WO2018211646A1 - イベントマップ生成方法及び運転支援方法 - Google Patents

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WO2018211646A1
WO2018211646A1 PCT/JP2017/018610 JP2017018610W WO2018211646A1 WO 2018211646 A1 WO2018211646 A1 WO 2018211646A1 JP 2017018610 W JP2017018610 W JP 2017018610W WO 2018211646 A1 WO2018211646 A1 WO 2018211646A1
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WO
WIPO (PCT)
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vehicle
event
event map
state
action
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/018610
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
元伸 青木
直樹 古城
博幸 ▲高▼野
Original Assignee
日産自動車株式会社
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 日産自動車株式会社 filed Critical 日産自動車株式会社
Priority to JP2019518685A priority Critical patent/JP6962367B2/ja
Priority to PCT/JP2017/018610 priority patent/WO2018211646A1/ja
Publication of WO2018211646A1 publication Critical patent/WO2018211646A1/ja

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to an event map generation method that represents an event position that has taken action to make the presence of the vehicle known, and a driving support method that uses the event map.
  • a vehicle hazard map generation method for acquiring vehicle position and acceleration information from an event database, and generating a hazard map including information indicating a risk degree category and a corresponding dangerous point position (for example, , See Patent Document 1).
  • drivers take the action (such as horning and passing) to predict the risk in advance and to make their vehicle known on mountain roads, intersections, corners, and hilltops that cannot be seen.
  • the location information cannot be extracted to the map.
  • This disclosure has been made paying attention to the above-described problem, and represents a point where it is necessary to make the presence of the vehicle known, and an object of the present disclosure is to generate a useful event map when carrying out driving support.
  • the present disclosure acquires, as probe information, an event position where an action has been taken to make the presence of the host vehicle known in a predetermined state.
  • An event map is generated based on the probe information.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an overall system configuration to which an event map generation method and a driving support method of Example 1 are applied.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a data collection device according to a first embodiment.
  • 1 is a block diagram illustrating a data recording apparatus according to a first embodiment. It is a block diagram which shows the event map production
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a driving support device according to a first embodiment. It is a block diagram which shows the driving
  • FIG. FIG. 7 is an operation explanatory diagram illustrating an example of a driving support operation on a mountain road with a blind spot in the driving support method of the first embodiment. It is a block diagram which shows the driving
  • FIG. 10 is an operation explanatory diagram illustrating an example of a driving support operation on a mountain road with a blind spot in the driving support method of the second embodiment.
  • the event map generation method and the driving support method in the first embodiment are applied to an automatic driving vehicle equipped with a driving support system in which steering / driving / braking is automatically controlled by selecting an automatic driving mode.
  • the configuration of the first embodiment will be described by dividing it into “a whole system configuration”, “a detailed configuration of the data collection device”, “a detailed configuration of the event map generation device”, and “a detailed configuration of the driving support device”.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an overall system configuration to which the event map generation method and the driving support method of the first embodiment are applied. The overall system configuration will be described below with reference to FIG.
  • the overall system configuration includes a data collection vehicle 1, a data server 2, and a driving support vehicle 3, as shown in FIG.
  • the data collection vehicle 1 is a vehicle incorporated in a probe information system that collects a large amount of information that has not been obtained so far by using each vehicle as a sensor and allows sharing of various information. Say. Each data collection vehicle 1 is equipped with a data collection device 100.
  • the data server 2 is fixedly installed at an information management center in the probe information system, inputs a huge amount of information output from the data collection device 100, and records the input information by classification, for example.
  • the data server 2 is provided with an event map generation device 200 that generates an event map based on the collected probe information.
  • the driving support vehicle 3 is equipped with a driving support device 300 that uploads the event map generated by the event map generation device 200 and performs driving support using the event map.
  • the data collection device 100 includes a navigation device 110, a detection device 120, a vehicle controller 130, an output device 140, a communication device 150, and a data recording device 160, as shown in FIG.
  • the devices constituting the data collection device 100 are connected by a CAN (Controller Area ⁇ ⁇ ⁇ Network) or other vehicle-mounted LAN in order to exchange information with each other.
  • CAN Controller Area ⁇ ⁇ ⁇ Network
  • the navigation device 110 calculates a route from the current position of the host vehicle to the destination.
  • a route calculation method a method known at the time of filing based on a graph search theory such as the Dijkstra method or A * can be used.
  • the calculated route is output through the output device 140 as route guidance information.
  • the navigation device 110 includes a position detection device 111, accessible map information 112, and road information 113.
  • the position detection device 111 includes a global positioning system (Global Positioning System, GPS), and detects a traveling position (latitude / longitude) of a traveling vehicle.
  • GPS Global Positioning System
  • the map information 112 is a so-called electronic map, and is information in which latitude and longitude are associated with map information.
  • the map information 112 includes road information 113 associated with each point.
  • the map information 112 may use an event map described later.
  • the road information 113 is defined by nodes and links connecting the nodes.
  • the road information 113 includes information for identifying a road by the position / region of the road, road type for each road, road width for each road, and road shape information.
  • the road information 113 stores information relating to the position of the intersection, the approach direction of the intersection, the type of the intersection, and other intersection information for each road link identification information.
  • the road information 113 includes road type, road width, road shape, whether to go straight, priority to advance, whether to overtake (possibility to enter an adjacent lane), and other roads for each road link identification information. Information is stored in association with each other.
  • Navigation device 110 identifies a travel route on which the host vehicle travels based on the current position of the host vehicle detected by detection device 120.
  • the travel route is a planned travel route of the own vehicle and / or a travel performance route of the own vehicle.
  • the travel route may be a route to the destination designated by the user, or a route to the destination estimated based on the travel history of the host vehicle / user.
  • the travel route on which the host vehicle travels may be specified for each road, may be specified for each road for which the up / down direction is specified, or for each single lane in which the host vehicle actually travels You may specify.
  • the navigation device 110 refers to the road information 112 and identifies a road link for each lane of the travel route on which the host vehicle travels.
  • the travel route includes specific information (coordinate information) of one or more points where the vehicle will pass in the future.
  • the travel route includes at least one point that suggests the next travel position on which the host vehicle travels.
  • the travel route may be configured by a continuous line or may be configured by discrete points.
  • the travel route is specified by a road identifier, a lane identifier, and a link identifier. These lane identifier, lane identifier, and link identifier are defined in the map information 112 and road information 113.
  • the detection device 120 includes a rudder angle sensor 121, a vehicle speed sensor 122, a posture sensor 123, a position sensor 124, and an object detection sensor 125.
  • the detection device 120 includes a horn switch for detecting a horn operation, a light switch for detecting a passing operation, and the like.
  • the rudder angle sensor 121 detects information such as a steering amount, a steering speed, and a steering acceleration, and outputs the information to the vehicle controller 130.
  • the vehicle speed sensor 122 detects the speed and / or acceleration of the vehicle and outputs it to the vehicle controller 13.
  • the attitude sensor 123 detects the position of the vehicle, the pitch angle of the vehicle, the yaw angle of the vehicle, and the roll angle of the vehicle, and outputs it to the vehicle controller 130.
  • the attitude sensor 123 includes a gyro sensor.
  • the position sensor 124 detects the traveling position (latitude / longitude) of the traveling vehicle, the position in the traveling lane, the distance to the intersection, and the distance to the object.
  • the object detection sensor 125 detects the situation around the host vehicle.
  • the subject detection sensor 125 of the own vehicle detects the presence of an object including an obstacle existing around the own vehicle and its location.
  • the object detection sensor 125 includes a camera.
  • the camera may be an infrared camera or a stereo camera.
  • the camera is installed at a predetermined position of the host vehicle and images an object around the host vehicle.
  • the periphery of the host vehicle includes the front, rear, left side, and right side of the host vehicle.
  • the object includes a two-dimensional sign such as a stop line marked on the road surface.
  • the object includes a three-dimensional object.
  • the object includes a stationary object such as a sign.
  • the objects include moving objects such as pedestrians, two-wheeled vehicles, and four-wheeled vehicles (other vehicles).
  • the objects include road structures such as guardrails, median strips, curbs.
  • the object detection sensor 125 may analyze the image data and identify the type of the object based on the analysis result.
  • the object detection sensor 125 uses a pattern matching technique or the like to identify whether the object included in the image data is a vehicle, a pedestrian, or a sign.
  • the object detection sensor 125 processes the acquired image data, and acquires the distance from the own vehicle to the object based on the position of the object existing around the own vehicle. In particular, the object detection device 124 acquires the positional relationship between the object and the host vehicle.
  • the object detection sensor 125 may use a radar device.
  • a radar device a system known at the time of filing such as millimeter wave radar, laser radar, ultrasonic radar, laser range finder, etc. can be used.
  • the object detection sensor 125 detects the presence / absence of the object, the position of the object, and the distance to the object based on the received signal of the radar device.
  • the object detection sensor 125 detects the presence / absence of the object, the position of the object, and the distance to the object based on the clustering result of the point cloud information acquired by the laser radar.
  • the vehicle controller 130 operates the drive device 131 and the steering device 132.
  • the vehicle controller 130 is an in-vehicle computer such as an engine control unit (Engine ECU Unit, ECU), and electronically controls the operation of the vehicle.
  • Examples of the vehicle include an electric vehicle including an electric motor as a travel drive source, an engine vehicle including an internal combustion engine as a travel drive source, and a hybrid vehicle including both the electric motor and the internal combustion engine as a travel drive source.
  • electric vehicles and hybrid vehicles using an electric motor as a driving source include a type using a secondary battery as a power source for the electric motor and a type using a fuel cell as a power source for the electric motor.
  • the drive device 131 includes a vehicle drive mechanism.
  • the drive mechanism includes an electric motor and / or an internal combustion engine that are the above-described travel drive sources, a power transmission device including a drive shaft and an automatic transmission that transmits output from these travel drive sources to the drive wheels, and brakes the wheels.
  • a braking device is included.
  • the drive device 131 generates each control signal of these drive mechanisms based on the input signal by the accelerator operation and the brake operation and the control signal acquired from the vehicle controller 130, and executes the traveling control including acceleration / deceleration of the vehicle. By sending control information to the communication device 150, traveling control including acceleration / deceleration of the vehicle can be automatically performed.
  • torque distribution output to each of the electric motor and the internal combustion engine corresponding to the traveling state of the vehicle is also sent to the drive device 131.
  • the steering device 132 includes a steering actuator.
  • the steering actuator includes a motor and the like attached to the column shaft of the steering.
  • the steering device 132 executes control for changing the traveling direction of the vehicle based on a control signal acquired from the vehicle controller 130 or an input signal by a steering operation.
  • the vehicle controller 130 executes steering control of the host vehicle so that the host vehicle travels along the travel route by sending control information including the steering amount to the steering device 132.
  • the vehicle controller 130 executes control of the traveling direction of the vehicle by sending control information including the braking amount of each wheel to the braking device.
  • the control of the drive device 131 and the control of the steering device 132 may be performed completely automatically, or may be performed in a manner that supports the driver's drive operation (advance operation).
  • the output device 140 includes a display and a speaker.
  • the output device 140 outputs various types of information to a user or a passenger in a surrounding vehicle.
  • the output device 140 outputs information acquired and calculated by each device.
  • the output device 140 may output various types of information to an external device such as an intelligent road traffic system via a communication device.
  • the communication device 150 transmits and receives various types of information to and from the data server 2 or other vehicles.
  • the data recording device 160 is accessible to a ROM (Read Only Memory) in which a program for executing the own vehicle existence well-known behavior information generation process is stored, and a CPU (Central Processing Unit) as an operation circuit for executing this function
  • the computer includes a RAM (Random Access Memory) that functions as a storage device. Information recorded by the data recording device 160 is transmitted to the data server 2 or another vehicle by the communication device 150.
  • the data recording device 160 performs a host vehicle presence well-known action storage process 161 that stores event position data in which an action to make the presence of the host vehicle known is taken.
  • the own vehicle existence well-known action preservation process 161 (1) Means for Acquiring Own Vehicle Presence Well-known Action Information (Own Vehicle Presence Well-known Action Information Acquisition Means 162) (2) Means for determining whether or not a predetermined state (predetermined state determination means 163) (3) Means for saving the position of the own vehicle (own vehicle position saving means 164) It has the means.
  • the own vehicle presence known behavior saving process 161 includes own vehicle presence known behavior information acquisition means 162, a predetermined state determination means 163, and own vehicle position saving means 164. Then, as shown in the flowchart of FIG. 3, when it is determined that the vehicle is in a predetermined state when an action such as horn or passing is taken to make the vehicle known, the vehicle is known to exist. The event position where the action to be taken is taken is stored and saved.
  • the own vehicle presence well-known action information acquisition means 162 detects and determines with a sensor mounted on the vehicle whether or not the driver has made an action for notifying that the own vehicle exists, that is, horn or passing. When the driver performs the operation, a predetermined state determination process 163 is performed. However, when the length of the horn is longer than a certain threshold value, it is not necessary to determine the vehicle presence known behavior.
  • the predetermined state determination processing 163 is determined based on the vehicle state, road state, road shielding state, or environment recognition state. For example, if you are not recognizing an object, traveling slowly, traveling on a mountain road, traveling near an intersection, traveling on a curve, or traveling with a blind spot, Judged by information or sensor information. In the case of the first embodiment, for example, the presence or absence of an object is determined using a camera installed in front of the vehicle, and if it is determined that no object exists, the position of the host vehicle is stored by the host vehicle position storing unit 164. To do. Alternatively, the lane information may be acquired using map information, and the lane may not be recognized due to blind spots.
  • the own vehicle position storing means 164 stores the position of the own vehicle. For example, in the first embodiment, the GPS coordinates mounted on the vehicle are acquired, and the value, the vehicle presence known behavior, and the predetermined state type are stored. Then, the stored information is transmitted to the data server 2 by the communication device 150.
  • the event map generation device 200 includes a reception device 210, a probe data server 220, a data processing device 230, an event map database 240, and a transmission device 250, as shown in FIG.
  • the receiving device 210 acquires information transmitted from the communication device 150 included in the data collection device 100 and stores it in the probe data server 220.
  • the data processing device 230 operates based on information stored in the probe data server 220. For example, the coordinates are divided into grids, and the number of times that the vehicle presence known action occurred in the grids is counted. Then, as shown in the flowchart of FIG. 4, when the number of vehicle presence well-known actions exceeds a certain number, it is stored in the event map database 240 as an event position.
  • the transmission device 250 transmits event data to the driving support vehicle 3.
  • the driving support vehicle 3 may be the same as the data collection vehicle 1 or may be another vehicle.
  • the driving support device 300 is obtained by adding an operation planning device 310 to the data collection device 100 as shown in FIG.
  • the operation planning apparatus 310 is an apparatus that performs an operation plan using an event map received from the data server 2 as illustrated in FIG. 6, and includes an event map use process 311.
  • the event map use process 311 (1) Means for automatically determining whether the vehicle is a position where the vehicle presence known action is to be performed (own vehicle existence known action position determination means 312) (2) Means for automatically performing vehicle presence known behavior (own vehicle presence known behavior means 313) It has the means.
  • the vehicle controller 130 is operated in cooperation with the above-described hardware and software for executing the above functions or for executing the processes, and the functions are executed.
  • the event map use process 311 includes a host vehicle presence known action position determination unit 312 and an automatic host vehicle presence known action unit 313. Then, as shown in the flowchart of FIG. 6, when the own vehicle approaches the event position on the event map, driving assistance for automatically informing the presence of the own vehicle is executed.
  • the own vehicle presence well-known action position determination means 312 compares the event position held in the event map database 240 included in the data server 2 with the position of the own vehicle, and determines whether or not the vehicle position is within a certain threshold. For example, the GPS coordinates mounted on the vehicle are acquired and compared with the event position generated by the event map database 240. If it is determined that the vehicle is within a certain threshold value, the vehicle existence well-known action means 313 is executed. Further, when counting the number of times, weighting may be performed according to a predetermined state type and a combination thereof, and the value may be compared with a threshold value.
  • the own vehicle existence notifying action means 313 carries out an action for notifying the existence of the own vehicle.
  • a horn is sounded and a slow drive is performed.
  • Event map generation First, it is assumed that the data collection vehicle 1 has taken action to make it known that its own vehicle exists, such as horn and passing. At this time, if the data collection device 100 mounted on the data collection vehicle 1 determines that the vehicle is in a predetermined state when an action is taken to make it known that the vehicle is present, the vehicle is present. The event position that takes the action to be made known is stored and saved in the own vehicle position saving means 164. Then, the event position stored and saved in the own vehicle position saving unit 164 is transmitted to the data server 2 by the communication device 150. As a result, event position information from a large number of data collection vehicles 1 is collected in the data server 2.
  • the probe information transmitted from the communication device 150 is acquired by the reception device 210, and the acquired probe information is stored in the probe data server 220.
  • the data processing device 230 based on the information stored in the probe data server 220, for example, the number of vehicle presence well-known actions that occurred in a coordinate grid partitioned into a grid is counted. If the number of times that the vehicle presence is known exceeds a certain number, the event map is stored as an event position in the event map database 240, and an event map in which the event position is written is generated.
  • an event position that takes an action to make the presence of the vehicle known in a predetermined state is acquired as probe information, and an event map is generated based on the probe information.
  • the data server 2 extracts the probe information of the event position that has taken the action of making the vehicle's presence known based on the driver's risk prediction. Therefore, a point that needs to be made known about the presence of the host vehicle is shown, and an event map useful for driving assistance is generated.
  • an event map is generated based on the following contents.
  • the “predetermined state” refers to a state defined by a vehicle state, a road state, a road shielding state, or an environment recognition state.
  • the state of the vehicle means a case where the vehicle is slowed down or stopped.
  • the state of the road means a case including at least one of a curve, an intersection, a vicinity of the intersection, and a mountain road.
  • the road shielding state means a closed state due to construction or the like.
  • the environment recognition state refers to a state where an object is not recognized or a blind spot is recognized. Note that the state in which the object is not recognized refers to a state in which the object is not recognized on the planned travel route of the host vehicle.
  • the state of recognizing the blind spot refers to a state of recognizing the blind spot on the planned travel route of the host vehicle.
  • the action of disseminating the existence of the vehicle means a risk prediction action by the driver expressed by at least one of sound, light, and communication.
  • the risk predicting action by the driver means at least one of the action by the sound of sounding the horn and the action by the light performing the passing.
  • the event map generated based on the probe information is a map that stores a predetermined state and a type of action that makes the presence of the vehicle known. However, when a horn in which sound generation has been continued for a certain period of time equal to or longer than a predetermined time is recognized among event positions that have taken action to make the presence of the host vehicle known, the event map is not extracted as probe information.
  • the number of occurrences of a plurality of probe information classified as the same position is compared with a predetermined value, and it is identified whether or not it is reflected in the map as an event position according to the result. Further, when the event position is reflected on the map, the risk degree of the event position is defined by a combination of predetermined states.
  • the driving assistance vehicle 3 receives the event map transmitted from the transmission device 250 of the event map generation device 200 by the driving assistance device 300 mounted on the vehicle. Then, the own vehicle presence well-known action position determination means 312 of the driving support device 300 compares the event position of the event map with the position of the own vehicle, and if it falls within a certain threshold, the event position of the event map It is determined that the car is approaching. When it is determined that the vehicle has approached the event position on the event map, driving assistance that automatically informs the presence of the vehicle is executed.
  • specific driving assistance for example, a horn is sounded, and the vehicle is decelerated to drive slowly.
  • driving assistance can be safely performed for an oncoming vehicle in a blind spot on a mountain road with a poor visibility and a blind spot.
  • the stopping distance is greatly reduced. Is achieved.
  • an event position that has taken an action to make the presence of the vehicle known in a predetermined state is acquired as probe information, an event map is generated based on the probe information, and the event map is used. And automatically take action to make the vehicle known.
  • driving assistance is implemented based on the following content.
  • driving assistance is provided using an event map
  • the behavior of the vehicle is automatically made known and the state of the vehicle is changed.
  • changing the state of the own vehicle means adjusting the speed of the own vehicle, decelerating, or stopping.
  • it means reproducing the vehicle state stored in the event map.
  • driving assistance is performed only on the condition that the host vehicle approaches the event position.
  • the event position that has taken an action to make the presence of the vehicle known in a predetermined state is acquired as probe information.
  • An event map is generated based on the probe information (FIG. 4). For this reason, it is possible to represent a point where it is necessary to make the presence of the own vehicle known and to generate an event map that is useful when driving assistance is performed.
  • the predetermined state means a state defined by a vehicle state, a road state, a road shielding state, or an environment recognition state (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (1), it is possible to add semantic information that takes action to make the existence of the vehicle known.
  • the state of the vehicle means a case where the vehicle is slowed down or stopped (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (2), it is possible to add semantic information that the driver has predicted the risk in advance when the vehicle is slowing down or stopped, and has taken action to make the existence of the vehicle known.
  • a road condition means a case that includes at least one of a curve, an intersection, the vicinity of an intersection, and a mountain road (Fig. 4). For this reason, in addition to the effect of (2), when the driver is driving on a curve, in an intersection, in the vicinity of an intersection, or on a mountain road, the driver has predicted the risk in advance and has taken action to inform the existence of the vehicle. Can be added.
  • the environment recognition state refers to a state in which an object is not recognized or a blind spot is recognized (FIG. 4). For this reason, in addition to the effects of (2) to (4), the driver predicts the risk in advance when the object is not recognized or the blind spot is recognized, and the action to inform the existence of the vehicle Semantic information that it was taken can be added.
  • the state where the object is not recognized refers to the state where the object is not recognized on the planned traveling route of the host vehicle (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (5), it means that the driver took an action to predict the risk in advance and publicize the existence of the vehicle even though the object was not recognized on the planned route of the vehicle. Information can be added.
  • the state in which the blind spot is recognized refers to the state in which the blind spot is recognized on the planned travel route of the vehicle (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (5), semantic information is added that the driver has predicted the risk in advance by recognizing the blind spot on the planned travel route of the vehicle, and has taken action to make the existence of the vehicle known. be able to.
  • the action to inform the existence of the vehicle is the risk prediction action by the driver expressed by at least one of sound, light and communication (Fig. 4). For this reason, in addition to the effects (1) to (7), it is possible to stably acquire information representing that the driver has predicted risk in advance.
  • the risk predicting action by the driver means at least one of the action by the sound of sounding the horn and the action by the light that performs passing (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (8), information indicating that the driver has predicted the risk in advance can be surely acquired from normal driver operation.
  • the event map generated based on the probe information is a map that stores a predetermined state and the type of action that makes the presence of the vehicle known (FIG. 4). For this reason, in addition to the effects (1) to (9), it is possible to store the event positions in different modes depending on the predetermined state and the type of action that makes the presence of the vehicle known.
  • the risk level of the event position is defined by a combination of predetermined states (FIG. 4). For this reason, in addition to the effect of (12), the event position can be extracted in consideration of the degree of risk.
  • the event position that has taken the action of making the presence of the vehicle known in a predetermined state is acquired as probe information.
  • An event map is generated based on the probe information.
  • the event map is used to automatically make the vehicle known (FIG. 6). For this reason, while driving on a road with poor visibility, the existence of the own vehicle can be informed to other vehicles, and driving assistance that allows safe driving can be performed.
  • Changing the state of the vehicle means adjusting the speed of the vehicle, decelerating, or stopping (FIG. 6). Therefore, in addition to the effect of (15), while traveling on a road with poor visibility, it is possible to travel safely while facilitating risk avoidance by decelerating or stopping.
  • Example 2 is an example in which a condition that other vehicles are taking action to make the existence of horns, passing, etc. known as conditions for driving support is added.
  • driving support device 300 added to the data collection device 100 among the driving support devices 300 included in the driving support vehicle 3 will be described with reference to FIG. 8.
  • the operation planning apparatus 310 is an apparatus that performs an operation plan using an event map received from the data server 2 as illustrated in FIG. 8, and includes an event map use process 311.
  • the event map use process 311 includes a vehicle presence / absence known behavior position determination unit 312 and an automatic vehicle presence / absence known behavior unit 313, and another vehicle presence / absence known behavior recognition unit 314.
  • vehicle existence well-known action recognition means 314 recognizes that the other car is taking an action to make the existence of horn, passing, etc. known. For example, in the case of a horn, it is recognized by a sound collecting microphone. When the vehicle is recognized, the vehicle existence well-known action means 313 is implemented.
  • the own vehicle existence notifying action means 313 carries out an action for notifying the presence of the own vehicle.
  • driving assistance that automatically notifies the vehicle's presence is provided. Execute. For example, sound a horn and drive slowly. Moreover, this action may reproduce the vehicle state acquired at the time of event storage.
  • the driving support operation in the second embodiment will be described.
  • the horn is sounded to make the existence known, and it is automatically decelerated. For this reason, for example, as shown in FIG. 9, when an oncoming vehicle in a blind spot rings a horn on a mountain road with poor visibility and a blind spot, the own vehicle rings a horn against the oncoming car and performs slow driving. And you can drive safely. Since other operations are the same as those of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the data collection device 100 is mounted on the data collection vehicle 1 .
  • the data collection device is not limited to the one that the on-board device exhibits all functions, but a part of the function is applied to a portable terminal device that can exchange information with the on-vehicle data collection device.
  • the terminal device includes devices such as a smartphone and a PDA.
  • the event map generation device 200 is installed in the data server 2 in the first and second embodiments.
  • the event map generation device may be mounted on the movable driving support vehicle side.
  • the functions to be shared may be determined and installed separately in the data server and the driving support vehicle.
  • the driving support device 300 is mounted on the driving support vehicle 3.
  • the driving support device is not limited to the one that the on-board device exhibits all the functions, and even if a part of the function is applied to a portable terminal device that can exchange information with the on-vehicle device.
  • the terminal device includes devices such as a smartphone and a PDA.
  • the event map generation method and the driving support method of the present disclosure are applied to an automatic driving vehicle equipped with a driving support system in which steering / driving / braking is automatically controlled by selecting an automatic driving mode. Indicated.
  • the event map generation method and the driving support method according to the present disclosure include, for example, various vehicles (engine vehicles, hybrid vehicles, and electric vehicles) equipped with driving support devices that simply perform a display that prompts the driver to perform a horn operation or a passing operation. Etc.).

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Abstract

自車の存在を周知させる必要がある地点をあらわし、運転支援を実施する際に有用なイベントマップを生成すること。　データ収集装置（１００）を搭載したデータ収集車両（１）と、イベントマップ生成装置（２００）を設置したデータサーバー（２）と、運転支援装置（３００）を搭載した運転支援車両（３）と、を備える。イベントマップ生成方法は、イベントマップ生成装置（２００）において、所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得し、当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成することで行われる。運転支援方法は、運転支援装置（３００）において、イベントマップ生成装置（２００）にて生成されたイベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとることで行われる。

Description

イベントマップ生成方法及び運転支援方法
　本開示は、自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をあらわすイベントマップ生成方法及びイベントマップを用いた運転支援方法に関する。
　従来、イベントデータベースから車両の位置及び加速度の情報を取得し、リスク度の区分及び該当する危険地点の位置を表す情報を含むハザードマップを生成する車両用ハザードマップ生成方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２－１９０３９８号公報
　しかしながら、従来技術にあっては、見通しのきかない山道、交差点、曲がり角、坂の頂上などで、ドライバーが事前にリスクを予知し、自車の存在を周知させる行動（クラクション、パッシングなど）をとった位置の情報をマップに抽出できない。
　本開示は、上記問題に着目してなされたもので、自車の存在を周知させる必要がある地点をあらわし、運転支援を実施する際に有用なイベントマップを生成することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本開示は、所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得する。
当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成する。
　上記のように、ドライバーのリスク予知に基づいて自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置のプローブ情報を抽出することで、自車の存在を周知させる必要がある地点をあらわし、運転支援を実施する際に有用なイベントマップを生成することができる。
実施例１のイベントマップ生成方法及び運転支援方法が適用されたシステム全体構成を示すブロック図である。 実施例１のデータ収集装置を示すブロック図である。 実施例１のデータ記録装置を示すブロック図である。 実施例１のイベントマップ生成装置を示すブロック図である。 実施例１の運転支援装置を示すブロック図である。 実施例１の運転計画装置を示すブロック図である。 実施例１の運転支援方法で死角のある山道での運転支援作用の一例を示す作用説明図である。 実施例２の運転計画装置を示すブロック図である。 実施例２の運転支援方法で死角のある山道での運転支援作用の一例を示す作用説明図である。
　以下、本開示によるイベントマップ生成方法及び運転支援方法を実現する最良の実施形態を、図面に示す実施例１及び実施例２に基づいて説明する。
　まず、構成を説明する。
実施例１におけるイベントマップ生成方法及び運転支援方法は、自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される運転支援システムが搭載された自動運転車両に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「システム全体構成」、「データ収集装置の詳細構成」、「イベントマップ生成装置の詳細構成」、「運転支援装置の詳細構成」に分けて説明する。
　［システム全体構成］
図１は、実施例１のイベントマップ生成方法及び運転支援方法が適用されたシステム全体構成を示すブロック図である。以下、図１に基づいてシステム全体構成を説明する。
　システム全体構成は、図１に示すように、データ収集車両１と、データサーバー２と、運転支援車両３と、で構成される。
　データ収集車両１は、一台一台の車両をセンサとして活用することで、これまで得られなかった膨大な情報を収集し、様々な情報の共有を可能とするプローブ情報システムに組み込まれた車両をいう。データ収集車両１のそれぞれには、データ収集装置１００が搭載されている。
　データサーバー２は、プローブ情報システムにおける情報管理センターに固定して設置され、データ収集装置１００から出力される膨大な情報を入力し、例えば、入力情報を種別区分して記録する。このデータサーバー２には、収集したプローブ情報に基づいてイベントマップを生成するイベントマップ生成装置２００を設けている。
　運転支援車両３は、イベントマップ生成装置２００で生成されたイベントマップをアップロードし、当該イベントマップを用いて運転支援を行う運転支援装置３００が搭載されている。
　［データ収集装置の詳細構成］
　以下、図２及び図３に基づいて、データ収集車両１が備えるデータ収集装置１００の詳細構成について説明する。
　データ収集装置１００は、図２に示すように、ナビゲーション装置１１０と、検出装置１２０と、車両コントローラ１３０と、出力装置１４０と、通信装置１５０と、データ記録装置１６０と、を備える。データ収集装置１００を構成する各装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。
　ナビゲーション装置１１０は、自車両の現在位置から目的地までの経路を算出する。経路の算出手法は、ダイキストラ法やＡ＊などのグラフ探索理論に基づく出願時に知られた手法を用いることができる。算出した経路は、経路案内情報として出力装置１４０を介して出力される。このナビゲーション装置１１０は、位置検出装置１１１と、アクセス可能な地図情報１１２と、道路情報１１３と、を備える。
　位置検出装置１１１は、グローバル・ポジショニング・システム（Global Positioning System, GPS）を備え、走行中の車両の走行位置（緯度・経度）を検出する。
　地図情報１１２は、いわゆる電子地図であり、緯度経度と地図情報が対応づけられた情報である。地図情報１１２は、各地点に対応づけられた道路情報１１３を有する。地図情報１１２は、後述するイベントマップを用いてもよい。
　道路情報１１３は、ノードと、ノード間を接続するリンクにより定義される。道路情報１１３は、道路の位置／領域により道路を特定する情報と、道路ごとの道路種別、道路ごとの道路幅、道路の形状情報とを含む。道路情報１１３は、各道路リンクの識別情報ごとに、交差点の位置、交差点の進入方向、交差点の種別その他の交差点に関する情報を対応づけて記憶する。また、道路情報１１３は、各道路リンクの識別情報ごとに、道路種別、道路幅、道路形状、直進の可否、進行の優先関係、追い越しの可否（隣接レーンへの進入の可否）その他の道路に関する情報を対応づけて記憶する。
　ナビゲーション装置１１０は、検出装置１２０により検出された自車両の現在位置に基づいて、自車両が走行する走行経路を特定する。走行経路は、自車両の走行予定経路、及び／又は、自車両の走行実績経路である。走行経路はユーザが指定した目的地に至る経路であってもよいし、自車両／ユーザの走行履歴に基づいて推測された目的地に至る経路であってもよい。自車両が走行する走行経路は、道路ごとに特定してもよいし、上り／下りの方向が特定された道路ごとに特定してもよいし、自車両が実際に走行する単一の車線ごとに特定してもよい。ナビゲーション装置１１０は、道路情報１１２を参照して、自車両が走行する走行経路の車線ごとに道路リンクを特定する。
　走行経路は、車両が将来通過する一つ又は複数の地点の特定情報（座標情報）を含む。走行経路は、自車両が走行する、次の走行位置を示唆する一つの点を少なくとも含む。走行経路は、連続した線により構成されてもよいし、離散的な点により構成されてもよい。特に限定されないが、走行経路は、道路識別子・レーン識別子・リンク識別子により特定される。これらの車線識別子・レーン識別子・リンク識別子は、地図情報１１２、道路情報１１３において定義される。
　検出装置１２０は、図２に示すように、舵角センサ１２１と、車速センサ１２２と、姿勢センサ１２３と、位置センサ１２４と、対象物検出センサ１２５と、を有する。なお、図示していないが、クラクション操作を検出するクラクションスイッチやパッシング操作を検出するライトスイッチなども検出装置１２０に含まれる。
　舵角センサ１２１は、操舵量、操舵速度、操舵加速度などの情報を検出し、車両コントローラ１３０へ出力する。車速センサ１２２は、車両の速度及び／又は加速度を検出し、車両コントローラ１３へ出力する。姿勢センサ１２３は、車両の位置、車両のピッチ角、車両のヨー角車両のロール角を検出し、車両コントローラ１３０へ出力する。姿勢センサ１２３は、ジャイロセンサを含む。位置センサ１２４は、走行中の車両の走行位置（緯度・経度）、走行車線内の位置、交差点までの距離、物体までの距離を検出する。対象物検出センサ１２５は、自車両の周囲の状況を検出する。
　自車両の対象物検出センサ１２５は、自車両の周囲に存在する障害物を含む対象物の存在及びその存在位置を検出する。特に限定されないが、対象物検出センサ１２５はカメラを含む。カメラは、赤外線カメラ、ステレオカメラでもよい。カメラは自車両の所定の位置に設置され、自車両の周囲の対象物を撮像する。自車両の周囲は、自車両の前方、後方、左側方、右側方を含む。対象物は、路面に表記された停止線などの二次元の標識を含む。対象物は三次元の物体を含む。対象物は、標識などの静止物を含む。対象物は、歩行者、二輪車、四輪車（他車両）などの移動物体を含む。対象物は、ガードレール、中央分離帯、縁石などの道路構造物を含む。
　対象物検出センサ１２５は、画像データを解析し、その解析結果に基づいて対象物の種別を識別してもよい。対象物検出センサ１２５は、パターンマッチング技術などを用いて、画像データに含まれる対象物が、車両であるか、歩行者であるか、標識であるか，否かを識別する。対象物検出センサ１２５は、取得した画像データを処理し、自車両の周囲に存在する対象物の位置に基づいて、自車両から対象物までの距離を取得する。特に、対象物検出装置１２４は、対象物と自車両との位置関係を取得する。
　対象物検出センサ１２５は、レーダー装置を用いてもよい。レーダー装置としては、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、超音波レーダー、レーザーレンジファインダーなどの出願時に知られた方式のものを用いることができる。対象物検出センサ１２５は、レーダー装置の受信信号に基づいて対象物の存否、対象物の位置、対象物までの距離を検出する。対象物検出センサ１２５は、レーザーレーダーで取得した点群情報のクラスタリング結果に基づいて、対象物の存否、対象物の位置、対象物までの距離を検出する。
　車両コントローラ１３０は、駆動装置１３１及び操舵装置１３２を動作させる。車両コントローラ１３０は、エンジンコントロールユニット（Engine Control Unit, ECU)などの車載コンピュータであり、車両の運転を電子的に制御する。車両としては、電動モータを走行駆動源として備える電気自動車、内燃機関を走行駆動源として備えるエンジン自動車、電動モータ及び内燃機関の両方を走行駆動源として備えるハイブリッド自動車を例示できる。なお、電動モータを走行駆動源とする電気自動車やハイブリッド自動車には、二次電池を電動モータの電源とするタイプや燃料電池を電動モータの電源とするタイプのものも含まれる。
　駆動装置１３１は、車両の駆動機構を備える。駆動機構には、上述した走行駆動源である電動モータ及び／又は内燃機関、これら走行駆動源からの出力を駆動輪に伝達するドライブシャフトや自動変速機を含む動力伝達装置、及び車輪を制動する制動装置などが含まれる。駆動装置１３１は、アクセル操作及びブレーキ操作による入力信号、車両コントローラ１３０から取得した制御信号に基づいてこれら駆動機構の各制御信号を生成し、車両の加減速を含む走行制御を実行する。通信装置１５０に制御情報を送出することにより、車両の加減速を含む走行制御を自動的に行うことができる。なお、ハイブリッド自動車の場合には、車両の走行状態に応じた電動モータと内燃機関とのそれぞれに出力するトルク配分も駆動装置１３１に送出される。
　操舵装置１３２は、ステアリングアクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、ステアリングのコラムシャフトに取り付けられるモータ等を含む。操舵装置１３２は、車両コントローラ１３０から取得した制御信号、又はステアリング操作により入力信号に基づいて車両の進行方向の変更制御を実行する。車両コントローラ１３０は、操舵量を含む制御情報を操舵装置１３２に送出することにより、自車両が走行経路上に沿って走行するように、自車両の操舵制御を実行する。車両コントローラ１３０は、各輪の制動量を含む制御情報を制動装置へ送出することにより、車両の進行方向の制御を実行する。なお、駆動装置１３１の制御、操舵装置１３２の制御は、完全に自動で行われてもよいし、ドライバーの駆動操作（進行操作）を支援する態様で行われてもよい。
　出力装置１４０は、ディスプレイ、スピーカを備える。出力装置１４０は、各種の情報をユーザ又は周囲の車両の乗員に向けて出力する。出力装置１４０は、各装置で取得，演算された情報を出力する。出力装置１４０は、通信装置を介して、高度道路交通システムなどの外部装置に各種の情報を出力してもよい。
　通信装置１５０は、各種の情報を、データサーバー２、或いは、他の車両と送受信する。
　データ記録装置１６０は、自車両存在周知行動情報生成処理を実行させるプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、本機能を実行する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備えるコンピュータである。データ記録装置１６０で記録された情報は、通信装置１５０によって、データサーバー２、或いは、他の車両に送信される。
　データ記録装置１６０は、図３に示すように、自車両が存在することを周知させる行動をとったイベント位置データを保存する自車両存在周知行動保存処理１６１を実施する。自車両存在周知行動保存処理１６１は、
(1)自車両存在周知行動の情報を取得する手段（自車両存在周知行動情報取得手段１６２）
(2)所定の状態か否か判定する手段（所定状態判定手段１６３）
(3)自車両の位置を保存する手段（自車両位置保存手段１６４）
という手段を有する。
　自車両存在周知行動保存処理１６１は、自車両存在周知行動情報取得手段１６２と、所定状態判定手段１６３と、自車両位置保存手段１６４と、を備える。そして、図３のフローチャートに示すように、クラクションやパッシングなどの自車が存在することを周知させる行動をとったとき、所定の状態であると判定されると、自車が存在することを周知させる行動をとったイベント位置が記憶保存される。
　自車両存在周知行動情報取得手段１６２は、自車が存在することを周知させる行動、すなわちクラクションやパッシングをドライバーが行ったか否かを車両に搭載されたセンサで検知して判定する。ドライバーがその操作を行った場合には、所定状態判定処理１６３を実施する。ただし、クラクションの長さがある閾値より長い場合は自車存在周知行動として判定しなくてもよい。
　所定状態判定処理１６３は、車両の状態，道路の状態，道路の遮蔽状態，又は環境認識の状態により判定する。例えば、物体を認識していない、徐行している、山道を走行している、交差点付近を走行している、カーブを走行している、死角のある状態で走行しているか否かを、地図情報あるいはセンサ情報により判定する。実施例１の場合は、例えば、車両前方に設置したカメラを用いて、物体の有無を判定し、物体が存在しないと判定されると、自車両位置保存手段１６４による自車両の位置保存を実施する。又、地図情報を用いてレーン情報を取得し、そのレーンが死角により認識できない場合でもよい。
　自車両位置保存手段１６４は、自車両の位置を保存する。例えば、実施例１においては、車両に搭載されたGPS座標を取得し、その値と自車両存在周知行動と所定の状態の種類を保存する。そして、保存された情報を通信装置１５０によってデータサーバー２に送信する。
　［イベントマップ生成装置の詳細構成］
　以下、図４に基づいて、データサーバー２が備えるイベントマップ生成装置２００の詳細構成について説明する。
　イベントマップ生成装置２００は、図４に示すように、受信装置２１０と、プローブデータサーバー２２０と、データ処理装置２３０と、イベントマップデータベース２４０と、送信装置２５０と、を備える。
　受信装置２１０は、データ収集装置１００が備える通信装置１５０から送信された情報を取得し、プローブデータサーバー２２０に蓄える。
　データ処理装置２３０は、プローブデータサーバー２２０に蓄えられた情報をもとに動作する。例えば、座標を格子状に区切り、その格子の中で発生した自車存在周知行動の回数をカウントする。そして、図４のフローチャートに示すように、自車存在周知行動の回数が一定回数を上回った場合に、イベント位置としてイベントマップデータベース２４０に保存する。
　送信装置２５０は、運転支援車両３にイベントデータを送信する。
　［運転支援装置の詳細構成］
　以下、図５及び図６に基づいて、運転支援車両３が備える運転支援装置３００の詳細構成について説明する。運転支援車両３は、データ収集車両１と同一のものでもよいし、別の車両でもよい。
　運転支援装置３００は、図５に示すように、データ収集装置１００に対し、運転計画装置３１０を追加したものとする。
　運転計画装置３１０は、図６に示すように、データサーバー２から受信したイベントマップを用いて運転計画を行う装置であり、イベントマップ使用処理３１１を有する。
　イベントマップ使用処理３１１は、
(1)自動で自車両存在周知行動を行う位置であるかを判定する手段（自車両存在周知行動位置判定手段３１２）
(2)自動で自車両存在周知行動を行う手段（自車両存在周知行動手段３１３）
という手段を有する。上記各機能を実現するため、又は各処理を実行するためのソフトウェアと、上述のハードウェアとの協働により車両コントローラ１３０を動作させ、各機能を実行する。
　イベントマップ使用処理３１１は、図６に示すように、自車両存在周知行動位置判定手段３１２と、自動自車両存在周知行動手段３１３と、を備える。そして、図６のフローチャートに示すように、イベントマップのイベント位置に自車が接近すると、自動で自車の存在を周知させる運転支援を実行する。
　自車両存在周知行動位置判定手段３１２は、データサーバー２が備えるイベントマップデータベース２４０が保持するイベント位置と、自車の位置とを比較し、ある閾値以内に入ったか否かで判定する。例えば、車両に搭載されたGPS座標を取得し、イベントマップデータベース２４０によって生成されたイベント位置と比較して判定する。ある閾値以内に入ったと判定されれば、自車両存在周知行動手段３１３を実施する。又、回数をカウントする際に、所定の状態の種類とその組み合わせに依って重み付けをしておき、その値と閾値を比較してもよい。
　自車存在周知行動手段３１３は、自車の存在を周知する行動を実施する。実施例１においては、例えば、クラクションを鳴らし、徐行運転をする。
　次に、作用を説明する。
実施例１の作用を、「イベントマップ生成作用」、「イベントマップを用いた運転支援作用」に分けて説明する。
　［イベントマップ生成作用］
　まず、データ収集車両１が、クラクションやパッシングなどの自車が存在することを周知させる行動をとったとする。このとき、データ収集車両１に搭載されたデータ収集装置１００において、自車が存在することを周知させる行動をとったときに所定の状態であると判定されると、自車が存在することを周知させる行動をとったイベント位置が、自車両位置保存手段１６４に記憶保存される。そして、自車両位置保存手段１６４に記憶保存されたイベント位置は、通信装置１５０によってデータサーバー２に送信される。これによって、データサーバー２には、多数のデータ収集車両１からのイベント位置の情報が収集される。
　次に、データサーバー２のイベントマップ生成装置２００では、受信装置２１０により通信装置１５０から送信されたプローブ情報が取得され、取得されたプローブ情報がプローブデータサーバー２２０に蓄えられる。そして、データ処理装置２３０において、プローブデータサーバー２２０に蓄えられた情報に基づき、例えば、格子状に区切った座標格子の中で発生した自車存在周知行動の回数がカウントされる。そして、自車存在周知行動の回数が一定回数を上回った場合には、イベント位置としてイベントマップデータベース２４０に保存され、イベント位置を書き込んだイベントマップが生成される。
　このように、実施例１では、所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得し、プローブ情報に基づいてイベントマップが生成される。
　即ち、データサーバー２では、ドライバーのリスク予知に基づいて自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置のプローブ情報が抽出されることになる。従って、自車の存在を周知させる必要がある地点をあらわし、運転支援を実施する際に有用なイベントマップが生成される。
　ここで、実施例１では、下記の内容に基づいてイベントマップを生成している。
「所定の状態」とは、車両の状態、道路の状態、道路の遮蔽状態、または環境認識の状態によって規定される状態をいう。ここで、車両の状態とは、車両徐行又は車両停止の場合をいう。道路の状態とは、カーブ，交差点内，交差点付近，山道の少なくとも一つを含む場合をいう。道路の遮蔽状態とは、工事などによる通行止め状態をいう。環境認識の状態とは、物体を認識していない状態、或いは、死角を認識している状態をいう。なお、物体を認識していない状態とは、自車の走行予定経路上に物体を認識していない状態をいう。死角を認識している状態とは、自車の走行予定経路上に死角を認識している状態をいう。
　「自車の存在を周知させる行動」とは、音，光，通信の少なくとも一つにより表現されるドライバーによるリスク予知行動をいう。ここで、ドライバーによるリスク予知行動とは、クラクションを鳴らす音による行動と、パッシングを行う光による行動とのうち、少なくとも一方の行動をいう。
　そして、プローブ情報に基づいて生成されたイベントマップは、所定の状態、自車の存在を周知させる行動の種類を保存したマップとする。但し、自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置のうち、音の発生を所定時間以上の一定期間継続させたクラクションを認識した場合は、前記イベントマップを生成するプローブ情報として抽出しない。
　又、イベントマップを生成するとき、同じ位置として区分される複数のプローブ情報の発生数を予め定めた値と比較し、その結果に応じてイベント位置としてマップに反映するか否かを識別する。さらに、イベント位置としてマップに反映するとき、所定の状態の組み合わせによって、イベント位置のリスク度合いを規定する。
　［イベントマップを用いた運転支援作用］
　運転支援車両３は、イベントマップ生成装置２００の送信装置２５０から送信されるイベントマップを、車載された運転支援装置３００により受信する。そして、運転支援装置３００の自車両存在周知行動位置判定手段３１２において、イベントマップのイベント位置と、自車の位置とを比較し、ある閾値以内に入ったことで、イベントマップのイベント位置に自車が接近したと判定する。自車がイベントマップのイベント位置に接近したと判定されると、自動で自車の存在を周知させる運転支援が実行される。ここで、具体的な運転支援として、例えば、クラクションを鳴らし、減速して徐行運転をする。
　上記のように、運転支援車両３が取得したイベントマップに基づいて、自動で自車（＝イベントマップを取得した運転支援車両３）の存在を周知させるようにクラクションを鳴らし、自動で減速される。このため、例えば、図７に示すように、見通しが悪く死角のある山道において、死角に存在する対向車に対して安全に運転支援を行うことができる。この場合、自車と対向車がお互いに運転支援無く走行すると、長い停止距離が必要であるのに対し、自車と対向車がお互いに運転支援を受けて走行すると、停止距離の大幅な短縮化が図られる。なお、夜間、見通しの悪い山道を走行する走行の際は、例えば、クラクションを鳴らし、ヘッドライトを瞬間的にハイビーム(上向き)で点灯させるパッシングをし、減速して徐行運転をする。又、イベントマップを用いた運転支援での各種処理は、見通しの悪い山道を走行する場合に限らず、交差点等、他の道路環境でも適用できる。
　このように、実施例１では、所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得し、当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成し、イベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとる。
　即ち、自車の存在を周知させる必要がある地点に接近すると、自動で自車の存在を周知させる行動がとられる。したがって、見通しの悪い道を走行中に自車の存在を他車両に周知し、容易なリスク回避により安全に走行できる運転支援が行われる。
　ここで、実施例１では、下記の内容に基づいて運転支援を実施している。
イベントマップを使用して、運転支援を行うとき、自動で自車の存在を周知させる行動をとると共に、自車の状態を変化させている。ここで、自車の状態を変化させるとは、自車の速度調整、減速又は停止することをいう。或いは、イベントマップに保存されている車両の状態を再現することをいう。そして、イベントマップによって抽出されたイベント位置に自車が接近すると、イベント位置への自車接近のみを条件として、運転支援を実施するようにしている。
　次に、効果を説明する。
実施例１におけるイベントマップ生成方法及び運転支援方法にあっては、下記に列挙する効果が得られる。
　(1) 所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得する。
当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成する（図４）。
  このため、自車の存在を周知させる必要がある地点をあらわし、運転支援を実施する際に有用なイベントマップを生成することができる。
　(2) 所定の状態とは、車両の状態、道路の状態、道路の遮蔽状態、または環境認識の状態によって規定される状態をいう（図４）。
  このため、(1)の効果に加え、自車の存在を周知させる行動をとった意味情報を付加することができる。
　(3) 車両の状態とは、車両徐行又は車両停止の場合をいう（図４）。
  このため、(2)の効果に加え、徐行又は停止した場合にドライバーが事前にリスク予知し、自車の存在を周知させる行動をとったという意味情報を付加することができる。
　(4) 道路の状態とは、カーブ，交差点内，交差点付近，山道の少なくとも一つを含む場合をいう（図４）。
  このため、(2)の効果に加え、カーブ，交差点内，交差点付近，山道を走行している場合にドライバーが事前にリスク予知し、自車の存在を周知させる行動をとったという意味情報を付加することができる。
　(5) 環境認識の状態とは、物体を認識していない状態、或いは、死角を認識している状態をいう（図４）。
  このため、(2)～(4)の効果に加え、物体を認識していない状態、或いは、死角を認識している状態でドライバーが事前にリスク予知し、自車の存在を周知させる行動をとったという意味情報を付加することができる。
　(6) 物体を認識していない状態とは、自車の走行予定経路上に物体を認識していない状態をいう（図４）。
  このため、(5)の効果に加え、自車の走行予定経路上に物体を認識していないにもかかわらずドライバーが事前にリスク予知し、自車の存在を周知させる行動をとったという意味情報を付加することができる。
　(7) 死角を認識している状態とは、自車の走行予定経路上に死角を認識している状態をいう（図４）。
  このため、(5)の効果に加え、自車の走行予定経路上に死角を認識したことでドライバーが事前にリスク予知し、自車の存在を周知させる行動をとったという意味情報を付加することができる。
　(8) 自車の存在を周知させる行動とは、音，光，通信の少なくとも一つにより表現されるドライバーによるリスク予知行動をいう（図４）。
  このため、(1)～(7)の効果に加え、ドライバーが事前にリスク予知したことをあらわす情報を安定して取得することができる。
　(9) ドライバーによるリスク予知行動とは、クラクションを鳴らす音による行動と、パッシングを行う光による行動とのうち、少なくとも一方の行動をいう（図４）。
  このため、(8)の効果に加え、ドライバーが事前にリスク予知したことをあらわす情報を、通常のドライバー操作から確実に取得することができる。
　(10) プローブ情報に基づいて生成されたイベントマップは、所定の状態、自車の存在を周知させる行動の種類を保存したマップとする（図４）。
  このため、(1)～(9)の効果に加え、所定の状態、自車の存在を周知させる行動の種類によって、それぞれ別のモードによるイベント位置として保存することができる。
　(11) 自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置のうち、音の発生を所定時間以上の一定期間継続させたクラクションを認識した場合は、イベントマップを生成するプローブ情報として抽出しない（図４）。
  このため、(1)～(10)の効果に加え、長いクラクション操作を行った場合はプローブ情報として抽出しないことで、突然、ドライバーがリスクを感じた地点をイベント位置から除外することができる。
　(12) イベントマップを生成するとき、同じ位置として区分される複数のプローブ情報の発生数を予め定めた値と比較し、その結果に応じてイベント位置としてマップに反映するか否かを識別する（図４）。
  このため、(1)～(11)の効果に加え、自車の存在を周知させる行動をとった経験が少ないヒューマンエラーによる位置をイベント位置から除外することができる。
　(13) イベント位置としてマップに反映するとき、所定の状態の組み合わせによって、イベント位置のリスク度合いを規定する（図４）。
  このため、(12)の効果に加え、リスク度合いにより考慮してイベント位置を抽出することができる。
　(14) 所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得する。
当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成する。
イベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとる（図６）。
  このため、見通しの悪い道を走行中に自車の存在を他車両に周知し、安全に走行できる運転支援を行うことができる。
　(15) イベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとると共に、自車の状態を変化させる（図６）。
  このため、(14)の効果に加え、見通しの悪い道を走行中、自車の状態を変化させることでリスク回避を容易としながら、安全に走行することができる。
　(16) 自車の状態を変化させるとは、自車の速度調整、減速又は停止することをいう（図６）。
  このため、(15)の効果に加え、見通しの悪い道を走行中、減速又は停止によりリスク回避を容易としながら、安全に走行することができる。
　(17) 自車の状態を変化させるとは、イベントマップに保存されている車両の状態を再現することをいう（図６）。
  このため、(15)の効果に加え、見通しの悪い道を走行中、他人がとったリスク予知行動により、安全に走行することができる。
　(18) イベントマップによって抽出されたイベント位置に自車が接近すると、運転支援を実施する（図６）。
  このため、(14)～(17)の効果に加え、見通しの悪い道を走行中、対向車の有無にかかわらず、安全に走行することができる。
　実施例２は、運転支援を実施する条件として、他車がクラクションやパッシングなどの存在を周知させる行動をとっているという条件を付加した例である。
　まず、構成を説明する。
以下、実施例２の「運転支援装置の詳細構成」を説明する。なお、「システム全体構成」、「データ収集装置の詳細構成」、「イベントマップ生成装置の詳細構成」については、実施例１と同様であるので、図示、並びに説明を省略する。
　［運転支援装置の詳細構成］
　以下、図８に基づいて、運転支援車両３が備える運転支援装置３００のうち、データ収集装置１００に対して追加した運転支援装置３００について説明する。
　運転計画装置３１０は、図８に示すように、データサーバー２から受信したイベントマップを用いて運転計画を行う装置であり、イベントマップ使用処理３１１を有する。
　イベントマップ使用処理３１１は、自車両存在周知行動位置判定手段３１２と、自動自車存在周知行動手段３１３に加え、他車両存在周知行動認識手段３１４を備える。
　他車存在周知行動認識手段３１４は、他車がクラクションやパッシングなどの存在を周知させる行動をとっていることを認識する。例えば、クラクションの場合、集音マイクによって認識する。認識した場合、自車存在周知行動手段３１３を実施する。
　自車両存在周知行動手段３１３は、自車両の存在を周知する行動を実施する。実施例２においては、図８のフローチャートに示すように、イベントマップのイベント位置に自車が接近したとき、他車の存在周知行動を認識すると、自動で自車の存在を周知させる運転支援を実行する。例えば、クラクションを鳴らし、徐行運転をする。又、この行動は、イベント保存時に取得した車両状態を再現してもよい。
　次に、実施例２での運転支援作用を説明する。
実施例２では、上記のように、イベントマップのイベント位置に自車が接近したとき、他車の存在周知行動を認識すると、自動で自車（＝イベントマップを取得した運転支援車両３）の存在を周知させるようにクラクションを鳴らし、自動で減速される。このため、例えば、図９に示すように、見通しが悪く死角のある山道において、死角に存在する対向車がクラクションを鳴らすと、対向車に対して自車がクラクションを鳴らし、徐行運転をすることで、安全に走行することができる。なお、他の作用は、実施例１と同様であるので、説明を省略する。
　次に、効果を説明する。
実施例２におけるイベントマップ生成方法及び運転支援方法にあっては、下記の効果が得られる。
　(19) イベントマップによって抽出されたイベント位置に自車が接近したとき、他車両がその存在を周知させる行動をとったことが認識されると、運転支援を実施する（図８）。
  このため、上記(14)～(17)の効果に加え、見通しの悪い道を走行中、対向車などの他車両の存在を条件とすることで、運転支援の実施頻度を抑えながら安全に走行することができる。
　以上、本開示のイベントマップ生成方法及び運転支援方法を実施例１及び実施例２に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
　実施例１，２では、データ収集装置１００が、データ収集車両１に車載された例を示した。しかし、データ収集装置は、車載した装置が全ての機能を発揮するものに限らず、車載のデータ収集装置と情報の授受が可能な可搬の端末装置にその一部の機能を適用したものであってもよい。なお、端末装置には、スマートフォン、ＰＤＡなどの機器を含む。
　実施例１，２では、イベントマップ生成装置２００が、データサーバー２へ設置された例を示した。しかし、イベントマップ生成装置は、移動可能な運転支援車両側に搭載してもよい。又、分担する機能を決め、データサーバーと運転支援車両とに分けて搭載してもよい。
　実施例１，２では、運転支援装置３００が、運転支援車両３に車載された例を示した。しかし、運転支援装置は、車載した装置が全ての機能を発揮するものに限らず、車載装置と情報の授受が可能な可搬の端末装置にその一部の機能を適用したものであってもよい。なお、端末装置には、スマートフォン、ＰＤＡなどの機器を含む。
　実施例１，２では、本開示のイベントマップ生成方法及び運転支援方法を自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される運転支援システムが搭載された自動運転車両に適用する例を示した。しかし、本開示のイベントマップ生成方法及び運転支援方法は、例えば、単にクラクション操作やパッシング操作をドライバーに促す表示を行うだけの運転支援装置を搭載した様々な車両（エンジン車、ハイブリッド車、電気自動車など）に対しても適用することができる。

Claims (19)

  1. 　所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得し、
    　当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成する
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  2. 　請求項１に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記所定の状態とは、車両の状態、道路の状態、道路の遮蔽状態、または環境認識の状態によって規定される状態をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  3. 　請求項２に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記車両の状態とは、車両徐行又は車両停止の場合をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  4. 　請求項２に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記道路の状態とは、カーブ，交差点内，交差点付近，山道の少なくとも一つを含む場合をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  5. 　請求項２から４までの何れか一項に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記環境認識の状態とは、物体を認識していない状態、或いは、死角を認識している状態をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  6. 　請求項５に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記物体を認識していない状態とは、自車の走行予定経路上に物体を認識していない状態をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  7. 　請求項５に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記死角を認識している状態とは、自車の走行予定経路上に死角を認識している状態をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  8. 　請求項１から７までの何れか一項に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記自車の存在を周知させる行動とは、音，光，通信の少なくとも一つにより表現されるドライバーによるリスク予知行動をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  9. 　請求項８に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記ドライバーによるリスク予知行動とは、クラクションを鳴らす音による行動と、パッシングを行う光による行動とのうち、少なくとも一方の行動をいう
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  10. 　請求項１から９までの何れか一項に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記プローブ情報に基づいて生成されたイベントマップは、所定の状態、自車の存在を周知させる行動の種類を保存したマップとする
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  11. 　請求項１から１０までの何れか一項に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置のうち、音の発生を所定時間以上の一定期間継続させたクラクションを認識した場合は、前記イベントマップを生成するプローブ情報として抽出しない
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  12. 　請求項１から１１までの何れか一項に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記イベントマップを生成するとき、同じ位置として区分される複数のプローブ情報の発生数を予め定めた値と比較し、その結果に応じてイベント位置としてマップに反映するか否かを識別する
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  13. 　請求項１２に記載されたイベントマップ生成方法において、
    　前記イベント位置としてマップに反映するとき、所定の状態の組み合わせによって、イベント位置のリスク度合いを規定する
    　ことを特徴とするイベントマップ生成方法。
  14. 　所定の状態で自車の存在を周知させる行動をとったイベント位置をプローブ情報として取得し、
    　当該プローブ情報に基づいてイベントマップを生成し、
    　前記イベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとる
    　ことを特徴とする運転支援方法。
  15. 　請求項１４に記載された運転支援方法において、
    　前記イベントマップを使用して、自動で自車の存在を周知させる行動をとると共に、自車の状態を変化させる
    　ことを特徴とする運転支援方法。
  16. 　請求項１５に記載された運転支援方法において、
    　前記自車の状態を変化させるとは、自車の速度調整、減速又は停止することをいう
    　ことを特徴とする運転支援方法。
  17. 　請求項１５に記載された運転支援方法において、
    　前記自車の状態を変化させるとは、前記イベントマップに保存されている車両の状態を再現することをいう
    ことを特徴とする運転支援方法。
  18. 　請求項１４から１７までの何れか一項に記載された運転支援方法において、
    　前記イベントマップによって抽出されたイベント位置に自車が接近すると、運転支援を実施する
    　ことを特徴とする運転支援方法。
  19. 　請求項１４から１７までの何れか一項に記載された運転支援方法において、
    　前記イベントマップによって抽出されたイベント位置に自車が接近したとき、他車両がその存在を周知させる行動をとったことが認識されると、運転支援を実施する
    　ことを特徴とする運転支援方法。
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