。また、ステップ100で肯定判定、すなわち、目的地が決定したと判断した場合は、ステップ102へ移行する。
At
ステップ102では、目的地までの阻害要因を算出し、次いで、ステップ104へ移行して、車両10の故障、不調の模擬状態を設定し、ステップ106へ移行して、縮退走行モードへ切り替える。
At
次のステップ108では、ステップ106で切り替えた縮退走行モードによる走行制御を実行する。
In the
次のステップ110では、縮退走行モードの終了(目的地到着、及び走行途中中止を含む)後に、当該縮退走行モードの良否判定を行う。例えば、良否判定は、オーバーライドが発生したか否かで判定してもよい。また、オーバーライドの状況に重みを付けて、オーバーライドが有っても、重み付けとして軽度であり、目的地に到着した場合は、良判定としてもよい。
In the
次のステップ112では、今回の縮退走行モードによる走行データを、教師走行データとして過去事例データベース76(図2参照)へ格納し(良否判定を含む)、ステップ114へ移行する。
In the
ステップ114では、教師走行データの蓄積を継続するか否かを判断し、肯定判定された場合は、ステップ100へ戻る。また、ステップ114で否定判定された場合は、このルーチンは終了する。
At
図11は、本実施の形態に係る走行支援制御装置12で、異常(故障、不調)発生受信時に起動される走行支援制御ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 11 is a flow chart showing a driving support control routine that is activated when an abnormality (failure, malfunction) occurrence is received in the driving
ステップ150では、車両10から異常情報を取得し、次いで、ステップ152へ移行して、異常情報の内の、現在位置に基づき、目的地候補管理データベース60(図2参照)から、目的地候補を探索する。
In
次のステップ154では、異常情報の内の、現在位置、現在時刻に基づき、阻害要因データベース72(図2参照)から各目的地候補までの阻害要因を算出する。
In the
次のステップ156では、異常情報に基づき、過去事例データベース76(図2参照)から縮退走行モード及び到着確率を算出し、ステップ158へ移行する。
In the
ステップ158では、到着確率が100%ではない要因の一つである、オーバーライド時の映像を取得し、次いで、ステップ160へ移行して、結果情報を通知管理部78(図2参照)へ送出する。
In
ステップ162では、ユーザインターフェイス80(図2参照)へ結果情報を送出することで、モニタ80Aに結果情報が表示される(図9参照)。
In
ここで、例えば、オペレータは、縮退走行が可能か否かを判断し、通知管理部78へ通知する。 Here, for example, the operator determines whether degeneracy running is possible and notifies the notification management unit 78 of it.
ここで、縮退走行ができない場合は、車両10を停止又は退避させる走行支援中止指示を通知し、縮退走行が可能である場合は、車両10を縮退走行モードで走行支援する詳細情報(目的地、走行ルート、縮退走行モードを含む走行支援情報)を通知する。
Here, if degenerate driving is not possible, a driving support stop instruction to stop or evacuate the
次のステップ164では、通知管理部78が、ユーザインターフェイス80から指示情報を受け付けたか否かを判断する。
In the
このステップ164で肯定判定されると、ステップ166へ移行して、縮退走行モードでの走行支援指示か否かを判断する。
If an affirmative determination is made in
ステップ166で否定判定された場合は、ステップ168へ移行して、縮退走行モードを実行せず、従前どおり、車両10を停止又は退避させる指示を行い、このルーチンは終了する。
If a negative determination is made in
また、ステップ166で肯定判定された場合は、ステップ170へ移行して、指示情報に基づき、目的地、走行ルート、及び縮退走行モードを含む走行支援情報を車両10の自動運転制御装置20へ送信し、ステップ172へ移行する。
Further, when the determination in
ステップ172では、縮退走行モード実行可否の判断結果、及び阻害要因等を、過去事例データベース76(図2参照)へ格納し、このルーチンは終了する。
At
なお、本実施の形態では、車両10の自動運転制御装置20へ、複数の目的地候補をそれぞれの到着確率を付記して通知するようにしたが(図9参照)、複数の目的地候補が選択された後、所定の条件に基づいて、何れか1つの目的地候補のみを優先的に通知するようにしてもよい。
In the present embodiment, the automatic
例えば、所定の条件が、「到着確率優先」であれば、最も到着確率が高い目的地候補のみを通知し、所定の条件が「距離優先」であれば、最も近距離の目的地候補のみを通知する。所定の条件は、車両10の自動運転制御装置20側で設定してもよいし、走行支援制御装置12側で設定してもよい。
For example, if the predetermined condition is "arrival probability priority", only the destination candidate with the highest arrival probability is notified, and if the predetermined condition is "distance priority", only the closest destination candidate is notified. Notice. The predetermined condition may be set on the automatic
また、本実施の形態では、オペレータの判断結果を重視して、ルート、目的地、縮退走行モード等を通知するようにしたが、AI機能を有する機械学習部を新設し、通知管理部78で受け付けた情報に基づいて、機械学習で最適な情報を選別し、通知するようにしてもよい。また、AI機能は、車両10の自動運転制御装置20側に設けてもよい。
In addition, in the present embodiment, the route, destination, degenerate driving mode, etc. are notified with emphasis on the operator's judgment result. Based on the received information, the optimum information may be selected by machine learning and notified. Also, the AI function may be provided on the side of the automatic
本実施の形態では、オーバーライドの有無で教師走行データから評価を行っているが、運転の善し悪しが判断できればオーバーライド以外であってもよい。例えば、走行中に壁や障害物との距離が極端に小さくならない場合及びなる場合を、それぞれ「○」及び「×」と評価する等が挙げられる。 In the present embodiment, evaluation is performed based on the teacher driving data based on the presence or absence of overriding, but other than overriding may be used as long as it is possible to determine whether the driving is good or bad. For example, when the distance to a wall or an obstacle does not become extremely small during running, and when it does, it is evaluated as "O" and "X", respectively.
10 車両、12 走行支援制御装置、14 車両制御装置、20 自動運転制御装置、16 カメラ群、16A 前方向カメラ、16B 左前方向カメラ、16C 左後方向カメラ、16D 右前方向カメラ、16E 右後方向カメラ、16F 後方向カメラ、18 レーダ群、50 異常情報管理部、52 通信I/F、52A 異常情報送信部、56 通信I/F、56A 異常情報受信部、52B 自動運転情報受信部、56B 自動運転情報送信部、58 設定部、60 目的地候補管理データベース、62 地図、64 ○△車庫、66 ××停留所、68 ◇□停留所、 69 □■停留所、70 抽出部、72 阻害要因データベース、74 導出部、76 過去事例データベース、78 通知管理部、80 ユーザインターフェイス、80M モニタ、10G 車両画像、64G、66G、68G 目的地候補画像、64R、66R、68R ルート画像、80B サブ画面
10 vehicle, 12 driving support control device, 14 vehicle control device, 20 automatic driving control device, 16 camera group, 16A front camera, 16B left front camera, 16C left rear camera, 16D right front camera, 16E right rear camera , 16F rear camera, 18 radar group, 50 abnormality information management unit, 52 communication I / F, 52A abnormality information transmission unit, 56 communication I / F, 56A abnormality information reception unit, 52B automatic operation information reception unit, 56B automatic operation
Claims (10)
車両から異常を受け付けたとき、目的地の候補を設定する設定部(58)と、
複数の走行阻害要因の種類が格納された走行阻害要因管理データベースを備え、前記センサの異常が発生した現在地から、候補となる目的地まで走行するときの走行阻害要因の発生頻度を複数の阻害要因毎に抽出する抽出部(70)と、
過去事例データベースに格納された過去事例と、前記抽出部で抽出した走行阻害要因の発生頻度とに基づき、自動運転の際に所定制限を持たせた複数パターンの縮退走行モードでの候補となる目的地までの到着確率を算出する算出部(74)と、
前記複数パターンの縮退走行モードと、それぞれの縮退走行モードにおける前記到着確率とを通知する通知部(78)と、
を有する走行支援制御装置。 A driving support control device (10) for supporting driving when an abnormality occurs in a sensor necessary for automatic driving,
a setting unit (58) for setting destination candidates when an abnormality is received from the vehicle;
A running impediment factor management database is provided in which types of a plurality of travel impediment factors are stored, and the frequency of occurrence of the travel impediment factor when traveling from the current location where the abnormality of the sensor occurs to a candidate destination is determined by the plurality of impediment factors. an extraction unit (70) for extracting each
Based on the past cases stored in the past case database and the frequency of occurrence of driving impediment factors extracted by the extraction unit, multiple patterns of degenerate driving mode candidates with predetermined restrictions during automatic driving Purpose a calculation unit (74) for calculating the probability of arrival to the ground;
a notification unit (78) that notifies the multiple patterns of degenerate driving modes and the arrival probability in each of the degenerate driving modes;
A driving support control device having
請求項1~請求項9の何れか1項記載の走行支援制御装置の各部として動作させる、
走行支援制御プログラム。 the computer,
Operate as each part of the driving support control device according to any one of claims 1 to 9,
Driving support control program.
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