JP2008084003A - 車両用運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合でも、迅速且つ的確に渋滞予測を行うことができる運転支援システムの実現。
【解決手段】運転支援システムを実現するＥＣＵ５は、他車情報から渋滞原因の発生を検出する渋滞原因検出ブロック５Ａ、渋滞原因が発生した路線上に存在する他車情報とその路線の道路情報とから交通密度を算出する交通密度算出ブロック５Ｂ、渋滞情報をドライバに情報提供する情報提供ブロック５Ｃを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車車間通信により取得した情報を用いて渋滞を予測し情報提供を行う運転支援システムに関する。

テレマティックスセンター等から提供される渋滞予測情報は、過去の渋滞情報を元に渋滞予測されたものなので、突発的な事象（事故、工事、停止車両）に起因した突発的な渋滞を予測することはできない。

ここで、車両の現在位置、進行方向及び速度を用いて渋滞を判断し、現在の渋滞レベルやその情報の信頼度を算出した結果をサービス提供者に送信し、渋滞情報を迅速にサービス利用者に提供する技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。
特開２００１−１１８１９０号公報

ところが、上記特許文献１の如く渋滞情報を提供するようにしても、渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合には、迅速且つ的確な渋滞予測ができないという課題がある。

本発明は、上述の課題に鑑みてなされ、その目的は、車車間通信により他車の状況をリアルタイムに把握することで、渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合でも、迅速且つ的確に渋滞予測を行うことができる運転支援システムを実現することである。

上述の課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る第１の形態は、地図データを記憶する地図データ記憶手段と、他車の間で車両情報を送受信する車車間通信手段と、自車の走行状態を検出する自車状態検出手段と、渋滞原因の発生を検出する渋滞原因検出手段と、前記車車間通信手段により取得した他車情報と前記地図データから取得した渋滞原因が発生した路線の道路情報とから所定時間後の前記渋滞原因の発生した路線に存在する車両台数の当該路線の面積に対する割合を表す交通密度を算出する交通密度算出手段と、を有する。

第１の形態によれば、車車間通信により他車の状況をリアルタイムに把握することで、渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合でも、迅速且つ的確に渋滞予測を行うことができる。

また、第２の形態では、前記道路情報は、前記渋滞原因の発生した路線の交差点情報を含み、前記交通密度は、現時点での交通密度と、前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数とを用いて算出される。

また、第３の形態では、前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数は、前記渋滞原因の発生した路線の交差点に接続する分岐路上の車両位置とウインカーの指示方向、又は当該分岐路上のルート案内情報から検出される。

また、第４の形態では、前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数は、渋滞原因によって変動する係数により補正される。

これらの形態によれば、渋滞原因の発生した路線に流出入する車両を考慮して高精度な渋滞予測を行うことができる。

また、第５の形態では、前記交通密度から渋滞の発生時刻又は渋滞の解消時刻を予測する渋滞時刻予測手段と、自車が前記渋滞原因の発生した路線に到達する時刻を算出する到達時刻算出手段と、前記自車の到達時刻と前記渋滞の発生時刻又は解消時刻から自車が渋滞に遭遇するか判定する判定手段と、前記渋滞に遭遇すると判定された場合、渋滞情報を情報提供する情報提供手段と、を更に有する。この形態によれば、渋滞に遭遇するか否かを事前に自車に知らせることができる。

また、第６の形態では、前記渋滞の発生又は解消は、所定時間後における前記渋滞原因の発生した路線に存在する車両台数が、前記渋滞原因の発生した路線の面積から決まる最大許容台数を超えたか否かにより判定される。この形態によれば、渋滞の発生又は解消を精度良く判定することができる。

本発明によれば、車車間通信により他車の状況をリアルタイムに把握することで、渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合でも、迅速且つ的確に渋滞予測を行うことができる。

以下に、本発明の実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。

なお、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で下記実施形態を修正又は変形したものに適用可能である。

［システム構成］
図１は、本発明に係る実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。

図１において、車両に搭載される運転支援システム１は、同システムを搭載する１台又は複数台の他車（相手車両ともいう。）との間で各種情報を送受する車車間通信装置２と、カーナビゲーション装置３と、自車の走行状態に関する情報を出力する走行状態検出装置４と、これら装置２，３，４から取得した各種情報に基づいて渋滞の発生を予測し、予測された渋滞情報についてドライバに情報提供を行う運転支援制御を行うＥＣＵ５と、を備える。

車車間通信装置２は送受信アンテナ２１を備え、例えば自車位置の周囲数百ｍの範囲に存在する他車との間で無線通信により自車情報の配信及び他車情報の受信を行う。なお、他車との距離が数十ｍ程度であれば、ＤＳＲＣ（狭域無線通信方式）等の路車間通信を利用してもよい。

カーナビゲーション装置３はＧＰＳアンテナ３１及びＧＰＳ受信機３２を備え、例えば自車の位置情報（緯度、経度、方位等に関する情報）をＥＣＵ５に出力する。また、カーナビゲーション装置３は地図情報等の画像を表示するディスプレイ３３及び経路誘導等で音声メッセージ等を発するスピーカ３４を備え、上記ＥＣＵ５は、これらディスプレイ３３及びスピーカ３４を利用して画像や音声等でドライバに情報提供を行う。

更に、カーナビゲーション装置３は、地図データベース（以下、地図ＤＢ）３５を備え、ＥＣＵ５は、この地図ＤＢ３５から、例えばマップマッチング後の自車の位置座標、前方交差点座標（列）、各交差点までの距離、各交差点の信号機の有無、各交差点での分岐路の交差角度（道路接続角度）、各分岐路の道路情報（道路種別（国道や県道等）、路線番号、道路幅員、車線数等）、自車の走行路情報（道路種別、路線番号、道路幅員、車線数等）を得る（以下、これらの情報をナビ情報という。）。なお、カーナビゲーション装置３にＤＧＰＳ（デファレンシャルＧＰＳ）を内蔵することで、ＦＭ多重放送の補正データを受信してＧＰＳの位置情報を補正し、測位精度を高めることもできる。

走行状態検出装置４は、例えば自車の車速を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車の進行方向（方位）を検出するジャイロメータ等からなる自律航法装置等のセンサ類や、オン／オフ信号を出力するイグニッションスイッチやハザードスイッチ、ブレーキスイッチ、ウインカースイッチ等のスイッチ類を含み、ＥＣＵ５は、これらセンサ類やスイッチ類から自車の走行状態情報を得る。

ＥＣＵ５は、ＣＰＵ５１、ＲＡＭ５２、ＲＯＭ５３を基本構成とするコンピュータである。ＲＯＭ５３には、車車間通信装置２により異なる車両間で情報の授受を行う通信プログラム、上記車車間通信装置２を介して取得した他車情報やナビ情報、走行状態情報等を利用して後述する渋滞を予測し、ドライバに画像や音声で情報提供するプログラムが格納されている。

ＥＣＵ５は、自車の位置や速度、進行方向（方位）等に関するナビ情報や走行状態情報に加えて、自車の車両サイズ（全長や全幅等）や車両の種別（大型車、乗用車、緊急車等）を含む固有の識別（ＩＤ）情報（送信元情報）、他車のＩＤ情報（送信先情報）を、所定の車車間通信可能な範囲内に存在する他車に対して車車間通信装置２を介して配信する（以下、これらの情報を自車情報という。）。同様に、ＥＣＵ５は他車に関する配信情報（以下、他車情報という。）を他車から受信する。

なお、本実施形態の車車間通信では、複数車両への配信を同時に行える同報通信方式（ブロードキャスト方式）を適用するが、送信元及び送信先の車両をＩＤ情報により特定するマルチキャスト方式を適用してもよい。

また、本実施形態の車車間通信は通信間隔が約０．１秒であり、車両のイグニッションスイッチがオフであっても、駐車車両としての把握のために情報が配信される。但し、省電力化のために、イグニッションスイッチオン時の通信間隔よりも長期間に設定される。

また、路面の交差点や交差点付近等にインフラ装置（例えば、路車間通信で利用されるビーコン等）が設けられている場合には、自車近くに設けられたインフラ装置を利用して、自車は周辺の他車に対して自車情報を配信することもできる。

なお、本実施形態では、カーナビゲーション装置３のディスプレイ３３やスピーカ３４を用いて情報提供を行っているが、例えば、ヘッドアップディスプレイを用いたり、警報音を発するブザーや、ドライバが着座しているシートを振動させるシートバイブレータ等を用いても良い。

また、車両に、例えば、自車の周囲を監視する自車の走行路前方を撮像するＣＣＤカメラ、前方車両との車間距離を測定するレーザレーダや、超音波を利用したクリアランスソナー等を設け、ＥＣＵ５が、これらカメラやレーダ類から得た情報を用いて、自車の前方を走行中或いは前方に駐車している他車を監視して、渋滞予測を行ってもよい。

図２は、本実施形態の運転支援システムを実現するＥＣＵの機能ブロック図である。

図２において、５Ａは、他車情報から渋滞原因の発生を検出する渋滞原因検出ブロックである。５Ｂは、渋滞原因が発生した路線上に存在する車両情報とその路線の道路情報とから交通密度を算出する交通密度算出ブロックである。５Ｃは、渋滞情報をドライバに情報提供する情報提供ブロックである。

［渋滞予測処理］
図３（ａ），（ｂ）は、本実施形態の渋滞予測処理の概要を説明する図である。

本実施形態では、図３（ａ）に示すように、車車間通信により取得した他車情報から渋滞原因となる停車車両（又は駐車車両）を検出し、この停車車両が存在する路線上に存在する他車の台数、車線数、幅員等の各種情報から当該路線における所定時間後の交通密度を算出することにより渋滞予測を行う。

更に、図３（ｂ）に示すように、自車が渋滞予測された区間に到達する時刻に、当該路線で渋滞が発生又は解消しているかを上記交通密度を元に予測して、自車が渋滞に遭遇する場合に渋滞情報を情報提供する。

図４は、本実施形態の車両用運転支援システムによる渋滞予測処理を示すフローチャートである。

図４において、先ず、ＥＣＵ５は、渋滞原因を特定する（Ｓ１）。ここでは、例えば、他車情報に含まれるブレーキスイッチがオン、ハザードスイッチがオン、車両位置（路肩位置）、車速がゼロ等の情報から停車車両を渋滞原因として特定する。また、事故等でエアバッグが展開した場合には、エアバッグ展開情報を他車情報に含めて送信することで事故車両を渋滞原因として特定できる。

次に、ＥＣＵ５は、車車間通信により取得される他車情報から渋滞原因付近に存在する他の車両台数を算出する（Ｓ３）。

次に、ＥＣＵ５は、上記渋滞原因（車両）が存在する路線上の車両台数や平均速度、地図ＤＢ３５から取得した当該路線の車線数や幅員、交差点数、交差点情報（右左折専用、直進専用等）から当該路線における所定時間後の交通密度を算出する（Ｓ５）。詳細は後述する。

次に、ＥＣＵ５は、交通密度から当該路線における渋滞の発生時刻及び解消時刻、渋滞距離（渋滞区間）を予測する（Ｓ７）。詳細は後述する。

次に、ＥＣＵ５は、自車が渋滞区間に到達する時刻を算出する（Ｓ９）。これは、現在時刻と、渋滞区間までの距離を自車の平均速度で除した値とを加算することで求められる。

そして、ＥＣＵ５は、自車が渋滞区間に到達する時刻に、当該路線で渋滞が発生しているか判断し（Ｓ１１）、自車が渋滞に遭遇すると判断された場合に渋滞情報を情報提供する（Ｓ１３）。

なお、上記Ｓ１３での情報提供と共に、カーナビゲーション装置３によって渋滞を回避するようなルート検索を行い、渋滞を回避するためのルート案内を実行しても良い。

上記渋滞予測処理によれば、車車間通信により他車の状況をリアルタイムに把握することで、渋滞の原因となる事象が突発的に発生した場合でも、迅速且つ的確に渋滞予測を行うことができる。また、渋滞に遭遇するか否かを事前に自車に知らせることができる。

［交通密度の算出］
次に、図４のＳ５における交通密度の算出方法について説明する。

図５は、図４のＳ５における交通密度の算出方法を説明する図である。

先ず、Ａを現時点の交通密度、Ｂを交通密度の増加率、Ｃを交通密度の減少率と定義すると、将来の交通密度Ｄｅｎｓは次式で与えられる。

Ｄｅｎｓ＝Ａ＋Ｂ−Ｃ
現時点の交通密度Ａは次式で与えられる。

Ａ＝Ｎｖ／（Ｌ×ｍ）
交通密度の増加率Ｂは次式で与えられる。

但し、Ｒｉは単位時間当たりの路線Ｌの各交差点からの流入量、Ｓｉは路線Ｌの各交差点での流入係数、Ｖは路線上に存在する車両の平均速度、ｕ（０＜ｕ＜１）は増加係数を夫々表している。

ここで、流入係数Ｓｉは、路線Ｌの各交差点からの流入量Ｒｉから、路線Ｌにおける自車と反対の車線に流入する可能性のある車両を除くための補正係数である。なお、流入係数Ｓｉは、交差点の種別（右左折専用や直進専用等）に応じて、０＜Ｓｉ＜１の範囲で適宜設定される。

また、ｕは、路線Ｌの車線数、車両台数、平均速度によって一意的に決まる値である。

また、上記式における第１項は各交差点から路線Ｌに入る車両台数、第２項は当該路線Ｌに対して後方から入ってくる車両台数を夫々表している。

次に、交通密度の減少率Ｃは次式で与えられる。

Ｃ＝（Ｎｖ×Ｖ×ｔ）／（Ｌ×ｍ）
但し、ｔは路線Ｌから出ていく車両台数を算出するための流出係数を表し、０＜ｔ＜１の範囲で適宜設定される。例えば、渋滞原因車両が路線Ｌにおいて１車線を塞いでいる状態（ｔ＝０．５）、全ての車線を塞いでいる状態（ｔ＝０）、渋滞原因が軽自動車で路線Ｌの路側帯に停車した状態（ｔ＝０．７５）のように設定される。

以上をまとめると、交通密度Ｄｅｎｓ［台数／面積・時間］は次式で与えられる。

なお、上記路線Ｌに対して流出入する車両台数は、車車間通信により取得される他車情報としての、当該路線Ｌの交差点に接続する分岐路上の他車の車両位置とウインカーの指示方向、又は当該分岐路上の他車のカーナビゲーション装置によるルート案内情報から検出することもできる。

このように、上記交通密度を用いて、渋滞原因の発生した路線に流出入する車両を考慮して高精度な渋滞予測を行うことができる。

［渋滞距離の算出］
次に、図４のＳ７における渋滞の発生時刻と渋滞距離の予測方法について説明する。

ここでは、Ｔ時間後の渋滞距離を予測する。

先ず、Ｔ時間後の路線Ｌに含まれる車両台数は次式で求められる。

ここで、図６に示すように交通容量（路線長Ｌ×車線数ｍ）と最大許容台数との間には比例関係があることがわかっている。

そこで、Ｔ時間後に路線Ｌに含まれる車両台数を求め、この車両台数が交通容量として図６の渋滞する領域にあれば渋滞が発生すると予測し、渋滞しない領域にあれば渋滞が解消したと予測する。

ここで、現在時刻にＴを加算することで、渋滞の発生時刻又は渋滞の解消時刻が予測でき、自車の路線Ｌへの到達時刻と渋滞の発生時刻又は解消時刻から自車が渋滞に遭遇するか精度良く判定できる。

本発明に係る実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態の運転支援システムを実現するＥＣＵの機能ブロック図である。 本実施形態の渋滞予測処理の概要を説明する図である。 本実施形態の車両用運転支援システムによる渋滞予測処理を示すフローチャートである。 図４のＳ５における交通密度の算出方法を説明する図である。 交通容量と最大許容台数との関係を示す図である。

符号の説明

１ 運転支援システム
２ 車車間通信装置
３ カーナビゲーション装置
４ 走行状態検出装置
５ ＥＣＵ
２１ 送受信アンテナ
３１ ＧＰＳアンテナ
３２ ＧＰＳ受信機
３３ ディスプレイ
３４ スピーカ
３５ 地図ＤＢ
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＡＭ
５３ ＲＯＭ

Claims (6)

1. 地図データを記憶する地図データ記憶手段と、
   他車の間で車両情報を送受信する車車間通信手段と、
   自車の走行状態を検出する自車状態検出手段と、
   渋滞原因の発生を検出する渋滞原因検出手段と、
   前記車車間通信手段により取得した他車情報と前記地図データから取得した渋滞原因が発生した路線の道路情報とから所定時間後の前記渋滞原因の発生した路線に存在する車両台数の当該路線の面積に対する割合を表す交通密度を算出する交通密度算出手段と、を有することを特徴とする車両用運転支援システム。
2. 前記道路情報は、前記渋滞原因の発生した路線の交差点情報を含み、
   前記交通密度は、現時点での交通密度と、前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数とを用いて算出されることを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援システム。
3. 前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数は、前記渋滞原因の発生した路線の交差点に接続する分岐路上の車両位置とウインカーの指示方向、又は当該分岐路上のルート案内情報から検出されることを特徴とする請求項２に記載の車両用運転支援システム。
4. 前記渋滞原因の発生した路線に対して流出入する車両台数は、渋滞原因によって変動する係数により補正されることを特徴とする請求項３に記載の車両用運転支援システム。
5. 前記交通密度から渋滞の発生時刻又は渋滞の解消時刻を予測する渋滞時刻予測手段と、
   自車が前記渋滞原因の発生した路線に到達する時刻を算出する到達時刻算出手段と、
   前記自車の到達時刻と前記渋滞の発生時刻又は解消時刻から自車が渋滞に遭遇するか判定する判定手段と、
   前記渋滞に遭遇すると判定された場合、渋滞情報を情報提供する情報提供手段と、を更に有することを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援システム。
6. 前記渋滞の発生又は解消は、所定時間後における前記渋滞原因の発生した路線に存在する車両台数が、前記渋滞原因の発生した路線の面積から決まる最大許容台数を超えたか否かにより判定されることを特徴とする請求項５に記載の車両用運転支援システム。

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