WO2018198824A1 - 車両制御装置および運転支援システム - Google Patents

車両制御装置および運転支援システム Download PDF

Info

Publication number
WO2018198824A1
WO2018198824A1 PCT/JP2018/015513 JP2018015513W WO2018198824A1 WO 2018198824 A1 WO2018198824 A1 WO 2018198824A1 JP 2018015513 W JP2018015513 W JP 2018015513W WO 2018198824 A1 WO2018198824 A1 WO 2018198824A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
vehicle control
driving
control device
data
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/015513
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
清弘 小原
Original Assignee
日立オートモティブシステムズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立オートモティブシステムズ株式会社 filed Critical 日立オートモティブシステムズ株式会社
Publication of WO2018198824A1 publication Critical patent/WO2018198824A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • G08G1/133—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams within the vehicle ; Indicators inside the vehicles or at stops
    • G08G1/137—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams within the vehicle ; Indicators inside the vehicles or at stops the indicator being in the form of a map
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device and a driving support system.
  • a driving support device that notifies a driver of a vehicle of information such as a driving environment of the vehicle, such as road conditions, and assists the driving operation of the vehicle by the driver.
  • a driving support device in the driving support device described in Patent Document 1, road information that is information related to the driving environment of the host vehicle and information related to the driving state of the host vehicle that changes due to the driving operation of the driver.
  • a travel model is created based on the driving information.
  • Patent Document 1 does not take into account the surrounding environment such as the position and speed of other vehicles, and the traveling model cannot be applied under an environment where the influence of other vehicles is large.
  • the vehicle control device is a vehicle control device including a storage unit that stores map information, and the map information is a driving at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles. It is preferable to include operation analysis data that is a result of analyzing the performance data.
  • the driving support system stores a map information including driving analysis data which is a result of analyzing driving performance data at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles.
  • a server device that communicates with the vehicle control device and generates the driving analysis data, and the driving analysis data is downloaded to the vehicle control device in response to a request from the vehicle control device or the server device. It is preferable.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the driving support system.
  • FIG. 2A and FIG. 2B are diagrams showing operation result data.
  • FIG. 3 is a diagram showing an automatic driving map.
  • FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams showing application target roads and driving analysis data.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation analysis data generation process.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a vehicle control process based on the driving analysis data.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a driving support system according to an embodiment of the present invention.
  • the driving support system includes a driving support server 10 owned by a driving support service provider, a plurality of vehicle control devices 20, and a network 40 that connects the driving support server 10 and the vehicle control device 20. Is provided.
  • Each vehicle control device 20 is a computer mounted on a vehicle, and performs various calculations according to a program, operation command output for vehicle parts such as a handle and an accelerator, and status of vehicle parts such as a speed and a handle. Perform monitoring, etc.
  • it is connected to an in-vehicle camera or radar through the external I / F 25, and receives information on an object recognized by the camera or radar, information on the surrounding environment, and the like, and performs vehicle control related to automatic driving and driving support based on the information.
  • I / F 25 an in-vehicle camera or radar through the external I / F 25
  • receives information on an object recognized by the camera or radar, information on the surrounding environment, and the like and performs vehicle control related to automatic driving and driving support based on the information.
  • one typical configuration of the plurality of vehicle control devices 20 will be described. Since the configuration of the other vehicle control device 20 is the same as that shown in FIG. 1, illustration and description thereof are omitted.
  • the vehicle control device 20 is connected to a wireless communication device 30 and a GPS (Global Positioning System) device 32.
  • the GPS device may be connected to the external I / F 25 independently of the vehicle control device 20.
  • the vehicle control device 20 is connected to the network 40 via the wireless base station 31 by the wireless communication device 30.
  • the wireless communication device 30 may be built in the vehicle control device 20.
  • the vehicle control device 20 includes a network I / F unit 21 for connection to the network 40, a memory 29, a processor 28, and an in-vehicle sensor (not shown), and further receives an external I / O sensor recognition information. / F25.
  • the memory 29 is configured by, for example, a hard disk drive (HDD) or a flash memory.
  • a plurality of programs are held in the memory 29. As functions realized by executing these programs on a computer, at least a distribution request unit 22, a map update unit 23, an automatic driving vehicle control unit There are 24.
  • a vehicle control logic storage unit 26 and an automatic driving map data storage unit 27 are provided as storage devices.
  • the automatic driving map data storage unit 27 holds lane level detail map data for automatic driving.
  • the distribution request unit 22 automatically drives a necessary range (area) around the vehicle based on the vehicle position when the vehicle position is likely to deviate from the range of the downloaded automatic driving map at a predetermined timing.
  • the map data is requested to the driving support server 10 and the automatic driving map is downloaded.
  • the operation analysis data included in the corresponding map range is also downloaded.
  • the driving record data collected and accumulated by the own vehicle and the surrounding environment data are also transmitted to the driving support server 10.
  • the automatic driving map and the driving analysis data may not be downloaded at the same time, but may be downloaded at different timings.
  • the driving analysis data retains association information as to which position on the map is used, based on the latitude / longitude and the unique identification number of the lane, and can be managed independently from the map data.
  • the downloaded automatic driving map data is stored in the automatic driving map data storage unit 27.
  • the downloaded driving analysis data is stored in the vehicle control logic storage unit 26.
  • the driving support server 10 receives driving result data including time, driving state data, vehicle control operation information (handle, accelerator, brake operation, vehicle speed, etc.) received from the vehicle control device 20 at each driving point, And the surrounding environment data including relative distance and speed information with other vehicles and objects in the vicinity acquired from the vehicle-mounted sensor are stored in the driving performance data storage unit 11.
  • the driving support server 10 includes a processor 17, a memory 18, a network interface (I / F) unit 15, a driving performance data storage unit 11, and an automatic driving map data storage unit 12.
  • the memory 18 stores a plurality of programs. As a function realized by executing these programs on a computer, at least an operation result data analysis unit 13 for processing operation result data and surrounding environment data; And a map data management unit 14. Processing realized by the processor 17 executing the program will be described later. In the following description, the processing executed by the operation result data analysis unit 13 and the like is executed by the processor 17 according to the program of the operation result data analysis unit 13 and the like.
  • the driving performance data storage unit 11 and the automatic driving map data storage unit 12 are configured by a storage device such as a hard disk drive (HDD).
  • the automatic driving map data storage unit 12 stores lane data (lane data) in addition to link data of each link constituting a road on the map.
  • This lane data includes information such as lane interconnection information, lane width, lane centerline shape, and lane type.
  • the automatic driving map data includes coordinate values indicating the position and shape of map components (features) such as roads and buildings.
  • the map data storage unit 16 of the present embodiment stores at least road data indicating the position, shape, connection relationship, and the like of roads and lane data constituting the roads as map data.
  • the driving record data storage unit 11 stores driving record data and surrounding environment data transmitted from each vehicle control device 20.
  • the driving performance data includes the vehicle position expressed by time, latitude and longitude, a point on the map, the operation state such as the steering wheel angle, the accelerator opening, the brake strength, the vehicle speed, the acceleration, and the like.
  • the surrounding environment data is the situation around the vehicle obtained from the in-vehicle sensor mounted on each vehicle, the position / distance / speed of other vehicles, the type and position of road markings (road surface paint), the position and lights of traffic lights. Color, location and speed of pedestrians and obstacles, weather and sunshine.
  • the automatic driving map data storage unit 12 stores map information in which shapes and attributes are described at a level of detail at least at the lane (lane) level required for automatic driving. Furthermore, the driving analysis data including the application conditions such as the own vehicle position on the lane and the position and speed of the other vehicle at the position, and the control content of the own vehicle appropriate to the application condition is stored. Details of the operation analysis data will be described later.
  • the function of the driving support server 10 may be realized by a plurality of computers.
  • the driving performance data storage unit 11 and the automatic driving map data storage unit 12 are each in a storage device of another computer connected to the network 40, and the processor 17 of another computer is further based on the data of these storage devices. You may perform the process mentioned later.
  • FIG. 2A and FIG. 2B are diagrams showing travel data 200 and surrounding environment data 201 stored in the driving performance data storage unit 11 of the driving support server 10.
  • One record of the traveling data 200 of the host vehicle includes vehicle control information acquired by the vehicle control device 20 at a certain time. Specifically, each record includes vehicle ID, time, host vehicle latitude / longitude (host vehicle position), steering wheel angle, accelerator opening, brake strength, host vehicle speed, host vehicle acceleration, weather, and brightness.
  • Vehicle ID is information for uniquely identifying each vehicle control device 20.
  • the time is the time when each vehicle control device 20 acquires information.
  • the own vehicle latitude and longitude are position information (that is, coordinate values) of the own vehicle acquired by each vehicle control device 20 at each time.
  • the handle angle is an angle obtained by rotating the handle.
  • the accelerator speed is the rate at which the accelerator is depressed, and 1.0 is the maximum opening.
  • the brake strength is the ratio of depressing the brake, and 1.0 is the maximum.
  • the own vehicle speed is the traveling speed of each vehicle at each time.
  • the own vehicle acceleration is the traveling acceleration of each vehicle at each time.
  • the weather is the weather at the traveling point of the vehicle at each time.
  • the brightness is the brightness of the vehicle traveling point at each time.
  • the latitude and longitude acquired by the vehicle control device 20 of the vehicle control device 20 identified by the vehicle ID “001” on January 1, 2017 at 12:35:40 are 139.737639 degrees and 35 respectively. .6693167 degrees, the steering angle of the vehicle at that time is 1.0 degree, the accelerator opening is 0.48, the brake strength is 0.0, the own vehicle traveling speed is 38.5 km / h, and the own vehicle acceleration is 0.01m / s2, the weather was fine, and the brightness was 751 lux.
  • One record of the surrounding environment data 201 includes surrounding environment information acquired and recognized by an in-vehicle sensor connected to the vehicle control device 20 of one vehicle at a certain time. Specifically, each record includes other object ID, time, other object type, other object position, other object speed, and other object state.
  • Other object ID is information that uniquely identifies a peripheral object recognized by the on-vehicle sensor. IDs of objects recognized as the same do not change even when the time changes.
  • the time is the time when each vehicle control device 20 acquires information.
  • the other object type is information indicating the type of the object recognized by the in-vehicle sensor.
  • the other object position is a relative position from the own vehicle to the other object.
  • the other object speed is a moving speed of the other object.
  • the other object moving angle is the moving direction of the moving object, and the traveling direction of the vehicle is 0 degree.
  • the other object state indicates the presence / absence of movement of a moving object, and the state of an object whose state changes, such as a traffic light.
  • the other object identified by the other object ID “901” recognized by the vehicle identified by the vehicle ID “001” at 12:35:40 on January 1, 2017 is a passenger car. This indicates that the relative position is (10.5 m forward, 8.3 m right) and the vehicle is moving in the same direction as the vehicle traveling direction at a speed of 45.3 km / h.
  • the driving support server 10 stores the driving record data received from each vehicle control device 20 in the driving record data storage unit 11. There are many vehicles that transmit the driving record data, and the driving record data storage unit 11 stores a large amount of data transmitted from a large number of different vehicles. Since the position of the vehicle is specified at the lane level with respect to these data, driving performance data for each lane is obtained even on the same road.
  • the driving performance data analysis unit 13 of the driving support server 10 analyzes the accumulated driving performance data and generates driving analysis data.
  • the driving analysis data is data in which application conditions and control details of optimal vehicle control (operation) according to the surrounding environment are set in an arbitrary lane (lane) on the road. The generation of the operation analysis data will be described later.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a lane level automatic driving map. This is an example of an autonomous driving map at road intersections and branch points.
  • Each lane is represented by a lane link 302 that represents the center line of the lane and a lane node 301 that is a branch point or a terminal point thereof.
  • black circles including 301 are all lane nodes, and dotted lines including 302 are lane links.
  • Lane intersections are set only at the intersections in the direction in which travel is possible.
  • a solid line including 303 is a boundary line of the roadway.
  • the road in the north-south direction in the figure is a one-lane road with left-hand traffic.
  • the road in the east-west direction is one-way with three lanes from west to east.
  • the leftmost lane has a branch.
  • Fig. 4 (a) shows an application target road
  • Fig. 4 (b) shows driving analysis data on the application target road.
  • dotted lines indicated by 401, 402, 403, and 404 are lane links
  • black circles including 405 are all lane nodes.
  • the lane 401 is the merging lane and the host vehicle is 410.
  • the vehicle ahead of the main line is 412
  • the vehicle before the main line is 413
  • the vehicle behind the main line is 411
  • the vehicle behind the vehicle behind the main line is 414.
  • FIG. 4B is operation analysis data in the merge lane 401 of FIG.
  • the driving analysis data 420 is associated with the merging lane 401, and stores the application conditions and control contents of optimum vehicle control (operation) in the lane.
  • one record of the driving analysis data 420 includes a lane number and a serial number within the lane corresponding to the analysis data, an application condition for control contents, and control contents.
  • the THW interval used in the application conditions is a value in seconds called the vehicle head time (Time Head Way), and the distance (absolute value) to the opponent is the own vehicle. It is the value divided by the speed (absolute value). This is a parameter that can be regarded as a time-to-vehicle distance.
  • the record 421 of the driving analysis data 420 is applied to the own vehicle 410 in the condition that the THW interval of the main line front vehicle 412 is between 0.87 seconds and 2.86 seconds, and the THW interval of the main line rear vehicle 411 is 1.37 seconds to 2.39 seconds. This is an instruction to execute the control content that is applied in the case of between the two vehicles, and “joins while maintaining the speed between the main vehicles 411 and 412”.
  • the record 422 of the driving analysis data 420 is applied to the host vehicle 410 when the application condition is that the THW interval of the main line forward vehicle 412 is 0.87 seconds or less and the THW interval of the vehicle 413 before the main line is between 3.73 seconds or more. This is an instruction to apply the control content that is applied and “takes over the main line vehicle 412 and joins”.
  • the record 423 of the driving analysis data 420 is applied to the own vehicle 410 in that the THW interval of the main vehicle forward vehicle 412 is 0.87 seconds or less, the THW interval of the vehicle 413 before the main train is 3.73 seconds or less, and the main vehicle rear vehicle 411
  • This command is applied when the THW interval of the vehicle is 1.37 seconds or less and the THW interval of the vehicle 414 behind the main line rear vehicle is 3.76 seconds or more, and an instruction to execute the control contents of “decelerate and merge behind the main line rear vehicle 411” It is.
  • the record 424 of the driving analysis data 420 indicates that the application condition for the host vehicle 410 is that the brightness is less than 100 lux, the THW interval of the main line front vehicle 412 is between 1.87 seconds and 3.86 seconds, and the THW of the main line rear vehicle 411 is This instruction is applied when the interval is between 2.37 seconds and 3.39 seconds, and is an instruction to implement the control content of “maintaining the speed between the main cars 411 and 412”.
  • the record 425 of the driving analysis data 420 indicates that the applicable condition for the own vehicle 410 is that the time is between 7:35 and 9:28, and the THW interval of the main line front vehicle 412 is between 0.57 seconds and 2.86 seconds. Also, this instruction is applied when the THW interval of the main line rear vehicle 411 is between 0.97 seconds and 2.39 seconds, and is an instruction to execute the control content of “maintaining the speed between the main lines 411 and 412”.
  • FIG. 5 is a flowchart showing operation analysis data generation processing.
  • the driving performance data analysis unit 13 of the driving support server 10 shows an example of generating driving analysis data from the accumulated driving performance data.
  • the driving record data for each lane at a certain point is extracted from the driving record data accumulated in the driving record data storage unit 11 ( Step 1101).
  • the driving performance data to be extracted includes records in traveling data 200 that are vehicle control (operation) contents collected from a number of different vehicles, and surrounding environment data indicating the status of surrounding objects and the like observed by the vehicles. 201 records are included.
  • the relevance between the items of all the traveling data 200 and the items of all the surrounding environment data 201 at that time with respect to the characteristic control operation of the host vehicle is calculated (step 1102).
  • a merging operation one of the characteristic control operations of the host vehicle is a steering operation.
  • the handle angle is large (when merging) and when the handle angle is small (when running along the main line)
  • the traveling data 200 and the surrounding environment data 201 in which a difference in distribution is recognized are characteristic conditions when a steering operation, that is, a merging operation is performed.
  • the items of the highly relevant traveling data 200 and the surrounding environment data 201 and the range of the values are used as the driving analysis data. If the difference in distribution is large, it can be determined that the relationship with the steering operation, that is, the merging operation is strong. In this case, these are employed as conditions for performing the merging operation and used as operation analysis data (step 1103).
  • the strength of relevance is calculated for all driving data and surrounding environment data items. Among them, the top three cases with the strongest relevance are used as driving analysis data. For example, in the example of merging in FIG. 4 (a), there are a large number of objects acquired as surrounding environment data, and the relevance was calculated including information such as road markings in addition to other vehicle information.
  • the application condition and the control content described in FIG. 4 (a) are used as driving analysis data.
  • driving analysis data is generated based on the strength of relevance, thereby obtaining the control details and application conditions of the vehicles most frequently used by vehicles passing through the location.
  • the model can be used universally for a large number of vehicles at that location.
  • step 1104 operation analysis data shown in FIG. 4B is obtained.
  • the driving analysis data generated by the driving performance data analysis unit 13 is stored in the automatic driving map data storage unit 12 in association with the lane of the automatic driving map. This does not force the driving analysis data and the automatic driving map data to be stored in the physically same storage location, and it is only necessary that they can be associated with each other physically. .
  • the driving analysis data is downloaded from the driving support server 10 together with the automatic driving map in response to a request from the vehicle control device 20 or a request from the driving support server 10, and stored in the vehicle control logic storage unit 26.
  • the download of the driving analysis data does not have to be the same timing as the downloading of the automatic driving map.
  • the vehicle control device 20 the lane of the automatic driving map and the driving analysis data in the lane are the vehicle control device. 20 can be associated with each other.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a vehicle control process based on the driving analysis data.
  • the automatic driving vehicle control unit 24 of the vehicle control device 20 includes a downloaded automatic driving map, other vehicles and pedestrians recognized by a radar or a camera connected to the external I / F 25, a surrounding environment such as road markings and signals, vehicles With reference to the driving analysis data downloaded to the control logic storage unit 26, automatic driving and vehicle control are performed.
  • the current position of the vehicle's lane level is calculated, and the vehicle's state (speed, accelerator / handle state, etc.) is recognized and calculated (step 1001).
  • data on the surrounding environment (position, speed, etc. of the other vehicle) of the own vehicle is acquired (step 1003).
  • driving analysis data corresponding to the lane where the host vehicle is present is extracted from the vehicle control logic storage unit 26 (step 1004).
  • An example of the operation analysis data is as shown in FIG.
  • the control content corresponding to the application condition that matches the condition of the host vehicle (speed and position on the lane) and the surrounding environment (position and speed of the other vehicle) is selected (step 1005).
  • step 1005 the control operation (steering wheel, accelerator operation, etc.) of the host vehicle is performed (step 1006).
  • the vehicle control process shown in the flowchart of FIG. 6 is repeatedly executed while the vehicle is in the automatic driving or driving support mode.
  • the repetition interval (for example, 1 second, 100 milliseconds, etc.) is arbitrary, and is set based on system performance and required specifications.
  • the vehicle control apparatus 20 of the embodiment includes a storage unit 27 that stores map information.
  • the vehicle control device 20 analyzes the driving performance data 200 and 201 at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles, and stores the driving analysis data 420 as the analysis result in the storage unit 27.
  • the driving analysis data 420 suitable for the vehicle position.
  • the driving performance data 200 and 201 includes the surrounding environment data 201 indicating the state of the surrounding environment of the vehicle. That is, the driving analysis data 420 is based on driving performance data 200 and 201 including the surrounding environment data 201 of a plurality of vehicles. This makes it possible to provide appropriate driving support according to the surrounding environment including other vehicles.
  • the driving performance data 200, 201 includes control information when a plurality of vehicles are controlled.
  • the driving analysis data 420 is based on driving performance data 200 and 201 in consideration of surrounding environment data 201 and control information of a plurality of vehicles. As a result, it is possible to provide appropriate driving support according to the surrounding environment including other vehicles and the control information.
  • the surrounding environment data 201 includes information on the types of objects other than the own vehicle observed by the in-vehicle sensor, and information indicating the relationship between the own vehicle and the object. As a result, it is possible to provide appropriate driving support according to the object.
  • the ambient environment data 201 includes at least one of information indicating brightness or information indicating time. Thereby, appropriate driving support according to brightness and time becomes possible.
  • the information indicating the relationship with the object includes at least one of a relative positional relationship with the object or a relative speed with the object. This makes it possible to provide appropriate driving support according to the relative positional relationship and relative speed with the object.
  • the vehicle control device 20 further includes a control unit 24 that controls the host vehicle based on the driving analysis data 420. As a result, appropriate driving assistance such as automatic driving becomes possible.
  • the driving analysis data 420 is generated based on the driving performance data 200 and 201 including the surrounding environment data, and the driving analysis data 420 includes the control content for controlling the host vehicle and the surrounding environment for enabling the control content. Data and conditions for the condition of the vehicle. As a result, appropriate driving assistance such as automatic driving becomes possible.
  • the server further includes a distribution request unit 22 that specifies an area and requests distribution of map information including the driving analysis data 420 to the server device 10 connected by communication. As a result, the distribution of the driving analysis data is requested, and appropriate driving support becomes possible.
  • a transmission unit 30 that transmits the operation result data 200 and 201 to the server device 10 is provided. Thereby, driving performance data is transmitted, and appropriate driving assistance becomes possible.
  • the driving support system of the embodiment includes a vehicle control device 20 that stores map information.
  • the map information includes driving analysis data 420 that is a result of analyzing driving performance data 200 and 201 at a predetermined point received from a plurality of vehicles including other vehicles.
  • the driving support system is connected to the vehicle control device 20 by communication.
  • the server device 10 that generates the driving analysis data 420 is provided.
  • the driving analysis data 420 is downloaded to the vehicle control device 20 in response to a request from the vehicle control device 20 or the server device 10. This makes it possible to provide appropriate driving support according to the surrounding environment including other vehicles.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and other forms conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention as long as the characteristics of the present invention are not impaired. .

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

地図情報を格納する記憶部を備える車両制御装置であって、前記地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む車両制御装置。

Description

車両制御装置および運転支援システム
　本発明は、車両制御装置および運転支援システムに関する。
　車両の走行環境、例えば道路状況などの情報を車両の運転者に通知して、運転者による車両の運転操作を支援する運転支援装置がある。
　このような運転支援装置として、特許文献１に記載の運転支援装置では、自車両の走行環境に関する情報である道路情報と、運転者の運転操作に起因して変化する自車両の走行状態に関する情報である運転情報とに基づいて走行モデルを作成している。
日本国特許第５４４７６６２号公報
　特許文献１に記載の装置は、他車両の位置や速度等の周辺環境が考慮されておらず、他車両の影響が大きい環境の下では走行モデルを適用できない。
　本発明の第１の態様によると、車両制御装置は、地図情報を格納する記憶部を備える車両制御装置であって、前記地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含むことが好ましい。
　本発明の第２の態様によると、運転支援システムは、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む地図情報を格納する車両制御装置と、前記車両制御装置と通信により接続され、前記運転分析データを生成するサーバ装置とを備え、前記運転分析データは、前記車両制御装置または前記サーバ装置の要求により、前記車両制御装置にダウンロードされることが好ましい。
　本発明によれば、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
図１は、運転支援システムの構成を示すブロック図である。 図２（ａ）、図２（ｂ）は、運転実績データを示す図である。 図３は、自動運転地図を示す図である。 図４（ａ）、図４（ｂ）は、適用対象道路と運転分析データとを示す図である。 図５は、運転分析データの生成処理を示すフローチャートである。 図６は、運転分析データに基づく車両制御の処理を示すフローチャートである。
　図１は、本発明の一実施形態である運転支援システムの構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、運転支援システムは、運転支援サービス提供者が保有する運転支援サーバ１０と、複数の車両制御装置２０と、運転支援サーバ１０と車両制御装置２０とを接続するネットワーク４０とを備える。
　各車両制御装置２０は、車両に搭載されるコンピュータであり、プログラムに従った様々な演算や、ハンドルやアクセル等の車両部品に対しての動作指令出力、速度やハンドル等の車両部品の状態のモニタリング等を行う。また、外部Ｉ／Ｆ２５を通して車載カメラやレーダと接続され、カメラやレーダで認識した対象物、周辺環境の情報等を受け取ると共に、それらの情報に基づき、自動運転や運転支援に関わる車両制御を行う。以下、複数の車両制御装置２０の一つの典型的な構成を説明する。他の車両制御装置２０の構成も図１に示すものと同様であるため、図示及び説明を省略する。
　車両制御装置２０には、無線通信装置３０及びＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）装置３２が接続されている。ＧＰＳ装置は車両制御装置２０から独立して外部Ｉ／Ｆ２５に接続してもよい。車両制御装置２０は、この無線通信装置３０によって無線基地局３１を経由してネットワーク４０に接続される。無線通信装置３０は、車両制御装置２０に内蔵してもよい。
　車両制御装置２０は、ネットワーク４０に接続するためのネットワークＩ／Ｆ部２１と、メモリ２９と、プロセッサ２８と、図示省略した車載センサとを有し、さらに、車載センサの認識情報を受け取る外部Ｉ／Ｆ２５とを有している。メモリ２９は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリなどにより構成される。メモリ２９には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される機能として、少なくとも、配信要求部２２と、地図更新部２３と、自動運転車両制御部２４とがある。また、車両制御ロジック記憶部２６と、自動運転地図データ記憶部２７とが記憶装置として設けられる。自動運転地図データ記憶部２７には、自動運転のためのレーンレベルの詳細度の地図データが保持されている。
　配信要求部２２は、所定のタイミングで、例えば自車両位置が既にダウンロードした自動運転地図の範囲から外れそうになった場合に、自車両位置に基づき、周辺の必要な範囲（エリア）の自動運転地図データを運転支援サーバ１０に要求し、自動運転地図をダウンロードする。この際に該当地図範囲に含まれる運転分析データもダウンロードする。また、自動運転地図データの要求のタイミングで、自車両で収集し蓄積した運転実績データと周辺環境データも運転支援サーバ１０に送信する。自動運転地図と運転分析データは同時にダウンロードせず、それぞれ別のタイミングでダウンロードしてもよい。運転分析データは、緯度経度やレーンが持つ固有識別番号等により、地図上のどの位置で使用するデータかの関連付情報を保持しており、地図データと独立した管理も可能である。ダウンロードした自動運転地図データは、自動運転地図データ記憶部２７に格納される。ダウンロードした運転分析データは、車両制御ロジック記憶部２６に格納される。
　運転支援サーバ１０は、車両制御装置２０から受信した各車両の各走行地点における時刻、走行状態データ、車両の制御操作情報（ハンドル・アクセル・ブレーキ操作や車両速度等）などを含む運転実績データ、および車載センサから取得した周辺の他車両や物体との相対距離や速度情報などを含む周辺環境データを、運転実績データ記憶部１１に記憶する。
　運転支援サーバ１０は、プロセッサ１７と、メモリ１８と、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）部１５と、運転実績データ記憶部１１と、自動運転地図データ記憶部１２とを有している。メモリ１８には、複数のプログラムが記憶されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することによって実現される機能として、少なくとも、運転実績データと周辺環境データを処理する運転実績データ解析部１３と、地図データ管理部１４とがある。プロセッサ１７がプログラムを実行することによって実現される処理については後述する。以下の説明において運転実績データ解析部１３等が実行する処理は、運転実績データ解析部１３等のプログラムに従ってプロセッサ１７が実行する。
　運転実績データ記憶部１１及び自動運転地図データ記憶部１２は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置で構成される。自動運転地図データ記憶部１２には、地図上の道路を構成する各リンクのリンクデータに加えレーンデータ（車線データ）が記憶されている。このレーンデータは、レーンの相互接続情報、レーン幅、レーン中心線形状、レーンの種類等の情報を含んでいる。自動運転地図データは、道路及び建物といった地図の構成物（地物）の位置及び形状を示す座標値等を含む。本実施形態の地図データ記憶部１６には、地図データとして、少なくとも、道路の位置、形状及び接続関係等を示す道路データおよびその道路を構成するレーンデータが格納される。
　運転実績データ記憶部１１には、各車両制御装置２０から送信された運転実績データおよび周辺環境データが格納される。運転実績データは、時刻、緯度経度や地図上の地点等で表現される車両の位置、ハンドル角・アクセル開度・ブレーキ強度などの操作状態、車両速度や加速度等から構成される。周辺環境データは、各車両に搭載された車載センサから得られた車両周辺の状況であり、他車両の位置・距離・速度や、道路標示（路面ペイント）の種類と位置、信号機の位置や灯色、歩行者や障害物の位置や速度、天候や日照、等である。
　自動運転地図データ記憶部１２には、自動運転で必要となる少なくともレーン（車線）レベルの詳細度で形状や属性が記載された地図情報が格納される。さらに、レーン上の自車両位置およびその位置における他車両の位置や速度等の適用条件と、この適用条件において適切な自車両の制御内容とよりなる運転分析データが格納される。運転分析データの詳細については後述する。
　なお、運転支援サーバ１０の機能は、複数のコンピュータによって実現されてもよい。例えば、運転実績データ記憶部１１及び自動運転地図データ記憶部１２がそれぞれネットワーク４０に接続された別のコンピュータの記憶装置にあり、さらに別のコンピュータのプロセッサ１７がそれらの記憶装置のデータに基づいて後述する処理を実行してもよい。
　図２（ａ）、図２（ｂ）は、運転支援サーバ１０の運転実績データ記憶部１１に格納される走行データ２００および周辺環境データ２０１を示す図である。
　自車両の走行データ２００の一つのレコードは、ある時刻に車両制御装置２０によって取得された車両の制御情報を含む。具体的には、各レコードは、車両ＩＤ、時刻、自車両緯度経度（自車両位置）、ハンドル角、アクセル開度、ブレーキ強度、自車両速度、自車両加速度、天候、明るさを含む。
　車両ＩＤは、各車両制御装置２０を一意に識別する情報である。時刻は、各車両制御装置２０が情報を取得した時刻である。自車両緯度経度は、各車両制御装置２０が各時刻に取得した自車両の位置情報（すなわち座標値）である。ハンドル角は、ハンドルを回転した角度である。アクセル速度は、アクセルを踏み込んだ割合であり、１．０が最大開度である。ブレーキ強度はブレーキを踏み込んだ割合であり、１．０が最大である。自車両速度は、各時刻における各車両の走行速度である。自車両加速度は、各時刻における各車両の走行加速度である。天候は、各時刻における自車両走行地点の天候である。明るさは、各時刻における自車両走行地点の明るさである。
　例えば、レコード２１１は、車両ＩＤ「００１」によって識別される車両制御装置２０の車両制御装置２０が２０１７年１月１日１２時３５分４０秒に取得した緯度経度がそれぞれ１３９．７３３７６３９度及び３５．６６９３９１６７度であり、その時刻における車両のハンドル角が１．０度、アクセル開度が０．４８、ブレーキ強度が０．０、自車両走行速度が時速３８．５ｋｍ／ｈ、自車両加速度が０．０１ｍ／ｓ２、天候が晴れ、明るさが７５１ルクスであったことを示す。
　周辺環境データ２０１の一つのレコードは、ある時刻に一つの車両の車両制御装置２０に接続された車載センサによって取得・認識された周辺の環境情報を含む。具体的には、各レコードは、他物体ＩＤ、時刻、他物体種別、他物体位置、他物体速度、他物体状態を含む。
　他物体ＩＤは、車載センサで認識された周辺の物体を一意に識別する情報である。同一と認識した物体は、時刻が変わってもＩＤは不変である。時刻は、各車両制御装置２０が情報を取得した時刻である。他物体種別は、車載センサで認識した物体の種類を示す情報である。他物体位置は、自車両から他物体までの相対位置である。他物体速度は、他物体の移動速度である。他物体移動角度は、移動物体の移動方向であり車両の進行方向を０度とする。他物体状態は、移動物体については移動の有無、信号機等状態が変化する物体についてはその状態を示す。
　例えば、レコード２１２は、車両ＩＤ「００１」によって識別される車両が、２０１７年１月１日１２時３５分４０秒に認識した他物体ＩＤ「９０１」によって識別される他物体は、乗用車であり、相対位置が（前方１０．５ｍ，右８．３ｍ）の位置にあり、速度４５．３ｋｍ／ｈで、車両進行方向と同じ方向に移動していることを示す。
　運転支援サーバ１０は、各車両制御装置２０から受信した運転実績データを運転実績データ記憶部１１に格納する。運転実績データを送信する車両は多数存在し、運転実績データ記憶部１１には、大量の多数の異なる車両から送信された大量のデータが蓄積される。これらのデータに対し車線レベルで車両の位置を特定するため、同一の道路であっても車線別の運転実績データが得られる。
　運転支援サーバ１０の運転実績データ解析部１３は、蓄積した運転実績データを分析し、運転分析データを生成する。運転分析データは道路上の任意のレーン（車線）における、周辺環境に応じた最適な車両制御（操作）の適用条件と制御内容を設定したデータである。運転分析データの生成については後述する。
　図３は、レーンレベルの自動運転地図の一例を示す図である。これは道路の交差点および分岐地点における自動運転地図の例である。各レーンは、レーンの中心線を表す車線リンク３０２と、その分岐点か終端点である車線ノード３０１で表現される。図３の中では、３０１をはじめ黒い丸印が全て車線ノード、３０２をはじめ点線が車線リンクである。交差点の中は進行が可能な方向にだけ車線リンクが設定される。また、３０３をはじめとする実線が車道の境界線である。図３では図中の南北方向の道路は、左側通行で片側１車線の道路である。東西方向の道路は、西から東への３車線で一方通行である。また最も左側のレーンは分岐が存在する。
　図４（ａ）は、適用対象道路を、図４（ｂ）は、適用対象道路における運転分析データを示す図である。図４（ａ）では、４０１、４０２、４０３、４０４で示す点線が車線リンク、４０５をはじめとする黒い丸印が全て車線ノードである。図４（ａ）に示す合流レーンの例では、レーン４０１が合流レーンであり、自車両は４１０である。自車両４１０に対して、本線前方車両は４１２、本線前々車両は４１３、本線後方車両は４１１、本線後方車両の後ろの車両は４１４である。
　図４（ｂ）は、図４（ａ）の合流レーン４０１における運転分析データである。
　運転分析データ４２０は、合流レーン４０１に対応付けられており、その車線における最適な車両制御（操作）の適用条件と制御内容とを記憶している。具体的には、運転分析データ４２０の一つのレコードは、その分析データが対応するレーン番号およびレーン内通番、制御内容の適用条件、制御内容により構成される。
　図４（ｂ）に示す運転分析データ４２０において、適用条件で用いられているTHW間隔は、車頭時間(Time Head Way)と呼ばれる秒単位の値で、相手までの距離（絶対値）を自車両速度（絶対値）で割った値である。これは時間的な車間距離と見なす事ができるパラメータである。
　運転分析データ４２０のレコード４２１は、自車両４１０に対し、適用条件が、本線前方車両４１２のTHW間隔が0.87秒から2.86秒の間で、かつ本線後方車両４１１のTHW間隔が1.37秒から2.39秒の間の場合に適用され、「本線の車両４１１と４１２の間に速度を維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
　運転分析データ４２０のレコード４２２は、自車両４１０に対し、適用条件が、本線前方車両４１２のTHW間隔が0.87秒以下で、かつ本線前々車両４１３のTHW間隔が3.73秒以上の間の場合に適用され、「本線車両４１２を追い越して合流」する制御内容を実施する指示である。
　運転分析データ４２０のレコード４２３は、自車両４１０に対し、適用条件が、本線前方車両４１２のTHW間隔が0.87秒以下、かつ本線前々車両４１３のTHW間隔が3.73秒以下、かつ本線後方車両４１１のTHW間隔が1.37秒以下、かつ本線後方車両の後ろの車両４１４のTHW間隔が3.76秒以上の場合に適用され、「減速して本線後方車両４１１の後ろに合流」する制御内容を実施する指示である。
　運転分析データ４２０のレコード４２４は、自車両４１０に対し、適用条件が、明るさが１００ルクス未満、本線前方車両４１２のTHW間隔が1.87秒から3.86秒の間で、かつ本線後方車両４１１のTHW間隔が2.37秒から3.39秒の間の場合に適用され、「本線の車４１１と４１２の間に速度を維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
　運転分析データ４２０のレコード４２５は、自車両４１０に対し、適用条件が、時刻が７時３５分から９時２８分までの間、本線前方車両４１２のTHW間隔が0.57秒から2.86秒の間で、かつ本線後方車両４１１のTHW間隔が0.97秒から2.39秒の間の場合に適用され、「本線の車４１１と４１２の間に速度を維持して合流」する制御内容を実施する指示である。
　図５は、運転分析データの生成処理を示すフローチャートである。運転支援サーバ１０の運転実績データ解析部１３において、蓄積した運転実績データから運転分析データを生成する一例を示すものである。
　まず、運転実績データ解析部１３の解析処理では、運転実績データ記憶部１１に蓄積した運転実績データから、ある地点（図４の例では合流レーン）の各レーン毎の運転実績データを抽出する（ステップ１１０１）。抽出する運転実績データは、多数の異なった車両から収集した、車両の制御（操作）内容である走行データ２００中のレコードと、その車両が観測した、周辺のオブジェクト等の状況を示す周辺環境データ２０１中のレコードを含む。
　続いて運転実績データに対し、運転における特徴的な自車両の制御操作に対する、その時の全ての走行データ２００の項目と全ての周辺環境データ２０１の項目との関連性を計算する（ステップ１１０２）。
　関連性の計算は次のように行う。例えば合流動作においては、特徴的な自車両の制御動作の１つとして、ハンドル操作がある。この場合、まずハンドル角度が大きい場合（合流動作時）と、ハンドル角度が小さい場合（本線併走時）において、周辺環境データの項目の値の分布に差（関連）が有るか無いか及び差の発生する条件を調べる。これを走行データ２００の全ての項目および周辺環境データ２０１の全ての項目に対して行う。
　この処理において、分布に差が認められた走行データ２００および周辺環境データ２０１は、ハンドル操作すなわち合流動作を行う場合の特徴的な条件となる。関連性の強い走行データ２００および周辺環境データ２０１の項目とその値の範囲を運転分析データとする。分布の差が大きければ、ハンドル操作すなわち合流動作との関連性が強いと判断できる。この場合は、これらを合流動作を行う時の条件として採用して運転分析データとする（ステップ１１０３）。
　関連性の強さは全ての走行データと周辺環境データの項目に対して計算するが、その中で運転分析データとして採用するのは、関連性の最も強い上位数件となる。例えば、図４（ａ）の合流の例では、周辺環境データとして取得した対象物は多数存在し、他車両の情報の他、路面標示等の情報も含めて関連性を計算したが、関連性の強さが上位のものとして、図４（ｂ）に記載した適用条件および制御内容を設定している。
　多数の異なった車両から収集したデータに基づき、関連性の強さを基準として運転分析データを生成する事により、その場所を通過した車両が最も多く実施した車両の制御内容とその適用条件を得る事になり、その場所で多数の車両に汎用的に使える規範モデルとすることができる。
　全ての地点およびレーンについて運転分析データを生成した場合は、本処理を終了し、生成していなければステップ１１０１の処理へ戻る（ステップ１１０４）。以上の処理によって、例えば図４（ｂ）に示す運転分析データが得られる。
　運転実績データ解析部１３が生成した運転分析データは、自動運転地図データ記憶部１２に自動運転地図のレーンと対応付けて格納する。これは、物理的に同一の格納場所に、運転分析データと自動運転地図データを格納することを強制している訳ではなく、物理的に別の場所でも、それぞれが対応付け可能であれば良い。
　運転分析データは、車両制御装置２０の要求により、または運転支援サーバ１０の要求により、自動運転地図と共に運転支援サーバ１０からダウンロードされ、車両制御ロジック記憶部２６に格納される。運転分析データのダウンロードは、自動運転地図のダウンロードと同じタイミングである必要は無く、最終的に車両制御装置２０の中で、自動運転地図のレーンと、そのレーンにおける運転分析データが、車両制御装置２０の中で対応付け可能であれば良い。
　図６は、運転分析データに基づく車両制御の処理を示すフローチャートである。
　車両制御装置２０の自動運転車両制御部２４は、ダウンロードした自動運転地図、外部Ｉ／Ｆ２５に接続されたレーダやカメラ等によって認識した他車両や歩行者、路面標示、信号等の周辺環境、車両制御ロジック記憶部２６にダウンロードした運転分析データを参照して、自動運転や車両制御を行う。
　まず自車両のレーンレベルの現在位置を算出し、自車両の状態（速度やアクセル・ハンドル状態等）を認識・算出する（ステップ１００１）。次に、自車両が自動運転地図のどのレーンの上に存在するかを算出する（ステップ１００２）。さらに車載センサからの認識結果等を利用し、自車両の周辺環境（他車両の位置や速度等）に関するデータを取得する（ステップ１００３）。
　続いて、現在、自車両が存在するレーンに対応する運転分析データを車両制御ロジック記憶部２６から抽出する（ステップ１００４）。運転分析データの一例は図４（ｂ）に示すとおりである。そして抽出した運転分析データから、自車両の状態（速度やレーン上の位置）および周辺環境（他車両の位置や速度）の条件に合致した適用条件に対応する制御内容を選択する（ステップ１００５）。
　そして、ステップ１００５で選択した制御内容に従って、自車両の制御動作（ハンドルやアクセル操作等）を行う（ステップ１００６）。
　図６のフローチャートで示す車両制御の処理は、自動運転や運転支援モードに入っている状態の間繰り返し実行する。繰り返しの間隔（例えば、１秒、１００ミリ秒等）は任意であり、システムの性能や要求される仕様に基づき設定する。
　本実施形態によれば、レーンの違いも含め場所およびその時点の周辺環境に応じた適切な車両制御や自動運転を行うことができる。
　以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）実施の形態の車両制御装置２０は、地図情報を格納する記憶部２７を備える。車両制御装置２０は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データ２００、２０１を分析し、その分析結果である運転分析データ４２０を記憶部２７に格納する。これにより、自車位置に適した運転分析データ４２０を利用して、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
（２）運転実績データ２００、２０１は、車両の周辺環境の状況を示す周辺環境データ２０１を含む。すなわち、運転分析データ４２０は、複数の車両の周辺環境データ２０１も加味した運転実績データ２００、２０１に基づいている。これにより、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
（３）周辺環境データ２０１に加えて、運転実績データ２００、２０１は、複数の車両を制御した際の制御情報を含む。運転分析データ４２０は、複数の車両の周辺環境データ２０１と制御情報を加味した運転実績データ２００、２０１に基づいている。これにより、他車両を含む周辺環境および制御情報に応じた適切な運転支援が可能になる。
（４）周辺環境データ２０１は、車載センサにより観測された自車両以外のオブジェクトの種類の情報と、自車両とオブジェクトとの関係を示す情報と、を含む。これにより、オブジェクトに応じた適切な運転支援が可能になる。
（５）周辺環境データ２０１は、明るさを示す情報、または時刻を示す情報の少なくとも一つを含む。これにより、明るさや時刻に応じた適切な運転支援が可能になる。
（６）オブジェクトとの関係を示す情報は、オブジェクトとの相対的な位置関係、またはオブジェクトとの相対速度の少なくとも一つを含む。これにより、オブジェクトとの相対的な位置関係や相対速度に応じた適切な運転支援が可能になる。
（７）車両制御装置２０は、運転分析データ４２０に基づき自車両を制御する制御部２４を更に備える。これにより、自動運転などの適切な運転支援が可能になる。
（８）運転分析データ４２０は、周辺環境データを含む運転実績データ２００、２０１に基づいて生成され、運転分析データ４２０は、自車両を制御するための制御内容と制御内容を有効にする周辺環境データおよび自車両の状態の適用条件とを含む。これにより、自動運転などの適切な運転支援が可能になる。
（９）通信により接続されサーバ装置１０に対して、エリアを指定して運転分析データ４２０を含む地図情報の配信を要求する配信要求部２２を更に備える。これにより、運転分析データの配信を要求し、適切な運転支援が可能になる。
（１０）運転実績データ２００、２０１をサーバ装置１０に送信する送信部３０を備える。これにより、運転実績データを送信し、適切な運転支援が可能になる。
（１１）実施の形態の運転支援システムは、地図情報を格納する車両制御装置２０を備える。地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データ２００、２０１を分析した結果である運転分析データ４２０を含む、運転支援システムは、車両制御装置２０と通信により接続され、運転分析データ４２０を生成するサーバ装置１０を備える。運転分析データ４２０は、車両制御装置２０またはサーバ装置１０の要求により、車両制御装置２０にダウンロードされる。これにより、他車両を含む周辺環境に応じた適切な運転支援が可能になる。
　本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
　次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
　日本国特許出願２０１７年第０８７３２３号（２０１７年４月２６日出願）
１０　運転支援サーバ
１１　運転実績データ記憶部
１２　自動運転地図データ記憶部
１３　運転実績データ解析部
１４　地図データ管理部
１５、２１　ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）
１７、２８　プロセッサ
１８、２９　メモリ
２０　車両制御装置
２２　配信要求部
２３　地図更新部
２４　自動運転車両制御部
２５　外部Ｉ／Ｆ
２６　車両制御ロジック記憶部
２７　自動運転地図データ記憶部
３０　無線通信装置
３１　無線基地局
３２　ＧＰＳ装置
４０　ネットワーク

Claims (11)

  1. 　地図情報を格納する記憶部を備える車両制御装置であって、
    　前記地図情報は、他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む車両制御装置。
  2. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
    　前記運転実績データは、前記複数の車両の周辺環境の状況を示す周辺環境データを含む車両制御装置。
  3. 　請求項２に記載の車両制御装置において、
    　前記運転実績データは、前記複数の車両を制御した際の制御情報を含む車両制御装置。
  4. 　請求項２に記載の車両制御装置において、
    　前記周辺環境データは、車載センサにより観測された自車両以外のオブジェクトの種類の情報と、自車両と前記オブジェクトとの関係を示す情報と、を含む車両制御装置。
  5. 　請求項４に記載の車両制御装置において、
    　前記周辺環境データは、明るさを示す情報、または時刻を示す情報の少なくとも一つを含む車両制御装置。
  6. 　請求項４に記載の車両制御装置において、
    　前記オブジェクトとの関係を示す情報は、前記オブジェクトとの相対的な位置関係、または前記オブジェクトとの相対速度の少なくとも一つを含む車両制御装置。
  7. 　請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の車両制御装置において、
    　前記運転分析データに基づき自車両を制御する制御部を更に備える車両制御装置。
  8. 　請求項２から請求項６までのいずれか一項に記載の車両制御装置において、
    　前記運転分析データは、前記周辺環境データを含む前記運転実績データに基づいて生成され、
    　前記運転分析データは、自車両を制御するための制御内容と前記制御内容を有効にする前記周辺環境データおよび自車両の状態の適用条件とを含む車両制御装置。
  9. 　請求項８に記載の車両制御装置において、
    　通信により接続されサーバ装置に対して、エリアを指定して前記運転分析データを含む前記地図情報の配信を要求する配信要求部を更に備える車両制御装置。
  10. 　請求項９に記載の車両制御装置において、
    　前記運転実績データを前記サーバ装置に送信する送信部を備える車両制御装置。
  11. 　他車両を含む複数の車両から受信した所定地点における運転実績データを分析した結果である運転分析データを含む地図情報を格納する車両制御装置と、
    　前記車両制御装置と通信により接続され、前記運転分析データを生成するサーバ装置とを備え、
    　前記運転分析データは、前記車両制御装置または前記サーバ装置の要求により、前記車両制御装置にダウンロードされる運転支援システム。
PCT/JP2018/015513 2017-04-26 2018-04-13 車両制御装置および運転支援システム WO2018198824A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-087323 2017-04-26
JP2017087323A JP2018185669A (ja) 2017-04-26 2017-04-26 車両制御装置および運転支援システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018198824A1 true WO2018198824A1 (ja) 2018-11-01

Family

ID=63919667

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/015513 WO2018198824A1 (ja) 2017-04-26 2018-04-13 車両制御装置および運転支援システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2018185669A (ja)
WO (1) WO2018198824A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7243303B2 (ja) * 2019-03-06 2023-03-22 株式会社デンソー 処理配置制御方法、処理配置制御システム、処理配置制御装置、およびサーバ装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016038702A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 トヨタ自動車株式会社 車両用運転支援システム
JP2016170561A (ja) * 2015-03-12 2016-09-23 富士通株式会社 トリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置
JP2016188796A (ja) * 2015-03-30 2016-11-04 トヨタ自動車株式会社 ナビゲーションシステム
WO2017057528A1 (ja) * 2015-10-01 2017-04-06 株式会社発明屋 非ロボットカー、ロボットカー、道路交通システム、車両共用システム、ロボットカー教習システム及びロボットカー教習方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016038702A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 トヨタ自動車株式会社 車両用運転支援システム
JP2016170561A (ja) * 2015-03-12 2016-09-23 富士通株式会社 トリガ条件決定プログラム、トリガ条件決定方法、およびトリガ条件決定装置
JP2016188796A (ja) * 2015-03-30 2016-11-04 トヨタ自動車株式会社 ナビゲーションシステム
WO2017057528A1 (ja) * 2015-10-01 2017-04-06 株式会社発明屋 非ロボットカー、ロボットカー、道路交通システム、車両共用システム、ロボットカー教習システム及びロボットカー教習方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018185669A (ja) 2018-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7046957B2 (ja) 自律車両制御システムのための場所特定支援
US11340094B2 (en) Updating map data for autonomous driving vehicles based on sensor data
US11462022B2 (en) Traffic signal analysis system
US11269352B2 (en) System for building a vehicle-to-cloud real-time traffic map for autonomous driving vehicles (ADVS)
JP7506113B2 (ja) 遮蔽を伴う道路利用者反応モデリングに従って自律車両を動作させること
EP3321757B1 (en) Planning feedback based decision improvement system for autonomous driving vehicle
US12005897B1 (en) Speed planning for autonomous vehicles
US10713148B2 (en) Using divergence to conduct log-based simulations
US20190382031A1 (en) Methods for handling sensor failures in autonomous driving vehicles
US11113971B2 (en) V2X communication-based vehicle lane system for autonomous vehicles
JP7526795B2 (ja) 自動運転装置、車両制御方法
US20230020040A1 (en) Batch control for autonomous vehicles
US20230168095A1 (en) Route providing device and route providing method therefor
CN110888429A (zh) 车辆导航和控制
US11260875B2 (en) Systems and methods for road surface dependent motion planning
US11429115B2 (en) Vehicle-platoons implementation under autonomous driving system designed for single vehicle
CN115761686A (zh) 用于检测自动驾驶系统中的意外控制状态的方法和装置
US20210284195A1 (en) Obstacle prediction system for autonomous driving vehicles
WO2018198824A1 (ja) 車両制御装置および運転支援システム
US11868755B2 (en) Updating software installed on an electronic unit on a vehicle
US11753020B2 (en) Update system and electronic control device
US11679757B2 (en) Control assistant system to align driving and riding experience between gasoline and electric vehicles
US11708049B2 (en) Systems and methods for preventing an operation of a car application that reduces a quality of service of a computer system of a vehicle
US11662219B2 (en) Routing based lane guidance system under traffic cone situation
JP7444295B2 (ja) 処理装置、処理方法、処理プログラム、処理システム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18789819

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18789819

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1