WO2024105755A1 - 車両の経路設定方法及び車両の経路設定装置 - Google Patents

車両の経路設定方法及び車両の経路設定装置 Download PDF

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WO2024105755A1
WO2024105755A1 PCT/JP2022/042302 JP2022042302W WO2024105755A1 WO 2024105755 A1 WO2024105755 A1 WO 2024105755A1 JP 2022042302 W JP2022042302 W JP 2022042302W WO 2024105755 A1 WO2024105755 A1 WO 2024105755A1
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WO
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route
vehicle
candidate
avoidance
destination
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PCT/JP2022/042302
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English (en)
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Inventor
翔太 山崎
Original Assignee
日産自動車株式会社
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G01C21/34—Route searching; Route guidance

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle route setting method and a vehicle route setting device.
  • Patent Document 1 discloses a technology that, when a malfunction is detected, searches for a route from the vehicle's position to the nearest inspection facility where the vehicle can be inspected, and automatically guides the vehicle to the nearest inspection facility according to the route found.
  • Patent Document 1 the route to the inspection facility is not searched for according to the type of vehicle malfunction, so traveling along the searched route may exacerbate the detected malfunction, making it difficult to reach the inspection facility.
  • the vehicle of the present invention detects an abnormality in the vehicle, obtains multiple route candidates to a specified destination of the vehicle based on the remaining driving distance before the vehicle becomes unable to drive, obtains avoidance road information associated with the abnormality, and sets an avoidance route to the destination based on the route candidates and the avoidance road information.
  • the present invention makes it possible to avoid avoidance routes that may worsen a breakdown, while also allowing the vehicle to travel along an avoidance route that will ensure the vehicle reaches the destination.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of a vehicle route planning device.
  • 4 is a flowchart showing a control flow of a vehicle equipped with a route planning device.
  • a vehicle route setting device 1 is mounted on a vehicle having an automatic driving function that allows the vehicle to travel without driver operation, for example.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a vehicle route setting device 1.
  • the route setting device 1 sets an appropriate planned stopping location based on the abnormal part of the vehicle and the vehicle's failure state (failure symptoms) predicted from the detected abnormality, and drives the vehicle to the set planned stopping location using an automatic driving function.
  • the route setting device 1 is, for example, a well-known digital computer equipped with a CPU, ROM, RAM, and an input/output interface, and is installed in a vehicle.
  • the route setting device 1 has a vehicle information acquisition unit 100, a road condition evaluation unit 101, an abnormality detection unit 102, a faulty part identification unit 103, a remaining driving distance estimation unit 104, a position information acquisition unit 105, a map information acquisition unit 106, a traffic information acquisition unit 107, an avoidance road condition acquisition unit 108, a route search unit 109, a route evaluation unit 110, a route setting unit 111, an external reporting unit 112, a notification unit 113, and a vehicle control unit 114.
  • the vehicle information acquisition unit 100 acquires information (vehicle information) related to the vehicle in which the route setting device 1 is mounted.
  • the vehicle information acquisition unit 100 receives output signals from various sensors of the vehicle.
  • the vehicle information acquisition unit 100 may acquire values measured from one or more of various sensors, such as a vehicle speed sensor, a wheel speed sensor, an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, a steering torque sensor, a brake sensor, and a microphone.
  • the vehicle information acquisition unit 100 may acquire values measured from one or more of various sensors, such as a crank angle sensor, a throttle opening sensor, an O2 sensor, an air flow meter, a knock sensor, an intake temperature sensor, an exhaust temperature sensor, and a water temperature sensor, of an engine attached to the vehicle.
  • the vehicle information acquisition unit 100 may acquire values measured from a torque sensor of a transmission attached to the vehicle.
  • the vehicle information acquisition unit 100 may acquire values measured from one or more of various sensors, such as a position sensor, a temperature sensor, a torque sensor, a voltage sensor, and a current sensor of various motors attached to the vehicle.
  • the road condition evaluation unit 101 evaluates the road condition of the road on which the vehicle has traveled based on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 100, and registers the evaluation information in the map database 20. More specifically, the road condition evaluation unit 101 may, for example, calculate the magnitude of vibration of the wheel speed based on the wheel speed measured by a wheel speed sensor acquired by the vehicle information acquisition unit 100, evaluate the roughness of the road on which the vehicle has traveled based on the magnitude of vibration of the wheel speed, and register the evaluated roughness in the map database 20 (described later).
  • the road condition evaluation unit 101 may also, for example, evaluate the inclination of the road on which the vehicle has traveled based on a geomagnetic value measured by a geomagnetic sensor acquired by the vehicle information acquisition unit 100, and register the evaluated inclination in the map database 20 (described later).
  • the anomaly detection unit 102 determines whether or not an anomaly that may lead to a breakdown has occurred in the vehicle based on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 100. In other words, the anomaly detection unit 102 detects an anomaly that may lead to a breakdown of the vehicle while the vehicle is being driven.
  • the anomaly detection unit 102 may be an anomaly detection method that uses, for example, an autoencoder or a generative adversarial network.
  • the faulty part identification unit 103 identifies the abnormal part among the parts installed in the vehicle and the fault state predicted from the detected abnormality based on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 100. In other words, the faulty part identification unit 103 identifies the abnormal part of the vehicle in which an abnormality has been detected and the fault state of the vehicle predicted from the detected abnormality.
  • the remaining driving distance estimation unit 104 estimates the remaining driving distance (drivable distance), which is the distance the vehicle can travel before it becomes difficult to travel, based on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 100, the abnormal parts identified by the faulty part identification unit 103, and the vehicle's failure state predicted from the detected abnormality. In other words, the remaining driving distance estimation unit 104 calculates the remaining driving distance (drivable distance) of the vehicle from the current time. Note that the remaining driving distance estimation unit 104 may calculate the remaining driving distance (drivable distance) of the vehicle from the current time based only on the vehicle information acquired by the vehicle information acquisition unit 100. The remaining driving distance estimation unit 104 corresponds to a remaining driving distance calculation unit.
  • the location information acquisition unit 105 acquires location information of the vehicle at the current time.
  • the location information acquisition unit 105 may acquire three-dimensional location information on the Earth based on signals from GPS satellites, for example.
  • the location information acquisition unit 105 may also acquire three-dimensional location information on the Earth based on a 4G LTE network, for example.
  • the map information acquisition unit 106 acquires map information of the surrounding area of the location information acquired by the location information acquisition unit 105 from the map database 20, which is an environmental information database, based on the location information acquired by the location information acquisition unit 105.
  • the map database 20 corresponds to a map information database, records map information, and is provided, for example, on a cloud server outside the vehicle.
  • the map information may include, for example, residential positions, population density, and illuminance in addition to distance, position, altitude, and topography.
  • the traffic information acquisition unit 107 acquires traffic information around the current position of the vehicle from the traffic information database 21, which is an environmental information database, based on the map information acquired by the map information acquisition unit 106.
  • the traffic information database 21 records traffic information, and is provided, for example, on a cloud server outside the vehicle.
  • the traffic information may be, for example, information on the traffic volume on the road at the current time or predicted information from the current time onwards.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 accesses a predetermined failure-avoidance road condition correspondence database 22, which is an avoidance road information database, based on the abnormal parts identified by the faulty part identification unit 103 and the fault state of the vehicle predicted from the detected abnormality, and acquires at least one or more avoidance road conditions, which are conditions of roads to be avoided that correspond to the abnormal parts of the vehicle and the fault state of the vehicle predicted from the detected abnormality.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires at least one or more avoidance road conditions of the vehicle associated with the abnormal parts of the vehicle and the fault state of the vehicle predicted from the detected abnormality from the failure-avoidance road condition correspondence database 22.
  • the avoidance road conditions correspond to avoidance road information.
  • the malfunction-avoidance road condition correspondence database 22 records the avoidance road conditions, which are conditions for roads to be avoided that correspond to abnormal parts of the vehicle and the vehicle malfunction state predicted from the detected abnormality, and is provided, for example, on a cloud server outside the vehicle.
  • the above-mentioned avoidance road conditions are, for example, information associated with the type of vehicle abnormality.
  • Example 1 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, consider road conditions to avoid for a vehicle when the identified abnormal component is a spark plug and the predicted fault condition is knocking.
  • a fault in the spark plug can be detected, for example, by vibrations in the engine speed of the internal combustion engine.
  • the degree of the fault in the spark plug can be evaluated by the frequency with which the vibrations occur. If knocking is left unchecked, it may lead to a breakdown in the internal combustion engine.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as avoidance road conditions, roads with an upward gradient (uphill, upward slope), congested roads that require repeated starts, roads with many traffic lights, etc.
  • Road conditions to be avoided can be evaluated based on the slope if the road is an uphill slope, the degree of congestion if the road is congested, and the number of traffic lights if the road has many traffic lights.
  • knocking may occur in the internal combustion engine if the identified abnormal part is an O2 sensor or an injector, and the predicted failure state is an abnormal sensor value of the O2 sensor or an abnormal fuel injection amount of the injector. Therefore, even if the abnormal part is an O2 sensor or an injector, and the predicted failure state is an abnormal sensor value of the O2 sensor or an abnormal fuel injection amount of the injector, the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as avoidance road conditions, roads with an uphill slope (uphill), congested roads that require repeated starts, roads with many traffic lights, etc.
  • avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as avoidance road conditions, roads with an uphill slope (uphill), congested roads that require repeated starts, roads with many traffic lights, etc.
  • Example 2 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, a road condition to be avoided by the vehicle when the identified abnormal part is a torque converter clutch and the predicted failure state is wear of the friction material of the clutch will be described.
  • Abnormalities in the torque converter clutch can be detected, for example, by vibrations in the clutch slip value.
  • the degree of abnormality in the torque converter clutch can be evaluated by the magnitude of vibrations in the clutch slip value. If a high load is applied to the torque converter clutch when it is worn, this can cause the transmission to vibrate, which can lead to transmission failure.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, for example, roads with an upward gradient (uphill), congested roads that require repeated starts, roads with many traffic lights, etc. as avoidance road conditions.
  • Example 3 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, a road condition to be avoided by a vehicle will be described when the identified abnormal part is a brake rotor of a vehicle and the predicted failure state is that the braking of the vehicle is affected due to wear and deterioration of the brake rotor.
  • Abnormalities in a vehicle's brake rotor can be detected, for example, by abnormal noises generated by the brake rotor.
  • the degree of abnormality in the brake rotor can be evaluated, for example, by the volume and frequency changes of the abnormal noise. If a high load is applied to a worn brake rotor, the rotor will wear even more rapidly, which may affect the braking of the vehicle.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as avoidance road conditions, roads with a downward slope (downhill, downward ramp), congested roads that require repeated stopping, roads with many traffic lights, etc.
  • Road conditions to be avoided can be evaluated based on the slope if the road is downward sloping.
  • Example 4 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, consider road conditions to be avoided by a vehicle when the identified abnormal part is a motor or alternator and the predicted failure condition is a worn bearing.
  • Abnormalities in a vehicle's motor or alternator can be detected, for example, by fluctuations in the motor or alternator rotation speed or abnormal noises caused by vibrations of the rotating shaft.
  • the degree of the motor or alternator abnormality (bearing wear) can be evaluated by the magnitude of fluctuations in the motor or alternator rotation speed and the loudness of the abnormal noise.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as an avoidance road condition, for example, an uneven road (bumpy road) with a large uneven surface that causes vibrations to the vehicle.
  • an avoidance road condition for example, an uneven road (bumpy road) with a large uneven surface that causes vibrations to the vehicle.
  • the avoidable road conditions can be evaluated based on the magnitude of the bumps.
  • Example 5 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, consider road conditions to avoid for a vehicle where the identified abnormal part is a drive shaft boot and the predicted fault condition is a loose joint.
  • Abnormalities in the drive shaft boot are caused by deterioration of the rubber parts used in the drive shaft, and can be detected, for example, by abnormal noises caused by rattling.
  • the degree of abnormality in the drive shaft boot can be evaluated, for example, by the volume of the abnormal noise. If vibrations are applied to the drive shaft boot when it is rattling, this can lead to damage to the drive shaft bearings or tearing of the drive shaft boot.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, for example, an uneven road with a large uneven surface that causes vibrations to the vehicle as an avoidance road condition.
  • Example 6 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, the road conditions to be avoided by the vehicle will be described when the identified abnormal part is an electronic part and the predicted failure state is a malfunction due to a half-fitted connector (poor connection) or a poor contact point of solder or the like.
  • Abnormalities in electronic components caused by malfunctions due to partial engagement (poor connection) of connectors, etc., or poor contacts of solder, etc. can be detected, for example, by intermittent loss of electrical signals.
  • the degree of abnormality in electronic components i.e., the degree of partial engagement or poor contact of connectors, etc., can be evaluated, for example, by the frequency of loss of electrical signals. If vibrations are applied to an electronic component in a state where it is partially engaged or has poor contacts, the connector engagement portion or solder contact portion will separate further, causing a complete loss of sensor signal.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, as an avoidance road condition, a rough road with a large uneven surface that causes vibrations to the vehicle.
  • Example 7 of abnormal parts and predicted failure states and corresponding avoidable road conditions For example, a road condition to be avoided by the vehicle when the identified abnormal part is the power steering and the predicted failure state is deterioration of the pump belt will be described.
  • Power steering abnormalities can be detected, for example, by belt noise, which is an abnormal sound generated by the pump belt.
  • the degree of the power steering abnormality i.e., the degree of deterioration of the pump belt, can be evaluated, for example, by the volume and frequency of the belt noise. If the steering wheel is turned and a load is applied to the belt when the power steering pump belt is deteriorated, the deterioration of the belt will accelerate and the belt may break.
  • the avoidance road condition acquisition unit 108 acquires, for example, a curved road (curved road) with a large curvature as an avoidance road condition. If the road is curved, the avoidance road condition can be evaluated according to the magnitude of the curvature.
  • curved roads include routes that require a change of course by turning right or left at an intersection.
  • the route search unit 109 searches for candidate driving routes (candidate avoidance routes) as candidate routes that the vehicle can take to reach the destination, based on the remaining driving distance estimated by the remaining driving distance estimation unit 104, the map information acquired by the map information acquisition unit 106, and the traffic information acquired by the traffic information acquisition unit 107.
  • the destination is, for example, a repair base, a home, a workplace, etc.
  • the route search unit 109 corresponds to a candidate route acquisition unit.
  • the route evaluation unit 110 evaluates each of the candidate driving routes searched for by the route search unit 109 based on the avoidance road conditions acquired by the avoidance road condition acquisition unit 108 and the pre-set avoidance points.
  • Example 1 of evaluation method for candidate driving routes A method of evaluation when a travel route candidate is an uphill road will be described.
  • the evaluation method may be, for example, to use a slope index that increases the greater the slope in the uphill direction relative to the direction in which the vehicle is traveling, calculate a value by integrating the slope index at each point on the candidate driving route with the distance along the direction toward the destination of the candidate driving route, and the smaller the calculated integral value, the higher the evaluation of the candidate driving route.
  • the evaluation method may be, for example, to extract sections in the candidate driving route where the slope index is equal to or greater than a threshold, calculate the total distance of the extracted sections, and give the candidate driving route a higher evaluation the shorter the total distance.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a road with an uphill slope may be, for example, an evaluation method in which the driving route candidate is divided into a plurality of divided driving route candidates (divided route candidates), and if the slope index of the divided driving route candidate is equal to or greater than a threshold value, the divided driving route candidate is determined to be a road that should be avoided, and the number of times that the divided driving route candidate is passed through that is determined to be a road that should be avoided is calculated, and the fewer the number of times that the divided driving route candidate is passed through, the higher the evaluation of the driving route candidate is.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a road with an uphill slope may be, for example, an evaluation method in which each driving route candidate is divided in advance into a plurality of divided driving route candidates, and the driving route candidate with the fewer number of divided driving route candidates with the slope index equal to or greater than a threshold value is evaluated higher.
  • Example 2 of evaluation method for candidate driving routes The evaluation method when the travel route candidate is a downward slope road will be described.
  • the evaluation method may be, for example, to use a slope index that increases the greater the slope in the downward direction relative to the direction in which the vehicle is traveling, calculate a value by integrating the slope index at each point on the candidate driving route with the distance along the direction toward the destination of the candidate driving route, and the smaller the calculated integral value, the higher the evaluation of the candidate driving route.
  • the evaluation method may be, for example, to use a slope index that increases as the slope increases downward relative to the direction in which the vehicle is traveling, to extract sections in the candidate driving route where the slope index is equal to or greater than a threshold, to calculate the total distance of the extracted sections, and to evaluate the candidate driving route more highly the shorter the total distance.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a road with a downward slope may be, for example, an evaluation method in which the driving route candidate is divided into a plurality of divided driving route candidates, and if the slope index of the divided driving route candidate is equal to or greater than a threshold value, the divided driving route candidate is determined to be a road that should be avoided, and the number of times that the divided driving route candidate is passed through that is determined to be a road that should be avoided is calculated, and the fewer the number of times that the divided driving route candidate is passed through, the higher the evaluation of that driving route candidate.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a road with a downward slope may be, for example, an evaluation method in which each driving route candidate is divided in advance into a plurality of divided driving route candidates, and the driving route candidate with the fewer number of divided driving route candidates with the slope index equal to or greater than a threshold value is evaluated higher.
  • the threshold value of the inclination index may be changed based on the degree of abnormality of the abnormal part. More specifically, as in Example 3 of the avoided road condition described above, if the abnormal part is a brake rotor and the predicted failure state is that wear and deterioration of the brake rotor will affect the braking of the vehicle, the threshold value may be made smaller as the brake rotor squeal becomes louder.
  • Table 1 shows examples of brake rotor squeal, gradient index thresholds, and whether roads with each gradient are safe to drive on or recommended to be avoided for each gradient index threshold.
  • the gradient is expressed as 10%, for example, a gradient that increases by 10 m after traveling 100 m.
  • Example 3 of evaluation method for candidate driving routes The evaluation method when the travel route candidate is on a rough road will be described.
  • the evaluation method may be, for example, to use the bumpiness level linked to the map information to calculate a value obtained by integrating the bumpiness level at each point on the candidate driving route over the distance along the direction toward the destination of the candidate driving route, and the smaller the calculated integral value, the higher the evaluation of the candidate driving route.
  • the evaluation method may be, for example, to extract sections in the candidate driving route where the degree of bumpiness is equal to or greater than a threshold, calculate the total distance of the extracted sections, and evaluate the candidate driving route higher the shorter the total distance.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a bumpy road may be, for example, an evaluation method in which the driving route candidate is divided into a plurality of divided driving route candidates, and if the bumpiness of the divided driving route candidate is equal to or greater than a threshold, the divided driving route candidate is determined to be a road that should be avoided, and the number of times that the divided driving route candidate is passed through that is determined to be a road that should be avoided is calculated, and the fewer the number of times that the divided driving route candidate is passed through, the higher the evaluation of the driving route candidate is.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a bumpy road may be, for example, an evaluation method in which each driving route candidate is divided in advance into a plurality of divided driving route candidates, and the driving route candidate with the fewer number of divided driving route candidates with the bumpiness equal to or greater than a threshold is evaluated higher.
  • the evaluation method may be based on temporary unevenness information caused by snow recorded in the map database 20.
  • Example 4 of evaluation method for candidate driving routes The evaluation method when the travel route candidate is a curved road will be described.
  • the evaluation method may be, for example, a method in which the curvature at each point on the candidate driving route is integrated over the distance along the direction toward the destination of the candidate driving route, and the smaller the calculated integral value, the higher the evaluation of the candidate driving route.
  • the evaluation method may be, for example, to extract sections in the candidate driving route where the curvature is equal to or greater than a threshold, calculate the total distance of the extracted sections, and give the candidate driving route a higher evaluation the shorter the total distance.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a curved road may be, for example, an evaluation method in which the driving route candidate is divided into a plurality of divided driving route candidates, and if the curvature of the divided driving route candidate is equal to or greater than a threshold value, the divided driving route candidate is determined to be a road that should be avoided, and the number of times that the divided driving route candidate is passed through that is determined to be a road that should be avoided is calculated, and the fewer the number of times that the divided driving route candidate is passed through, the higher the evaluation of that driving route candidate is.
  • the evaluation method when the driving route candidate is a curved road may be, for example, an evaluation method in which each driving route candidate is divided in advance into a plurality of divided driving route candidates, and the driving route candidate with the fewer number of divided driving route candidates with the curvature equal to or greater than a threshold value is evaluated higher.
  • Example 5 of evaluation method for travel route candidates The evaluation method when the candidate travel route is a congested road will be described.
  • the evaluation method may be, for example, to extract congested sections in the candidate driving route, calculate the total distance of the extracted sections, and give the candidate driving route a higher evaluation the shorter the total distance.
  • Example 6 of evaluation method for travel route candidates An evaluation method for a candidate driving route that includes a road with many traffic lights will be described.
  • the evaluation method may be, for example, to calculate the number of traffic lights that the candidate driving route passes through, and the fewer the number, the higher the evaluation of the candidate driving route.
  • Example 7 of evaluation method for travel route candidates A method of evaluation will be described for a case in which the identified abnormal parts are the clutch and alternator of the torque converter, and the candidate driving routes are an uphill road, a congested road, a road with many traffic lights, and a bumpy road.
  • the method of evaluating the candidate driving routes may be, for example, to evaluate the candidate driving routes based on the respective avoidance road conditions, and to integrate all the avoidance road conditions to perform a final evaluation of the candidate driving routes.
  • the method may be such that, when an evaluation index 1 for uphill slopes is calculated based on evaluation method example 1 for candidate driving route candidates, an evaluation index 2 for congested roads is calculated based on evaluation method example 5 for candidate driving route candidates, an evaluation index 3 for roads with many traffic lights is calculated based on evaluation method example 6 for candidate driving route candidates, and an evaluation index 4 for uneven roads is calculated based on evaluation method example 3 for candidate driving route candidates, the linear sum of evaluation index 1, evaluation index 2, evaluation index 3, and evaluation index 4 may be used as the final evaluation index to evaluate the candidate driving routes.
  • the route evaluation unit 110 may also set one or more of a railroad crossing, an intersection, and a narrow road as an avoidance point in advance, evaluate the number of times the candidate driving route passes through the avoidance point, and correct the evaluation of the candidate driving route evaluated based on the avoidance road conditions so that the smaller the number of times, the higher the evaluation.
  • the route setting unit 111 sets an avoidance route along which the vehicle should travel, based on the evaluation values of the candidate travel routes evaluated by the route evaluation unit 110. In other words, the route setting unit 111 sets the candidate travel route with the highest evaluation value as the avoidance route.
  • the route setting unit 111 corresponds to an avoidance route setting unit.
  • the external reporting unit 112 reports to the outside the abnormal part identified by the faulty part identification unit 103, the vehicle's fault state predicted from the detected abnormality, and the avoidance route set by the route setting unit 111.
  • the external reporting unit 112 may report to the fire department or road service, for example, using a mobile phone line.
  • the external reporting unit 112 may also report to the outside at least one of the identified abnormal part, the vehicle's fault state predicted from the detected abnormality, the destination, and the avoidance route.
  • the notification unit 113 notifies the occupant of at least one of the following: that the vehicle will be guided to the destination; that the vehicle's failure state is predicted based on the abnormal part identified by the faulty part identification unit 103 and the detected abnormality; and that an avoidance route has been set according to the vehicle's failure state predicted based on the abnormal part and the detected abnormality.
  • the vehicle control unit 114 automatically controls the vehicle based on the avoidance route set by the route setting unit 111, and drives the vehicle to the destination.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the control flow of a vehicle equipped with the route setting device 1.
  • step S10 vehicle information is acquired.
  • step S11 the condition of the road on which the vehicle has traveled is evaluated.
  • step S12 the road condition in the map database is updated based on the road condition evaluated in step S11.
  • step S13 it is determined whether or not an abnormality has occurred in the vehicle based on the vehicle information. If it is determined in step S13 that an abnormality that may lead to a breakdown has occurred in the vehicle, the process proceeds to step S14. If it is determined in step S13 that no abnormality that may lead to a breakdown has occurred in the vehicle, the process proceeds to step S10.
  • step S14 the abnormal parts of the vehicle and the vehicle failure state predicted from the detected abnormality are identified.
  • Steps S151, S152, and S153 are steps that are processed in parallel after step S14.
  • Step S152 is a step group consisting of steps S1521, S1522, and S1523.
  • the results of the parallel processing consisting of steps S151, S152, and S153 are sent to step S16.
  • step S151 the remaining driving distance (travel distance) is estimated, for example, based on the abnormal parts and the vehicle failure state predicted from the detected abnormality.
  • step S1521 the vehicle's position information at the current time is acquired.
  • step S1522 map information about the area around the vehicle's current position is acquired.
  • step S1523 traffic information about the area around the vehicle's current position is acquired.
  • step S153 the avoidance road condition requirements corresponding to the abnormal part and the vehicle failure state predicted from the detected abnormality are obtained.
  • step S16 potential routes that the vehicle can take to reach the destination are searched for.
  • step S17 the searched driving route candidates are evaluated.
  • step S18 a final avoidance route to the destination is determined based on the evaluation value of the candidate driving route. That is, in step S18, the candidate driving route with the highest evaluation value is set as the avoidance route.
  • step S19 the abnormal part, the vehicle's predicted failure state based on the detected abnormality, and an avoidance route to the destination are reported to the outside.
  • step S20 route guidance to the destination is provided to the vehicle occupant (driver).
  • step S21 the vehicle is automatically driven (automatically driven) along the determined avoidance route to the destination.
  • step S22 it is determined whether the vehicle has reached the planned stopping location, which is the destination. If it is determined in step S22 that the vehicle has reached the destination, the automatically driven vehicle is stopped and the current routine ends. If it is determined in step S22 that the vehicle has not reached the planned stopping location, the process proceeds to step S14. If the process proceeds from step S22 to step S14, the abnormal parts and the predicted vehicle failure state from the detected abnormality are reevaluated, and an avoidance route to the destination is reconsidered depending on the degree of the abnormality and changes in traffic conditions.
  • the route setting device 1 of the above-described embodiment sets an avoidance route based on avoidance road conditions associated with abnormal parts of the vehicle and the vehicle's failure state predicted from the detected abnormality, so that it is possible to avoid avoidance routes that would worsen the failure.
  • the route setting device 1 of the embodiment described above sets an avoidance route to a destination such as a repair base based on the remaining driving distance, so that the vehicle can travel along an avoidance route that ensures the vehicle reaches the destination such as a repair base.
  • the route setting device 1 of the embodiment described above uses the slope index of the candidate route integrated by the distance along the direction toward the destination of the candidate route as an index for route evaluation, so it can perform route evaluation that correlates with the load on faulty parts on slopes.
  • the route setting device 1 of the above-described embodiment uses the distance of the section in the candidate travel route where the slope index is equal to or greater than the threshold as an index for route evaluation, so it is possible to avoid avoidance routes in which a slope will definitely worsen the breakdown.
  • the route setting device 1 of the above-described embodiment uses the number of times a candidate route passes through a section where the slope index is equal to or greater than a threshold as an index for route evaluation, so it can easily set a route that avoids avoidance routes where hills can worsen breakdowns.
  • the route setting device 1 of the embodiment described above uses the integrated value of the roughness of the candidate route over the distance along the direction toward the destination of the candidate route as an index for route evaluation, and is therefore able to perform route evaluation that correlates with the load on faulty parts on rough roads.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses the distance of the section in the candidate driving route where the degree of unevenness is equal to or greater than a threshold as an index for route evaluation, so it is possible to avoid avoidance routes in which uneven roads would certainly worsen a breakdown.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses the number of times a candidate route passes through a section where the degree of roughness is equal to or greater than a threshold as an index for route evaluation, so it can easily set a route that avoids avoidance routes where uneven roads can worsen breakdowns.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment calculates the degree of unevenness from vibration information of the wheel speed sensor and associates it with position information in the map information of the vehicle or the map information of the server, so that when a sign of a component failure is detected, route evaluation based on the degree of unevenness can be performed for each route candidate.
  • the route setting device 1 of the embodiment described above uses the value obtained by integrating the curvature of a candidate route over the distance along the direction toward the destination of the candidate route as an index for route evaluation, and is therefore able to perform route evaluation that correlates with the load on faulty parts on curved roads.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses the distance of the section in the candidate driving route where the curvature is equal to or greater than a threshold as an index for route evaluation, so it is possible to avoid avoidance routes where curved roads would surely worsen a breakdown.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses the number of times a candidate route passes through a section whose curvature is equal to or greater than a threshold as an index for route evaluation, so it can easily set a route that avoids avoidance routes in which curved roads worsen breakdowns.
  • the route setting device 1 of the embodiment described above uses congested sections of candidate driving routes as an index for route evaluation, making it possible to avoid routes that increase the number of starts and stops due to congestion and worsen breakdowns.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses the number of times a candidate driving route passes through traffic lights as an index for route evaluation, making it possible to avoid routes that increase the number of starts and stops due to traffic lights and worsen breakdowns.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment changes the route evaluation threshold depending on the degree of abnormality, so it is possible to set an optimal route in terms of both the time required to reach the repair point and the reduction of component failures and deterioration.
  • the avoidance road information is clearly defined as information associated with the type of vehicle abnormality, so that the information required as the avoidance road information can be associated with the map.
  • the avoidance routes are clearly defined, it is possible to associate information for evaluating the avoidance routes corresponding to each avoidance route with the map.
  • the route setting device 1 of the above-described embodiment detects multiple abnormalities in a vehicle, it sets an avoidance route based on all of the avoidance road information associated with each abnormality, so that the vehicle can be driven to a repair point without worsening any of the identified abnormalities.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment selects a driving route candidate that passes through the avoidance point the fewest number of times, thereby reducing the risk that the vehicle will be unable to travel at the avoidance point, causing danger or inconvenience to the vehicle or surrounding areas.
  • the route setting device 1 of the above embodiment clearly defines the avoidance points, so it is possible to evaluate the number of times the avoidance points are passed.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment reevaluates vehicle abnormalities and traffic information and updates avoidance routes, allowing the vehicle to travel along the optimal route.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment notifies the vehicle occupant of at least one of the following: guidance to the destination, information about the detected vehicle abnormality, and setting of an avoidance route according to the degree of the detected vehicle abnormality, so that the occupant can perform driving operations or take measures according to the malfunction.
  • the route setting device 1 of the above-mentioned embodiment uses an automatic driving function to travel along the set avoidance route, so that the vehicle can travel along the set avoidance route that minimizes the deterioration of the failure.
  • the route setting device 1 may be provided on a cloud server, except for the vehicle information acquisition unit 100, the position information acquisition unit 105, and other units that need to be installed in the vehicle, and exchange (input/output) the necessary information with the vehicle.
  • the various databases may be built into the route setting device 1, and the contents may be updated by communicating with the outside as necessary.
  • the avoidance route to the destination may be determined based on at least the avoidance road conditions acquired by the avoidance road condition acquisition unit 108.
  • the avoidance route to the destination may be determined by appropriately selecting information other than the avoidance road conditions from among the remaining driving distance, map information, traffic information, and avoidance road conditions.
  • the route setting device 1 may, for example, only display the avoidance route to the destination on the in-vehicle car navigation screen, and leave driving of the vehicle on the avoidance route to the destination to the driver (no automatic driving is performed).
  • the route setting device 1 may notify the vehicle occupants of at least one of the following: guidance information for an avoidance route to the destination, the identified abnormal part, and the vehicle failure state predicted from the detected abnormality.
  • the external reporting unit 112 may notify a predetermined notification destination set in advance of at least one of the vehicle's location information, the vehicle's destination, an avoidance route to the destination, the vehicle's abnormal part, and the vehicle's failure state predicted from the detected abnormality, depending on the abnormal part of the vehicle and the vehicle's failure state predicted from the detected abnormality.
  • the avoidance route may be determined (set) using the remaining driving time (travel time) from the current time instead of the remaining driving distance (travel distance).
  • the driver may decide to cancel the automatic driving and drive the vehicle himself/herself.
  • the vehicle occupant may be notified of at least one of the destination, an avoidance route to the destination, an abnormal part of the vehicle, and a fault condition of the vehicle predicted from the detected abnormality.
  • the above-mentioned embodiments relate to a vehicle route setting method and a vehicle route setting device.

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Abstract

経路設定装置（１）は、車両の異常を検知する異常検知部（１０２）と、車両が走行不能となるまでの残走行距離を算出する残走行可能距離推定部（１０４）と、残走行距離に基づいて車両の所定の目的地までの走行経路候補を複数取得する経路探索部（１０９）と、異常と関連付けされた回避すべき道路に関する情報である回避道路情報を所定の回避道路情報データベースから取得する回避道路条件取得部（１０８）と、走行経路候補と回避道路情報に基づいて目的地までの回避経路を設定する経路設定部（１１１）と、を有する。

Description

車両の経路設定方法及び車両の経路設定装置
　本発明は、車両の経路設定方法及び車両の経路設定装置に関する。
　例えば、特許文献１には、故障を検知した場合に自車位置から最寄りの車両点検可能な点検施設までの経路を探索し、探索した経路にしたがって自動操縦で最寄りの点検施設まで車両を誘導する技術が開示されている。
　しかしながら、特許文献１においては、車両の故障種別に応じて点検施設までの経路を探索していないため、探索した経路を走行することで検知した故障の悪化が助長され、点検施設への到達が困難になる虞がある。
特開２０１７－２２３４６７号公報
　本発明の車両は、車両の異常を検知し、上記車両が走行不能となるまでの残走行距離に基づいて上記車両の所定の目的地までの経路候補を複数取得し、上記異常と関連付けされた回避道路情報を取得し、経路候補と回避道路情報に基づいて上記目的地までの回避経路を設定する。
　本発明によれば、故障が悪化するような回避経路を回避することができるともに、確実に目的地まで到達できる回避経路を走行することができる。
車両の経路設定装置の機能ブロック図。 経路設定装置が搭載された車両の制御の流れを示すフローチャート。
　以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。一実施例における車両の経路設定装置１は、例えば運転者の操作なしに車両を走行させることが可能な自動運転機能を有する車両に搭載されている。
　図１は、車両の経路設定装置１の機能ブロック図である。経路設定装置１は、車両の異常を検知した際に、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態（故障症状）に基づき、適切な停車予定場所を設定し、設定された停車予定場所まで車両を自動運転機能により走行させるものである。
　経路設定装置１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力インターフェースを備えた周知のデジタルコンピュータであって、車両に搭載されるものである。
　経路設定装置１は、車両情報取得部１００と、走路状態評価部１０１と、異常検知部１０２と、故障部品特定部１０３と、残走行可能距離推定部１０４と、位置情報取得部１０５と、地図情報取得部１０６と、交通情報取得部１０７と、回避道路条件取得部１０８と、経路探索部１０９と、経路評価部１１０と、経路設定部１１１と、外部通報部１１２と、通知部１１３と、車両制御部１１４と、を有している。
　車両情報取得部１００は、経路設定装置１が搭載された車両に関する情報（車両情報）を取得する。車両情報取得部１００には、車両の各種センサ類からの出力信号が入力されている。車両情報取得部１００は、例えば、車両の車速センサ、車輪速センサ、加速度センサ、地磁気センサ、ステアリングトルクセンサ、ブレーキセンサ及びマイクロフォン等の各種センサ類のいずれか１つ以上から測定された値を取得するものであってもよい。車両情報取得部１００は、例えば、当該車両に取り付けられたエンジンのクランク角センサ、スロットル開度センサ、Ｏ２センサ、エアフロメータ、ノックセンサ、吸気温度センサ、排気温度センサ、水温センサ等の各種センサ類のいずれか１つ以上から測定された値を取得するものであってもよい。車両情報取得部１００は、例えば、当該車両に取り付けられたトランスミッションのトルクセンサから測定された値を取得するものであってもよい。車両情報取得部１００は、例えば、当該車両に取り付けられた各種モータのポジションセンサ、温度センサ、トルクセンサ、電圧センサ、電流センサ等の各種センサ類のいずれか１つ以上から測定された値を取得するものであってもよい。
　走路状態評価部１０１は、車両情報取得部１００にて取得された車両情報に基づき、当該車両が走行した走路の走路状態を評価し、評価情報を地図データベース２０に登録する。より具体的には、走路状態評価部１０１は、例えば、車両情報取得部１００にて取得された車輪速センサから測定された車輪速度を基に、車輪速度の振動の大きさを算出し、当該車輪速度の振動の大きさを基に当該車両が走行した走路の凹凸度を評価し、評価した当該凹凸度を地図データベース２０（後述）に登録するものであってもよい。また、走路状態評価部１０１は、例えば、車両情報取得部１００にて取得された地磁気センサから測定された地磁気値を基に、当該車両が走行した走路の傾斜を評価し、評価した傾斜を地図データベース２０（後述）に登録するものであってもよい。
　異常検知部１０２は、車両情報取得部１００にて取得された車両情報に基づき、車両に故障につながりうる異常が発生しているか否かを判断する。つまり、異常検知部１０２は、車両の運転中に、当該車両の故障につながりうる異常を検知する。異常検知部１０２は、具体的には、例えば、自己符号化器（オートエンコーダ）や敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks）を用いた異常検知方法であってもよい。
　故障部品特定部１０３は、異常検知部１０２が当該車両において異常が発生していると判断した場合に、車両情報取得部１００にて取得された車両情報に基づき、当該車両に取り付けられた部品の中で異常がある部品及び検知された異常から予想される故障状態を特定する。すなわち、故障部品特定部１０３は、異常が検知された車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態を特定する。
　残走行可能距離推定部１０４は、車両情報取得部１００において取得された車両情報と、故障部品特定部１０３にて特定された異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に基づいて、車両の走行が困難となるまでに走行可能な距離である残走行可能距離（走行可能距離）を推定する。すなわち、残走行可能距離推定部１０４は、車両の現時点からの残走行可能距離（走行可能距離）を算出する。なお、残走行可能距離推定部１０４は、車両情報取得部１００にて取得された車両情報のみに基づき、車両の現時点からの残走行可能距離（走行可能距離）を算出してもよい。残走行可能距離推定部１０４は、残走行距離算出部に相当するものである。
　位置情報取得部１０５は、車両の現在時刻における位置情報を取得する。位置情報取得部１０５は、例えば、ＧＰＳ衛星からの信号に基づき地球上での３次元位置情報を取得するものでもよい。また、位置情報取得部１０５は、例えば、４ＧＬＴＥネットワークに基づき地球上での３次元位置情報を取得するものでもよい。
　地図情報取得部１０６は、位置情報取得部１０５において取得された位置情報に基づき、当該位置情報の周辺の地図情報を環境情報データベースである地図データベース２０から取得する。地図データベース２０は、地図情報データベースに相当するものであり、地図情報を記録したものであり、例えば車外のクラウドサーバ上に設けられている。上記地図情報は、例えば、距離、位置、標高、地形の他に、住宅位置、人口密集度、照度を含むものであってもよい。
　交通情報取得部１０７は、地図情報取得部１０６において取得された地図情報に基づき、環境情報データベースである交通情報データベース２１から車両の現在位置周辺の交通情報を取得する。交通情報データベース２１は、交通情報を記録したものであり、例えば車外のクラウドサーバ上に設けられている。上記交通情報は、例えば、道路上における交通量の現在時刻における情報もしくは現在時刻以降の予測情報であってもよい。
　回避道路条件取得部１０８は、故障部品特定部１０３において特定された異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に基づいて、回避道路情報データベースである所定の故障－回避道路条件対応データベース２２にアクセスし、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に対応した回避すべき道路の条件である回避道路条件を少なくとも一つ以上取得する。すなわち、回避道路条件取得部１０８は、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態と関連付けられた車両の回避道路条件を故障－回避道路条件対応データベース２２から少なくとも一つ以上取得する。回避道路条件は、回避道路情報に相当するものである。
　故障－回避道路条件対応データベース２２は、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に対応する回避すべき道路についての条件である回避道路条件を記録したものであり、例えば車外のクラウドサーバ上に設けられている。上記回避道路条件は、例えば、車両の異常の種類と関連付けられた情報である。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例１］
　例えば、特定された異常部品が点火プラグであり、予想される故障状態がノッキングの場合における車両の回避道路条件について説明する。
　点火プラグの異常は、例えば、内燃機関の機関回転数の振動によって検知することができる。点火プラグの異常の度合いは、振動の発生頻度によって評価することができる。ノッキングは、放置されると内燃機関の故障へつながる虞がある。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品が点火プラグであり、予想される故障状態がノッキングの場合、例えば、上り勾配の道路（上り坂、上りの傾斜路）、発進を繰り返す必要のある渋滞道路及び信号の多い道路等を回避道路条件として取得する。
　回避道路条件は、上り勾配の道路であれば傾斜、渋滞道路であれば渋滞の混雑度、信号の多い道路であれば信号の数等によって評価することができる。
　なお、特定された異常部品が、Ｏ２センサやインジェクタであり、予想される故障状態がＯ２センサのセンサ値異常やインジェクタの燃料噴射量異常の場合にも、内燃機関には、ノッキングが生じうる。そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品がＯ２センサやインジェクタであり、予想される故障状態がＯ２センサのセンサ値異常やインジェクタの燃料噴射量異常の場合にも、上り勾配の道路（上り坂）、発進を繰り返す必要のある渋滞道路及び信号の多い道路等を回避道路条件として取得する。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例２］
　例えば、特定された異常部品がトルクコンバータクラッチであり、予想される故障状態がクラッチの摩擦材摩耗の場合における車両の回避道路条件について説明する。
　トルクコンバータクラッチの異常は、例えば、クラッチスリップ値の振動によって検知することができる。トルクコンバータクラッチの異常の度合いは、クラッチスリップ値の振動の大きさによって評価することができる。トルクコンバータクラッチが摩耗した状態でさらにクラッチに高負荷をかけると、トランスミッションが振動を引き起こし、トランスミッションが故障する可能性がある。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品がトルクコンバータクラッチであり、予想される故障状態がクラッチの摩擦材摩耗の場合、例えば、上り勾配の道路（上り坂）、発進を繰り返す必要のある渋滞道路及び信号の多い道路等を回避道路条件として取得する。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例３］
　例えば、特定された異常部品が車両のブレーキロータであり、予想される故障状態がブレーキロータの摩耗劣化により車両の制動に影響が生じる場合における車両の回避道路条件について説明する。
　車両のブレーキロータの異常は、例えば、ブレーキロータから発生する異音によって検知することができる。ブレーキロータの異常の度合いは、例えば、異音の大きさや周波数変化によって評価することができる。ブレーキロータが摩耗した状態でさらにロータに高負荷をかけると、ロータの摩耗がさらに促進し、車両の制動に影響が生じる可能性がある。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品が車両のブレーキロータであり、予想される故障状態がブレーキロータの摩耗劣化により車両の制動に影響が生じる場合、例えば、下り勾配の道路（下り坂、下りの傾斜路）、停止を繰り返す必要のある渋滞道路及び信号の多い道路等を回避道路条件として取得する。
　回避道路条件は、下り勾配の道路であれば傾斜によって評価することができる。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例４］
　例えば、特定された異常部品がモータもしくはオルタネータであり、予想される故障状態がベアリングの摩耗である場合における車両の回避道路条件について説明する。
　車両のモータもしくはオルタネータの異常は、例えば、モータもしくはオルタネータの回転数の変動や、回転軸の振動によって発生する異音によって検知することができる。モータもしくはオルタネータの異常（ベアリング摩耗）の度合いは、モータもしくはオルタネータの回転数の変動の大きさや異音の大きさによって評価することができる。ベアリングが摩耗した状態では、回転軸とベアリングの間に隙間ができており、回転軸のブレを生じる。この状態でモータもしくはオルタネータ全体に振動を与えると、回転軸の損傷や折損を生じる危険がある。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品がモータもしくはオルタネータであり、予想される故障状態がベアリングの摩耗である場合、例えば、表面の凹凸が大きく車両に振動を与えるような凹凸道路（凹凸路）等を回避道路条件として取得する。
　回避道路条件は、凹凸道路であれば、凹凸の大きさによって評価することができる。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例５］
　例えば、特定された異常部品がドライブシャフトブーツであり、予想される故障状態がジョイントがたつきである場合における車両の回避道路条件について説明する。
　ドライブシャフトブーツの異常は、ドライブシャフトに用いられているゴム部品の劣化によって生じるものであり、例えば、がたつきよって発生する異音によって検知することができる。ドライブシャフトブーツの異常の度合いは、例えば、異音の大きさによって評価することができる。ドライブシャフトブーツにガタツキが生じている状態で、ドライブシャフトブーツに振動を与えると、ドライブシャフトのベアリングの損傷ややドライブシャフトブーツの破れにつながる。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品がドライブシャフトブーツであり、予想される故障状態がジョイントがたつきである場合、例えば、表面の凹凸が大きく車両に振動を与えるような凹凸道路等を回避道路条件として取得する。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例６］
　例えば、特定された異常部品が電子部品あり、予想される故障状態がコネクタ等の半嵌合（接続不良）もしくは半田等の接点不良による動作不良である場合における車両の回避道路条件について説明する。
　コネクタ等の半嵌合（接続不良）もしくは半田等の接点不良による動作不良等による電子部品の異常は、例えば、電気信号の断続的な欠落によって検知することができる。電子部品の異常の度合い、すなわちコネクタ等の半嵌合もしくは接点不良の度合いは、例えば、電気信号の欠落の頻度によって評価することができる。電子部品に半嵌合もしくは接点不良が生じている状態で、電子部品に振動を与えると、コネクタ嵌合部やはんだ接点部がさらに離れ、センサ信号が完全に欠落するようになってしまう。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品が電子部品あり、予想される故障状態がコネクタ等の半嵌合（接続不良）もしくは半田等の接点不良による動作不良である場合、例えば、表面の凹凸が大きく車両に振動を与えるような凹凸道路等を回避道路条件として取得する。
　［異常部品及び予想される故障状態と対応する回避道路条件の例７］
　例えば、特定された異常部品がパワーステアリングであり、予想される故障状態がポンプベルトの劣化である場合における車両の回避道路条件について説明する。
 パワーステアリングの異常は、例えば、ポンプベルトから発生する異音であるベルト鳴りによって検知することができる。パワーステアリングの異常の度合い、すなわちポンプベルトの劣化度合いは、例えば、ベルト鳴りの大きさや周波数によって評価することができる。パワーステアリングのポンプベルトが劣化した状態で、ステアリングを切りベルトへ負荷をかけると、ベルトの劣化が促進し、ベルトの破断が発生する可能性がある。
　そのため、回避道路条件取得部１０８は、異常部品がパワーステアリングであり、予想される故障状態がポンプベルトの劣化である場合、例えば、曲率の大きい曲線道路（曲線路）を回避道路条件として取得する。回避道路条件は、曲線道路であれば、曲率の大きさによって評価することができる。なお、曲線道路には、交差点での右折や左折による進路変更を伴う経路を含むものとする。
　経路探索部１０９は、残走行可能距離推定部１０４にて推定された残走行可能距離と、地図情報取得部１０６にて取得された地図情報と、交通情報取得部１０７にて取得された交通情報に基づいて、当該車両が目的地へ到達するために通過し得る経路候補としての走行経路候補（回避経路候補）を探索する。目的地は、例えば、修理拠点、自宅、勤務地等である。経路探索部１０９は、経路候補取得部に相当するものである。
　経路評価部１１０は、経路探索部１０９において探索された走行経路候補のそれぞれに対して、回避道路条件取得部１０８にて取得された回避道路条件及び予め設定された回避地点に基づいて評価する。
　［走行経路候補の評価方法例１］
　走行経路候補が上り勾配の道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が上り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、車両が走行する方向に対して上る方向に傾斜が大きいほどその値が大きくなる傾斜指標を用いて、走行経路候補上の各地点における傾斜指標を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を算出し、算出された積分値が小さいほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　また、走行経路候補が上り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補において傾斜指標が閾値以上となる区間を抽出し、抽出区間の合計距離を算出し、合計距離が短いほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　あるいは、走行経路候補が上り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補を複数の分割走行経路候補（分割経路候補）に分割し、分割走行経路候補の傾斜指標が閾値以上となる場合に当該分割走行経路候補を回避が望ましい道路であると判定し、回避が望ましい道路と判定された分割走行経路候補の通過回数を算出し、通過回数が少ないほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。すなわち、走行経路候補が上り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、各走行経路候補を予め複数の分割走行経路候補に分割し、傾斜指標が閾値以上となる分割走行経路候補の数が少ない走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　［走行経路候補の評価方法例２］
　走行経路候補が下り勾配の道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が下り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、車両が走行する方向に対して下る方向に傾斜が大きいほどその値が大きくなる傾斜指標を用いて、走行経路候補上の各地点における傾斜指標を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を算出し、算出された積分値が小さいほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が下り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、車両が走行する方向に対して下る方向に傾斜が大きいほどその値が大きくなる傾斜指標を用いて、走行経路候補において傾斜指標が閾値以上となる区間を抽出し、抽出区間の合計距離を算出し、合計距離が短いほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が下り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補を複数の分割走行経路候補に分割し、分割走行経路候補の傾斜指標が閾値以上となる場合に当該分割走行経路候補を回避が望ましい道路であると判定し、回避が望ましい道路と判定された分割走行経路候補の通過回数を算出し、通過回数が少ないほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。すなわち、走行経路候補が下り勾配の道路の場合の評価方法は、例えば、各走行経路候補を予め複数の分割走行経路候補に分割し、傾斜指標が閾値以上となる分割走行経路候補の数が少ない走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　なお、傾斜指標の閾値は、異常部品の異常の度合いに基づいて変更してもよい。より具体的には、上述した回避道路条件の例３のように、異常部品がブレーキロータであり、予想される故障状態がブレーキロータの摩耗劣化により車両の制動に影響が生じる場合、ブレーキロータのブレーキ鳴きの大きさが大きいほど閾値を小さくしてもよい。
　表１は、ブレーキロータのブレーキ鳴きの大きさと、傾斜指標の閾値と、それぞれの傾斜指標の閾値において、各傾斜の大きさの道路が走行しても問題ないか、回避が推奨されるかを例示した表である。ここでは、傾斜の大きさは、例えば、１００ｍ進んだときに１０ｍ高さが上がるような傾斜を１０％とするように表すものとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　［走行経路候補の評価方法例３］
　走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法は、例えば、地図情報に紐づけられた凹凸度を用いて、走行経路候補上の各地点における凹凸度を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を算出し、算出された積分値が小さいほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補において凹凸度が閾値以上となる区間を抽出し、抽出区間の合計距離を算出し、合計距離が短いほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補を複数の分割走行経路候補に分割し、分割走行経路候補の凹凸度が閾値以上となる場合に当該分割走行経路候補を回避が望ましい道路であると判定し、回避が望ましい道路と判定された分割走行経路候補の通過回数を算出し、通過回数が少ないほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。すなわち、走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法は、例えば、各走行経路候補を予め複数の分割走行経路候補に分割し、凹凸度が閾値以上となる分割走行経路候補の数が少ない走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が凹凸道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補が積雪している場合に、地図データベース２０に記録された、雪による一時的な凹凸情報を基にして評価してもよい。
　［走行経路候補の評価方法例４］
　走行経路候補が曲線道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が曲線道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補上の各地点における曲率を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を算出し、算出された積分値が小さいほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が曲線道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補において曲率が閾値以上となる区間を抽出し、抽出区間の合計距離を算出し、合計距離が短いほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　走行経路候補が曲線道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補を複数の分割走行経路候補に分割し、分割走行経路候補の曲率が閾値以上となる場合に当該分割走行経路候補を回避が望ましい道路であると判定し、回避が望ましい道路と判定された分割走行経路候補の通過回数を算出し、通過回数が少ないほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。すなわち、走行経路候補が曲線道路の場合の評価方法は、例えば、各走行経路候補を予め複数の分割走行経路候補に分割し、曲率が閾値以上となる分割走行経路候補の数が少ない走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　［走行経路候補の評価方法例５］
　走行経路候補が渋滞道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が渋滞道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補において渋滞区間を抽出し、抽出区間の合計距離を算出し、合計距離が短いほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　［走行経路候補の評価方法例６］
　走行経路候補が信号の多い道路の場合の評価方法について説明する。
　走行経路候補が信号の多い道路の場合の評価方法は、例えば、走行経路候補において通過する信号の個数を算出し、個数が少ないほどその走行経路候補の評価が高くなるような評価方法であってもよい。
　［走行経路候補の評価方法例７］
　特定された異常部品がトルクコンバータのクラッチとオルタネータであり、走行経路候補が上り坂、渋滞道路、信号の多い道路、及び凹凸路であった場合の評価方法について説明する。
　このような場合の走行経路候補の評価方法は、例えば、それぞれの回避道路条件に基づいて走行経路候補の評価を行い、すべての回避道路条件を統合して走行経路候補の最終評価を行うものであってもよい。例えば、走行経路候補の評価方法例１に基づいて上り坂の評価指標１を、走行経路候補の評価方法例５に基づいて渋滞道路の評価指標２を、走行経路候補の評価方法例６に基づいて信号の多い道路の評価指標３を、走行経路候補の評価方法例３に基づいて凹凸道路の評価指標４を算出した場合に、評価指標１、評価指標２、評価指標３、評価指標４の線形和を最終評価指標として走行経路候補の評価を行う評価方法であってもよい。
　また、経路評価部１１０は、予め回避地点として、踏切、交差点、狭路のいずれか１つ以上が設定してあり、当該走行経路候補に対し、当該回避地点を通過する回数を評価し、当該回避道路条件に基づいて評価された走行経路候補に対し、当該回数が小さいほどその評価を高くなるように補正するものであってもよい。
　経路設定部１１１は、経路評価部１１０において評価された走行経路候補の評価値を基に、当該車両が走行すべき回避経路を設定する。すなわち、経路設定部１１１は、評価値が最も高い走行経路候補を回避経路に設定する。経路設定部１１１は、回避経路設定部に相当するものである。
　外部通報部１１２は、故障部品特定部１０３にて特定された異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態と、経路設定部１１１において設定された回避経路とを外部へ通報する。外部通報部１１２は、例えば携帯電話回線を利用して、消防やロードサービスに通報するものであってもよい。また、外部通報部１１２は、特定された異常部品、検知された異常から予想される車両の故障状態、目的地、回避経路の少なくとも一つを外部に通報するようにしてもよい。
　通知部１１３は、当該車両を目的地まで案内する旨と、故障部品特定部１０３にて特定された異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態と、当該異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に応じた回避経路を設定した旨と、の少なくとも１つ以上を乗員に通知する。
　車両制御部１１４は、経路設定部１１１において設定された回避経路に基づき、当該車両を自動制御し、当該車両を当該目的地まで走行させる。
　図２は、経路設定装置１が搭載された車両の制御の流れを示すフローチャートである。
　ステップＳ１０では、車両情報を取得する。ステップＳ１１では、車両が走行した走路の状態を評価する。ステップＳ１２では、ステップＳ１１で評価した走路の状態を基に、地図データベース上の当該走路状態を更新する。
　ステップＳ１３では、車両情報に基づき車両に異常が発生しているか否かを判断する。ステップＳ１３において車両に故障に繋がりうる異常が発生していると判断した場合には、ステップＳ１４へ進む。ステップＳ１３において車両に故障に繋がりうる異常が発生していないと判断した場合には、ステップＳ１０へ進む。
　ステップＳ１４では、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態を特定する。
　ステップＳ１５１、ステップＳ１５２及びステップＳ１５３は、ステップＳ１４の後に並列処理されるステップである。なお、ステップＳ１５２は、ステップＳ１５２１、ステップＳ１５２２、ステップＳ１５２３からなるステップ群である。ステップＳ１５１、ステップＳ１５２及びステップＳ１５３からなる並列処理の結果は、ステップＳ１６へ送られる。
　ステップＳ１５１では、例えば、異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に基づいて、残走行可能距離（走行可能距離）を推定する。
　ステップＳ１５２１では、車両の現在時刻における位置情報を取得する。ステップＳ１５２２では、車両の現在位置周辺の地図情報を取得する。ステップＳ１５２３では、車両の現在位置周辺の交通情報を取得する。
　ステップＳ１５３では、異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に対応した回避道路条件要件を取得する。
　ステップＳ１６では、車両が目的地へ到達するために通過し得る走行経路候補を探索する。
　ステップＳ１７では、探索された走行経路候補の評価を行う。
　ステップＳ１８では、走行経路候補の評価値を基に、最終的に走行すべき目的地までの回避経路を決定する。すなわち、ステップＳ１８では、評価値が最も高い走行経路候補を回避経路に設定する。
　ステップＳ１９では、異常部品、検知された異常から予想される車両の故障状態と、目的地までの回避経路を外部へ通報する。
　ステップＳ２０では、車両の乗員（運転者）に対して目的地までの経路案内を実施する。
　ステップＳ２１では、決定された回避経路に沿って目的地まで車両を自動走行（自動運転）させ、車両を目的地まで移動させる。
　ステップＳ２２では、車両が目的地である停車予定場所へ到達したか否かを判断する。ステップＳ２２において車両が目的地に到達したと判断した場合は、自動運転されている車両を停止し、今回のルーチンを終了する。ステップＳ２２において車両が停車予定場所に到達していないと判断した場合は、ステップＳ１４へ進む。ステップＳ２２からステップＳ１４へ進む場合は、異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態を再評価し、異常の度合いや交通状態の変化に応じて目的地に至る回避経路を再検討する。
　上述した実施例の経路設定装置１は、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に関連付けられた回避道路条件に基づいて回避経路を設定するので、故障が悪化するような回避経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、残走行可能距離に基づいて修理拠点等の目的地までの回避経路を設定するため、確実に修理拠点等の目的地まで到達できる回避経路を走行することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補の傾斜指標を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を経路評価の指標とするので、坂道における故障部品への負荷と相関した経路評価を行うことができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において傾斜指標が閾値以上となる区間の距離を経路評価の指標とするので、坂道により故障が確実に悪化するような回避経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において傾斜指標が閾値以上となる区間の通過回数を経路評価の指標とするので、坂道により故障が悪化する回避経路を回避する経路を簡易に設定することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補の凹凸度を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を経路評価の指標とするので、凹凸道路における故障部品への負荷と相関した経路評価を行うことができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において凹凸度が閾値以上となる区間の距離を経路評価の指標とするので、凹凸道路により故障が確実に悪化するような回避経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において凹凸度が閾値以上となる区間の通過回数を経路評価の指標とするので、凹凸道路により故障が悪化する回避経路を回避する経路を簡易に設定することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、凹凸度を車輪速センサの振動情報から算出し、自車両の地図情報またはサーバの地図情報における位置情報に関連付けるので、部品の故障予兆を検知した際に、各経路候補において凹凸度に基づいた経路評価をすることができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補の曲率を走行経路候補の目的地に向かう方向に沿った距離で積分した値を経路評価の指標とするので、曲線道路における故障部品への負荷と相関した経路評価を行うことができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において曲率が閾値以上となる区間の距離を経路評価の指標とするので、曲線道路により故障が確実に悪化するような回避経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補において曲率が閾値以上となる区間の通過回数を経路評価の指標とするので、曲線路により故障が悪化する回避経路を回避する経路を簡易に設定することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補の渋滞区間を経路評価の指標とするので、渋滞により発進および停止する回数が増え故障が悪化する経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、走行経路候補の信号の通過回数を経路評価の指標とするので、信号により発進および停止する回数が増え故障が悪化する経路を回避することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、異常の度合いに応じて経路評価の閾値を変更するので、修理地点までの所要時間と部品の故障悪化軽減の両方の観点で最適な経路を設定することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、回避道路情報が車両の異常の種類と関連付けられた情報であると明確に定義されるので、回避道路情報として必要な情報を地図に関連付けることができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、回避経路が明確に定義されるので、地図に各回避経路に対応した回避経路を評価するための情報を地図に関連付けることができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、車両の複数の異常を検知した場合には、それぞれの異常に関連付けられた回避道路情報の全てに基づいて回避経路を設定するので、特定されたいずれの異常を悪化させることなく修理地点まで車両を走行させることができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、回避地点を通過する回数が少ない走行経路候補を選択するので、回避地点において車両が走行不能になり、自車両や周囲に危険を及ぼしたり、迷惑をかけたりするリスクを軽減することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、回避地点が明確に定義されるので、回避地点の通過回数を評価することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、車両の異常や交通情報を再評価し回避経路を更新するので、最適な経路を走行することができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、目的地まで案内すること、検知した車両の異常に関する情報、検知した車両の異常の度合に応じた回避経路を設定したこと、の少なくともいずれか一つを車両の乗員に通知するので、乗員が故障に応じた運転操作や対処を行うことができる。
　上述した実施例の経路設定装置１は、設定された回避経路を自動運転機能により走行するので、確実に設定された、故障の悪化を最大限抑制する回避経路を走行することができる。
　以上、本発明の具体的な実施例を説明してきたが、本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
　上述した実施例において、経路設定装置１は、車両情報取得部１００、位置情報取得部１０５等の車載が必要なもの以外は、クラウドサーバ上に設けて、車両との間で必要な情報の遣り取り（入出力）を行うようにしてもよい。
　上述した実施例において、各種データベースは、経路設定装置１に内蔵し、必要に応じて外部と通信して内容をアップデートするようにしてもよい。
　上述した実施例において、目的地までの回避経路は、少なくとも回避道路条件取得部１０８において取得された回避道路条件に基づいて決定するようにしてのよい。すなわち、目的地までの回避経路は、残走行可能距離、地図情報、交通情報及び回避道路条件のうち、回避道路条件以外の情報は適宜取捨選択して、決定するようにしてもよい。
　上述した実施例において、経路設定装置１は、例えば、目的地までの回避経路を車載のカーナビゲーション画面に表示するにとどめ、目的地までの回避経路上の車両の運転を運転者に委ねる（自動運転は行わない）ようにしてもよい。
　上述した実施例において、経路設定装置１は、目的地に至る回避経路の案内情報、特定された異常部品、検知された異常から予想される車両の故障状態の少なくともいずれか一つを車両の乗員に通知するようにしてもよい。
　上述した実施例において、外部通報部１１２は、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態に応じて、車両の位置情報、車両の目的地、目的地に至る回避経路、車両の異常部品及び検知された異常から予想される車両の故障状態の少なくとも一つを予め設定された所定の通知先に通知するようにしてもよい。
　上述した実施例においては、残走行可能距離（走行可能距離）に変えて、現時点からの残走行可能時間（走行可能時間）を用い回避経路を決定（設定）するようにしてもよい。
　上述した実施例においては、目的地に至る回避経路上を自動運転中に、運転者の判断で自動運転を解除して、運転者自身で運転をするようにしてもよい。
　上述した第１実施例の経路設定装置１においては、目的地と、目的地に至る回避経路と、車両の異常部品と、検知された異常から予想される車両の故障状態と、のうちの少なくとも一つを車両に乗員に通知するようにしてもよい。
　上述した各実施例は、車両の経路設定方法及び車両の経路設定装置に関するものである。

Claims (24)

  1. 　車両の異常を検知し、
    　上記車両が走行不能となるまでの残走行距離を算出し、
    　上記残走行距離に基づいて上記車両の所定の目的地までの経路候補を複数取得し、
    　上記異常と関連付けされた回避すべき道路に関する情報である回避道路情報を所定の回避道路情報データベースから取得し、
    　経路候補と回避道路情報に基づいて上記目的地までの回避経路を設定する車両の経路設定方法。
  2. 　経路候補の傾斜指標を当該経路候補の上記目的地に向かう方向に沿った距離で積分した傾斜の積分値を計算し、傾斜の積分値が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  3. 　経路候補の傾斜指標が所定の閾値以上となる区間の合計距離を計算し、上記合計距離が最短となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  4. 　経路候補を複数の分割経路候補に分割し、経路候補の傾斜指標が所定の閾値以上となる分割経路候補を通過する通過回数を計算し、上記通過回数が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  5. 　経路候補の凹凸度を当該経路候補の上記目的地に向かう方向に沿った距離で積分した上記凹凸度の積分値を計算し、上記凹凸度の積分値が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  6. 　経路候補の凹凸度が所定の閾値以上となる区間の合計距離を計算し、上記合計距離が最短となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  7. 　経路候補を複数の分割経路候補に分割し、経路候補の凹凸度が所定の閾値以上となる分割経路候補を通過する通過回数を計算し、上記通過回数が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  8. 　上記凹凸度は、車輪速センサで検出された上記車両の車輪速度に基づいて算出され、所定の地図情報データベースの位置情報と関連付ける請求項５～７のいずれかに記載の車両の経路設定方法。
  9. 　経路候補の曲率を当該経路候補の上記目的地に向かう方向に沿った距離で積分した上記曲率の積分値を計算し、上記曲率の積分値が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  10. 　経路候補の曲率が所定の閾値以上となる区間の合計距離を計算し、上記合計距離が最短となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  11. 　経路候補を複数の分割経路候補に分割し、経路候補の曲率が所定の閾値以上となる分割経路候補を通過する通過回数を計算し、上記通過回数が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  12. 　経路候補の渋滞区間の距離を計算し、渋滞区間の距離が最短となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  13. 　経路候補の信号通過回数を計算し、信号通過回数が最小となる経路候補を上記目的地までの経路に設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  14. 　上記異常の度合いに基づいて、上記閾値の値を変更する請求項３、４、６、７、１０、１１のいずれかに記載の車両の経路設定方法。
  15. 　上記回避道路情報は、上記異常の種類と関連付けられた情報である請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  16. 　上記回避経路は、傾斜路、凹凸路及び曲線路の少なくともいずれか一つを含む請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  17. 　上記回避経路は、複数の上記異常を検知した場合には、それぞれの上記異常に関連付けられた上記回避道路情報の全てに基づいて設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  18. 　上記回避経路は、予め設定された所定の回避地点を通過する回数を考慮して設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  19. 　上記回避地点は、踏切、交差点及び狭路の少なくともいずれか一つを含む請求項１８に記載の車両の経路設定方法。
  20. 　上記回避経路を設定した後に、上記異常を再評価し、検知し、上記回避道路情報を再取得し、上記回避経路を再設定する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  21. 　上記目的地まで案内すること、上記異常に関する情報、上記異常の度合に応じた回避経路を設定したこと、の少なくともいずれか一つを上記車両の乗員に通知する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  22. 　上記車両は、上記回避経路を所定の自動運転機能により走行する請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  23. 　上記目的地は、修理拠点、運転者の自宅、運転者の勤務地のいずれかである請求項１に記載の車両の経路設定方法。
  24. 　車両の異常を検知する異常検知部と、
    　上記車両が走行不能となるまでの残走行距離を算出する残走行距離算出部と、
    　上記残走行距離に基づいて上記車両の所定の目的地までの経路候補を複数取得する経路候補取得部と、
    　上記異常と関連付けされた回避すべき道路に関する情報である回避道路情報を所定の回避道路情報データベースから取得する回避道路条件取得部と、
    　経路候補と回避道路情報に基づいて上記目的地までの回避経路を設定する回避経路設定部と、を有する車両の経路設定装置。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1194576A (ja) * 1997-09-24 1999-04-09 Toyota Motor Corp 車両用案内装置および車両用案内システム
JP2018176800A (ja) * 2017-04-04 2018-11-15 株式会社デンソー 自動運転制御装置
JP2020062972A (ja) * 2018-10-17 2020-04-23 トヨタ自動車株式会社 車両の制御装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4329267B2 (ja) * 2001-01-15 2009-09-09 株式会社デンソー タイヤ空気圧警報システム
JP2004318536A (ja) * 2003-04-16 2004-11-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両修理支援システム、管理装置及び管理方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1194576A (ja) * 1997-09-24 1999-04-09 Toyota Motor Corp 車両用案内装置および車両用案内システム
JP2018176800A (ja) * 2017-04-04 2018-11-15 株式会社デンソー 自動運転制御装置
JP2020062972A (ja) * 2018-10-17 2020-04-23 トヨタ自動車株式会社 車両の制御装置

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