WO2023188453A1 - 制動支援制御装置 - Google Patents

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WO2023188453A1
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vehicle
support control
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健 王
琢 高浜
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日立Astemo株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a braking support control device.
  • Patent Document 1 describes that when the discrepancy between the recognized position of the moving object and the predicted future position is small, a first risk area is set, and when the discrepancy is large, a relatively large second risk area is set.
  • a vehicle driving control system technology is disclosed that sets an area, determines whether or not a collision will occur with the own vehicle, and activates AEB (Autonomous Emergency Braking).
  • the present invention has been made in view of the above points, and its purpose is to solve the problem of reducing the accident rate inside and outside the vehicle by realizing an AEB dedicated to autonomous driving AD (Autonomous Driving). It is something to do.
  • a braking support control device of the present invention that solves the above problems is a braking support control device that performs braking support control of a host vehicle depending on the possibility of a collision between the host vehicle and the obstacle. and a threshold value setting unit that sets a threshold value for determining whether or not to perform the braking support control in accordance with the index.
  • the present invention utilizes features unique to automated driving, such as knowing future driving operations without any driver operations, to calculate an index that determines the accuracy of future predictions, and the higher the index, the better the collision avoidance.
  • the threshold value for determining the braking action is set to a value corresponding to early action, it is possible to avoid a collision with a weaker braking force than when the index is low, and it is possible to prevent an accident in the vehicle due to sudden braking.
  • the present invention by changing appropriate control characteristics according to the accuracy of the future prediction, it is possible to prevent AEB from inactivating and sudden braking when the accuracy of the future prediction is high, and to prevent the accuracy of the future prediction. This makes it possible to prevent malfunctions when the performance is low.
  • FIG. 1 is a block diagram of a vehicle traveling system in a first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating the operation details of the braking support control device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of deriving travel control performance.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of deriving sensor detection performance.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of setting a braking start determination threshold.
  • 7 is a flowchart illustrating the operation details of the travel control system according to the second embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of setting an obstacle determination threshold.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of setting a collision determination threshold.
  • FIG. 7 is a diagram showing a formula for calculating an index that determines the accuracy of future predictions in the second embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of a vehicle traveling system in a first embodiment.
  • the vehicle driving system 1 of the present embodiment is a system that performs automatic driving AD of its own vehicle such as a car, and for example, the automatic driving level is level 3, that is, there is a driver who can respond to intervention requests from the system. This is conditional automatic driving, and also includes level 4 or higher.
  • the vehicle running system 1 includes a braking support control device 100, a VMC (Vehicle Motion Controller) 200, and a brake actuator 300.
  • the braking support control device 100 and the VMC 200 are constituted by an in-vehicle ECU having a CPU and memory.
  • the VMC 200 has, as its internal functions, an actuator control section 201 that performs engine control, steering control, and brake control of the own vehicle.
  • Actuator control unit 201 outputs a control signal to brake actuator 300 upon receiving the brake G command from brake support control device 100 .
  • the brake actuator 300 includes a brake device 301 that receives a control signal from the actuator control section 201 and performs brake control based on the control signal.
  • the braking support control device 100 performs braking support control for the own vehicle depending on the possibility of collision between the own vehicle and an obstacle.
  • a driver monitor device 401, a travel control device 402, an object detection sensor 411, a steering angle sensor 412, and a vehicle speed sensor 413 are connected to the input side of the braking support control device 100.
  • the driver monitor device 401 monitors the driver's self-control based on, for example, information on the driver's operation status of the steering wheel, accelerator pedal, brake pedal, turn signal, and information detected by a camera, infrared sensor, etc. installed in the vehicle interior. Monitor the state of riding in the vehicle. Riding conditions include, for example, whether the driver is hands-off or eyes-off, and more specifically, the position and movement of the driver's hands and feet within the vehicle, whether the driver is operating the vehicle, looking aside, falling asleep, operating a mobile terminal, or reading. etc. can be detected.
  • the travel control device 402 is configured by an on-vehicle ECU, and performs automatic driving control to drive the vehicle to a destination along a target trajectory planned based on, for example, map information and position information. Additionally, the driving control device 402 is configured to smoothly hand over driving to the driver when the driver requests the driver to intervene in driving or when the driver intervenes in driving of his own will. Take control.
  • the object detection sensor 411 is a sensor that detects objects around the own vehicle, and can use, for example, at least one of a monocular camera, a stereo camera, a sonar, an infrared sensor, a radar, and LiDAR.
  • the steering angle sensor 412 detects the steering angle of the steered wheels of the own vehicle
  • the vehicle speed sensor 413 detects the vehicle speed from the number of rotations of the wheels of the own vehicle.
  • the braking support control device 100 is installed in an in-vehicle ECU (Electronic Control Unit) that is an AD controller, and controls AEB.
  • the braking support control device 100 includes a driver operation occurrence degree derivation unit 101, a driving control performance derivation unit 102, a sensor detection performance derivation unit 103, a predicted course calculation unit 104, an index calculation unit 105, a threshold value setting unit 106, and a collision determination unit 107. , and a brake control section 108 as internal functions.
  • the braking support control device 100 detects obstacles, calculates the predicted course of the own vehicle, determines the possibility of collision between the own vehicle and the obstacle, and when it is determined that the own vehicle will collide with the obstacle. Next, it is determined whether to start braking using the collision time TTC or the like, and when it is determined that braking has started, a process is performed in which a braking G command necessary for collision avoidance is calculated and output to the VMC 200.
  • the driver operation occurrence degree deriving unit 101 derives the occurrence degree of the driver operation using information on the actual operation by the driver or information on predicted operations detected by the driver monitor device 401 or the like. do. However, when the automatic driving level is level 4 or higher, since driving without the driver is possible (brain-off), the driver monitor device 401 and the driver operation occurrence degree deriving unit 101 are unnecessary.
  • the driving control performance deriving unit 102 derives the driving control performance of the own vehicle using information such as the current and target states (one or more of position, speed, acceleration, etc.) of the own vehicle. For example, if the absolute value of the difference between the actual position of the own vehicle and the target position (position on the target trajectory) is smaller than a threshold value, a high value is derived as the travel control performance (see FIG. 3).
  • the sensor detection performance derivation unit 103 derives the sensor detection performance using information on the dispersion state of sensor values of the object detected by the object detection sensor 411. For example, when the same object is detected multiple times, the smaller the variation in object width, the smaller the variance of sensor values, and the higher the sensor detection performance is derived (see FIG. 4).
  • the predicted course calculation unit 104 calculates the predicted course of the own vehicle based on information on the current position and target position of the own vehicle, and information on the steering angle and vehicle speed of the own vehicle.
  • the index calculation unit 105 derives an index that determines the accuracy of future predictions of relative information about the own vehicle and obstacles based on at least one of information on the frequency of occurrence of driver operations, travel control performance, and sensor detection performance.
  • the relative information is information calculated based on the detection information of an object detection sensor that detects objects around the host vehicle, and includes at least the relative position, relative velocity, and relative acceleration between the host vehicle and the object. Including one.
  • future prediction includes at least one of the predicted position, velocity, and acceleration of the own vehicle and the obstacle at a predetermined time in the future, and its accuracy refers to the position, velocity, and acceleration predicted at a predetermined time in the future. This shows the difference in degree (%).
  • the threshold value setting unit 106 sets a threshold value for determining whether to perform AEB braking support control in accordance with an index that determines the accuracy of future prediction.
  • the threshold setting unit 106 can set a plurality of activation thresholds for activating AEB according to an index that determines the accuracy of future prediction.
  • the threshold value setting unit 106 sets the determination threshold value for starting AEB braking in braking support control to a value corresponding to earlier activation, the higher the accuracy of the future prediction.
  • the collision determination unit 107 performs object determination to determine whether the object detected by the object detection sensor 411 is an obstacle. If it is determined that the object is an obstacle, the possibility of a collision is determined from the predicted course of the host vehicle and the behavior of the detected object.
  • the braking control unit 108 determines the start of AEB braking using the time until the collision, etc., and applies the necessary braking G to avoid the collision. Performs processing to calculate commands.
  • This embodiment is an example of a case where a vehicle with an automatic driving level of level 3 (Lv3) or higher needs to perform emergency avoidance using AEB while driving on a highway with relatively heavy traffic.
  • Lv3 automatic driving level of level 3
  • FIG. 2 is a processing flow of braking assistance control by the braking assistance control device of this embodiment.
  • the braking support control process by the braking support control device of this embodiment is executed in a program cycle once every 50 ms in the on-vehicle ECU, which is an AD controller.
  • the current values and target values of the position, speed, and acceleration of the host vehicle are read.
  • the running control performance (%) of the own vehicle is derived using the current value and target value (one or more of position, speed, acceleration, etc.) of the own vehicle read in S101.
  • Information on the target value is obtained from a travel plan set in advance.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of deriving travel control performance.
  • the vertical axis in FIG. 3 is the travel control performance, and the horizontal axis is the absolute value of the difference between the current position and the target position of the host vehicle.
  • the driving control performance is derived in the driving control performance deriving unit 102. As shown in Figure 3, the driving control performance is set so that as the absolute value of the difference between the current position and the target position of the own vehicle increases, the driving control performance decreases. The smaller the value, the higher the driving control performance.
  • a difference of up to 0.4 m between the current position and the target position of the vehicle is considered to be within the normal error range that occurs in automatic driving control, so the driving control performance increases as the difference increases. is set to fall relatively slowly.
  • the driving control performance is set to decrease rapidly as the difference increases.
  • the travel control performance is set to 0%.
  • the detection information of the object detection sensor 411 is read.
  • detection information relative position, relative speed, width, type of objects around the host vehicle detected by the object detection sensor 411 is read.
  • sensor detection performance is derived using the detection information of the object detection sensor 411 read in S103.
  • the sensor detection performance is derived by the sensor detection performance derivation unit 103.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of deriving sensor detection performance. As shown in the graph of FIG. 4 and equation (1) of FIG. 10, the sensor detection performance is set to decrease as the variance of sensor values of the object width increases.
  • an index that determines the accuracy of future predictions is calculated. Calculation of an index that determines the accuracy of future prediction is performed by the index calculation unit 105.
  • the index calculation unit 105 calculates an index based on the degree of occurrence of driver operations, travel control performance, and sensor detection performance. The index calculation unit 105 calculates a higher index as the accuracy of future prediction becomes higher.
  • the index calculation unit 105 calculates the index by weighting the travel control performance derived in S102 and the sensor detection performance derived in S104, for example, as shown in equation (2) in FIG.
  • the predicted course of the own vehicle is read.
  • the predicted course of the own vehicle is calculated by the predicted course calculation unit 104.
  • a braking start determination threshold Tth is set.
  • the threshold setting unit 106 increases the braking start determination threshold Tth as the index that determines the accuracy of future prediction increases.
  • the braking start determination threshold Tth is increased, the AEB can be actively activated earlier, and the braking force of the AEB can be correspondingly weakened. Therefore, it is possible to stop the own vehicle with a gentle brake with sufficient time, and it is possible to suppress in-vehicle accidents.
  • the lower the index that determines the accuracy of future prediction is the smaller the braking start determination threshold Tth is.
  • the braking start determination threshold Tth is reduced, the AEB starts to operate later, and is activated after the vehicle approaches the object, thereby preventing AEB from malfunctioning.
  • the braking start determination threshold Tth 0.81 seconds [s]
  • the average braking deceleration G_avg 3.9 [m/s 2 ] when the index that determines the accuracy of future prediction is the highest.
  • Braking start determination threshold Tth 1.42. It is set as seconds [s].
  • S108 it is determined whether the detected object is an obstacle using the object information (relative position, relative velocity, width, type) read in S103 (obstacle determining unit). If it is determined that the object is an obstacle, the process advances to S109; if it is determined that the object is not an obstacle, the flow ends. For example, when the relative position is within a preset range, it is determined that the object is an obstacle.
  • S109 it is determined whether or not the own vehicle will collide with an obstacle using the object information read in S103 and the predicted course of the own vehicle read in S106. If it is determined that there will be a collision, the process proceeds to S110, and if it is determined that there will be no collision, this flow is ended.
  • the collision time TTC[s] is calculated.
  • the collision time TTC can be calculated using, for example, equation (3) shown in FIG. 12.
  • S111 it is determined whether the collision time TTC calculated in S110 is greater than 0 and less than the braking start determination threshold Tth [s] set in S107, and is less than the braking start determination threshold Tth [s]. If it is determined that this is the case, the process proceeds to S112, and if it is determined that the brake start determination threshold value Tth[s] is greater than the braking start determination threshold Tth[s], this flow is ended.
  • a necessary braking G command Gcmd [m/s 2 ] is calculated in order to avoid the host vehicle from colliding with an obstacle.
  • the braking G command Gcmd can be calculated using, for example, equation (4) shown in FIG. 13.
  • the braking start determination threshold Tth is set to a lower value in S107, so the AEB is activated earlier than when the index is low, and automatic braking is performed.
  • the value of the relative distance d between the vehicle and the obstacle in the longitudinal direction of the host vehicle increases. Therefore, the braking G command Gcmd becomes a smaller value, that is, sudden braking can be avoided.
  • the braking G command calculated in S112 is sent to the brake actuator 300 in order to operate the automatic brake.
  • the route of the own vehicle can be grasped, so the index that determines the accuracy of future predictions is higher than when the driver is operating.
  • a threshold value for determining the start of braking is set so as to activate AEB early. Therefore, in S112, a braking G command Gcmd that is smaller than normal is calculated, and the vehicle can be stopped with a gentle brake with some margin, thereby making it possible to prevent an accident in the vehicle due to sudden braking.
  • the index for determining the accuracy of future predictions becomes low.
  • the threshold value for braking start determination is set so that the start of AEB operation is delayed. Therefore, the AEB can be activated after approaching the object, and malfunction can be prevented.
  • This embodiment is an example of a case where a vehicle with an automatic driving level 3 (Lv3) needs to perform emergency avoidance using AEB while driving on a highway with relatively heavy traffic.
  • Lv3 automatic driving level 3
  • the automatic driving level of the own vehicle is level 3
  • the degree of occurrence of driver operations is derived in order to take disturbances caused by driver operations into consideration when planning the travel trajectory for automatic driving (S202). Then, the threshold value setting unit 106 sets at least one of the plurality of determination threshold values set for determining whether or not to perform braking support control, according to the index. In this embodiment, an obstacle determination threshold and a collision possibility determination threshold are also set in accordance with the index that determines the accuracy of future predictions (S209).
  • the processing of this embodiment is executed in a program cycle once every 50 ms in an on-vehicle ECU that is an AD controller.
  • the degree of occurrence of driver operations is derived using the information read in S201.
  • the driver operation occurrence degree deriving unit 101 receives information from the driver monitor device 401, etc. as input, determines the riding state of the corresponding driver, and calculates the occurrence degree of the driver operation. Derive.
  • S203 to S206 are the same as S101 to S104 in the first embodiment, so their explanation will be omitted.
  • an index that determines the accuracy of future predictions is calculated.
  • the index that determines the accuracy of future predictions is the degree of occurrence of driver operation derived in S202, the driving control performance derived in S204, and the sensor detection performance derived in S206. Calculate by weighting.
  • S208 is similar to S106 in the first embodiment, so the explanation will be omitted.
  • an AEB control activation threshold is set.
  • the AEB control activation threshold includes an obstacle determination threshold Th1, a collision determination threshold Th2, and a braking start determination threshold Tth.
  • the setting of the braking start determination threshold Tth is the same as that in S107 in the first embodiment, so a description thereof will be omitted.
  • Obstacle determination threshold Th1 is, for example, a determination threshold for obstacle determination that is set for the relative position between the own vehicle and an object, and when the relative position is shorter than obstacle determination threshold Th1, the object is considered to be an obstacle. It is determined that it is a physical object. Therefore, if the obstacle determination threshold Th1 is set to a small value, the object will be determined to be an obstacle early, and if the obstacle determination threshold Th1 is set to a large value, the object will be determined to be an obstacle. You will have to carefully decide whether or not to do so.
  • the threshold setting unit 106 sets the obstacle determination threshold Th1 to a smaller value as the index that determines the accuracy of future prediction becomes higher. Therefore, for example, an object such as an oncoming vehicle can be determined to be an obstacle at an early stage during fully automated driving.
  • the threshold setting unit 106 sets the obstacle determination threshold Th1 to a larger value as the index that determines the accuracy of future prediction becomes lower. Therefore, for example, when a driver's operation is involved, the determination that an object is an obstacle can be delayed and the determination that the object is an obstacle can be made after the host vehicle approaches the object.
  • the collision determination threshold Th2 is, for example, a threshold for determining the possibility of collision that is set for the difference between the future position of the own vehicle and the future position of an object, and is a threshold value for determining the possibility of collision that is set for the difference between the future position of the own vehicle (predicted position) and the future position of the own vehicle.
  • the collision determination threshold Th2 is set to a large value, it will be easier to determine that a collision will occur, and if the collision determination threshold Th2 is set to a small value, it will be easier to determine that there will be no collision.
  • the threshold setting unit 106 sets the collision determination threshold Th2 to a larger value as the index that determines the accuracy of future prediction becomes higher. Therefore, it is possible to prevent the AEB from being inoperative and to perform automatic driving with safety in mind.
  • the threshold setting unit 106 sets the collision determination threshold Th2 to a smaller value as the index that determines the accuracy of future prediction becomes lower. Therefore, it is possible to prevent malfunction of the AEB and prevent accidents in the vehicle due to unnecessary sudden braking.
  • S210 it is determined whether the object detected by the object detection sensor 411 is an obstacle using the detection information (relative position, relative speed, width, type) of the object detection sensor 411 read in S205. If it is determined that the object is an obstacle, the process proceeds to S211 to perform a collision determination. If it is determined that the object is not an obstacle, this flow ends.
  • the determination of whether or not the object is an obstacle is performed using the obstacle determination threshold Th1 set in S209. For example, if the relative position between the host vehicle and the detected object is less than or equal to the threshold, the detected object is determined to be an obstacle.
  • S211 it is determined whether the own vehicle will collide with an obstacle using the detection information of the object detection sensor 411 read in S205 and the predicted course of the own vehicle read in S208. If it is determined that there will be a collision, the process advances to S212, and if it is determined that there will be no collision, this flow ends.
  • the determination of whether the vehicle will collide with an obstacle is performed using the collision determination threshold Th2 set in S209. For example, if the difference between the future position of the own vehicle and the future position of the object is smaller than the collision determination threshold Th2, it is determined that a collision will occur.
  • the processing from S212 to S215 is the same as the processing from S110 to S113 of the first embodiment, so the explanation will be omitted.
  • the accuracy of future prediction is calculated (S207) in consideration of the degree of occurrence of driver operations (S202). Furthermore, in step S209, in contrast to step S107 of the first embodiment, if the index determining the accuracy of future prediction is high, AEB inoperation is prevented and automatic driving with safety in mind is possible. In addition, when the index that determines the accuracy of future prediction is low, malfunction of the AEB can be prevented.
  • SYMBOLS 1 Vehicle driving system, 100... Braking support control device, 101... Occurrence deriving part of driver operation, 102... Traveling control performance deriving part, 103... Sensor detection performance deriving part, 104 ... Predicted course calculation section, 105 ... Index calculation section, 106 ... Threshold value setting section, 107 ... Collision determination section, 108 ... Braking control section

Abstract

本発明の課題は、将来予測の正確性に応じて適切な制御特性を変更することで、将来予測の正確性が高い場合の急ブレーキ防止、および、将来予測の正確性が低い場合の誤作動防止を可能にする制動支援制御装置を得ることである。本発明の制動支援制御装置（１００）は、自車両と障害物との衝突可能性に応じて自車両の制動支援制御を行う装置であって、自車両と障害物の相対情報の将来予測の正確性を定める指標を算出する指標算出部（１０５）と、制動支援制御を行うか否かを判定する閾値を前記指標に応じて変更する閾値設定部（１０６）とを有することを特徴とする。

Description

制動支援制御装置
　本発明は、制動支援制御装置に関する。
　特許文献１には、認識された移動体の位置と、予測された将来の位置との乖離が小さい場合には第１リスク領域を設定し、乖離が大きい場合には比較的に大きい第２リスク領域を設定し、自車と衝突するかどうかを判定し、ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking：衝突被害軽減ブレーキ）を作動させる車両走行制御システムの技術が開示されている。
特開２０２１－６８０１３号公報
　従来技術では、加害事故を避けるために、ＡＥＢの不作動防止と誤作動防止に着目した案件が多いが、自動運転中は、車内における乗員の姿勢や行動に自由度が高く、緊急ブレーキによる車内事故の可能性の低減については言及していない。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、自動運転ＡＤ（Autonomous Driving）専用のＡＥＢを実現することで、車内と車外の事故率低減という課題を解決するものである。
　上記課題を解決する本発明の制動支援制御装置は、自車両と障害物との衝突可能性に応じて自車両の制動支援制御を行う制動支援制御装置であって、前記自車両と前記障害物の相対情報の将来予測の正確性を定める指標を算出する指標算出部と、前記制動支援制御を行うか否かを判定する閾値を前記指標に応じて設定する閾値設定部と、を有することを特徴とする。
　本発明は、例えば、ドライバの操作がなく、将来の運転操作が分かる等の自動運転ならではの特徴を利用して、将来予測の正確性を定める指標を算出し、指標が高いほど、衝突回避するための制動作動を判定する閾値を早期作動に相当する値に設定することで、前記指標が低い場合よりも弱い制動力で衝突回避でき、急ブレーキによる車内事故を防ぐことができる。
　本発明によれば、将来予測の正確性に応じて、適切な制御特性を変更することで、将来予測の正確性が高い場合のＡＥＢの不作動と急ブレーキの防止、および、将来予測の正確性が低い場合の誤作動防止を可能にする。
　本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
第１実施形態における車両走行システムのブロック図。 第１実施形態の制動支援制御装置の動作内容を説明するフローチャート。 走行制御性能の導出例を説明する図。 センサ検知性能の導出例を説明する図。 制動開始判定閾値の設定例を説明する図。 第２実施形態の走行制御システムの動作内容を説明するフローチャート。 ドライバ操作の発生頻度の導出例を示す表。 障害物判定閾値の設定例を説明する図。 衝突判定閾値の設定例を説明する図。 センサ検知性能の導出式を示す図。 第１実施形態における将来予測の正確性を定める指標の算出式を示す図。 衝突時間の算出式を示す図。 制動Ｇ指令Ｇｃｍｄの算出式を示す図。 第２実施形態における将来予測の正確性を定める指標の算出式を示す図。
　次に、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。
［第１実施形態］
　図１は、第１実施形態における車両走行システムのブロック図である。
　本実施形態の車両走行システム１は、自動車などの自車両の自動運転ＡＤを行うシステムであり、例えば自動運転レベルがレベル３、つまり、システムからの介入要求に応じて対応可能なドライバが存在する条件付自動運転のものであり、更にレベル４以上のものも含まれる。
　車両走行システム１は、制動支援制御装置１００と、ＶＭＣ（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｍｏｔｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２００と、ブレーキアクチュエータ３００とを有している。制動支援制御装置１００とＶＭＣ２００は、ＣＰＵやメモリを有する車載ＥＣＵによって構成されている。ＶＭＣ２００は、その内部機能として、自車両のエンジン制御、ステアリング制御、およびブレーキ制御を行うアクチュエータ制御部２０１を有している。アクチュエータ制御部２０１は、制動支援制御装置１００から、制動Ｇ指令を受け取ると、ブレーキアクチュエータ３００に制御信号を出力する。ブレーキアクチュエータ３００は、アクチュエータ制御部２０１から制御信号を受け取り、その制御信号に基づいてブレーキ制御を行うブレーキ装置３０１を有している。
　制動支援制御装置１００は、自車両と障害物との衝突可能性に応じて自車両の制動支援制御を行う。制動支援制御装置１００の入力側には、ドライバモニタ装置４０１、走行制御装置４０２、物体検知センサ４１１、舵角センサ４１２、車速センサ４１３が接続されている。
　ドライバモニタ装置４０１は、例えば、ドライバによるステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器の操作状態の情報や、車室に取り付けられたカメラや赤外線センサ等で検知した情報等によって、ドライバの自車両への乗車状態をモニタリングする。乗車状態として、例えば、ドライバのハンズオフやアイズオフの有無、より具体的には、自車両内におけるドライバの手や足の位置や移動、操作の有無、脇見、居眠り、携帯端末の操作や読書の有無などを検知することができる。
　走行制御装置４０２は、車載ＥＣＵによって構成されており、例えば地図情報や位置情報に基づいて計画された目標軌道に沿って自車両を運転して目的地まで移動させる自動運転制御を行う。また、走行制御装置４０２は、ドライバに運転への介入を要求してドライバが介入してきたときや、ドライバが自らの意思で運転に介入してきたときに、運転をドライバに円滑に引き継がせるための制御を行う。
　物体検知センサ４１１は、自車両の周囲の物体を検知するセンサであり、例えば単眼カメラ、ステレオカメラ、ソナー、赤外線センサ、レーダ、ＬｉＤＡＲの少なくとも一つを用いることができる。舵角センサ４１２は、自車両の操舵輪の舵角を検知し、車速センサ４１３は、自車両の車輪の回転数等から車速を検知する。
　制動支援制御装置１００は、ＡＤコントローラである車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）に実装されており、ＡＥＢの制御を行う。制動支援制御装置１００は、ドライバ操作の発生度導出部１０１、走行制御性能導出部１０２、センサ検知性能導出部１０３、予測進路算出部１０４、指標算出部１０５、閾値設定部１０６、衝突判定部１０７、及び制動制御部１０８を内部機能として有する。制動支援制御装置１００では、障害物の検知と、自車両の予測進路の算出を行い、自車両と障害物との衝突可能性について判定を行い、自車両が障害物に衝突すると判定された場合に、衝突時間ＴＴＣなどを用いて制動開始の判定を行い、制動開始と判定された場合に、衝突回避のために必要な制動Ｇ指令を算出してＶＭＣ２００に出力する処理が行われる。
　ドライバ操作の発生度導出部１０１は、ドライバモニタ装置４０１などによって検出した、ドライバによる実際の操作の情報、または、操作が予想される操作予想などの情報を用いて、ドライバ操作の発生度を導出する。ただし、自動運転レベルがレベル４以上の場合には、ドライバ不在の運転を可能にするものであるので（ブレインオフ）、ドライバモニタ装置４０１とドライバ操作の発生度導出部１０１は不要となる。
　走行制御性能導出部１０２は、自車の現在と目標状態（位置、速度、加速度などの一つ以上）などの情報を用いて、自車両の走行制御性能を導出する。例えば、自車の実際の位置と、目標位置（目標軌道上の位置）との差の絶対値が閾値よりも小さい場合には走行制御性能として高い値を導出する（図３を参照）。
　センサ検知性能導出部１０３は、物体検知センサ４１１により検知された物体のセンサ値の分散状態の情報を用いて、センサ検知性能を導出する。例えば同じ物体を複数回検知したときに、物体幅のバラツキが少ないほど、センサ値の分散が小さく、センサ検知性能として高い値を導出する（図４を参照）。
　予測進路算出部１０４は、自車両の現在位置と目標位置の情報と、自車両の舵角及び車速の情報に基づいて自車両の予測進路を算出する。
　指標算出部１０５は、ドライバ操作の発生度、走行制御性能、及びセンサ検知性能の少なくとも一つの情報に基づいて、自車両と障害物の相対情報の将来予測の正確性を定める指標を導出する。ここで、相対情報とは、例えば自車両の周囲の物体を検知する物体検知センサの検知情報に基づいて演算される情報であり、自車両と物体との相対位置、相対速度、相対加速度の少なくとも一つを含む。また、将来予測とは、自車両及び障害物の将来の所定時刻において予測される位置、速度、加速度の少なくとも一つを含み、その正確性とは、実際の所定時刻における位置、速度、加速度との差を度合い（％）で示したものである。
　閾値設定部１０６では、ＡＥＢの制動支援制御を行うか否かを判定する閾値を、将来予測の正確性を定める指標に応じて設定する。閾値設定部１０６は、将来予測の正確性を定める指標に応じて、ＡＥＢを作動するために複数の作動閾値を設定することができる。閾値設定部１０６は、将来予測の正確性が高いほど、制動支援制御におけるＡＥＢの制動開始の判定閾値を早期作動に相当する値に設定する。
　衝突判定部１０７は、物体検知センサ４１１により検知された物体が障害物であるか否かの対象物判定を行う。そして、その物体が障害物であると判定した場合に、自車両の予測進路および検出された物体の挙動から、衝突の可能性を判定する。
　制動制御部１０８は、衝突判定部１０７によって衝突する可能性があると判定された場合に、衝突までの時間等を用いて、ＡＥＢの制動開始を判定し、衝突回避のために必要な制動Ｇ指令を算出する処理を行う。
　次に、本実施形態における制動支援制御装置１００の動作内容について図２のフローチャートを用いて説明する。
　本実施形態は、比較的に交通量の多い幹線道路で、自動運転レベルがレベル３（Ｌｖ３）以上の自車両が、走行中にＡＥＢによる緊急回避を行う必要がある場合の例である。
　図２は、本実施形態の制動支援制御装置による制動支援制御の処理フローである。
　本実施形態の制動支援制御装置による制動支援制御の処理は、ＡＤコントローラである車載ＥＣＵ内で５０ｍｓに１度のプログラムサイクルで実施される。
　まず、Ｓ１０１では、自車両の位置、速度、加速度の現在値と目標値の読み込みが行われる。Ｓ１０２では、Ｓ１０１で読み込んだ自車両の現在値と目標値（位置、速度、加速度などの一つ以上）を用いて、自車両の走行制御性能（％）を導出する。目標値の情報は、予め設定された走行計画から取得される。
　図３は、走行制御性能の導出例を説明する図である。図３の縦軸は走行制御性能であり、横軸は自車両の現在の位置と目標位置との差の絶対値である。
　走行制御性能の導出は、走行制御性能導出部１０２において行われる。走行制御性能は、図３に示すように、自車両の現在の位置と目標位置の差の絶対値が大きくなるのに応じて、走行制御性能が低くなるように設定されており、差の絶対値が少ないほど、走行制御性能として高い値が導出される。
　図３に示す例では、自車両の現在の位置と目標位置との差が０．４ｍまでは、自動運転制御で生じる通常の誤差範囲と考えられるため、差が大きくなるに応じて走行制御性能が比較的にゆっくり下がるように設定されている。一方、自車両の現在の位置と目標位置との差が０．４ｍ以上は通常の誤差範囲を超えるため、差が大きくなるに応じて走行制御性能は急激に下がるように設定されている。そして、差が０．６ｍ以上では、走行制御性能は０％になるように設定されている。
　Ｓ１０３では、物体検知センサ４１１の検知情報の読み込みが行われる。ここでは、物体検知センサ４１１により検知された自車両の周囲の物体の検知情報（相対位置、相対速度、横幅、種別）が読み込まれる。
　Ｓ１０４では、Ｓ１０３で読み込まれた物体検知センサ４１１の検知情報を用いて、センサ検知性能を導出する。センサ検知性能の導出は、センサ検知性能導出部１０３によって行われる。
　図４は、センサ検知性能の導出例を説明する図である。
　センサ検知性能は、図４のグラフ及び図１０の式（１）に示すように、物体幅のセンサ値の分散が高くなるほど低くなるように設定される。
　Ｓ１０５では、将来予測の正確性を定める指標を算出する。将来予測の正確性を定める指標の算出は、指標算出部１０５によって行われる。指標算出部１０５は、ドライバ操作の発生度と、走行制御性能と、センサ検知性能に基づいて指標を算出する。指標算出部１０５は、将来予測の正確性が高くなるほど、高い指標を算出する。指標算出部１０５は、例えば、図１１の式（２）に示すように、Ｓ１０２で導出した走行制御性能と、Ｓ１０４で導出したセンサ検知性能に重み付けすることによって指標を算出する。
　次に、Ｓ１０６では、自車の予測進路を読み込む。自車の予測進路は、予測進路算出部１０４によって算出される。
　そして、Ｓ１０７では、制動開始判定閾値Ｔｔｈの設定が行われる。閾値設定部１０６は、例えば、図５に示すように、将来予測の正確性を定める指標が高くなるほど制動開始判定閾値Ｔｔｈを大きくする。制動開始判定閾値Ｔｔｈを大きくすると、ＡＥＢを積極的に早期に作動させ、その分、ＡＥＢの制動力を弱くすることができる。したがって、余裕を持って、緩いブレーキで自車両を停車させることができ、車内事故を抑制することができる。一方、将来予測の正確性を定める指標が低くなるほど制動開始判定閾値Ｔｔｈを小さくする。制動開始判定閾値Ｔｔｈを小さくすると、ＡＥＢの作動開始が遅くなり、物体に近づいてから作動するため、ＡＥＢの誤作動を防止できる。
　例えば、自車速Ｖ＝１１．１［ｍ／ｓ］において、将来予測の正確性を定める指標が最低の場合における平均制動減速度Ｇ＿ａｖｇ＝６．９［ｍ／ｓ２］とすると 制動開始判定閾値Ｔｔｈ＝０．８１秒［ｓ］となり、将来予測の正確性を定める指標が最高の場合における平均制動減速度Ｇ＿ａｖｇ＝３．９［ｍ／ｓ２］とすると 制動開始判定閾値Ｔｔｈ＝１．４２秒［ｓ］として設定される。
　Ｓ１０８では、Ｓ１０３にて読み込んだ物体情報（相対位置、相対速度、横幅、種別）を用いて、検出された物体は障害物であるか否かを判定する（障害物判定部）。障害物であると判定した場合にはＳ１０９に進む、障害物ではないと判定した場合は、本フローを終了する。障害物であるか否かの判定は、例えば、相対位置が予め設定された範囲内である場合に、障害物であると判定する。
　Ｓ１０９では、Ｓ１０３にて読み込んだ物体情報と、Ｓ１０６にて読み込んだ自車両の予測進路とを用いて、自車両が障害物と衝突するか否かを判定する。衝突すると判定した場合にはＳ１１０の処理に進み、衝突しないと判定した場合には、本フローを終了する。
　Ｓ１１０では、衝突時間ＴＴＣ[s]を算出する。衝突時間ＴＴＣの算出方法は、例えば、図１２に示す式(３)により算出できる。
　Ｓ１１１では、Ｓ１１０にて算出した衝突時間ＴＴＣが、０より大きくＳ１０７で設定した制動開始判定閾値Ｔｔｈ［ｓ］未満であるか否かの判定がなされ、制動開始判定閾値Ｔｔｈ［ｓ］未満であると判定された場合に、Ｓ１１２に進み、制動開始判定閾値Ｔｔｈ［ｓ］よりも大きいと判定された場合は、本フローを終了する。
　Ｓ１１２では、自車両が障害物に衝突するのを回避するために、必要な制動Ｇ指令Ｇｃｍｄ［ｍ／ｓ２］を算出する。制動Ｇ指令Ｇｃｍｄの算出方法は、例えば、図１３に示す式（４）により算出できる。
　将来予測の正確性を定める指標が高い場合には、Ｓ１０７にて制動開始判定閾値Ｔｔｈがより低い値に設定されるので、指標が低い場合と比較して、ＡＥＢの早期作動が実施され、自車両と障害物との間の自車両前後方向の相対距離ｄの値が大きくなる。したがって、制動Ｇ指令Ｇｃｍｄは、より小さい値になり、すなわち、急制動を避けることが出来る。
　Ｓ１１３では、自動ブレーキを作動させるために、Ｓ１１２にて算出した制動Ｇ指令をブレーキアクチュエータ３００へ送信する。
　例えば自動運転中は自車両の経路を把握できるので、ドライバ操作中の場合と比較して将来予測の正確性を定める指標が高くなる。本実施形態の制動支援制御装置１００によれば、自車両の自動運転中に、将来予測の正確性を示す指標が高い場合には、ＡＥＢを早期作動するように制動開始判定の閾値を設定するので、Ｓ１１２では通常より小さい制動Ｇ指令Ｇｃｍｄが算出され、余裕を持って緩いブレーキで停車することができ、急ブレーキによる車内事故を防ぐことが可能となる。
　一方、ドライバ操作中は自車両の経路の予測が困難であるので、将来予測の正確性を定める指標は低くなる。本実施形態の制動支援制御装置１００によれば、ドライバ操作中により将来予測の正確性が低い場合には、ＡＥＢの作動開始が遅くなるように制動開始判定の閾値を設定する。したがって、物体に近づいてからＡＥＢを作動させることができ、誤作動を防止できる。
［第２実施形態］
　次に、本発明の第２実施形態について説明する。
　本実施形態は、比較的に交通量の多い幹線道路で、自動運転レベルがレベル３（Ｌｖ３）の自車両が、走行中にＡＥＢによる緊急回避を行う必要がある場合の例である。本実施形態の場合、自車両の自動運転レベルがレベル３であるので、自動運転中にドライバが介入してドライバによる操作が行われる可能性がある。
　本実施形態では、自動運転の走行軌道の計画に対して、ドライバ操作による外乱を考慮するために、ドライバ操作の発生度を導出する（Ｓ２０２）。そして、閾値設定部１０６では、制動支援制御を行うか否かを判定するために設定された複数の判定閾値の少なくとも一つを指標に応じて設定する。本実施形態では、将来予測の正確性を定める指標に応じて、障害物の判定閾値と、衝突可能性の判定閾値の設定も実施する（Ｓ２０９）。
　本実施形態の処理は、ＡＤコントローラである車載ＥＣＵ内で５０ｍｓに１度のプログラムサイクルで実施される。
　Ｓ２０１では、ドライバモニタ装置４０１から、ステアリングホイール、アクセル、ブレーキ、または方向指示器をドライバが操作したことの情報や、カメラ等により検知したドライバの乗車状態の情報、脇見や居眠りの情報などを読み込む。
　Ｓ２０２では、Ｓ２０１で読み込んだ情報を用いて、ドライバ操作の発生度を導出する。ドライバ操作の発生度導出部１０１は、例えば、図７の表１に示すように、ドライバモニタ装置４０１等からの情報を入力として、該当するドライバの乗車状態を判定し、ドライバ操作の発生度を導出する。
　Ｓ２０３からＳ２０６は、第１実施形態におけるＳ１０１からＳ１０４と同様なため、説明を省略する。
　Ｓ２０７では、将来予測の正確性を定める指標を算出する。将来予測の正確性を定める指標は、例えば、図１４の式（５）に示すように、Ｓ２０２で導出したドライバ操作の発生度、Ｓ２０４で導出した走行制御性能と、Ｓ２０６で導出したセンサ検知性能に重み付けして、算出する。
　Ｓ２０８は、第１実施形態におけるＳ１０６と同様なため、説明を省略する。
　Ｓ２０９では、ＡＥＢ制御作動閾値を設定する。ＡＥＢ制御作動閾値は、障害物判定閾値Ｔｈ１、衝突判定閾値Ｔｈ２、制動開始判定閾値Ｔｔｈがある。制動開始判定閾値Ｔｔｈの設定は、第１実施形態におけるＳ１０７と同様なため、説明を省略する。
　障害物判定閾値Ｔｈ１は、例えば、自車両と物体との間の相対位置に対して設定される障害物判定の判定閾値であり、相対位置が障害物判定閾値Ｔｈ１よりも短くなると、物体を障害物であると判定される。したがって、障害物判定閾値Ｔｈ１が小さい値に設定されると、物体を早期に障害物であると判定することになり、障害物判定閾値Ｔｈ１が大きい値に設定されると、障害物であるか否かを慎重に判断することになる。
　閾値設定部１０６は、図８に示すように、将来予測の正確性を定める指標が高くなるほど、障害物判定閾値Ｔｈ１を小さな値に設定する。したがって、例えば完全な自動運転中に対向車などの物体を早期に障害物であると判定することができる。
　一方、閾値設定部１０６は、将来予測の正確性を定める指標が低くなるほど、障害物判定閾値Ｔｈ１を大きな値に設定する。したがって、例えばドライバ操作が介入しているときは、物体が障害物であるとする判定を遅らせて、物体に対して自車両がより近づいてから障害物であると判定することができる。
　衝突判定閾値Ｔｈ２は、例えば、将来の自車両の位置と将来の物体の位置の差分に対して設定される衝突可能性の判定閾値であり、将来の自車両の位置（予測位置）と将来の物体の位置（予測位置）の差分が衝突判定閾値Ｔｈ２よりも小さくなると、自車両が障害物に衝突する判定がされる。したがって、衝突判定閾値Ｔｈ２が大きい値に設定されると、衝突すると判定されやすくなり、衝突判定閾値Ｔｈ２が小さい値に設定されると、衝突しないと判定されやすくなる。
　閾値設定部１０６は、図９に示すように、将来予測の正確性を定める指標が高くなるほど、衝突判定閾値Ｔｈ２を大きな値に設定する。したがって、ＡＥＢの不作動を防止し、安全に配慮した自動運転が可能となる。
　一方、閾値設定部１０６は、将来予測の正確性を定める指標が低くなるほど、衝突判定閾値Ｔｈ２を小さな値に設定する。したがって、ＡＥＢの誤作動を防止し、不要な急ブレーキによる車内事故を防止することができる。
　Ｓ２１０では、Ｓ２０５で読み込んだ物体検知センサ４１１の検知情報（相対位置、相対速度、横幅、種別）を用いて、物体検知センサ４１１によって検知された物体は障害物であるかを判定する。障害物であると判定した場合には衝突判定を行うべくＳ２１１に進む、障害物ではないと判定した場合は、本フローを終了する。障害物であるか否かの判定は、Ｓ２０９で設定された障害物判定閾値Ｔｈ１を用いて行われ、例えば、自車両と検出された物体との相対位置が閾値以下の場合、検出された物体は障害物であると判定する。
　Ｓ２１１では、Ｓ２０５で読み込んだ物体検知センサ４１１の検知情報と、Ｓ２０８で読み込んだ自車の予測進路を用いて、自車両が障害物と衝突するかを判定する。そして、衝突すると判定した場合にはＳ２１２に進み、衝突しないと判定した場合は、本フローを終了する。
　障害物と衝突するかの判定は、Ｓ２０９で設定された衝突判定閾値Ｔｈ２を用いて行われる。例えば、将来の自車の位置と将来の物体の位置の差分が衝突判定閾値Ｔｈ２よりも小さい場合に、衝突すると判定する。
　Ｓ２１２からＳ２１５までの処理は、第１実施形態のＳ１１０からＳ１１３までの処理と同様であるので、説明を省略する。
　上述の第２実施形態では、第１実施形態に対して、ドライバ操作の発生度 （Ｓ２０２）を考慮して、将来予測の正確性を算出する（Ｓ２０７）。更に、Ｓ２０９では、第１実施形態のＳ１０７に対して、将来予測の正確性を定める指標が高い場合、ＡＥＢ不作動を防止し、安全に配慮した自動運転が可能である。そして、将来予測の正確性を定める指標が低い場合、ＡＥＢの誤作動を防止できる。
　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
１・・・車両走行システム、１００・・・制動支援制御装置、１０１・・・ドライバ操作の発生度導出部、１０２・・・走行制御性能導出部、１０３・・・センサ検知性能導出部、１０４・・・予測進路算出部、１０５・・・指標算出部、１０６・・・閾値設定部、１０７・・・衝突判定部、１０８・・・制動制御部

Claims (11)

  1. 　自車両と障害物との衝突可能性に応じて自車両の制動支援制御を行う制動支援制御装置であって、
    　前記自車両と前記障害物の相対情報の将来予測の正確性を定める指標を算出する指標算出部と、
    　前記制動支援制御を行うか否かを判定する閾値を前記指標に応じて設定する閾値設定部と、を有することを特徴とする制動支援制御装置。
  2. 　前記閾値設定部は、前記指標が高いほど、制動開始の判定閾値を早期作動に相当する値に設定することを特徴とする請求項１に記載の制動支援制御装置。
  3. 　前記閾値設定部は、前記制動支援制御を行うか否かを判定するために設定された複数の判定閾値の少なくとも一つを前記指標に応じて設定することを特徴とする請求項１に記載の制動支援制御装置。
  4. 　前記自車両の周囲の物体を検知する物体検知センサの検知情報に基づいて障害物判定を行う障害物判定部、を有しており、
    　前記閾値設定部は、前記障害物判定の判定閾値を前記指標に応じて変更することを特徴とする請求項３に記載の制動支援制御装置。
  5. 　前記閾値設定部は、前記指標が高くなるのに応じて、前記障害物判定の判定閾値を小さくすることを特徴とする請求項４に記載の制動支援制御装置。
  6. 　前記自車両の予測位置と前記障害物の予測位置との差から衝突可能性の判定を行う衝突判定部を有しており、
    　前記閾値設定部は、前記衝突可能性の判定閾値を前記指標に応じて変更することを特徴とする請求項３に記載の制動支援制御装置。
  7. 　前記閾値設定部は、前記指標が高くなるのに応じて、前記衝突可能性の判定閾値を大きくすることを特徴とする請求項６に記載の制動支援制御装置。
  8. 　前記自車両と前記障害物との衝突時間に基づいて制動開始判定を行う制動制御部を有しており、
    　前記閾値設定部は、前記制動開始判定の判定閾値を前記指標に応じて設定することを特徴とする請求項３に記載の制動支援制御装置。
  9. 　前記閾値設定部は、前記指標が高くなるのに応じて、前記制動開始判定の判定閾値を大きくすることを特徴とする請求項８に記載の制動支援制御装置。
  10. 　前記自車両のドライバの乗車状態の情報に基づいてドライバ操作の発生度の情報を導出するドライバ操作の発生度導出部と、
    　前記自車両の現在位置と予め設定された走行計画の経路との差分から前記自車両の走行制御性能の情報を導出する走行制御性能導出部と、
    　前記物体検知センサのセンサ値の分散状態に基づいてセンサ検知性能の情報を導出するセンサ検知性能導出部と、を有し、
    　前記指標算出部は、前記自車両のドライバによるドライバ操作の発生度と、前記自車両の走行制御性能と、前記物体検知センサのセンサ検知性能との少なくとも一つの情報に基づいて前記指標を算出することを特徴とする請求項４に記載の制動支援制御装置。
  11. 　前記指標算出部は、前記自車両が自動運転中のときはドライバ操作中のときよりも前記将来予測の正確性が高い指標を算出することを特徴とする請求項１に記載の制動支援制御装置。
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