WO2008062897A1 - Système de génération de plan de commande de voyage et programme informatique - Google Patents

Système de génération de plan de commande de voyage et programme informatique Download PDF

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WO2008062897A1
WO2008062897A1 PCT/JP2007/072885 JP2007072885W WO2008062897A1 WO 2008062897 A1 WO2008062897 A1 WO 2008062897A1 JP 2007072885 W JP2007072885 W JP 2007072885W WO 2008062897 A1 WO2008062897 A1 WO 2008062897A1
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plan
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surrounding
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PCT/JP2007/072885
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Koji Taguchi
Makoto Aso
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Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha
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Publication date
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    • B60W40/06Road conditions
    • B60W40/076Slope angle of the road

Definitions

  • the present invention relates to a travel control plan generation system and a computer program that generate a travel control plan for an autonomous vehicle.
  • This device determines the target deceleration based on the vehicle's relative speed and relative distance to the obstacle ahead, and automatically controls the braking force so that the actual deceleration becomes the target deceleration.
  • the control policy of the own vehicle is determined from the vehicle state quantity at a certain moment such as relative speed and relative distance to the surrounding vehicle, so the situation of the surrounding vehicle (acceleration / deceleration, lateral position, etc.) The car could not respond until it actually changed, so it was a so-called event control. Therefore, it is difficult to respond to changes in the situation with a margin, and the response is limited. Depending on the response, there is a risk that the control may be contrary to the driving policy of the vehicle, such as comfort and fuel efficiency.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and a travel control plan generation system and a computer that can flexibly respond to changes in the surrounding environment while satisfying the travel policy of the host vehicle.
  • the purpose is to provide a program.
  • a travel control plan generation system includes a higher level plan generation means for generating a higher level plan in accordance with a driving policy of one vehicle, a plan for achieving the higher level plan, and a lower level including at least a travel locus.
  • Subordinate plan generating means for generating a plan
  • subordinate plan acquiring means for acquiring a subordinate plan including at least a travel locus of a surrounding vehicle of the one vehicle, and considering the subordinate plan of the surrounding vehicle, Based on the evaluation means for evaluating the lower level plan with a predetermined index, and the evaluation by the evaluation means, the one vehicle is A sub-plan selection means for selecting a sub-plan to be executed; and In this system, it is possible to generate an upper plan that conforms to the driving policy of a single vehicle and to generate a lower plan that achieves this plan.
  • the subordinate plan includes at least the travel trajectory, considers the subordinate plans of the surrounding vehicles, evaluates the subordinate plan of this one vehicle, and can select the subordinate plan to be executed based on the evaluation.
  • the lower level plan can flexibly respond to changes in the surrounding environment while satisfying the driving policy.
  • a lower level plan can be selected based on evaluation based on a predetermined index (for example, safety, comfort, environment (based on fuel efficiency, etc.)), it is possible to select a lower level plan based on an appropriate plan that meets predetermined conditions.
  • the vehicle can be controlled.
  • the subordinate plan generation means generates a plurality of subordinate plans for the one vehicle, and the subordinate plan selection means selects a subordinate plan to be executed from the plurality of subordinate plans based on the evaluation by the evaluation means. It may be characterized by. If it does in this way, one vehicle can be controlled based on a more suitable plan which meets a predetermined condition.
  • the higher level plan generation means may regenerate the higher level plan when the lower level plan cannot be generated. Further, the higher level plan generation means may regenerate the higher level plan according to the evaluation by the evaluation means. In this way, it is possible to review the upper level plan when it is not possible to generate the lower level plan or when the predetermined index cannot be sufficiently satisfied.
  • the subordinate plan acquisition means has a guessing means for guessing a lower plan of the surrounding vehicle based on the behavior of the surrounding vehicle, and obtains a subordinate plan of the surrounding vehicle by guessing by the guessing means. It may be a feature. In this way, it is possible to obtain a lower level plan of a peripheral vehicle that does not have a communication means or a peripheral vehicle that does not have a travel control plan (for example, a manually operated vehicle).
  • the subordinate plan acquisition unit includes a communication unit that communicates with the surrounding vehicle, and acquires the subordinate plan of the surrounding vehicle through communication by the communication unit. Good. In this way, a subordinate plan of an autonomous driving vehicle having a travel control plan as a peripheral vehicle, and further a subordinate plan of the peripheral vehicle estimated in the autonomous driving vehicle can be acquired by communication.
  • the evaluation means may evaluate the subordinate plan of the one vehicle in consideration of the reliability of the subordinate plan of the surrounding vehicle.
  • the reliability of the subordinate plans for the surrounding vehicles differs between the one generated by the autonomous driving vehicle and the one estimated for the manually driving vehicle. Therefore, by evaluating the subordinate plan of one vehicle in consideration of this reliability, it is possible to control the traveling of the one vehicle based on a more appropriate plan.
  • the reliability of the lower level plan acquired from the estimation unit may be lower than the reliability of the lower level plan of the autonomous driving vehicle acquired from the communication unit. In this way, it is possible to control the traveling of one vehicle based on a more appropriate plan in a traffic environment in which manually driven vehicles and autonomously driven vehicles are mixed.
  • the subordinate plan may include a speed pattern of the one vehicle. In this way, not only the lateral control based on the travel locus but also the vertical control based on the speed pattern can be set as the control target.
  • a computer program includes a computer, a higher level plan generation step for generating a higher level plan along a traveling policy of one vehicle, a plan for achieving the higher level plan, and a lower level plan including at least a travel locus.
  • Subordinate plan generation step for generating, subordinate plan acquisition step for acquiring a subordinate plan including at least a travel locus of the surrounding vehicle of the one vehicle, and the one vehicle An evaluation step for evaluating the lower level plan of the vehicle according to a predetermined index, and a step for selecting a lower level plan to be executed by the one vehicle based on the evaluation by the evaluation step. It is characterized by that.
  • this computer program it is possible to cause the computer to function as a travel control plan generation system that can flexibly respond to changes in the surrounding environment while satisfying the travel policy of the host vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an autonomous driving vehicle A equipped with a travel control plan generation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the flow of generating a multi-layered travel control plan.
  • FIG. 3 is a diagram showing the positional relationship between the vehicle A and the surrounding vehicles B and C.
  • Fig. 4 is a diagram showing the subordinate plan for surrounding vehicle B and the behavior prediction (subordinate plan) for vehicle C.
  • Figure 5 is a flowchart for generating a subordinate plan when a lane change is planned.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the evaluation and selection of the subordinate plan for vehicle A.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a modified example of the configuration of the autonomous driving vehicle A on which the travel control plan generation system is mounted.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the optimal control when the vehicles join.
  • the travel control plan generation system (hereinafter also simply referred to as “generation system”) according to the present embodiment is configured using hardware and software of a microcomputer such as an ECU (Electric Control Unit), and is automatically It is mounted on operation control vehicle A. As shown in Fig.
  • this generation system 1 includes a surrounding vehicle recognition unit 1 2, a vehicle state quantity estimation unit 1 4, a surrounding vehicle behavior prediction unit (subordinate plan acquisition means, estimation means) 1 6, and all vehicle behavior of a vehicle group Prediction correction unit 1 8, condition setting input unit 2 0, travel control plan generation unit (higher level plan generation unit, lower level plan generation unit) 2 2, evaluation unit (evaluation unit) 2 4, lower level plan selection unit (lower level plan selection) Means) 26, a transmission unit 28, and a reception unit (subordinate plan acquisition means, communication means) 30.
  • Peripheral vehicle recognition unit 1 2 includes millimeter wave radar, image sensor, laser radar, ultrasonic sensor It is connected to the peripheral sensor 3 2 that monitors the surroundings such as the server.
  • the surrounding vehicle recognition unit 12 is based on the detection value from the surrounding sensor 3 2 (for example, reflection information from an object such as a surrounding vehicle), and the surrounding vehicles existing around the vehicle A (also referred to as own vehicle). Recognize C (Non-communication vehicle C that does not have a communication function in manual operation) and calculate surrounding vehicle information such as relative distance, angle, and speed from own vehicle A.
  • the own vehicle state quantity estimation unit 14 is connected to the own vehicle sensor 34 that detects the own vehicle state quantity.
  • the own vehicle sensor 34 is, for example, a correct sensor, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a steering angle sensor, a white line detection sensor, or a GPS.
  • the vehicle state quantity estimation unit 1 4 uses the vehicle model built in the software to estimate the vehicle A state quantity estimate value (current rate, lateral position in the lane). , Lateral speed, horizontal angle with respect to road alignment, vehicle position, etc.).
  • the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 acquires the surrounding vehicle information calculated by the surrounding vehicle recognition unit 12 and the state quantity estimated value of the vehicle A calculated by the own vehicle state quantity estimation unit 14. Then, the position information history of the vehicle A, the relative position information history of the surrounding vehicle C, the relative speed, etc. are calculated from the acquired information, and the position information history of the surrounding vehicle C, the current state (speed, acceleration, Estimate a corner of the road alignment). This makes it possible to estimate the positional relationship between the surrounding vehicles and the tendency of the surrounding vehicle C (driver preferences such as inter-vehicle distance, vehicle speed, acceleration / deceleration, and lane change resistance).
  • the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 obtains information on roads (lane increase / decrease, merge, branch, alignment, carp, etc.) from the navigation system and infrastructure facilities. Then, based on the location information history of the surrounding vehicle C, the current state and the road information, it is applied to the driver model generated in advance from the tendency of the surrounding vehicle c, and the future plan (for example, several hundreds) m degree) behavior (including running trajectory and speed pattern) is temporarily predicted.
  • the receiving unit 30 acquires a travel control plan for a vehicle: B generated by another self-driving vehicle B by inter-vehicle communication using radio waves such as 2.4 GHz.
  • This travel control plan includes a higher-level plan, which will be described later, as well as vehicle A, and a lower-level plan that includes the travel locus and speed pattern. Plan included.
  • the all-car group behavior prediction correction unit 1 8 obtains the lower plan of the A car selected from the lower plan selection unit 26, and receives the lower plan of the B car from the receiving unit 30 and the surrounding car behavior prediction unit 1 Get the action prediction (subordinate plan) of vehicle C from 6. Then, by superimposing these on the time axis, corrections are made to the sub-plans for each vehicle so as to eliminate inconsistent points (such as when two vehicles overlap).
  • the condition setting input unit 20 accepts input of conditions for the entire travel to the destination designated by the driver. For example, it accepts specifications such as destination, desired travel time, fuel economy priority, and break plan.
  • the travel control plan generation unit 2 2 has a higher level plan generation unit (higher level plan generation means) 2 2 a and a lower level plan generation unit (lower order plan generation means) 2 2 b.
  • the host plan generation unit 2 2 a is designed for each interface while taking into consideration the conditions of the entire travel of several hundred kilometers to the destination specified by the driver, the travel environment conditions such as navigation information and infrastructure information.
  • a travel plan of several tens of kilometers and several tens of minutes between the change IC and service area parking area SAPA is dynamically generated. This travel plan includes travel time, travel plan policy (rest frequency, fuel efficiency, priority of other vehicles, etc.), vehicle group formation, and so on.
  • route search to the destination is performed and multiple candidate routes are selected. Then, select the optimal route that satisfies the traffic information, desired travel time, and travel plan policy. The entire route is divided into units between I C and S A P A, and a travel plan for each section is determined. In addition, a fleet organization policy plan is determined as a travel plan as necessary.
  • the vehicle group formation policy plan is to form a lump with a plurality of autonomous driving vehicles as a vehicle group and stop the start together so that repeated useless start / stop is reduced, for example, when following a traffic jam.
  • the higher-level plan generation unit 2 2 a has several hundred meters from each time point based on the travel plan generated as described above and the recognition of the surrounding situation (based on the peripheral sensor 32 and infrastructure monitoring information).
  • An event transition plan is dynamically generated every ten seconds.
  • the transition plan consists of lane changes (completion target point, desired lane change time (rapidity), allowable shortest lane change time (for emergency avoidance, etc.), mandatory lane change, emergency evasion, Return probability, etc.), upper speed change (new upper speed limit, completion target point, desired acceleration G, desired deceleration G, desired jerk, permissible jerk, required speed achieved, etc.), inter-vehicle distance, merge ( Desired inflow point, desired inflow speed, desired inflow operation time (abrupt degree, etc.), diversion (similar to confluence), formation of formation, formation of departure.
  • the parentheses are the setting conditions attached when giving instructions to the subordinate plan generator 2 2 b. For example, when each of the surrounding vehicles to be emphasized is instructed in the travel plan together with an instruction for traffic jam tracking vehicle group control, event transition such as lane change or upper limit speed change is planned to achieve this.
  • Lower plan generation unit 2 2 b so as to achieve a Ibento transition plan generated by the upper level plan generation unit 2 2 a, on the basis of the road information, the number C m from each time point, a few tens of milliseconds, A subordinate plan including the target trajectory and speed pattern is dynamically generated over several hundred meters.
  • the lower level plan generated by the lower level plan generation unit 2 2 b in this way achieves the higher level event transition plan generated by the higher level plan generation unit 2 2 a.
  • the event transition plan achieves a higher-level travel plan.
  • the driving plan is in line with the driving policy specified by the driver.
  • the generation of a travel control plan is divided into a higher level plan and a lower level plan, and the upper level plan is further divided into a travel plan and an event transition plan.
  • the lower-level plan has a smaller time scale than the higher-level plan. Since the generation of the travel control plan is multi-layered in this way, if the lower level plan cannot be generated by the lower level plan generation unit 2 2 b, a review of the event transition plan is requested and the higher level plan is regenerated.
  • the travel control plan generation unit 2 2 receives the modified vehicle B and vehicle A sub-plans and the vehicle C behavior predictions from the vehicle group all-vehicles behavior prediction correction unit 1 8, and the sub-plans are based on this assumption. Generated. At this time, the travel control plan generation unit 2 2 It is also possible to obtain a travel plan and an event transition plan, which are higher-level plans for vehicle B, from the group-wide vehicle behavior prediction correction unit 1 8 and generate a travel plan and an event transition plan for the own vehicle A based on this. .
  • the evaluation unit 24 considers the behavior prediction of the surrounding vehicle C and the subordinate plan of the autonomous driving vehicle B acquired from the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 and adds a plurality of subordinate plans for the temporarily generated vehicle A. , And evaluate each based on predetermined indicators (for example, safety, comfort, environment (based on fuel efficiency, etc.)). Safety can be evaluated from the distance between vehicles and the urgency of steering. Comfort can be evaluated from the maximum lateral G, average lateral G, and short rate. With regard to environmental performance, fuel efficiency can be evaluated from the predicted fuel consumption, and the kindness of other vehicles can be evaluated from the priority of other vehicles.
  • predetermined indicators for example, safety, comfort, environment (based on fuel efficiency, etc.)
  • Safety can be evaluated from the distance between vehicles and the urgency of steering.
  • Comfort can be evaluated from the maximum lateral G, average lateral G, and short rate.
  • fuel efficiency can be evaluated from the predicted fuel consumption, and the kindness of other vehicles can be evaluated from the priority of other vehicles.
  • the problem is corrected in the travel control plan generation section 22 and the evaluation section 24 evaluates again. If the problem cannot be corrected, request a review of the event transition plan and regenerate the higher-level plan.
  • the reliability of the sub-plan is taken into account.
  • the subordinate plan generated by the autonomous driving vehicle B and the subordinate plan estimated for the manual driving vehicle C have different reliability levels, so the subordinate plan is evaluated in consideration of this reliability level.
  • the reliability of the lower level plan obtained by the prediction by the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 is obtained from the reliability of the lower level plan of the autonomous driving vehicle B obtained by the reception unit 30. Also lower. Thus, for example, the space between the autonomous driving vehicle B and the manually driven vehicle C can be reduced.
  • the lower level plan selection unit 26 selects a travel control plan that executes an excellent evaluation from a plurality of lower level plans. For example, if safety is important, select a travel control plan that implements a safer one.
  • the reliability considering the reliability in the evaluation by the evaluation unit 24. The reliability may be taken into consideration when selecting by the lower level plan selection unit 26. That is, the evaluation unit 2 It is also possible to make corrections by accumulating the reliability on the evaluation score given in 4 and select based on the evaluation score after correction.
  • the motion control unit 3 6 can reproduce the position and speed at each time loyalty based on the selected sub-plan (including the driving track and speed pattern) while taking into account the estimated value of the vehicle state. In addition, an indication value for the actuator 3 8 is generated.
  • the actuator 38 is an actuator such as an engine, a brake, or an electric power steering and an ECU that controls them.
  • the actuator 38 receives a throttle opening instruction value, a brake pressure instruction value, a steering torque instruction value, etc. from the motion control unit 36. These are driven and controlled.
  • the transmission unit 28 transmits the lower level plan of the vehicle A selected by the lower level plan selection unit 26 to the other autonomous driving vehicle B through inter-vehicle communication using radio waves such as 2.4 GHz. At this time, the upper level plan of the vehicle A may also be transmitted.
  • the surrounding vehicle recognition unit 1 2 recognizes the surrounding vehicle C around the own vehicle A based on the detection value from the surrounding sensor 3 2, and the relative distance, angle, and speed from the own vehicle A are recognized.
  • the surrounding car information such as is calculated.
  • the vehicle state quantity estimation unit 14 based on the detection value from the vehicle sensor 3 4, the state quantity estimate value of the vehicle A at that time (vehicle position, short rate, lateral position in the lane, horizontal position Speed, road angle, etc.).
  • the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 acquires the surrounding vehicle information calculated by the surrounding vehicle recognition unit 12 and the state quantity estimated value of the vehicle A calculated by the own vehicle state quantity estimation unit 14. Then, the position information history of the vehicle A, the relative position information history of the surrounding vehicle C, the relative speed, etc. are calculated from the acquired information, and the position information history of the surrounding vehicle C, the current speed are calculated from these information. State conditions (speed, acceleration, angle to road alignment, etc.) are estimated. As a result, the positional relationship of the surrounding vehicle C and the tendency of the surrounding vehicle C (driver preferences such as inter-vehicle distance, vehicle speed, acceleration / deceleration, and lane change resistance) can be estimated.
  • the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 obtains road information (lane increase / decrease, merge, branch, linear, curve, etc.) from the navigation system and infrastructure equipment. Then, based on the position information history of the surrounding vehicle C, the current state and the road information, the future of the surrounding vehicle C (for example, about several hundred m) is applied to the driver model generated in advance from the tendency of the surrounding vehicle C. ) Behavior (including travel trajectory and speed pattern). At this time, the behavior prediction of the surrounding vehicle C is generated together with the reliability. This reliability is set to a predetermined value that is lower than the lower plan of the autonomous driving vehicle B.
  • the vehicle group all-behavior prediction correction unit 1 8 obtains the subordinate plan of the vehicle A selected from the subordinate plan selection unit 26, and receives the subordinate plan of the vehicle B from the receiving unit 30 and the surrounding vehicles.
  • the behavior prediction of the vehicle C is acquired from the behavior prediction unit 16. Then, by superimposing these on the time axis, corrections are made to the subordinate plans of each vehicle so as to eliminate inconsistent points (such as when two cars overlap).
  • C ′ and C ′ ′ indicate the position of the vehicle C every tens of milliseconds, for example (the same applies to the vehicle B).
  • condition setting input unit 20 accepts input of conditions for the entire traveling to the destination designated by the driver. For example, designation of destination, desired travel time, fuel economy priority, and break plan is accepted.
  • a travel plan of several tens of kilometers and tens of kilometers between each interchange IC and service area parking area SAPA is dynamically generated.
  • route search to the destination is performed and multiple candidate routes are selected. Then, select the optimal route that satisfies the traffic information, desired travel time, and travel plan policy. The entire route is divided into units between ICs and SAPAs, and a travel plan for each section is determined. In addition, a fleet organization policy plan is determined as a travel plan as necessary.
  • the upper level plan generation unit 2 2 a dynamically generates an event transition plan in units of several hundreds of meters and several tens of seconds from each time point based on the travel plan generated as described above and the surrounding situation recognition. .
  • a sub-plan that includes the target travel trajectory and speed pattern is dynamically generated every one hundreds of meters.
  • a plurality of subordinate plans may be generated by the same trajectory generation method, or a plurality of subordinate plans may be generated by changing the trajectory generation method. If the event transition is not essential, multiple sub-plans may be generated depending on whether or not the event is performed.
  • the lower level plan generation unit 2 2 b If the lower level plan cannot be generated by the lower level plan generation unit 2 2 b, it requests the review of the event transition plan and regenerates the higher level plan. Then, a subordinate plan that achieves the new superordinate plan is generated.
  • the lower level plan generation unit 2 2 b first determines whether or not it is an emergency avoidance (step S 4 0 1). . Then, for emergency avoidance, emergency avoidance settings such as permitting a quick handle are made, and the process proceeds to step S 4 0 3. On the other hand, if it is not emergency avoidance, it is determined whether or not the lane is reduced (step S 4 0 4). If the number of lanes decreases, normal steering is set to disable the return to the original lane (step S 4 0 5), and the process proceeds to step S 4 0 3. On the other hand, if the lane does not decrease, the first half of the steering is set to enable the return to the original lane (step S 4 0 6), and the process proceeds to step S 4 0 3.
  • step S 4 0 the target point for completion of lane change is set, and then step In S 4 0 7, set the time spent on the lane change.
  • a lane change locus is temporarily generated (step S 4 0 8).
  • step S 4 10 it is determined whether or not time is sufficient for the lane change. If the time is sufficient, the process proceeds to step S 4 10. On the other hand, if the time is insufficient, it is determined whether it is the shortest time allowed (step S 4 1 1), and if it is not the shortest time, the lane change time is shortened (step S 4 1 2). Return to 4 0 8.
  • step S 4 13 determines whether the lane change is essential, and if it is essential, the process proceeds to step S 4 10. If the lane change is not indispensable, lane change cancellation is determined in step S 4 1 4, and the process proceeds to step S 4 10. In step S 4 1 0, the determined content is transmitted to the upper layer. Therefore, it is necessary to make a lane change with a generated trajectory instead of a shortage of time, or a shortest allowable time due to a shortage of time, but it is essential to perform a lane change with that trajectory. Therefore, the upper layer is informed whether to cancel the lane change. When canceling a lane change, an event transition plan without a lane change is newly generated, and a subordinate plan that satisfies this is generated.
  • the evaluation unit 24 considers the behavior prediction of the surrounding vehicle C acquired from the vehicle group all-vehicle behavior prediction correction unit 18 and the subordinate plan of the autonomous driving vehicle B, and creates a plurality of temporarily generated vehicles A. Evaluate sub-plans based on certain indicators (eg safety, comfort, environmental (based on fuel economy, etc.)). If there is a problem such as safety not being ensured by the evaluation in the evaluation unit 24, the problem is corrected in the traveling control plan generation unit 22 and re-evaluated in the evaluation unit 24. If the problem cannot be corrected, request a review of the event transition plan and regenerate the higher-level plan.
  • certain indicators eg safety, comfort, environmental (based on fuel economy, etc.
  • the reliability of the sub-plan is taken into account.
  • the subordinate plan generated by the autonomous driving vehicle B and the subordinate plan estimated for the manual driving vehicle C have different reliability levels. Therefore, the subordinate plan is evaluated in consideration of this reliability level.
  • the reliability of the lower level plan obtained by the prediction by the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 is obtained from the reliability of the lower level plan of the autonomous driving vehicle B obtained by the reception unit 30. Also lower. Thereby, for example, the space between the autonomous driving vehicle B and the manually driving vehicle can be reduced.
  • the lower level plan selection unit 26 selects a travel control plan that executes an excellent evaluation from a plurality of lower level plans. For example, if safety is important, select a travel control plan that implements a safer one.
  • Fig. 6 is a diagram for explaining the evaluation and selection of the subordinate plan for vehicle A.
  • a lane change is planned in the upper level plan, and route I and route I I are generated as the lower level plan.
  • the reliability of the subordinate plan of the autonomous driving vehicle B and the subordinate plan of the manually operated vehicle C is higher in the former, and therefore, the route I I is evaluated as being more secure. Therefore, the subordinate plan selection unit 26 selects the route I I with higher safety as the subordinate plan of the vehicle A if safety is a priority.
  • the position and speed at each time are faithfully based on the selected sub-plan (including the travel trajectory and speed pattern) while taking into account the estimated value of the vehicle state. Generate an indication value for the actuator 3 8 so that it can be reproduced.
  • the actuator 3 8 receives the throttle opening instruction value, brake pressure instruction value, steering torque instruction value, etc. from the motion control section 36, and controls the drive of the engine, brake, steering, etc. Control the operation.
  • the subordinate plan of the vehicle A selected by the subordinate plan selecting unit 26 is transmitted from the transmitting unit 28 to the other autonomous driving vehicle B.
  • the upper level plan of the vehicle A may be transmitted together.
  • the travel control plan generation system 1 it is possible to generate an upper plan that conforms to the travel policy of the vehicle A and to generate a lower plan that achieves this.
  • the And, the lower level plan has a smaller time scale than the higher level plan.
  • the subordinate plan includes at least the travel trajectory, and the subordinate plan of vehicle A can be evaluated in consideration of the subordinate plans of surrounding vehicles B and C, and a subordinate plan to be executed can be selected based on the evaluation. In this way, by stratifying the driving control plan into a higher level plan and a lower level plan, it is possible to flexibly respond to changes in the surrounding environment by the lower level plan while satisfying the driving policy by the higher level plan.
  • a lower level plan can be selected based on evaluation based on a predetermined index (for example, safety, comfort, environment (based on fuel efficiency, etc.)), based on an appropriate plan that meets the conditions specified by the driver.
  • Vehicle A can be controlled.
  • evaluating and selecting a subordinate plan that has been plunged down to a smaller time scale both the achievement of the superordinate plan and the flexible response to the surrounding environment can be suitably realized.
  • the vehicle control of the present embodiment does not share a single plan among a plurality of vehicles as in IMT S (exclusive road driving). Since the road is decided on the exclusive road, all plans can be adjusted in advance to generate an optimal plan. However, on ordinary roads, the roads are diverse and the surrounding vehicles are unknown. In addition, each vehicle is traveling according to its own plan. Therefore, it is practically impossible to make a plan in advance, and it is necessary to dynamically adjust the plan with the surrounding vehicles. In this embodiment, since the generation of the travel control plan is multi-layered, it is possible to flexibly generate the lower level plan corresponding to the surrounding vehicles while achieving the absolute upper level plan. Control becomes possible.
  • a plurality of subordinate plans for vehicle A are generated, and a subordinate plan to be executed is selected from a plurality of subordinate plans based on the evaluation by the evaluation unit 24. Therefore, a more appropriate plan that meets the conditions specified by the driver is selected.
  • the vehicle A can be controlled based on the above.
  • the lower level plan cannot be generated because the higher level plan is regenerated according to the evaluation by 4. In some cases, or if the specified indicators specified by the driver are not fully satisfied, the higher level plan can be reviewed.
  • the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 estimates the subordinate plan of the surrounding vehicle based on the behavior of the surrounding vehicle
  • the surrounding vehicle without the communication means and the surrounding vehicle without the travel control plan (for example, Manually operated vehicle) C subordinate plan can be acquired.
  • the receiving unit 30 can obtain the subordinate plan of the surrounding vehicle, the subordinate plan of the autonomous driving vehicle B having the traveling control plan as the surrounding vehicle, and further, the surrounding vehicle estimated by the autonomous driving vehicle B can be obtained.
  • Sub-plans can be obtained via communication. Therefore, in a traffic environment in which manually driven vehicles and autonomously driven vehicles are mixed, the vehicle A can be controlled to travel based on a more appropriate plan.
  • the evaluation unit 24 evaluates the subordinate plan of the vehicle A in consideration of the reliability of the subordinate plans of the surrounding vehicles.
  • the reliability of the subordinate plans for the surrounding vehicles differs between the one generated by the autonomous driving vehicle B and the one estimated for the manual driving vehicle C. Therefore, by evaluating the subordinate plan of the vehicle A in consideration of this reliability, the vehicle A can be controlled to travel based on a more appropriate plan.
  • the reliability of the lower level plan obtained by prediction by the surrounding vehicle behavior prediction unit 16 is lower than the reliability of the lower level plan of the autonomous driving vehicle B received and acquired by the communication unit 30.
  • the subordinate plan includes a speed pattern in addition to the travel locus of vehicle A, not only the lateral control by the travel track but also the vertical control by the speed pattern can be set as a control target. .
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made.
  • a description has been given of a traffic environment in which an autonomous driving vehicle B and a manually driven non-communication vehicle C are mixed as surrounding vehicles of the autonomous driving vehicle A.
  • There may also be other automatically driven vehicles or manually driven non-communication vehicles.
  • the vehicle D includes a driving assistance control device 1 0 0.
  • the driving support control device 1 0 0 includes an action prediction unit 1 1 6, an action suggestion unit 1 1 8, a display unit 1 2 0, an A C C .L K A correction unit 1 2 2, a reception unit 1 3 0, and a transmission unit 1
  • the receiving unit 1 3 0 receives the subordinate plans of the vehicles A and B and the behavior prediction of the vehicle C predicted within the vehicle A.
  • the behavior prediction unit 1 1 6 includes vehicle-mounted sensor information such as a vehicle speed sensor, an accelerator pedal sensor, a brake sensor, and a rudder angle sensor of the vehicle D, and the vehicle C obtained by the vehicle A acquired via the reception unit 1 30.
  • the behavior of vehicle D is predicted from the behavior prediction result and the subordinate plans of vehicles A and B.
  • the reliability of the behavior prediction (subordinate plan) of the vehicle D is set so as to be used for generation of the subordinate plan in the traveling control plan generator 22 of the vehicle A.
  • This manually driven communication vehicle D is set to have higher reliability than the manually driven non-communication vehicle C, and lower reliability than the automatically driven vehicle B.
  • the transmission unit 1 3 2 transmits the behavior prediction (subordinate plan) of the vehicle D to the vehicle A.
  • the action proposal section 1 1 8 is a driver and driving assistance when there is a driving support device such as the display section 1 2 0, ACC (adaptive cruise control) or LKA (lane keep assist) in the vehicle D that is not automatic driving. Generate the desired behavior for the device.
  • the display unit 1 2 0 displays and proposes the preferred driving method for the driver who is performing manual driving.
  • ACC ⁇ LKA correction unit 1 2 2 generates target speed correction and steering assist torque that match the desired driving method for driving support devices such as ACC ⁇ LKA.
  • the safest subordinate plan of the confluence vehicle 7 is generated for the main line vehicle ⁇ ,] 3, and based on this, as shown in Fig. 8 (c)
  • the vehicle can be decelerated at the same time, and the vehicle ⁇ can be stopped, and the vehicle can be optimally controlled as a whole. In this case, even if a manually operated vehicle is included, the behavior can be predicted, and it is still possible to perform optimal vehicle control.
  • the traveling control plan generation system 1 is mounted on the autonomous driving vehicle ⁇ has been described, but the system 1 may be provided on the infrastructure facility side.

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Description

2007/072885 明糸田書
走行制御計画生成システム及ぴコンピュータプログラム 技術分野
本発明は、 自動運転車両の走行制御計画を生成する走行制御計画生成システム 及びコンピュータプログラムに関する。
背景技術
車両の自動運転を制御する装置として、 例えば特開 2 0 0 4— 1 8 2 1 4 9号 公報に開示されたものがある。 この装置では、 前方障害物に対する自車の相対速 度及ぴ相対距離に基づいて目標減速度を決定し、 実際の減速度が目標減速度にな るように制動力を自動制御している。
発明の開示
しかしながら、 上記した従来の装置では、 周辺車両との相対速度や相対距離と いうある瞬間の車両状態量から自車の制御方針を決定するため、 周辺車両の状況 (加減速度、 横位置等) が実際に変化した後でなければ、 自車は対応できず、 い わゆる成り行きの制御となっていた。 従って、 余裕を持って状況変化に対応する ことが難しく対応が限られてしまい、 対応によっては快適性や燃費性といった自 車の走行方針に反する制御となるおそれがあつた。
本発明は、 上記した事情に鑑みて為されたものであり、 自車両の走行方針を満 足しつつ、 周辺環境の状況変化に柔軟に対応することを可能とする走行制御計画 生成システム及ぴコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
本発明に係る走行制御計画生成システムは、 一の車両の走行方針に沿う上位計 画を生成する上位計画生成手段と、 前記上位計画を達成する計画であって、 少な くとも走行軌跡を含む下位計画を生成する下位計画生成手段と、 前記一の車両の 周辺車両の少なくとも走行軌跡を含む下位計画を取得する下位計画取得手段と、 前記周辺車両の下位計画を考慮して、 前記一の車両の下位計画を所定の指標によ り評価する評価手段と、 前記評価手段による評価に基づいて、 前記一の車両が実 行する下位計画を選定する下位計画選定手段と、 を備えることを特徴とする。 このシステムでは、 一の車両の走行方針に沿う上位計画を生成し、 これを達成 する下位計画を生成することができる。 下位計画は、 少なくとも走行軌跡を含み、 周辺車両の下位計画を考慮して、 この一の車両の下位計画を評価し、 その評価に より実行する下位計画を選定することができる。 このように、 走行制御の計画を 上位計画と下位計画とに階層化することで、 上位計画により走行方針を満たしつ つ、 下位計画により周辺環境の状況変化に柔軟に対応することができる。 また、 所定の指標 (例えば、 安全性、 快適性、 環境性 (燃費性などに基づく) など) に よる評価に基づいて下位計画を選定できるため、 所定の条件に沿う適切な計画に 基づいて一の車両を制御することができる。
前記下位計画生成手段は、 前記一の車両の複数の下位計画を生成し、 前記下位 計画選定手段は、 前記評価手段による評価に基づいて、 前記複数の下位計画の中 から実行する下位計画を選定する、 ことを特徴としてもよい。 このようにすれば、 所定の条件に沿うより適切な計画に基づいて一の車両を制御することができる。 前記上位計画生成手段は、 前記下位計画が生成できない場合に、 前記上位計画 を再生成する、 ことを特¾¾としてもよい。 また前記上位計画生成手段は、 前記評 価手段による評価に応じて、 前記上位計画を再生成する、 ことを特徴としてもよ い。 このようにすれば、 下位計画を生成できない場合や所定の指標を十分に満足 できない場合において、 上位計画の見直しを行うことができる。
前記下位計画取得手段は、 前記周辺車両の挙動に基づいて、 前記周辺車両の下 位計画を推測する推測手段を有し、 前記推測手段による推測により前記周辺車両 の下位計画を取得する、 ことを特徴としてもよい。 このようにすれば、 通信手段 を有しない周辺車両や走行制御計画を有しない周辺車両 (例えば、 手動運転車 両) の下位計画を取得することができる。
前記下位計画取得手段は、 前記周辺車両と通信する通信手段を有し、 前記通信 手段による通信により前記周辺車両の下位計画を取得する、 ことを特徴としても よい。 このようにすれば、 周辺車両として走行制御計画を有する自動運転車両の 下位計画や、 更にはその自動運転車両において推測したその周辺車両の下位計画 を、 通信により取得することができる。
前記評価手段は、 前記周辺車両の下位計画の信頼度を考慮して、 前記一の車両 の下位計画を評価する、 ことを特徴としてもよい。 周辺車両の下位計画は、 自動 運転車両が生成したものと手動運転車両について推測したものとで、 その信頼度 が異なる。 従って、 この信頼度を考慮して一の車両の下位計画を評価することで、 より適切な計画に基づいて一の車両を走行制御することができる。
前記推定手段から取得される下位計画の信頼度は、 前記通信手段から取得され る自動運転車両の下位計画の信頼度よりも低いことを特徴としてもよい。 このよ うにすれば、 手動運転車両と自動運転車両とが混在する交通環境下において、 よ り適切な計画に基づいて一の車両を走行制御することができる。
前記下位計画は、 前記一の車両の速度パターンを含むことを特徴としてもよい。 このようにすれば、 走行軌跡による横方向の制御だけでなく、 速度パターンによ る縦方向の制御についても、 制御の目標にすることができる。
本発明に係るコンピュータプログラムは、 コンピュータに、 一の車両の走行方 針に沿う上位計画を生成する上位計画生成ステツプと、 前記上位計画を達成する 計画であって、 少なくとも走行軌跡を含む下位計画を生成する下位計画生成ステ ップと、 前記一の車両の周辺車両の少なくとも走行軌跡を含む下位計画を取得す る下位計画取得ステップと、 前記周辺車両の下位計画を考慮して、 前記一の車両 の下位計画を所定の指標により評価する評価ステップと、 前記評価ステップによ る評価に基づいて、 前記一の車両が実行する下位計画を選定する下ィ 4 +画選定ス テツプと、 を実行させることを特徴とする。 このコンピュータプログラムによれ ば、 コンピュータを、 自車両の走行方針を満足しつつ、 周辺環境の状況変化に柔 軟に対応することを可能とする走行制御計画生成システムとして機能させること ができる。 図面の簡単な説明
図 1は、 実施形態に係る走行制御計画生成システムが搭載された自動運転車両 Aの構成を示すブロック図である。
図 2は、 多層化された走行制御計画生成の流れを示す図である。
図 3は、 車両 Aと周辺車両 B , Cとの位置関係を示す図である。
図 4は、 周辺車両 Bの下位計画と車両 Cの行動予測 (下位計画) を示す図であ る。
図 5は、 レーンチェンジが計画されたときの下位計画生成のフローチヤ一トで ある。
図 6は、 車両 Aの下位計画の評価及び選定を説明するための図である。
図 7は、 走行制御計画生成システムが搭載された自動運転車両 Aの構成の変形 例を示すブロック図である。
図 8は、 車両合流時の最適制御を説明するための図である。
発明を実施するための最良の形態
以下、 添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。 なお、 図面の 説明において同一の要素には同一の符号を付し、 重複する説明を省略する。 本実施形態に係る走行制御計画生成システム (以下、 単に 「生成システム」 と もいう) は、 E C U (Electric Control Unit) 等のマイクロコンピュータのハ 一ドウ アおよびソフトウ アを利用して構成され、 自動運転制御車両 Aに搭載 されている。 この生成システム 1は、 図 1に示すように、 周辺車認識部 1 2、 自 車状態量推定部 1 4、 周辺車行動予測部 (下位計画取得手段、 推測手段) 1 6、 車群全車行動予測修正部 1 8、 条件設定入力部 2 0、 走行制御計画生成部 (上位 計画生成手段、 下位計画生成手段) 2 2、 評価部 (評価手段) 2 4、 下位計画選 定部 (下位計画選定手段) 2 6、 送信部 2 8、 及び受信部 (下位計画取得手段、 通信手段) 3 0を備えている。
周辺車認識部 1 2は、 ミリ波レーダ、 画像センサ、 レーザレーダ、 超音波セン サなどの周辺を監視する周辺センサ 3 2と接続されている。 この周辺車認識部 1 2は、 周辺センサ 3 2からの検出値 (例えば、 周辺車両等の物体からの反射情報 など) に基づいて、 車両 A (自車両ともいう) の周辺に存在する周辺車両 C (こ こでは、 手動運転で通信機能を有さない非通信車両 C ) を認識し、 自車両 Aから の相対的な距離、 角度、 速度などの周辺車情報を算出する。
自車状態量推定部 1 4は、 自車状態量を検出する自車センサ 3 4と接続されて いる。 自車センサ 3 4は、 例えばョーレートセンサ、 車速センサ、 加速度センサ、 操舵角センサ、 白線検知センサ、 GPS などである。 自車状態量推定部 1 4は、 自 車センサ 3 4からの検出値に基づいて、 ソフトウヱァに組み込まれた車両モデル から、 その時点の車両 Aの状態量推定値 (ョーレート、 レーン内の横位置、 横速 度、 道路線形に対するョ一角、 自車位置など) を算出する。
周辺車行動予測部 1 6は、 周辺車認識部 1 2で算出した周辺車情報と、 自車状 態量推定部 1 4で算出した車両 Aの状態量推定値を取得する。 そして、 取得した 情報から車両 Aの位置情報履歴、 周辺車両 Cの相対位置情報履歴、 相対速度など を算出し、 更にこれらの情報から、 周辺車両 Cの位置情報履歴、 現状状態 (速度、 加速度、 道路線形に対するョ一角など) を推定する。 これにより、 周辺車両じの 位置関係や周辺車両 Cの傾向 (車間、 車速、 加減速、 レーンチェンジ抵抗感など のドライバ嗜好) が推定できる。 また、 周辺車行動予測部 1 6は、 ナビグーショ ンシステムやインフラ設備等から、 走行している道路情報 (車線増減、 合流、 分 岐、 線形、 カープなど) を取得する。 そして、 周辺車両 Cの位置情報履歴、 現状 状態と道路情報に基づいて、 周辺車両 cの傾向から、 予め生成されているドライ バモデルに当てはめて、 周辺車両 Cの下位計画として今後 (例えば、 数百 m程 度) の行動 (走行軌跡や速度パターンを含む) を仮予測する。
受信部 3 0は、 2 . 4 G H zなどの電波を利用した車車間通信により、 他の自 動運転車両 Bで生成された車両: Bの走行制御計画を取得する。 この走行制御計画 には、 車両 Aと同様の後述する上位計画と、 走行軌跡や速度パターンを含む下位 計画とが含まれる。
車群全車行動予測修正部 1 8は、 下位計画選定部 2 6から選定された A車の下 位計画を取得すると共に、 受信部 3 0から B車の下位計画、 及び周辺車行動予測 部 1 6から車両 Cの行動予測 (下位計画) を取得する。 そして、 これらを時間軸 上に重ね合わせることにより、 不整合のある点 (2台が重なる場合など) をなく すように、 各車両の下位計画に対して修正を行う。
条件設定入力部 2 0は、 ドライバが指定した目的地までの走行全体の条件の入 力を受け付ける。 例えば、 目的地、 希望旅行時間、 燃費優先度合い、 休憩計画な どの指定を受け付ける。
走行制御計画生成部 2 2は、 上位計画生成部 (上位計画生成手段) 2 2 aと下 位計画生成部 (下位計画生成手段) 2 2 bとを有している。 上位計画生成部 2 2 aは、 ドライバが指定した目的地までの数百 k m、 数時間単位の走行全体の条件 や、 ナビ情報、 インフラ情報などの走行環境条件などを考慮しながら、 各インタ 一チェンジ I Cやサービスエリァパーキングエリア S A P A間の数十 k m、 数十 分単位の走行計画を動的に生成する。 この走行計画は、 旅行時間、 走行計画方針 (休憩頻度、 燃費性、 他車優先度合いなど) 、 車群編成などである。
具体的には、 目的地までのルート探索を行い、 複数の候補ルートを選定する。 そして、 交通情報、 希望旅行時間、 走行計画方針を満たす最適ルートを選択する。 そして、 全体ルートを各 I Cや S A P A間という単位で区切り、 その区間ごとの 走行計画を決定する。 また、 必要に応じて走行計画として車群編成方針計画も決 定する。 車群編成方針計画は、 例えば渋滞追従走行時に無駄発進停止を繰り返す ことが減るように、 複数の自動運転車両を車群として塊を編成し、 ま めて発進 停止を行うものである。
さらに、 上位計画生成部 2 2 aは、 上記のように生成した走行計画、 周辺状況 認識 (周辺センサ 3 2やインフラ監視情報などに基づく) などに基づいて、 各時 点から数百 m、 数十秒単位でイベント遷移計画を動的に生成する。 このイベント 遷移計画は、 レーンチェンジ (完了目標地点、 希望レーンチェンジ時間 (急度合 い) 、 許容最短レーンチェンジ時間 (緊急回避時など) 、 必須レーンチェンジで あるか、 緊急回避であるか、 元レーンへの復帰確率、 など) 、 上限速度変更 (新 規上限速度、 完了目標地点、 希望加速 G、 希望減速 G、 希望ジャーク、 許容ジャ ーク、 必須速度達成であるか、 など) 、 車間距離、 合流 (希望流入地点、 希望流 入時速度、 希望流入動作時間 (急度合い) など) 、 分流 (合流と同様) 、 隊列編 成、 隊列離脱などである。 なお、 括弧内は下位計画生成部 2 2 bに指示を出すと きに付属する設定条件である。 例えば、 走行計画で渋滞追従車群制御の指示と共 に周辺の強調すべき各車両が指示されると、 それを達成するためのレーンチェン ジゃ上限速度変更などのィベント遷移を計画する。
下位計画生成部 2 2 bは、 上位計画生成部 2 2 aで生成されたィベント遷移計 画を達成するように、 道路情報に基づいて、 各時点から数 C m、 数十ミリ秒単位 で、 目標となる走行軌跡及ぴ速度パターンを含む下位計画を、 数百 m,に亘つて動 的に生成する。
図 2を参照して説明すると、 このように下位計画生成部 2 2 bで生成された下 位計画は、 上位計画生成部 2 2 aで生成されたより上位のィベント遷移計画を達 成するものであり、 またイベント遷移計画は、 より上位の走行計画を達成するも のである。 そして、 走行計画はドライバが.指定した走行方針に沿うものである。 このように、 走行制御計画の生成は、 上位計画と下位計画に多層化され、 更に上 位計画は走行計画とイベント遷移計画とに多層化されている。 そして、 下位の計 画ほど、 上位の計画と比べて時間スケールが小さい。 このように走行制御計画の 生成が多層化されているため、 下位計画生成部 2 2 bで下位計画が生成できない 場合には、 イベント遷移計画の見直しを要求し、 上位計画を再生成する。
なお、 走行制御計画生成部 2 2においては、 車群全車行動予測修正部 1 8から 修正された車両 B及び車両 Aの下位計画、 車両 Cの行動予測が入力され、 これを 前提に下位計画が生成される。 このとき、 走行制御計画生成部 2 2において、 車 群全車行動予測修正部 1 8から車両 Bの上位計画である走行計画、 イベント遷移 計画をも取得し、 これを前提に自車両 Aの走行計画、 イベント遷移計画を生成す るようにしてもよい。
評価部 2 4は、 車群全車行動予測修正部 1 8から取得した周辺車両 Cの行動予 測及び自動運転車両 Bの下位計画を加味し、 仮生成された車両 Aの複数の下位計 画を、 所定の指標 (例えば、 安全性、 快適性、 環境性 (燃費性などに基づく) な ど) に基づいて、 それぞれ評価する。 安全性については、 車間距離や操舵の急度 合いなどから評価することができる。 快適性は、 最大横 Gや平均横 G、 ョーレー トなどから評価することができる。 環境性は、 予想燃料消費量から燃費性を評価 することができ、 他車優先度から他車に対する優しさを評価することができる。 なお、 評価部 2 4における評価により安全が確保されていないなど問題がある場 合は、 走行制御計画生成部 2 2において問題部分を修正し、 評価部 2 4において 再度評価し直す。 問題部分を修正できない場合は、 イベント遷移計画の見直しを 要求し、 上位計画を再生成する。
評価部 2 4での評価においては、 下位計画の信頼度を考慮する。 例えば、 自動 運転車両 Bが生成した下位計画と手動運転車両 Cについて推測した下位計画とで は、 その信頼度が異なるため、 この信頼度を考慮して下位計画を評価するのであ る。 具体的には、 周辺車行動予測部 1 6において予測することで取得される下位 計画の信頼度を、 受信部 3 0で受信することで取得される自動運転車両 Bの下位 計画の信頼度よりも低くする。 これにより、 例えば、 自動運転車両 Bについては 手動運転車両 Cよりも車間を詰めることができる。
下位計画選定部 2 6は、 評価部 2 4で評価された評価結果に基づいて、 複数の 下位計画から評価の優れたものを実行する走行制御計画として選定する。 例えば、 安全重視であれば、 安全性のより高いものを実行する走行制御計画として選定す る。 なお、 上記した場合では、 評価部 2 4での評価において信頼度を考慮した力 下位計画選定部 2 6での選定時に信頼度を考慮してもよい。 すなわち、 評価部 2 4で出された評価点に信頼度を積算して修正し、 修正後の評価点に基づいて選定 してもよレ、。
' 運動制御部 3 6は、 自車状態量の推定値を加味しながら、 選定された下位計画 (走行軌跡、 速度パターンを含む) に基づいて、 各時刻における位置と速度を忠 実に再現できるように、 ァクチユエータ 3 8に対する指示値を生成する。
ァクチユエータ 3 8は、 エンジン、 ブレーキ、 電動パワーステアリングなどの ァクチユエータ及びそれらを制御する E C Uであり、 運動制御部 3 6からのスロ ットル開度指示値、 ブレーキ圧指示値、 ステアリングトルク指示値などを受けて、 これらを駆動制御する。
送信部 2 8は、 2 . 4 G H zなどの電波を利用した車車間通信により、 下位計 画選定部 2 6において選定した車両 Aの下位計画を、 他の自動運転車両 Bに送信 する。 このとき、 車両 Aの上位計画をも併せて送信するようにしてもよい。
次に、 上記した走行制御計画生成システム 1を搭載した自動運転車両 Aの運転 制御について説明する。 ここでは、 図 3に示すように、 手動運転車両 Cと自動運 転車両 Bとが周辺車両として存在する交通環境下において、 自動運転車両 Aを運 転制御する場合について説明する。
まず、 周辺車認識部 1 2において、 周辺センサ 3 2からの検出値に基づいて、 自車両 Aの周辺に存在する周辺車両 Cを認識し、 自車両 Aからの相対的な距離、 角度、 速度などの周辺車情報を算出する。 また、 自車状態量推定部 1 4において、 自車センサ 3 4からの検出値に基づいて、 その時点の自車両 Aの状態量推定値 (自車位置、 ョーレート、 レーン内の横位置、 横速度、 道路線形に対するョ一角 など) を算出する。
次に、 周辺車行動予測部 1 6において、 周辺車認識部 1 2で算出した周辺車情 報と、 自車状態量推定部 1 4で算出した車両 Aの状態量推定値を取得する。 そし て、 取得した情報から車両 Aの位置情報履歴、 周辺車両 Cの相対位置情報履歴、 相対速度などを算出し、 更にこれらの情報から、 周辺車両 Cの位置情報履歴、 現 状状態 (速度、 加速度、 道路線形に対するョ一角など) を推定する。 これにより、 周辺車両 Cの位置関係や周辺車両 Cの傾向 (車間、 車速、 加減速、 レーンチェン ジ抵抗感などのドライバ嗜好) が推定できる。 また、 周辺車行動予測部 1 6は、 ナビゲーシヨンシステムやインフラ設備等から、 走行している道路情報 (車線増 減、 合流、 分岐、 線形、 カーブなど) を取得する。 そして、 周辺車両 Cの位置情 報履歴、 現状状態と道路情報に基づいて、 周辺車両 Cの傾向から、 予め生成され ているドライバモデルに当てはめて、 周辺車両 Cの今後 (例えば、 数百 m程度) の行動 (走行軌跡や速度パターンを含む) を仮予測する。 このとき、 周辺車両 C の行動予測は、 信頼度とともに生成される。 この信頼度は、 自動運転車両 Bの下 位計画よりも信頼度が低い所定の値に設定される。
次に、 車群全車行動予測修正部 1 8において、 下位計画選定部 2 6から選定さ れた車両 Aの下位計画を取得すると共に、 受信部 3 0から車両 Bの下位計画、 及 び周辺車行動予測部 1 6から車両 Cの行動予測を取得する。 そして、 これらを時 間軸上に重ね合わせることにより、 不整合のある点 (2台が重なる場合など) を なくすように、 各車両の下位計画に対して修正を行う。
このようにして、 図 4に示すように、 周辺車両として車両 Bと車両 Cの下位計 画が取得できる。 ここで、 C ' 、 C ' ' は、 例えばそれぞれ数十ミリ秒ごとの車 両 Cの位置を示している (車両 Bについても同様である) 。
一方、 条件設定入力部 2 0において、 ドライバが指定した目的地までの走行全 体の条件の入力を受け付ける。 例えば、 目的地、 希望旅行時間、 燃費優先度合い、 休憩計画などの指定を受け付ける。
次に、 上位計画生成部 2 2 aにおいて、 ドライバが指定した目的地までの数百 k m, 数時間単位の走行全体の条件や、 ナビ情報、 インフラ情報などの走行環境 条件などを考慮しながら、 各インターチェンジ I Cやサービスエリアパーキング エリア S A P A間の数十 k m、 数十分単位の走行計画を動的に生成する。
具体的には、 目的地までのルート探索を行い、 複数の候補ルートを選定する。 そして、 交通情報、 希望旅行時間、 走行計画方針を満たす最適ルートを選択する。 そして、 全体ルートを各 I Cや S A P A間という単位で区切り、 その区間ごとの 走行計画を決定する。 また、 必要に応じて走行計画として車群編成方針計画も決 定する。
さらに、 上位計画生成部 2 2 aにおいて、 上記のように生成した走行計画、 周 辺状況認識などに基づいて、 各時点から数百 m、 数十秒単位でイベント遷移計画 を動的に生成する。
次に、 下位計画生成部 2 2 bにおいて、 上位計画生成部 2 2 aで生成されたィ ベント遷移計画を達成するように、 道路情報に基づいて、 各時点から数 c m、 数 十ミリ秒単位で、 目標となる走行軌跡及び速度パターンを含む下位計画を、 数百 mに 1つて動的に生成する。 このとき、 同一の軌跡生成法で複数の下位計画を生 成してもよいし、 軌跡生成法を変えて複数の下位計画を生成してもよい。 また、 そのィベント遷移が必須でないなら、 そのイベントを行う場合と行わない場合と で複数の下位計画を生成してもよい。
下位計画生成部 2 2 bで下位計画が生成できない場合には、 ィベント遷移計画 の見直しを要求し、 上位計画を再生成する。 そして、 新たな上位計画を達成する 下位計画を生成する。
具体的には、 図 5に示すように、 上位計画で例えばレーンチェンジが計画され ると、 下位計画生成部 2 2 bにおいて、 まず緊急回避か否かを判定する (ステツ プ S 4 0 1 ) 。 そして、 緊急回避であれば急ハンドルを許可するなど緊急回避用 の設定を行い、 ステップ S 4 0 3に進む。 一方、 緊急回避でなければ、 車線が減 少するか否か判定する (ステップ S 4 0 4 ) 。 そして、 車線が減少するなら通常 操舵で元レーンへの復帰の不可設定を行い (ステップ S 4 0 5 ) 、 ステップ S 4 0 3に進む。 一方、 車線が減少しないなら前半緩めの操舵で元レーンへの復帰の 可設定を行い (ステップ S 4 0 6 ) 、 ステップ S 4 0 3に進む。
ステップ S 4 0 3では、 レーンチェンジの完了目標地点設定を行い、 次にステ ップ S 4 0 7においてレーンチェンジに費やす時間を設定する。 そして、 設定し た情報に基づいて、 レーンチェンジの軌跡を仮生成する (ステップ S 4 0 8 ) 。 次に、 レーンチェンジに時間が不足するか否か判定し (ステップ S 4 0 9 ) 、 時 間が足りるならステップ S 4 1 0に進む。 一方、 時間が不足すれば、 許容された 最短時間であるか判定し (ステップ S 4 1 1 ) 、 最短でなく余裕があればレーン チェンジの時間を短縮し (ステップ S 4 1 2 ) 、 ステップ S 4 0 8に戻る。 一方、 許容された最短時間であるならば、 ステップ S 4 1 3でそのレーンチェンジが必 須であるか判定し、 必須であればステップ S 4 1 0に進む。 レーンチェンジが必 須でなければ、 ステップ S 4 1 4でレーンチェンジ中止を決定し、 ステップ S 4 1 0に進む。 ステップ S 4 1 0では、 決定した内容を上位層に伝達する。 従って、 時間不足でなく生成された軌跡でレーンチェンジを行うか、 時間不足で許容最短 の時間であるが必須であるためその軌跡でレーンチェンジを行うカヽ 時間不足で 許容最短の時間であるが必須でないためレーンチェンジを中止するかが、 上位層 に伝達される。 レーンチェンジを中止する場合は、 新たにレーンチェンジなしの イベント遷移計画が生成され、 これを満たす下位計画が生成される。
次に、 評価部 2 4において、 車群全車行動予測修正部 1 8から取得した周辺車 両 Cの行動予測及ぴ自動運転車両 Bの下位計画を加味し、 仮生成された車両 Aの 複数の下位計画を、 所定の指標 (例えば、 安全性、 快適性、 環境性 (燃費性など に基づく) など) に基づいて、 -それぞれ評価する。 なお、 評価部 2 4における評 価により安全が確保されていないなど問題がある場合は、 走行制御計画生成部 2 2において問題部分を修正し、 評価部 2 4において再度評価し直す。 問題部分を 修正できない場合は、 イベント遷移計画の見直しを要求し、 上位計画を再生成す る。
評価部 2 4での評価においては、 下位計画の信頼度を考慮する。 例えば、 自動 運転車両 Bが生成した下位計画と手動運転車両 Cについて推測した下位計画とで は、 その信頼度が異なるため、 この信頼度を考慮して下位計画を評価するのであ る。 具体的には、 周辺車行動予測部 1 6において予測することで取得される下位 計画の信頼度を、 受信部 3 0で受信することで取得される自動運転車両 Bの下位 計画の信頼度よりも低くする。 これにより、 例えば、 自動運転車両 Bに対しては 手動運転車両 よりも車間を詰めることができる。
下位計画選定部 2 6は、 評価部 2 4で評価された評価結果に基づいて、 複数の 下位計画から評価の優れたものを実行する走行制御計画として選定する。 例えば、 安全重視であれば、 安全性のより高いものを実行する走行制御計画として選定す る。
図 6は、 車両 Aの下位計画の評価、 選定について説明する図である。 図 6に示 すように、 上位計画でレーンチェンジが計画され、 下位計画としてルート Iとル ート I Iとが生成されたとする。 このとき、 自動運転車両 Bの下位計画と手動運 転車両 Cの下位計画とでは、 信頼度が前者の方が高いため、 ルート I Iの方が安 全性が高いと評価される。 従って、 下位計画選定部 2 6は、 安全性重視であれば、 より安全性の高いルート I Iを車両 Aの下位計画として選定することになる。 次に、 運動制御部 3 6において、 自車状態量の推定値を加味しながら、 選定さ れた下位計画 (走行軌跡、 速度パターンを含む) に基づいて、 各時刻における位 置と速度を忠実に再現できるように、 ァクチユエータ 3 8に対する指示値を生成 する。
そして、 ァクチユエータ 3 8により、 運動制御部 3 6からのスロットル開度指 示値、 ブレーキ圧指示値、 ステアリングトルク指示値などを受けて、 エンジン、 ブレーキ、 ステアリングなどを駆動制御し、 車両 Aを自動運転制御する。
一方で、 送信部 2 8から、 下位計画選定部 2 6において選定した車両 Aの下位 計画を、 他の自動運転車両 Bに送信する。 このとき、 車両 Aの上位計画をも併せ て送信するようにしてもよい。
このように、 本実施形態に係る走行制御計画生成システム 1では、 車両 Aの走 行方針に沿う上位計画を生成し、 これを達成する下位計画を生成することができ る。 そして、 下位の計画ほど、 上位の計画と比べて時間スケールが小さい。 下位 計画は、 少なくとも走行軌跡を含み、 周辺車両 B , Cの下位計画を考慮して、 車 両 Aの下位計画を評価し、 その評価により実行する下位計画を選定することがで きる。 このように、 走行制御の計画を上位計画と下位計画とに階層化することで、 上位計画により走行方針を満たしつつ、 下位計画により周辺環境の状況変化に柔 軟に対応することができる。 また、 所定の指標 (例えば、 安全性、 快適性、 環境 性 (燃費性などに基づく) など) による評価に基づいて下位計画を選定できるた め、 ドライバが指定する条件に沿う適切な計画に基づいて車両 Aを制御すること ができる。 すなわち、 上位計画をより小さな時間スケールにプレイクダウンした 下位計画の評価 ·選定を行うことで、 上位計画達成と周辺環境への柔軟な対応の 両立を好適に実現することができる。
すなわち、 本実施形態の車両制御は、 I MT S (専用道走行) のように、 複数 車両で一つの計画を共有するものではない。 専用道では走行路が決まっているた め、 予め全ての計画を調整して最適な計画を生成しておくことができる。 しかし ながら、 一般道では、 走行路が多岐に亘り、 周辺車両が未知であることに加え、 各車がそれぞれの計画で走行しているため、 各車が協調するためには周辺車両の 計画をも考慮した計画を立案する必要があり、 予め最適な計画を立てて走行する ことは実質的に不可能であり、 周辺車両との計画の調整を動的に行う必要がある。 本実施形態では、 走行制御計画の生成が多層化されているため、 絶対的な上位計 画を達成しつつも、 周辺車両に対応して柔軟に下位計画を生成することができ、 最適な車両制御が可能になる。
また、 車両 Aの複数の下位計画を生成し、 評価部 2 4による評価に基づいて、 複数の下位計画の中から実行する下位計画を選定するため、 ドライバが指定する 条件に沿うより適切な計画に基づいて車両 Aを制御することができる。
また、 下位計画が生成できない場合に、 上位計画を再生成し、 或いは、 評価部
2 4による評価に応じて、 上位計画を再生成するため、 下位計画を生成できない 場合やドライバが指定する所定の指標を十分に満足できない場合において、 上位 計画の見直しを行うことができる。
また、 周辺車行動予測部 1 6は、 周辺車両の挙動に基づいて、 周辺車両の下位 計画を推測するため、 通信手段を有しない周辺車两ゃ走行制御計画を有しない周 辺車両 (例えば、 手動運転車両) Cの下位計画を取得することができる。 また、 受信部 3 0により周辺車両の下位計画を取得できるため、 周辺車両として走行制 御計画を有する自動運転車両 Bの下位計画や、 更にはその自動運転車両 Bにおい て推測したその周辺車両の下位計画を、 通信により取得することができる。 従つ て、 手動運転車両と自動運転車両とが混在する交通環境下において、 より適切な 計画に基づいて車两 Aを走行制御することができる。
また、 評価部 2 4は、 周辺車両の下位計画の信頼度を考慮して、 車両 Aの下位 計画を評価する。 ここで、 周辺車両の下位計画は、 自動運転車両 Bが生成したも のと手動運転車両 Cについて推測したものとで、 その信頼度が異なる。 従って、 この信頼度を考慮して車両 Aの下位計画を評価することで、 より適切な計画に基 づいて車両 Aを走行制御することができる。
また、 周辺車行動予測部 1 6で予測して取得される下位計画の信頼度は、 通信 部 3 0で受信して取得される自動運転車両 Bの下位計画の信頼度よりも低いため、 この信頼度に基づいて評価することで、 手動運転車両 Cと自動運転車両 Bとが混 在する交通環境下において、 より適切な計画に基づいて車両 Aを走行制御するこ とができる。
また、 下位計画は、 車両 Aの走行軌跡の他に速度パターンを含むため、 走行軌 跡による横方向の制御だけでなく、 速度パターンによる縦方向の制御についても、 制御の目標にすることができる。
なお、 本発明は上記した実施形態に限定されることなく、 種々の変形が可能で ある。 例えば、 上記した実施形態では、 自動運転車両 Aの周辺車両として、 自動 運転車両 Bと手動運転非通信車両 Cとが混在する交通環境下について説明したが、 他の自動運転車両や手動運転非通信車両が更に存在してもよい。
また、 図 7に示すように、 周辺車両として手動運転車両ではあるが通信可能な 車両 Dが存在してもよい。 図 7に示すように、 車両 Dは運転支援制御装置 1 0 0 を備えている。 運転支援制御装置 1 0 0は、 行動予測部 1 1 6、 行動提案部 1 1 8、 表示部 1 2 0、 A C C . L K A補正部 1 2 2、 受信部 1 3 0、 及ぴ送信部 1
3 2を備えている。
受信部 1 3 0は、 車両 A, Bの下位計画、 車両 A内で予測された車両 Cの行動 予測を受信する。 行動予測部 1 1 6は、 車両 Dの車速センサ、 アクセルぺダルセ ンサ、 ブレーキセンサ、 舵角センサなどの車载センサ情報と、 受信部 1 3 0を介 して取得した車両 Aによる車両 Cの行動予測結果と、 車両 A, Bの下位計画とか ら車両 Dの行動を予測する。 このとき、 車両 Aの走行制御計画生成部 2 2におけ る下位計画の生成に供するよう、 車両 Dの行動予測 (下位計画) の信頼度を設定 する。 この手動運転通信車両 Dは、 手動運転非通信車両 Cよりも信頼度を高く、 自動運転車両 Bよりも信頼度を低く設定する。
送信部 1 3 2は、 車両 Dの行動予測 (下位計画) を車両 Aに送信する。 行動提 案部 1 1 8は、 自動運転ではない車両 Dに表示部 1 2 0や A C C (ァダブティブ クルーズコントロール) や L K A (レーンキープアシスト) などの運転支援装置 が存在する場合に、 ドライバや運転支援装置に望ましい行動を生成する。 表示部 1 2 0は、 手動運転を行っているドライバに望ましい運転方法を表示して提案す る。 A C C ■ L K A補正部 1 2 2は、 A C C · L K Aなどの運転支援装置に対し て望ましい運転方法に合わせた目標速度修正や操舵支援トルクを発生させる。 このように、 通信可能な手動運転車両 Dが存在する場合、 これと連携すること で、 自車両 Aに影響を及ぼすおそれがある周辺車両 Dについても、 精度よく行動 予測することができ、 自動運転車両と手動運転車両とが混在する交通環境下にお いても、 自動運転車両 Aの走行制御計画を適切に生成することができる。 また、 車両 Dに対して、 望ましい運転方向を提案したり、 運転を支援したりすることが できる。
また、 上記した実施形態では、 自動運転車両 Aの周辺車両として、 自動運転車 両 Bと手動運転非通信車両 Cとが混在する交通環境下、 更に手動運転通信車両 D が混在する交通環境下について説明したが、 図 8に示すように、 複数の自動運転 車両 α、 ]3、 γが存在する環境下で合流を考えたときにおいても、 全ての車両の 最適な下位計画を生成することができる。 すなわち、 図 8 ( a ) に示すように、 車両 ]3が一定速で、 車両 αがレーンチェンジをするように下位計画が生成されて いた場合、 下位計画を車両 a、 β、 y間で共有することで、 図 8 ( b ) に示すよ うに、 まず本線車両 α、 ]3に対して合流車両 7の最も安全な下位計画を生成し、 図 8 ( c ) に示すように、 これに基づいて車両 を減速すると共に車両 αのレー ンチヱンジを中止するなどして、 全体として最適な車両制御を行うことができる。 この場合に、 手動運転車両が含まれていても、 その行動を予測することができる ため、 最適な車両制御を行えることに変わりはない。
また上記した実施形態では、 走行制御計画生成システム 1が自動運転車両 Αに 搭載されている場合について説明したが、 このシステム 1はインフラ設備の側に 設けられていてもよい。
産業上の利用可能性
本発明によれば、 自車両の走行方針を満足しつつ、 周辺環境の状況変化に柔軟 に対応することを可能とする走行制御計画生成システム及びコンピュータプログ ラムを提供することができる。

Claims

請求の範囲
1 . 一の車両の走行方針に沿う上位計画を生成する上位計画生成手段と、 前記上位計画を達成する計画であって、 少なくとも走行軌跡を含む下位計画を 生成する下位計画生成手段と、
前記一の車両の周辺車両の少なくとも走行軌跡を含む下位計画を取得する下位 計画取得手段と、
前記周辺車両の下位計画を考慮して、 前記一の車両の下位計画を所定の指標に より評価する評価手段と、
前記評価手段によさ評価に基づいて、 前記一の車両が実行する下位計画を選定 する下位計画選定手段と、
を備えることを特徴とする走行制御計画生成システム。
2 . 前記下位計画生成手段は、 前記一の車両の複数の下位計画を生成し、 前記下位計画選定手段は、 前記評価手段による評価に基づいて、 前記複数の下 位計画の中から実行する下位計画を選定する、 ことを特徴とする請求項 1に記載 の走行制御計画生成システム。
3 . 前記上位計画生成手段は、 前記下位計画が生成できない場合に、 前記 上位計画を再生成する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2に記載の走行制御計画 生成システム。
4 . 前記上位計画生成手段は、 前記評価手段による評価に応じて、 前記上 位計画を再生成する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2に記載の走行制御計画生 成システム。
5 . 前記下位計画取得手段は、 前記周辺車両の挙動に基づいて、 前記周辺 車両の下位計画を推測する推測手段を有し、
前記推測手段による推測により前記周辺車両の下位計画を取得する、 ことを特 徴とする請求項 1〜 4のいずれかに記載の走行制御計画生成システム。
6 . 前記下位計画取得手段は、 前記周辺車両と通信する通信手段を有し、 前記通信手段による通信により前記周辺車両の下位計画を取得する、 ことを特 徴とする請求項 5に記載の走行制御計画生成システム。
7 . 前記評価手段は、 前記周辺車両の下位計画の信頼度を考慮して、 前記 一の車両の下位計画を評価する、 ことを特徴とする請求項 6に記載の走行制御計 画生成システム。
8 . 前記推定手段から取得される下位計画の信頼度は、 前記通信手段から 取得される自動運転車両の下位計画の信頼度よりも低いことを特徴とする請求項 7に記載の走行制御計画生成システム。
9 . 前記下位計画は、 前記一の車両の速度パターンを含むことを特徴とす る請求項 1〜 8のいずれかに記載の走行制御計画生成システム。
1 0 . コンピュータに、
一の車両の走行方針に沿う上位計画を生成する上位計画生成ステップと、 前記上位計画を達成する計画であって、 少なくとも走行軌跡を含む下位計画を 生成する下位計画生成ステツプと、
前記一の車両の周辺車両の少なくとも走行軌跡を含む下位計画を取得する下位 計画取得ステップと、
前記周辺車両の下位計画を考慮して、 前記一の車両の下位計画を所定の指標に より評価する評価ステップと、
前記評価ステップによる評価に基づいて、 前記一の車両が実行する下位計画を 選定する下位計画選定ステツプと、
を実行させるコンピュータプログラム。
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