JP2009020910A - 運転意図推定装置、車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両 - Google Patents
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Abstract
運転者の運転意図を高い精度で推定することができる運転意図推定装置を提供する。
【解決手段】
運転意図推定装置は、それぞれが運転意図を有する複数の仮想ドライバを設定し、現時点における各仮想ドライバの運転操作量を現在の自車両の走行環境に基づいて算出し、仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との近似度合を算出する。そして、各仮想ドライバの現在から直近の過去所定時間における動的な運転意図系列を生成し、各運転意図系列における仮想ドライバの運転操作量系列近似度合を算出し、最も近似度合の高い仮想ドライバの運転意図を実際のドライバの運転意図として推定する。
【選択図】 図7
Description
本発明の第1の実施の形態による運転意図推定装置について、図面を用いて説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態による運転意図推定装置1の構成を示すシステム図である。まず、第1の実施の形態による運転意図推定装置1の構成を説明する。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、まず仮想ドライバの運転意図が車線維持である場合の前方参照点LK(i)を設定し、前方参照点LK(i)の横位置p_lkを算出する。前方参照点LK(i)の個数は任意であるが、ここでは自車両の前後方向中心線上に2つの前方参照点LK1,LK2を設定した場合を例として説明する。図3に示すように、自車両中心点Oから前方参照点LK1,LK2までの距離px(i)は、例えばpx(1)=10m、px(2)=30mに設定する(px={10m、30m})。距離px(i)は、例えば自車速に応じて設定することもできる。
p_lk(px(i))=lat_pos(px(i)) i={1,...,n}・・・(式1)
ここで、n=2である。
θid_lk=Σ{a(i)×p_lk(px(i))} ・・・(式2)
ここで、a(i)は前方参照点LK(i)における横位置p_lk(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が右車線変更である場合の前方参照点LCR(i)を設定する。図3には、自車両の前方に2つの前方参照点LCR1,LCR2を設定した場合を例として示している。
p_lcr(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcr i={1,...,n}・・・(式3)
ここで、n=2である。オフセット量lc_offset_lcrは、右車線変更の場合の前方参照点LCR(i)の横位置p_lcr(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcr=−1.75に設定する。
θid_lcr=Σ{a(i)×p_lcr(px(i))} ・・・(式4)
ここで、a(i)は前方参照点LCR(i)における車線内横位置p_lcr(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
仮想ドライバの操舵角θidを算出するために、仮想ドライバの運転意図が左車線変更である場合の前方参照点LCL(i)を設定する。図3には、自車両の前方に2つの前方参照点LCL1,LCL2を設定した場合を例として示している。
p_lcl(px(i))=lat_pos(px(i))+lc_offset_lcl i={1,...,n}・・・(式5)
ここで、n=2である。オフセット量lc_offset_lclは、左車線変更の場合の前方参照点LCL(i)の横位置p_lcl(px(i))を設定するために予め適切な値、例えばlc_offset_lcl=1.75に設定する。
θid_lcl=Σ{a(i)×p_lcl(px(i))} ・・・(式6)
ここで、a(i)は前方参照点LCL(i)における車線内横位置p_lcl(px(i))に重み付けをする重み付け係数であり、予め適切な値を設定しておく。
Pid=log{Probn((θid−θrd)/ρrd)} ・・・(式7)
ここで、Probnは、与えられた標本が、正規分布で表される母集団から観測される確率を計算するための確率密度変換関数である。
λrd=max{Pid_lk, Pid_lcr, Pid_lcl}・・・(式8)
つづくステップS106では、ステップS104で推定した実際のドライバの運転意図λrdを出力する。これにより、今回の処理を終了する。
(1)仮想ドライバ運転操作量計算部40は、運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、車両周囲状態に基づいて各仮想ドライバがそれぞれの運転意図を遂行するために必要な運転操作量Oidを算出する。その後、仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部50は、複数の仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの近似度合Pidを算出し、運転意図推定部60は、算出された運転操作量近似度合Pidに基づいて実際のドライバの運転意図を推定する。これにより、規範的な仮想ドライバの運転操作と実際のドライバの運転操作との近似度合Pidに基づいて、実際のドライバの運転意図を精度よく推定することができる。
(2)運転意図推定部60は、複数の仮想ドライバについて算出された複数の運転操作量近似度合Pidを比較し、最大の近似度合を有する仮想ドライバの運転意図を実際のドライバの運転意図として推定する。このように、実際のドライバの運転操作に最も近似した運転操作を行う仮想ドライバの運転意図を実際のドライバの運転意図として選択するので、実際のドライバの運転意図を精度よく推定することができる。
(3)各仮想ドライバの運転意図は、車線維持LKおよび車線変更LCR、LCLのいずれかに設定するので、実際のドライバの運転意図が車線維持LKであるか車線変更LCR、LCLであるかを推定することができる。
本発明の第2の実施の形態による運転意図推定装置について、図面を用いて説明する。図4は、本発明の第2の実施の形態による運転意図推定装置2の構成を示すシステム図である。図4において、図1に示した第1の実施の形態による運転意図推定装置1と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
λrd=max{Pids_lk, Pids_lcr, Pids_lcl} ・・・(式10)
つづくステップS207では、ステップS206で推定した実際のドライバの運転意図λrdを出力する。これにより、今回の処理を終了する。
(1)仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部70は、現時点tを含む過去の所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの系列的な近似度合Pidsを算出する。運転意図推定部60は、算出された複数の運転操作量系列近似度合Pidsを比較し、最大の系列近似度合を有する仮想ドライバの運転意図を実際のドライバの運転意図として推定する。このように、実際のドライバの運転操作と仮想ドライバの運転操作との系列的な近似度合を計算し、現在までの所定時間区間において最も近似した運転操作を行う仮想ドライバの運転意図を実際のドライバの運転意図として選択するので、実際のドライバの運転意図を一層精度よく推定することができる。
(2)仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部70は、現在までの所定時間区間の各時間フレームにおいて計算された運転操作量近似度合Pidの積和に基づいて、各仮想ドライバの運転操作量系列近似度合Pidsを算出する。これにより、所定時間区間における各仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との近似度合を正確に計算することができる。
本発明の第3の実施の形態による運転意図推定装置について、図面を用いて説明する。図7は、本発明の第3の実施の形態による運転意図推定装置3の構成を示すシステム図である。図7において、図1に示した第1の実施の形態による運転意図推定装置1と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
(1)仮想ドライバ運転意図系列動的決定部80は、現時点tを含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて各仮想ドライバの運転意図をそれぞれ決定し、図9に示すように所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する。動的仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部90は、運転意図系列J毎に、所定時間区間における複数の仮想ドライバの運転操作量Oidと実際のドライバの運転操作量Ordとの系列的な近似度合P(j)idsを算出する。運転意図推定部60は、算出された運転意図系列J毎の運転操作量系列近似度合P(j)idsを比較し、最大の系列近似度合を有する仮想ドライバの現在の運転意図を実際のドライバの運転意図として推定する。このように、所定時間における運転意図系列J毎に実際のドライバの運転操作と仮想ドライバの運転操作との系列的な近似度合を計算し、現在までの所定時間区間において最も近似した運転操作を行う仮想ドライバの現在の運転意図を実際のドライバの運転意図として選択するので、実際のドライバの運転意図を一層精度よく推定することができる。
(2)動的仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部90は、現在までの所定時間区間の各時間フレームにおいて計算された運転操作量近似度合Pidの積和に基づいて、運転意図系列J毎の運転操作量系列近似度合P(j)idsを算出する。これにより、所定時間区間における各仮想ドライバの運転操作量と実際のドライバの運転操作量との近似度合を正確に計算することができる。
(3)仮想ドライバ運転意図系列動的決定部80は、現時点tから一つ前の時間フレーム(t−1)における各仮想ドライバの運転意図、および現時点tにおける車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバの現時点tにおける運転意図を決定する。これにより、現時点において可能性のある運転意図のみを選択して仮想ドライバの運転意図系列Jを生成することができ、実際のドライバの運転意図を精度よく推定することができる。
本発明の第4の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図12は、本発明の第4の実施の形態による車両用運転操作補助装置100の構成を示すシステム図であり、図13は、車両用運転操作補助装置100を搭載した車両の構成図である。
レーザレーダ110は、車両の前方グリル部もしくはバンパ部等に取り付けられ、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ110は、前方にある複数の反射物(通常、先行車の後端)で反射された赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、先行車までの車間距離と相対速度を検出する。検出した車間距離及び相対速度はコントローラ150へ出力される。レーザレーダ110によりスキャンされる前方の領域は、自車正面に対して±6deg 程度であり、この範囲内に存在する前方物体が検出される。
さらに、上述した第1の実施の形態の運転意図推定装置1によって推定された実際のドライバの運転意図λrdがコントローラ150へ入力される。
TTC=−D/Vr ・・・(式12)
THW=D/V1 ・・・(式13)
RP=a/THW+b/TTC ・・・(式14)
ΔF=k・RPn ・・・(式15)
ここで、定数k、nはそれぞれ車種等によって異なり、ドライブシミュレータや実地試験によって取得される結果に基づいて、リスクポテンシャルRPを効果的に反力増加量ΔFに変換できるように予め適切に設定しておく。
FAc=gf(FA)
=kf・1/(1+Tsf)・FA ・・・(式16)
ここで、kfは適切に設定された定数、Tsfはローパスフィルタの時定数である。
(1)コントローラ150は、自車両周囲の障害物状況に基づいてリスクポテンシャルRPを算出し、リスクポテンシャルRPに基づいてアクセルペダル操作反力制御を行う。このとき、推定された運転意図λrdに基づいて、アクセルペダル160に発生させる操作反力を補正する。これにより、自車両周囲のリスクポテンシャルRPを操作反力としてドライバに知らせながら、実際のドライバの運転意図を反映したアクセルペダル反力制御を行うことができる。
(2)コントローラ150は、リスクポテンシャルRPと操作反力との関係を補正するアクセルペダル反力指令値補正部153を備えている。アクセルペダル反力指令値補正部153は、運転意図λrdが車線変更であると推定されると、車線変更でない場合に比べて操作反力を低下させる。これにより、車線変更を行おうとしているときにアクセルペダル反力を低下し、ドライバのペダル操作を妨げないようにすることができる。
本発明の第5の実施の形態による車両用運転操作補助装置について、図面を用いて説明する。図18は、本発明の5の実施の形態による車両用運転操作補助装置200の構成を示すシステム図である。図18において、上述した第4の実施の形態と同様の機能を有する箇所には同一の符号を付している。ここでは、第4の実施の形態との相違点を説明する。
RPc=gp(RP)
=kp・1/(1+Tsp)・RP ・・・(式17)
ここで、kpは適切に設定された定数、Tspはローパスフィルタの時定数である。
コントローラ150Aは、障害物状況とリスクポテンシャルRPとの関係を補正するリスクポテンシャル補正部154を備えている。リスクポテンシャル補正部154は、運転意図λrdが車線変更であると推定されると、車線変更でない場合に比べてリスクポテンシャルRPを低下させる。これにより、車線変更を行おうとしているときにアクセルペダル反力を低下し、ドライバのペダル操作を妨げないようにすることができる。
10:車両周囲状態検出部
20:車両状態検出部
30:運転操作量検出部
40:仮想ドライバ運転操作量計算部
50:仮想ドライバ運転操作量近似度合計算部
60:運転意図推定部
70:仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部
80:仮想ドライバ運転意図系列動的決定部
90:動的仮想ドライバ運転操作量系列近似度合計算部
100,200:車両用運転操作補助装置
150,150A:コントローラ
170:アクセルペダル反力制御装置
Claims (12)
- 自車両の車両周囲状態を検出する車両周囲状態検出手段と、
実際のドライバによる運転操作量を検出する運転操作量検出手段と、
運転意図を与えられた複数の異なる仮想のドライバについて、前記車両周囲状態検出手段によって検出される前記自車両の車両周囲状態に基づいて、各仮想ドライバが前記運転意図を遂行するために必要な運転操作量を計算する仮想ドライバ運転操作量計算手段と、
前記仮想ドライバ運転操作量計算手段によって計算された前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と、前記運転操作量検出手段によって検出された前記実際のドライバの前記運転操作量との近似度合(以降、運転操作量近似度合とする)をそれぞれ計算する運転操作量近似度合計算手段と、
前記運転操作量近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量近似度合に基づいて、前記実際のドライバの運転意図を推定する運転意図推定手段とを備えることを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項1に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図推定手段は、前記複数の運転操作量近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項1に記載の運転意図推定装置において、
現時点を含む過去の所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と前記実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合(以降、運転操作量系列近似度合とする)をそれぞれ計算する運転操作量系列近似度合計算手段をさらに備え、
前記運転意図推定手段は、前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項3に記載の運転意図推定装置において、
前記運転操作量系列近似度合計算手段は、前記所定時間区間の各時間フレームにおいて前記運転操作量近似度合計算手段によって計算された前記運転操作量近似度合の積和に基づいて、前記複数の運転操作量系列近似度合を計算することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項1に記載の運転意図推定装置において、
現時点を含む過去の所定時間区間の各時間フレームにおいて前記複数の仮想ドライバの前記運転意図をそれぞれ決定し、前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの運転意図系列を動的に生成する運転意図系列生成手段と、
前記所定時間区間における前記複数の仮想ドライバの前記運転操作量と前記実際のドライバの前記運転操作量との系列的な近似度合(以降、運転操作量系列近似度合とする)を、前記運転意図系列生成手段によって生成された前記運転意図系列毎に計算する運転操作量系列近似度合計算手段とをさらに備え、
前記運転意図推定手段は、前記運転操作量系列近似度合計算手段によって計算された複数の前記運転操作量系列近似度合を比較することによって、前記実際のドライバの運転意図を推定することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項5に記載の運転意図推定装置において、
前記運転操作量系列近似度合計算手段は、前記所定時間区間の各時間フレームにおいて前記運転操作量近似度合計算手段によって計算された前記運転操作量近似度合の積和に基づいて、前記運転意図系列毎の前記運転操作量系列近似度合を計算することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項5または請求項6に記載の運転意図推定装置において、
前記運転意図系列生成手段は、前記現時点から1つ前の時間フレームにおける各仮想ドライバの前記運転意図、および前記現時点における前記自車両の車両周囲状態に基づいて、前記各仮想ドライバの前記現時点における前記運転意図を決定することを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項1から請求項7のいずれかに記載の運転意図推定装置において、
前記複数の仮想ドライバの前記運転意図は、車線維持および車線変更であることを特徴とする運転意図推定装置。 - 請求項1から請求項8のいずれかに記載の運転意図推定装置と、
自車両周囲の障害物状況を検出する障害物検出手段と、
前記障害物検出手段による検出結果に基づいて、前記自車両周囲のリスクポテンシャルを算出するリスクポテンシャル算出手段と、
前記リスクポテンシャル算出手段によって算出される前記リスクポテンシャルに基づいて、アクセルペダルの操作反力を計算する操作反力計算手段と、
前記アクセルペダルに前記操作反力を発生させる操作反力発生手段と、
前記運転意図推定装置によって推定された前記運転意図に基づいて、前記アクセルペダルに発生させる前記操作反力を補正する補正手段とを備えることを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項9に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記リスクポテンシャルと前記操作反力との関係を補正する操作反力補正手段であり、前記操作反力補正手段は、前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記運転意図が車線変更でない場合に比べて前記操作反力を低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項9に記載の車両用運転操作補助装置において、
前記補正手段は、前記障害物状況と前記リスクポテンシャルとの関係を補正するリスクポテンシャル補正手段であり、前記リスクポテンシャル補正手段は、前記運転意図が車線変更であると推定されると、前記運転意図が車線変更でない場合に比べて前記リスクポテンシャルを低下することを特徴とする車両用運転操作補助装置。 - 請求項9から請求項11のいずれかに記載の車両用運転操作補助装置を備えることを特徴とする車両。
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