CN111149138B - 行驶特性学习方法及行驶辅助装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的行驶特性学习方法及行驶辅助装置,在可切换驾驶员进行的手动驾驶和自动驾驶的车辆中,基于驾驶员的手动驾驶中的行驶数据,判定驾驶特性的连续性,使用连续性的判定结果,设定行驶数据之中成为驾驶特性的学习对象的学习对象数据的开始时间及结束时间。

Description

行驶特性学习方法及行驶辅助装置
技术领域
本发明涉及车辆的行驶特性学习辅助方法及行驶辅助装置。
背景技术
专利文献1中,公开了基于手动驾驶时的驾驶员的驾驶操作进行学习时,以从驾驶员开始车辆的驾驶操作至结束驾驶操作为止的期间内某个行程为单位进行学习,在自动驾驶时中,对多名驾驶员提供适合每个人的驾驶风格。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2013-122653号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而,即使在驾驶中驾驶员的动机产生变化等而在行程的中途驾驶员的驾驶特性变化了的情况下,在专利文献1中公开的例子中,由于是学习行程单位中的驾驶员的驾驶特性,所以存在学习精度下降的问题。
本发明鉴于这样的课题而完成,其目的在于,提供可以防止在行程的中途驾驶员的驾驶特性变化的情况下的学习精度下降的车辆的行驶特性学习方法及行驶辅助装置。
用于解决课题的方案
为了解决上述课题,本发明的一方式的行驶特性学习方法及行驶辅助装置,基于驾驶员的手动驾驶中的行驶数据,判定驾驶特性的连续性,使用连续性的判定结果,设定在行驶数据之中作为驾驶特性的学习对象的学习对象数据的开始时间及结束时间。
发明效果
根据本发明,对同一驾驶员具有的不同的多个驾驶特性的每一个,可管理学习对象数据,并学习,所以可以抑制在各个驾驶特性中,给乘员带来不适感。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式的行驶辅助装置、以及其周边设备的结构的框图。
图2是表示在本发明的实施方式的行驶辅助装置中进行的、用于生成学习对象数据的处理过程的流程图。
图3是表示本发明的实施方式中的、学习对象数据和切换事件之间的关系的示意图。
图4是表示本发明的实施方式中的、学习对象数据和车辆的停车时间之间的关系的示意图。
图5是表示本发明的实施方式中的、学习对象数据和发生变动之间的关系的示意图。
图6是表示本发明的实施方式中的、学习对象数据和行驶辅助装置的停止时间之间的关系的示意图。
具体实施方式
以下,参照附图说明适用了本发明的一实施方式。
[驾驶控制***的结构]
图1是表示包含本实施方式的行驶辅助装置11的驾驶控制***100的结构的框图。如图1所示,本实施方式的驾驶控制***100包括:行驶辅助装置11、行驶状况检测单元21、周围状况检测单元22、驾驶切换开关23、控制状态提示单元61、以及促动器31。
行驶辅助装置11是,在可切换由驾驶员的手动驾驶和自动驾驶的车辆中,基于在驾驶员的手动驾驶中得到的行驶数据之中、规定的学习对象数据,学习驾驶特性(驾驶特性学习),执行将该学习结果适用于自动驾驶的行驶控制处理的控制器。
此外,在本实施方式中,说明将行驶辅助装置11装载在车辆中的情况,但也可以在车辆中设置通信装置,将行驶辅助装置11的一部分设置在外部服务器中,通过外部服务器的处理进行驾驶员的驾驶特性的学***均的驾驶员的驾驶特性反映在自动驾驶中。
行驶状况检测单元21检测车速和转向角、加速度、与前行车的车间距离、与前行车的相对速度、当前位置、方向指示器的显示状态、前大灯的点亮状态、刮水器的工作状态等的表示车辆的行驶状态的行驶数据。例如,在行驶状况检测单元21中,包含被设在制动器踏板和油门踏板中的传感器、车轮侧传感器和偏航率传感器等获取车辆的行为的传感器、激光雷达、摄像机、将从这些传感器得到的数据通信的CAN(Controller Area Network;控制器区域网络)那样的车载网络和导航装置。
周围状况检测单元22检测车辆行驶的道路的车道数、限制速度、道路坡度、道路曲率、车辆前方的信号机的显示状态、至车辆前方的交叉路口为止的距离、在车辆前方行驶的车辆台数、车辆前方的交叉路口的预定前进路线、有无临时停止限制等表示车辆行驶的环境的环境信息。例如,在周围状况检测单元22中,包含装载在车辆中的摄像机和激光雷达、导航装置。再者,也可以利用道路车辆间通信,检测车辆前方的信号机的显示状态和有无临时停止限制。也可以利用车辆间通信和与智能手机协同的云服务,检测在车辆前方行驶的车辆台数。从导航装置和方向指示器的显示状态等获取车辆前方的交叉路口的预定前进路线。而且,从照度传感器、外部气温传感器、刮水器开关分别获取车辆周围的照度、气温、天气状态。但是,也可以从前大灯的开关获取照度。
驾驶切换开关23是,装载在车辆中,通过车辆的乘员的操作进行自动驾驶和手动驾驶的切换的开关。例如,是设置在车辆的方向盘中的开关。
控制状态提示单元61将当前的控制状态是手动驾驶还是自动驾驶显示在仪表显示单元或导航装置的显示画面、抬头显示器(head-up display)等上。此外,还输出传送自动驾驶的开始、结束的通知音,还提示驾驶特性的学习是否结束。
促动器31接收来自行驶辅助装置11的执行指令,驱动车辆的油门踏板和制动器、方向盘等各单元。
接着,说明构成行驶辅助装置11的各单元。行驶辅助装置11包括学习对象数据存储单元41、驾驶特性学习单元42、连续性判定单元44、自动驾驶控制执行单元45。
学习对象数据存储单元41从行驶状况检测单元21、周围状况检测单元22、驾驶切换开关23获取与车辆的行驶状态有关的行驶数据和与车辆周围的行驶环境有关的环境信息,将获取的行驶数据及环境信息之中、为了学习驾驶员的驾驶特性而需要的规定的数据,与车辆的行驶状态和行驶环境等行驶场景关联存储。
再者,学习对象数据存储单元41存储为了学习驾驶员的驾驶特性而需要的规定的学习对象数据。
再者,由后述的连续性判定单元44设定学习对象数据的开始时间及结束时间。
从行驶状况检测单元21、周围状况检测单元22、驾驶切换开关23输入到学习对象数据存储单元41的新的行驶数据及环境信息,直至由连续性判定单元44设定开始时间为止的期间,仅被临时地存储在学习对象数据存储单元41中,未被作为学习对象数据处理。对行驶数据及环境信息,通过由连续性判定单元44设定开始时间,该行驶数据及该环境信息作为从被设定的开始时间开始的一系列的时间序列数据处理,该行驶数据及该环境信息作为“仅被设定了开始时间的学习对象数据”存储在学习对象数据存储单元41中。
被设定了开始时间的学习对象数据,在之后若由连续性判定单元44设定结束时间,则被作为从设定的开始时间至设定的结束时间为止的一系列的时间序列数据处理,并被存储在学习对象数据存储单元41中,作为“被设定了开始时间和结束时间两者的学习对象数据”。
学习对象数据存储单元41也可以存储驾驶员的手动驾驶中的减速定时。学习对象数据存储单元41也可以存储在交叉路口等中铺设的停车线等的停止位置上停止的情况下的减速定时、在停车中的前行车辆的后方停止的情况下的减速定时、跟随前行车行驶的情况下的减速定时等。而且,学习对象数据存储单元41也可以存储使制动器对于停止位置工作的位置即制动器工作位置、对于停止位置的距离、使制动器工作时的车速、加速度等制动器操作时的车辆的行为。
在“减速定时”中,包含在使车辆在停止位置停止时驾驶员操作制动器(制动器踏板)使制动器工作的定时、车辆中减速度运行的定时、结束了油门踏板的操作的定时、或者开始了制动器踏板的操作的定时。或者,在“减速定时”中,也可以包含驾驶员的制动器踏板的操作量(踏入量)为预先设定的规定量以上的定时、驾驶员的油门踏板的操作量(踏入量)为预先设定的规定量以下的定时。或者,也可以包含驾驶员操作制动器,制动器操作时的控制量达到了预先设定的一定值的定时、或者制动器操作时的控制量的上升速度达到了一定值的定时。
即,虽未达到制动器工作的规定的减速,但也可以将制动器的控制量、或者控制量的上升速度达到了一定值的定时设为“减速定时”。即,“减速定时”是包含制动器工作的定时(制动器开始定时)、油门踏板关断的定时(制动器开始定时)、制动器的控制量达到了一定值的定时、以及制动器的控制量的上升速度达到了一定值的定时的概念。换句话说,是驾驶员感到制动器操作的定时。
在本实施方式中的制动器中,包含液压制动器、电控制动器、再生制动器。再者,也可以包含即使液压制动器、电控制动器、再生制动器不工作也可以减速度动作的状态。
此外,学习对象数据存储单元41也可以存储驾驶员的手动驾驶中的、与车辆的前行车的车间距离。除了车间距离之外,学习对象数据存储单元41也可以存储停止中的车间距离和与前行车的相对速度、转向角、减速度、跟随前行车的连续时间等数据。
此外,学习对象数据存储单元41也可以存储车辆在交叉路口停止情况下的减速开始速度、车辆在交叉路口停止情况下的制动距离等。此外,学习对象数据存储单元41也可以存储减速操作中的、车辆的制动器踏板及油门踏板的操作量和车速及减速度、至交叉路口的停车线的距离等数据。
除此之外,学习对象数据存储单元41也可以存储车辆放置的环境信息。作为环境信息,可列举车辆行驶的道路的车道数、道路曲率、限制速度、道路坡度、有无临时停止限制、信号机的显示状态、从车辆至交叉路口的距离、车辆前方的车辆台数、方向指示器的显示状态、车辆周边的天气、气温、或照度等。
驾驶特性学习单元42读出在学习对象数据存储单元41中存储的学习对象数据,考虑来自行驶状态及行驶环境的影响程度,学习与学习对象数据对应的驾驶员的驾驶特性。再者,驾驶特性学习单元42基于在学习对象数据存储单元41中存储的学习对象数据,对每个学习对象数据学习驾驶特性。
由驾驶特性学习单元42进行的学习,也可以与在学习对象数据存储单元41中存储学习对象数据同时地以实时方式执行。或者,由驾驶特性学习单元42进行的学习也可以在每规定的时间、或者在学习对象数据存储单元41中进行了一定量的学习对象数据的累积的定时被执行。
在驾驶特性学习单元42用于驾驶员的驾驶特性的学习的学习对象数据中,可包含“仅被设定了开始时间的学习对象数据”和“被设定了开始时间和结束时间两者的学习对象数据”两者。在驾驶特性学习单元42基于“仅被设定了开始时间的学习对象数据”进行学习的期间内,对于该学习对象数据由后述的连续性判定单元44设定了结束时间的情况下,驾驶特性学习单元42基于从该学习对象数据的开始时间至结束时间为止的数据进行学习。结果,驾驶特性学习单元42基于“被设定了开始时间和结束时间两者的学习对象数据”进行驾驶特性的学习。
对于学习对象数据存储单元41中临时存储的行驶数据及环境信息,连续性判定单元44设定数据的开始时间及结束时间。更具体地说,基于行驶数据中有无出现的切换事件,判定驾驶员的驾驶特性的连续性。然后,设定数据的开始时间及结束时间,使得切换事件之前的行驶数据及环境信息和该切换事件之后的行驶数据及环境信息被作为不同的学习对象数据处理。
在“切换事件”中,例如包含行驶辅助装置11的起动或结束、行驶辅助装置的导航目的地的设定、变更、或删除等。除此之外,包含车辆的、发生规定的长度以上的停车时间、车辆的同乘者的数的变化、发生与驾驶特性有关的规定值以上的大小的变动等。
连续性判定单元44的开始时间和结束时间的设定也可以与学习对象数据存储单元41中的学习对象数据的存储、或由驾驶特性学习单元42进行的学习同时地以实时方式执行。或者,连续性判定单元44的开始时间和结束时间的设定,也可以在每规定的时间、在学习对象数据存储单元41中进行了一定量的学习对象数据的累积的定时、或者在由驾驶特性学习单元42进行的学习中实现了一定的学习精度的定时被执行。
在车辆行驶在自动驾驶区间的情况或驾驶员通过驾驶切换开关23选择了自动驾驶的情况下,自动驾驶控制执行单元45执行自动驾驶控制。此时,自动驾驶控制执行单元45将在驾驶特性学习单元42中学习的学习结果适用于自动驾驶的行驶控制。
再者,行驶辅助装置11由微计算机、微处理器、包含CPU的通用电子电路和存储器等***设备构成。而且,通过执行特定的程序,作为上述的学习对象数据存储单元41、驾驶特性学习单元42、连续性判定单元44、自动驾驶控制执行单元45动作。可以由1个或多个处理电路实施这样的行驶辅助装置11的各功能。处理电路包含例如含有电路的处理装置等的被编程的处理装置,此外也可以包含诸如被布置的用于特定用途的集成电路(ASIC)和常规型的电路部件的装置,以执行实施方式中记载的功能。
[用于生成学习对象数据的处理过程]
接着,参照图2的流程图说明由本实施方式的行驶辅助装置11进行的用于生成学习对象数据的处理过程。图2所示的用于生成学习对象数据的处理,在车辆的点火被打开时开始,并反复执行。
如图2所示,首先在步骤S101中,行驶辅助装置11根据驾驶切换开关23的状态判定车辆是否为手动驾驶。在车辆为手动驾驶的情况下进至步骤S103,在为自动驾驶的情况下结束用于生成学习对象数据的处理而执行自动驾驶控制。
在步骤S103中,学习对象数据存储单元41从行驶状况检测单元21、周围状况检测单元22、驾驶切换开关23检测与车辆的行驶状态有关行驶数据和与车辆周围的行驶环境有关的环境信息。作为被检测的行驶数据,检测车速、转向角、加速度、减速度、与前行车的车间距离、与前行车的相对速度、当前位置、前方交叉路口的预定前进路线、制动器踏板及油门踏板的操作量、跟随前行车的连续时间、前大灯的点亮状态、刮水器的工作状态等。此外,作为环境信息,检测车辆行驶的道路的车道数、道路曲率、限制速度、道路坡度、有无临时停止限制、信号机的显示状态、从车辆至交叉路口的距离、车辆前方的车辆台数、方向指示器的显示状态、车辆周边的天气、气温、或照度等。新输入的行驶数据及环境信息被临时地存储在学习对象数据存储单元41中。
接着,在步骤S105中,连续性判定单元44基于行驶数据中有无出现切换事件判定驾驶员的驾驶特性的连续性。
在判定为驾驶特性连续的情况(步骤S107中为“是”的情况)中,结束处理。之后,由于从图2的流程图的开头开始,所以继续获取行驶数据。
判定的结果,在判定为驾驶特性不连续(失去连续性)的情况(步骤S107中为“否”的情况)中,进至步骤S109,连续性判定单元44对学习对象数据存储单元41中临时存储的行驶数据及环境信息,设定数据的开始时间及结束时间。
参照图3~6更具体地说明学习对象数据和切换事件之间的关系、以及步骤S105、S107、S109中的处理。
在图3中,展示了行驶辅助装置11在定时t11起动,在定时t13结束的情况。连续性判定单元44探测在行驶数据中出现的切换事件的定时t12,判定为在该切换事件的前后失去驾驶特性的连续性。
这种情况下,连续性判定单元44对于具有紧接切换事件之前的行驶数据的学习对象数据A设定定时t12的时刻作为结束时间,对于紧接切换事件之后的行驶数据设定定时t12的时刻作为开始时间。其结果,紧接切换事件之后的行驶数据成为学习对象数据B。
因此,学习对象数据A和学习对象数据B被作为不连续的2个不同的学习对象数据处理。即,行驶数据以切换事件的定时t12为界,被分割为2个学习对象数据A和学习对象数据B。
作为图3中假定的切换事件,可列举行驶辅助装置的导航目的地的设定、变更、或删除等。在由驾驶员进行行驶辅助装置的导航目的地的设定、变更、或删除等的定时,被认为驾驶员的心情和行驶的意图等发生了变化,在这样的定时的前后,被认为在驾驶员的驾驶特性上容易产生差别。例如,在手动驾驶中驾驶员想起急需购物的事情,突然设定、变更、删除目的地的情况下,被认为平稳的驾驶特性变化为匆忙的驾驶特性。
此外,连续性判定单元44将行驶辅助装置11的起动的定时t11探测为一种切换事件,判定为在行驶辅助装置11的起动的定时的前后失去驾驶特性的连续性。这种情况下,连续性判定单元44将起动的定时t11设定为开始时间。这种处理是为了生成学习对象数据A而必需的处理。
而且,连续性判定单元44将行驶辅助装置11的结束的定时t13探测为一种切换事件,判定为在行驶辅助装置11的结束的定时的前后失去驾驶特性的连续性。这种情况下,连续性判定单元44将结束的定时t13设定为学习对象数据B的结束时间。
如图3所示,作为在行驶辅助装置11的起动的定时、结束的定时失去驾驶特性的连续性的情况,例如,被认为是驾驶员回到家,在家好好休息,之后,再次从家出发那样的情况。
这样的情况下,行驶辅助装置11的结束的定时前,驾驶员为疲劳的状态,但在家休息后的下次驾驶时,被认为在行驶辅助装置11的起动的定时,改变为消除了疲劳的状态。因驾驶员的心情和疲劳度等变化,被认为在驾驶特性上也发生变化,其结果,被认为失去驾驶特性的连续性。因此,连续性判定单元44将行驶辅助装置11的起动或结束的定时探测为一种切换事件,判定为在这些定时的前后失去驾驶特性的连续性。
此外,如图4所示,连续性判定单元44探测在行驶数据中出现的停车时间ΔT,判定停车时间ΔT是否在规定的长度以上。在判定为停车时间ΔT为规定的长度以上的情况下,将停车时间ΔT探测作为一种切换事件,判定为在该切换事件的前后失去驾驶特性的连续性。
除此之外,无论停车时间ΔT的长度如何,在停车时间ΔT的前后,在同乘者的数变化的情况下,将停车时间ΔT探测作为一种切换事件,判定在该切换事件的前后失去驾驶特性的连续性。
上述情况下,连续性判定单元44对于具有紧接停车时间ΔT之前的行驶数据的学习对象数据C设定定时t22的时刻作为结束时间,对于紧接停车时间ΔT之后的行驶数据设定定时t23的时刻作为开始时间。其结果,紧接切换事件之后的行驶数据成为学习对象数据D。
因此,学习对象数据C和学习对象数据D被作为不连续的2个不同的学习对象数据处理。即,行驶数据以停车时间ΔT为界,被分割为2个学习对象数据C和学习对象数据D。
如图4所示,作为在车辆的停车时间的前后失去驾驶特性的连续性的情况,例如,在高速公路行驶中的驾驶员在服务区选择顺便小睡时,被认为有为了空调的运行,不关闭发动机而长时间停车的情况。与在购物等中的临时的顺路停靠(例如,为了在便利店中的购物的顺路停靠)中停车的情况不同,在这样长时间的停车时间的前后,被认为驾驶员的心情和疲劳度等发生变化。因此,连续性判定单元44将规定的长度以上的停车时间探测为一种切换事件,判定为在该停车时间的前后失去驾驶特性的连续性。
此外,在停车时间的前后同乘者的数变化的情况下,因为来自同乘者的影响,被认为驾驶员的驾驶特性发生变化。因此,在停车时间的前后同乘者的数变化的情况下,连续性判定单元44判定为在该停车时间的前后失去驾驶特性的连续性。
此外,如图5所示,连续性判定单元44探测与驾驶特性有关的规定值以上大小的变动ΔV的发生,判定变动ΔV的大小是否为规定值以上。在判定为变动ΔV的大小为规定值以上的情况下,将变动ΔV的发生探测为一种切换事件,判定为在该切换事件的前后失去驾驶特性的连续性。
这种情况下,连续性判定单元44对于具有紧接发生变动之前的行驶数据的学习对象数据E设定定时t32的时刻作为结束时间,对于紧接发生变动之后的行驶数据设定定时t33的时刻作为开始时间。其结果,紧接切换事件之后的行驶数据成为学习对象数据F。
因此,学习对象数据E和学习对象数据F被作为不连续的2个不同的学习对象数据处理。即,行驶数据以发生变动为界,被分割为2个学习对象数据E和学习对象数据F。
作为图5中假定的驾驶特性,可列举车辆的与前行车的车间距离、车辆的制动减速度、车辆的起步加速度等。这些量是伴随车辆的行驶而时刻变化的量,但例如若着眼于减速操作中的行驶数据,计算各个量的时间平均,则该平均有依赖于驾驶员的心情和疲劳度等而收敛到规定的值的倾向。此外,若将这些量设为目标变量,进行将车速设为说明变量的递归分析(双重递归分析),则被看成依赖于驾驶员的心情和疲劳度等而遵从规定的递归模型的倾向。即,车辆的与前行车的车间距离、车辆的制动减速度、车辆的起步加速度中,显现驾驶员的驾驶特性。
在车辆的与前行车的车间距离、车辆的制动减速度、车辆的起步加速度等的、各个量的时间平均、进行递归分析得到的值中,发生了规定值以上的变动的情况下,在发生该变动的前后,有可能驾驶员的心情和疲劳度等发生变化。因此,将发生这样的变动ΔV探测作为一种切换事件,判定为在该切换事件的前后失去驾驶特性的连续性。
上述中,使用图3~5,示出了行驶数据被分割为多个学习对象数据的情况。接着,使用图6,说明不连续的2个不同的学习对象数据被作为连续的1个学习对象数据处理的情况。
在图6中,示出了行驶辅助装置11在定时t41起动,在定时t42结束后,进而在定时t43起动,在定时t44结束的情况。
若与上述的图3的情况比较,由于在定时t41和定时t42之间的期间内没有切换事件,所以在定时t41和定时t42之间得到的行驶数据被作为学习对象数据G处理。而且,由于在定时t43和定时t44之间的期间内没有切换事件,所以在定时t43和定时t44之间得到的行驶数据被作为学习对象数据H处理。
如图3所示,根据将行驶辅助装置11的起动的定时、以及结束的定时分别设定为学习对象数据的开始时间及结束时间的方法,学习对象数据G和学习对象数据H被作为不连续的2个不同的学习对象数据处理。
然而,在定时t42和定时t43之间的行驶辅助装置11的停止时间(停车时间ΔT)较短的情况下,也存在学习对象数据G和学习对象数据H最好被作为连续的1个学习对象数据处理的情况。
例如,在购物等中的临时性顺路停靠时,临时性地关断车辆的点火的情况下,使行驶辅助装置11结束,在事情完毕后使行驶辅助装置11开始。这种情况中,在行驶辅助装置11的停止时间短于规定的长度的情况下,被认为驾驶员的心情和疲劳度等不大变化。因此,被认为在行驶辅助装置11的停止时间的前后中的驾驶员的驾驶特性没有较大的变化。
因此,在行驶辅助装置11的停止时间较短的情况下,对于学习对象数据G,连续性判定单元44不将定时t42设定为结束时间。此外,对于学习对象数据H,连续性判定单元44不将定时t43设定为开始时间。其结果,学习对象数据G和学习对象数据H被作为连续的1个学习对象数据处理。即,行驶辅助装置11的停止时间即停车时间前后的行驶数据被统一作为连续的1个学习对象数据。
除此之外,无论停车时间ΔT的长度如何,在图6所示的行驶辅助装置11的停止时间(停车时间ΔT)的前后,被设定了相同导航目的地的情况下,存在学习对象数据G和学习对象数据H最好也被作为连续的1个学习对象数据处理的情况。
在图6的定时t42中设定的导航目的地和定时t43中设定的导航目的地相同的情况下,被认为在行驶辅助装置11的停止时间的前后,驾驶员的心情或行驶的意图等没有变化。
因此,在这样的情况下,对于学习对象数据G,连续性判定单元44不将定时t42设定为结束时间。此外,对于学习对象数据H,连续性判定单元44不将定时t43设定为开始时间。其结果,学习对象数据G和学习对象数据H被作为连续的1个学习对象数据处理。即,行驶辅助装置11的停止时间即停车时间前后的行驶数据被统一作为连续的1个学习对象数据。
相反地,在图6的定时t42中设定的导航目的地和定时t43中设定的导航目的地不同的情况下,被认为在行驶辅助装置11的停止时间的前后驾驶员的心情和行驶的意图等发生变化,驾驶员的驾驶特性也被认为发生变化。因此,对于学习对象数据G,连续性判定单元44将定时t42设定为结束时间,对于学习对象数据H,将定时t43设定为开始时间。
如上那样,本实施方式的行驶辅助装置11生成因切换事件而被分隔的学习对象数据。
图2的流程图中虽未示出,但基于通过上述处理得到的学习对象数据,驾驶特性学习单元42考虑来自行驶状态及行驶环境的影响程度,学习与学习对象数据对应的驾驶员的驾驶特性。基于学习对象数据得到的学习结果被存储在驾驶特性学习单元42中。
驾驶特性学习单元42基于学习对象数据中包含的数据,通过进行递归分析、非参数估计,进行驾驶特性的学习。进而,像使用了神经网络的深度学习(深层学习、机械学习)那样,驾驶特性学习单元42通过计算将训练数据输入到神经网络时的输出误差,进行神经网络的各种参数的调整,使得误差最小,也可以进行驾驶特性的学习。
之后,在由行驶辅助装置11的用户选择了自动驾驶的情况下,由自动驾驶控制执行单元45读出通过上述处理得到的学习结果。自动驾驶控制执行单元45将读出的学习结果适用于自动驾驶的行驶控制。
[实施方式的效果]
如以上详细地说明,在本实施方式的行驶特性学习方法中,在可切换由驾驶员的手动驾驶和自动驾驶的车辆中,通过基于驾驶员的手动驾驶中的行驶数据判定驾驶特性的连续性,使用连续性的判定结果,设定行驶数据之中、作为驾驶特性的学习对象的学习对象数据的开始时间及结束时间,生成学习对象数据。由此,可以抑制在被认为驾驶特性发生了变化的定时的前后的2个学习对象数据被错误作为连续的1个学习对象数据处理。其结果,可以防止起因于在连续的1个学习对象数据之中驾驶特性变化的学习精度的下降。
而且,基于在被认为驾驶特性发生了变化的定时的前后的2个学习对象数据,进行精度高的单独的学习,所以在将通过该学习得到的学习结果适用于自动驾驶的控制的情况下,可以提高学习精度,抑制车辆的乘员感到的不适感。特别是,根据行动数据中的分析结果,通过判定驾驶特性的连续性而设定学习对象数据的合适的开始时间及结束时间,在大约七成的驾驶员的驾驶特性的学习中,成功地提高了学习精度。
此外,本实施方式的行驶特性学习方法,也可以将行驶辅助装置的起动的定时设定为学习对象数据的开始时间,或将行驶辅助装置的结束的定时设定为学习对象数据的结束时间。由此,可以将被认为驾驶特性发生变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
而且,本实施方式的行驶特性学习方法,将行驶辅助装置的导航目的地的设定、变更、或删除的定时设定为表示在该定时前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,并且也可以设定为表示在该定时后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
由此,可以将被认为驾驶特性发生变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。特别是,可以基于驾驶员对行驶辅助装置的操作正确地探测手动驾驶中驾驶员的心情和行驶的意图等发生了变化的定时,所以可以生成更合适的学习对象数据。
此外,本实施方式的行驶特性学习方法,在车辆的停车时间的长度为规定值以上的情况下,也可以将停车时间的开始定时设定为表示在停车时间前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,将停车时间的结束的定时设定为表示在停车时间后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。由此,可以将被认为驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
而且,本实施方式的行驶特性学习方法,在行驶辅助装置结束,之后,行驶辅助装置起动的情况时,在从行驶辅助装置的结束至之后的起动为止的时间长度为规定值以上的情况下,也可以将行驶辅助装置的结束的定时设定为表示在该结束的定时前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,将该结束定时后的行驶辅助装置的起动的定时设定为表示在该起动的定时后的驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
由此,可以将被认为驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
此外,在行驶辅助装置结束,之后,行驶辅助装置起动为止的时间长度短于规定值的情况下,由于不将行驶辅助装置的结束的定时及起动的定时设定为学习对象数据的结束时间及开始时间,所以可以防止有驾驶特性的连续性的学习对象数据因行驶辅助装置的临时的停止期间而被分割为多个。其结果,基于更长时间的学习对象数据,可以进行更正确的学习。
此外,本实施方式的行驶特性学习方法,在行驶辅助装置结束,之后,行驶辅助装置起动的情况时,在行驶辅助装置结束的定时中设定的导航目的地和行驶辅助装置之后起动的定时中设定的导航目的地不同的情况下,也可以将行驶辅助装置的结束的定时设定为表示在该结束的定时前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,将该结束的定时后的行驶辅助装置的起动的定时设定为表示在该起动的定时后的驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
由此,可以将被认为驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
此外,在行驶辅助装置的结束的定时、以及之后的行驶辅助装置的起动的定时,导航目的地一致的情况下,由于不将行驶辅助装置的结束的定时及起动的定时设定为学习对象数据的结束时间及开始时间,所以可以抑制有驾驶特性的连续性的学习对象数据因行驶辅助装置的临时的停止期间而被分割为多个。其结果,基于更长时间的学习对象数据,可以进行更正确的学习。
而且,本实施方式的行驶特性学习方法,在车辆的停车时间的前后同乘者的数变化的情况下,也可以将停车时间的开始定时设定为表示在停车时间前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,将停车时间的结束的定时设定为表示在停车时间后的驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
由此,可以将被认为驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
此外,本实施方式的行驶特性学习方法,在学习中的行驶数据的驾驶特性的变动的大小为规定值以上的情况下,也可以将变动的定时设定为表示在发生变动前的驾驶特性的学习对象数据的结束时间,将变动的定时设定为表示在发生变动后的驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
由此,可以将驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间,其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
上述中,作为为了探测变动的定时而使用的驾驶特性,也可以使用与车辆的前行车的车间距离、车辆的制动减速度、车辆的起步加速度、或使用它们的组合。其结果,使用驾驶员的驾驶特性容易显现的量,探测变动的定时,所以可以更正确地将驾驶特性变化的定时设定为学习对象数据的开始时间或结束时间。其结果,可以得到驾驶特性不大变动的学习对象数据。
以上,按实施方式说明了本发明的内容,但本发明不限定于这些记载,可进行各种各样的变形及改进,对本领域技术人员是显而易见的。构成本公开的一部分论述及附图不应被理解为限定本发明。根据本公开,本领域技术人员会清楚各种各样的代替实施方式、实施例及应用技术。
本发明当然包含这里未记载的各种各样的实施方式等。因此,本发明的技术范围,根据上述说明,仅由的合理的权利要求书的发明特定事项确定。
上述各实施方式中展示的各功能可由1个或多个处理电路实施。处理电路包括包含电路的处理装置等被编程的处理装置。此外,处理装置还包含诸如被布置的面向特定用途的集成电路(ASIC)和常规型的电路部件的装置,以执行实施方式中记载的功能。
标号说明
11 行驶辅助装置
21 行驶状况检测单元
22 周围状况检测单元
23 驾驶切换开关
31 促动器
41 学习对象数据存储单元
42 驾驶特性学习单元
44 连续性判定单元
45 自动驾驶控制执行单元
61 控制状态提示单元

Claims (13)

1.一种行驶特性学习方法,其为在可切换驾驶员进行的手动驾驶和自动驾驶的车辆中,从驾驶员的手动驾驶中的行驶数据学习驾驶员的驾驶特性,将该学习结果适用于自动驾驶的行驶控制的行驶辅助装置的行驶特性学习方法,其特征在于,
基于所述行驶数据中有无出现的切换事件,判定所述驾驶特性的连续性,使用所述连续性的判定结果,设定所述行驶数据之中成为所述驾驶特性的学习的对象的学习对象数据的开始时间及结束时间,使得所述切换事件之前的行驶数据和该切换事件之后的行驶数据被作为不同的学习对象数据处理。
2.如权利要求1所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
将所述行驶辅助装置的起动的定时设为第1定时,将所述第1定时设定为所述学习对象数据的开始时间。
3.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
将所述行驶辅助装置的结束的定时设为第2定时,将所述第2定时设定为所述学习对象数据的结束时间。
4.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
将所述行驶辅助装置的导航目的地的设定、变更、或删除的定时设为第3定时,
将所述第3定时设定为表示在所述第3定时前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述第3定时设定为表示在所述第3定时后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
5.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
在所述车辆的停车时间的长度为第1阈值以上的情况下,
将所述停车时间的开始定时设定为表示在所述停车时间前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述停车时间的结束的定时设定为表示在所述停车时间后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
6.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
在将所述行驶辅助装置的结束的定时设为第4定时,
将所述第4定时后的、所述行驶辅助装置的起动的定时设为第5定时,
从所述第4定时至所述第5定时的时间长度为第2阈值以上的情况下,
将所述第4定时设定为表示在所述第4定时前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述第5定时设定为表示在所述第5定时后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
7.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
在将所述行驶辅助装置的结束的定时设为第6定时,
将所述第6定时后的、所述行驶辅助装置的起动的定时设为第7定时,
所述第6定时中设定的导航目的地和所述第7定时中设定的导航目的地不同的情况下,
将所述第6定时设定为表示在所述第6定时前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述第7定时设定为表示在所述第7定时后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
8.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
在所述车辆的停车时间的前后同乘者的数变化的情况下,
将所述停车时间的开始定时设定为表示在所述停车时间前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述停车时间的结束的定时设定为表示在所述停车时间后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
9.如权利要求1或2所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
在学习中的所述行驶数据的所述驾驶特性的变动的大小为第3阈值以上的情况下,
将所述变动的定时设定为表示在发生所述变动之前的所述驾驶特性的学习对象数据的结束时间,
将所述变动的定时设定为表示在发生所述变动之后的所述驾驶特性的学习对象数据的开始时间。
10.如权利要求9所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
所述驾驶特性是所述车辆的与前行车的车间距离。
11.如权利要求9所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
所述驾驶特性是所述车辆的制动减速度。
12.如权利要求9所述的行驶特性学习方法,其特征在于,
所述驾驶特性是所述车辆的起步加速度。
13.一种行驶辅助装置,其为在可切换驾驶员进行的手动驾驶和自动驾驶的车辆中,从驾驶员的手动驾驶中的行驶数据学习驾驶员的驾驶特性,将该学习结果适用于自动驾驶的行驶控制的行驶辅助装置,其特征在于,包括:
连续性判定单元,基于所述行驶数据中有无出现的切换事件,判定所述驾驶特性的连续性,使用所述连续性的判定结果,设定在所述行驶数据之中成为所述驾驶特性的学习的对象的学习对象数据的开始时间及结束时间,使得所述切换事件之前的行驶数据和该切换事件之后的行驶数据被作为不同的学习对象数据处理。
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