JP2020009428A - デジタル行動ツインに基づくコネクティッド車両のための衝突回避 - Google Patents
デジタル行動ツインに基づくコネクティッド車両のための衝突回避 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020009428A JP2020009428A JP2019110341A JP2019110341A JP2020009428A JP 2020009428 A JP2020009428 A JP 2020009428A JP 2019110341 A JP2019110341 A JP 2019110341A JP 2019110341 A JP2019110341 A JP 2019110341A JP 2020009428 A JP2020009428 A JP 2020009428A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- twin
- behavior
- digital
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 title abstract description 8
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 309
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 97
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 52
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 39
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 3
- 102100034112 Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Human genes 0.000 description 123
- 101000799143 Homo sapiens Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Proteins 0.000 description 123
- 238000000848 angular dependent Auger electron spectroscopy Methods 0.000 description 123
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 73
- 230000006870 function Effects 0.000 description 25
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 7
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 241000709721 Hepatovirus A Species 0.000 description 4
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004297 night vision Effects 0.000 description 2
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 241000587155 Athene Species 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005355 Hall effect Effects 0.000 description 1
- 208000019914 Mental Fatigue Diseases 0.000 description 1
- 101100514842 Xenopus laevis mtus1 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000010705 motor oil Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000005067 remediation Methods 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/161—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication
- G08G1/163—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication involving continuous checking
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
- B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
- B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
- B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
- B60W2050/146—Display means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
- B60W2556/55—External transmission of data to or from the vehicle using telemetry
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
- B60W2556/65—Data transmitted between vehicles
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B27/00—Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
- G02B27/01—Head-up displays
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/006—Mixed reality
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/005—Moving wireless networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
Description
なわち、この行動中、この行動の前、および場合によってはこの行動の後に発生する事象)を記述する、現実世界の車両についてのセンサ情報を集約する。デジタル行動ツインシステムがセンサ情報によって記述される車両の固有の識別情報(たとえば、VINまたはナンバープレート情報)を知るように、センサ情報の各インスタンスは固有の識別子と関連付けられる。デジタル行動ツインシステムは、これらの車両向けのデジタル行動ツインを生成し、クラウドサーバにそれらを記憶する。車両のデジタル行動ツインは、車両の現在または将来の状況に基づいて、車両の将来の行動を予測するために分析可能である。クラウドサーバは、デジタル行動ツインシステムによって提供されるデジタルツインサービスを使用する車両に、デジタル行動ツインを記述する「ツインデータ」と呼ばれるデジタルデータを提供するように動作可能である。デジタルツインサービスを使用する車両は、「ツインクライアント」と呼ばれる、それらの電子制御ユニットに記憶された小型ソフトウェアクライアント、または何らかの他の車載コンピュータを含む。ツインクライアントは、その地理的近傍にある車両の各々のためのツインデータを検索する。ツインクライアントは、このツインデータ、ならびにその近傍にある車両ごとの現在の運転状況を記述するそのローカルセンサ情報を使用して、(1)様々な状況における運転者の行動、および(2)道路の様々な部分において衝突がありそうかどうかを推定する。ツインクライアントは、ヘッドアップディスプレイユニット(HUD)を使用して、オプションの音声警告とともに、現在走行している(または走行しようとしている)道路の部分ごとの衝突のリスクを視覚的に描写する色付きの透明オーバーレイを表示するAR技術を組み込む。いくつかの実施形態では、クラウドサーバは、車両がコネクティッド車両であるかどうかにかかわらず、それらについてのツインデータを含むので、デジタル行動ツインシステムは、アンコネクティッド車両である他の車両とともに動作する。
行するように構成することができる。
第1のデジタル行動ツインがこの異なる運転行動を含むように修正される、システム。記載された技法の実装形態は、ハードウェア、方法もしくはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含んでもよい。
ある。
CUに実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。(1)リモート運転者のデジタル行動ツインと、(a)現在の運転状況、ならびに(b)リモート運転者の行動パターン、および様々な状況においてリモート運転者がどのように行動するかを記述する自車両の搭載データ(たとえば、センサデータおよびADASデータのうちの1つまたは複数)とに基づいて、様々な状況[すなわち、様々な運転シナリオ]におけるリモート運転者の将来の行動を予測する。(2)自運転者のデジタル行動ツインと、(a)現在の運転状況、ならびに(b)自運転者の行動パターン、および様々な状況において自運転者がどのように行動するかを記述する自車両の搭載データとに基づいて、様々な状況における自運転者の将来の行動を予測する。(3)リモート運転者の推定された将来の行動および自運転者の推定された将来の行動に部分的に基づいて、自車両が現在走行している道路の様々な部分において衝突が起こりそうかどうかを予測するために、リスク分析を実行する。(4)リスク分析に基づいて、道路の様々な部分についての衝突の可能性を視覚的に描写するAR視覚化を生成する。(5)自車両の搭載センサによって生成されたセンサデータを使用して、リモート車両の行動を検出し、リモート運転者用のローカルに記憶されたデジタル行動ツイン、ならびにリモート運転者の予測された将来の行動およびリモート運転者についてのリスク評価を更新する。いくつかの実施形態では、自車両の搭載センサがリモート車両を常に監視する(たとえば、リモート車両の行動を観察する)前に、ステップ(1)から(4)のうちの1つまたは複数が実行される。このため、ツインクライアントは、既存の解決策よりも迅速にリスク通知を提供するように動作可能である。
いくつかの実施形態では、自車両は、自車両のECUによって実行されるツインクライアントを含む。自車両は、車両およびその構成要素の状態を監視し、交通事故などの重大な交通事象の発生を追跡する搭載システムおよび搭載センサを含む。たとえば、車両の搭載システムは、交通事故を監視し回避しようとし、そのような事象/事故が発生したときを記述するデジタルデータを生成する1つまたは複数のADASシステムを含む。ADASシステムの例が以下に記載される。
ジンを含む、1つまたは複数の車両構成要素の性能もしくは動作(または車両の運転者の視点から見たときのそれらの見かけの性能)に影響を及ぼすように動作可能である。
図1を参照すると、いくつかの実施形態による、デジタル行動ツインシステム199およびツインクライアント196のための動作環境100が描写されている。描写された動作環境100は、自車両123、第1のリモート車両124A、第2のリモート車両124B、第3のリモート車両124C、・・・および第Nのリモート車両124N(本明細書では、単数の場合「1つのリモート車両124」、または複数の場合「複数のリモート車両124」)、ならびにデジタルツインサーバ107を含む。これらの要素は、ネットワーク105を介して互いに通信可能に結合されてもよい。図1には、1つの自車両123、1つのデジタルツインサーバ107、および1つのネットワーク105が描写されているが、実際には、動作環境100は、1つもしくは複数の自車両123、1つもしくは複数のデジタルツインサーバ107、または1つもしくは複数のネットワーク105を含んでもよい。動作環境100は、「N」個のリモート車両124を含み、「N」は1より大きい任意の正の整数を示す。
80は1つまたは複数のADASシステムを含む。ADASシステムセット180は、自車両123を自律型車両にするために十分な自律機能を自車両123に提供する。
いに通信可能に結合される。図1にはこれらの要素の各々の1つのみが描写されているが、実際には、自車両123は、1つまたは複数のプロセッサ125A、1つまたは複数のメモリ127A、1つまたは複数の通信ユニット145A、1つまたは複数のADASシステムセット180、1つまたは複数のセンサセット195、1つまたは複数のECU126、1つまたは複数の電子ディスプレイデバイス140、および1つまたは複数のツインクライアント196を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、プロセッサ125およびメモリ127は、自車両123の車載コンピュータシステムの要素であってもよい。車載コンピュータシステムは、以下の要素:ADASシステムセット180に含まれる1つまたは複数のADASシステム、センサセット195、通信ユニット145、プロセッサ125、メモリ127、ECU126、電子ディスプレイデバイス140、およびツインクライアント196のうちの1つまたは複数の動作を行わせるかまたは制御するように動作可能であってもよい。車載コンピュータシステムは、メモリ127に記憶されたデータにアクセスし実行して、ツインクライアント196に本明細書に記載された機能を提供するように動作可能であってもよい。車載コンピュータシステムは、以下の、図3を参照して以下に記載される方法300、図5Aおよび図5Bを参照して以下に記載される方法500、図6を参照して以下に記載される方法600、ならびに図7を参照して以下に記載される方法700のうちの1つまたは複数のステップのうちの1つまたは複数を車載車両コンピュータシステムに実行させるツインクライアント196を実行するように動作可能であってもよい。
両123は、自車両123を自律型車両にするために十分である自律機能を自車両123に提供するADASシステムセット180を含む。
ライトの点灯(たとえば、信号機の黄色のライトの点灯、道路標識または横断歩道の信号の黄色のライトの点滅)のために減速するかどうか、四方向の停止標識で運転者がどのように行動するか、および運転者がマージ状況をどのように処理するかのうちの1つまたは複数を記述する。他の車両との危険な相互作用を記述する行動測定基準は、たとえば、他の車両とのニアミス事故、他の車両が自車両123との衝突を回避するために旋回しなければならなかったかどうか、他の車両が自車両123との衝突を回避するために急ブレーキまたは急加速しなければならなかったかどうか、自車両123の運転者が他の車両の後ろにどれだけ接近して追従するか、運転者が二重黄色線上で他の車両を追い越すかどうか、および他の車両との他の危険な相互作用を記述する。
の電子通信を介して、セルラー通信ネットワーク上でデータを送受信するためのセルラー通信トランシーバを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット145は有線ポートおよびワイヤレストランシーバを含む。通信ユニット145は、TCP/IP、HTTP、HTTPS、およびSMTP、ミリメートル波、DSRCなどを含む標準ネットワークプロトコルを使用して、ファイルまたはメディアオブジェクトの配信のためのネットワーク105への他の従来の接続も提供する。
25によって実行されると、自運転者のデジタル行動ツインと、(1)現在の運転状況ならびに(2)自運転者の行動パターンおよび様々な状況において自運転者がどのように行動するかを記述する自車両の搭載データとに基づいて、様々な状況における自運転者の将来の行動の第2の推定値をプロセッサ125に生成させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。この第2の推定値も推定データ184によって記述される。
に実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
いくつかの実施形態では、デジタルツインサーバ107は、以下の要素:デジタル行動ツインシステム199、プロセッサ125、メモリ127、および通信ユニット145のうちの1つまたは複数を含むクラウドサーバである。これらの要素は、バス120Bを介して互いに通信可能に結合される。デジタルツインサーバ107の以下の要素:プロセッサ125、メモリ127、および通信ユニット145は、自車両123について上述された要素と同じまたは同様なので、これらの要素の説明はここでは繰り返さない。
(1)自車両123の搭載データを入力として受信する。(2)この入力を分析して、1つまたは複数の状況または運転シナリオにおける自車両123または自運転者の行動を特定する。(3)1つまたは複数の状況または運転シナリオにおける自車両123または自運転者の行動を記述する自ツインデータ175を出力する。デジタル行動ツインシステム199は、デジタル行動ツインシステム199に搭載データを提供する他の車両に対してこのプロセスを繰り返す。このようにして、デジタル行動ツインシステム199は、デジタルデータの以下のインスタンス:第1のツインデータ171、第2のツインデータ172、第3のツインデータ173、および第Nのツインデータ174のうちの1つまたは複数を出力する。
200の他の構成要素との間の通信を処理するためのルーチンを含むソフトウェアであり得る。いくつかの実施形態では、通信モジュール202は、デジタル行動ツインシステム199とコンピュータシステム200または動作環境100の他の構成要素との間の通信を処理するための以下に記載される機能を提供するように、プロセッサ125によって実行可能な一組の命令であり得る。
をプロセッサ125に実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。たとえば、決定モジュール204は、プロセッサ125によって実行されると、図5Aおよび図5Bに描写された方法500のステップ501〜506および509〜514のうちの1つまたは複数をプロセッサ125に実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
起こりそうかどうかを予測するために、リスク分析が実行される。
二次元ヘッドアップディスプレイユニットでなくてもよい。いくつかの実施形態では、電子ディスプレイデバイス140および隠蔽グラフィックは、そのような構成要素とともに動作可能であるように設計される。
に生成させる[このAR視覚化は衝突リスクの音声通知とペアになることができる]。ARデータはAR視覚化を記述するデジタルデータである。ツインクライアントはARデータを生成する。たとえば、ツインクライアントは、自車両のプロセッサによって実行されると、リスクデータによって記述されたリスクを描写するAR視覚化を記述するARデータを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
ィスク、読取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、EPROM、EEPROM、磁気又は光カード、不揮発性メモリを備えたUSBキーを含むフラッシュメモリ、又はそれぞれコンピュータシステムバスに結合された電子命令を保存するのに適したあらゆる種類の媒体を含む、コンピュータ可読ストレージ媒体に保存されてもよい。
ジュール、ルーチン、特徴、属性、手法、及び他の態様の特定の命名及び区分は、義務的又は重要なものではなく、本明細書又はその特徴を実施する機構は、異なる名称、区分、又は形式を有していてもよい。さらに、関連技術の当業者には明らかとなるように、本開示のモジュール、ルーチン、特徴、属性、手法、及び他の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はこれら3つの任意の組み合わせとして実施することができる。また、本明細書のコンポーネント(その一例は、モジュールである)がソフトウェアとして実施される場合はいつでも、そのコンポーネントは、スタンドアロンプログラムとして、より大きなプログラムの一部として、複数の別個のプログラムとして、静的又は動的にリンクしたライブラリとして、カーネルロード可能モジュールとして、デバイスドライバとして、又はコンピュータプログラミング分野の当業者に現在又は将来公知のあらゆる及びその他の方法で実施することができる。加えて、本開示は、どの特定のプログラミング言語の実施形態にも、又はどの特定のオペレーティングシステム又は動作環境の実施形態にも決して限定されない。従って、本開示は、以下の特許請求の範囲に記載される本明細書の範囲を説明するものであって、限定するものではないことが意図される。
Claims (20)
- 運転状況ならびにこの運転状況におけるリモート車両および自車両の運転行動を記述するデジタルデータを記録することと、
前記リモート車両の第1のデジタル行動ツイン、前記自車両の第2のデジタル行動ツイン、および前記デジタルデータに基づいて、前記リモート車両および前記自車両のうちの1つまたは複数を巻き込む衝突のリスクを特定することと、
前記リスクに基づいて前記自車両の動作を修正することと、
を含む、方法。 - 前記自車両の前記動作を修正することが、前記リスクを視覚的に描写するグラフィック出力を表示する前記自車両の電子ディスプレイを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記グラフィック出力が拡張現実(AR)視覚化である、請求項2に記載の方法。
- 前記リモート車両が前記自車両に車両対モノ(V2X)メッセージを送信することをさらに含み、前記V2Xメッセージが前記第1のデジタル行動ツインを記述するリモートツインデータを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のデジタル行動ツインが、複数の様々な運転状況における前記リモート車両のリモート運転者の前記運転行動をモデル化する、請求項1に記載の方法。
- 前記第2のデジタル行動ツインが、複数の様々な運転状況における前記自車両の自運転者の前記運転行動をモデル化する、請求項1に記載の方法。
- 前記自車両が自律型車両である、請求項1に記載の方法。
- 前記自車両の前記動作を修正することが、前記自車両が自律的に前記リスクを修正する行動を取ることを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記運転状況における前記リモート車両の異なる運転行動を記述する新しいデジタルデータに基づいて、前記第1のデジタル行動ツインを修正することをさらに含み、前記第1のデジタル行動ツインがこの異なる運転行動を含むように修正される、請求項1に記載の方法。
- 運転状況ならびにこの運転状況におけるリモート車両および自車両の運転行動を記述するデジタルデータを記憶する非一時的メモリと、
前記非一時的メモリに通信可能に結合されたプロセッサと
を備えるシステムであって、前記非一時的メモリが、前記プロセッサによって実行されると、
前記リモート車両の第1のデジタル行動ツイン、前記自車両の第2のデジタル行動ツイン、および前記デジタルデータに基づいて、前記リモート車両および前記自車両のうちの1つまたは複数を巻き込む衝突のリスクを特定すること、ならびに、
前記リスクに基づいて前記自車両の動作を修正すること、
を前記プロセッサに行わせるコンピュータコードを記憶する、システム。 - 前記自車両の前記動作を修正することが、前記リスクを視覚的に描写するグラフィック出力を表示する前記自車両の電子ディスプレイを含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記グラフィック出力が拡張現実(AR)視覚化である、請求項11に記載のシステム
。 - 前記第1のデジタル行動ツインが、前記自車両によって受信され、前記リモート車両によって送信される車両対モノ(V2X)メッセージを介して受信されるリモートツインデータによって記述される、請求項10に記載のシステム。
- 前記第1のデジタル行動ツインが、複数の様々な運転状況における前記リモート車両のリモート運転者の前記運転行動をモデル化する、請求項10に記載のシステム。
- 前記第2のデジタル行動ツインが、複数の様々な運転状況における前記自車両の自運転者の前記運転行動をモデル化する、請求項10に記載のシステム。
- 前記自車両が自律型車両であり、前記自車両の前記動作を修正することが、前記自車両が自律的に前記リスクを修正する行動を取ることを含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記プロセッサによって実行されると、前記運転状況における前記リモート車両の異なる運転行動を記述する新しいデジタルデータに基づいて、前記第1のデジタル行動ツインを前記プロセッサに修正させる追加のコンピュータコードを前記非一時的メモリが記憶し、前記第1のデジタル行動ツインがこの異なる運転行動を含むように修正される、請求項10に記載のシステム。
- 前記プロセッサによって実行されると、
運転状況ならびにこの運転状況におけるリモート車両および自車両の運転行動を記述するデジタルデータを記録すること、
前記リモート車両の第1のデジタル行動ツイン、前記自車両の第2のデジタル行動ツイン、および前記デジタルデータに基づいて、前記リモート車両および前記自車両のうちの1つまたは複数を巻き込む衝突のリスクを特定すること、ならびに、
前記リスクに基づいて前記自車両の動作を修正すること、
を前記プロセッサに行わせるコンピュータ実行可能コードを記憶する非一時的メモリを備える、コンピュータプログラム製品。 - 前記自車両の前記動作を修正することが、前記リスクを視覚的に描写するグラフィック出力を表示する前記自車両の電子ディスプレイを含む、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記コンピュータ実行可能コードが、前記プロセッサによって実行されると、前記運転状況における前記リモート車両の異なる運転行動を記述する新しいデジタルデータに基づいて、前記第1のデジタル行動ツインをさらに前記プロセッサに修正させ、前記第1のデジタル行動ツインがこの異なる運転行動を含むように修正される、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US16/007,796 US10843689B2 (en) | 2018-06-13 | 2018-06-13 | Collision avoidance for a connected vehicle based on a digital behavioral twin |
US16/007,796 | 2018-06-13 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020009428A true JP2020009428A (ja) | 2020-01-16 |
JP2020009428A5 JP2020009428A5 (ja) | 2022-06-16 |
JP7200832B2 JP7200832B2 (ja) | 2023-01-10 |
Family
ID=68724883
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019110341A Active JP7200832B2 (ja) | 2018-06-13 | 2019-06-13 | デジタル行動ツインに基づくコネクティッド車両のための衝突回避 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10843689B2 (ja) |
JP (1) | JP7200832B2 (ja) |
DE (1) | DE102019115783A1 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023277031A1 (ja) * | 2021-07-02 | 2023-01-05 | 株式会社デンソー | モビリティサービス基盤サーバ、モビリティサービス提供システム、車両アクセス制御方法、プログラム |
WO2023277030A1 (ja) * | 2021-07-02 | 2023-01-05 | 株式会社デンソー | モビリティサービス基盤サーバ、モビリティサービス提供システム、車両アクセス制御方法、プログラム |
WO2023188994A1 (ja) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | ソフトバンク株式会社 | 車両およびサーバ |
WO2024042586A1 (ja) * | 2022-08-22 | 2024-02-29 | 日本電信電話株式会社 | 交通分散制御システム、方法、及びプログラム |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108885828B (zh) * | 2016-04-15 | 2021-08-17 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制***、车辆控制方法及存储介质 |
EP3584607B1 (en) * | 2018-06-18 | 2023-03-01 | Zenuity AB | Method and arrangement for improving global positioning performance of a road vehicle |
DE102018213554A1 (de) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | Audi Ag | Verfahren und Anzeigeeinrichtung zur Visualisierung einer Anordnung sowie Wirkungsweise von Umfeldsensoren eines Kraftfahrzeugs |
US10847038B2 (en) * | 2018-08-10 | 2020-11-24 | The Boeing Company | Aircraft communications system with an operational digital twin |
US11541533B2 (en) | 2019-03-01 | 2023-01-03 | Duality Robotics, Inc. | Robot templates in a simulation environment |
US10839621B1 (en) * | 2019-07-24 | 2020-11-17 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Altering a vehicle based on driving pattern comparison |
US11738804B2 (en) * | 2020-02-07 | 2023-08-29 | Micron Technology, Inc. | Training a vehicle to accommodate a driver |
WO2021159269A1 (zh) * | 2020-02-11 | 2021-08-19 | 云图技术有限公司 | 基于视觉的安全驾驶预警方法、***及存储介质 |
CN111739343B (zh) * | 2020-06-02 | 2023-12-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆事故风险的预警方法、装置、介质及电子设备 |
DE102020207177A1 (de) | 2020-06-09 | 2021-12-09 | Zf Friedrichshafen Ag | Überwachen eines Fahrzeugs |
CN112419775B (zh) * | 2020-08-12 | 2022-01-11 | 华东师范大学 | 基于强化学习的数字孪生智慧停车方法及*** |
CN111930026B (zh) * | 2020-08-20 | 2024-07-05 | 北京经纬恒润科技股份有限公司 | 一种测试方法及装置 |
DE102020210821A1 (de) | 2020-08-27 | 2022-03-03 | Siemens Mobility GmbH | Verfahren zur Überprüfung eines Lichtraums für ein Schienenfahrzeug |
US11252723B1 (en) * | 2020-09-04 | 2022-02-15 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Modifying a vehicular radio based on a schedule of point-to-point vehicular communications |
CN112037543A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-04 | 中德(珠海)人工智能研究院有限公司 | 基于三维建模的城市交通灯控制方法、装置、设备和介质 |
DE102020124526A1 (de) | 2020-09-21 | 2022-03-24 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrsüberwachung mittels Fahrbahnschwingungen und Laservibrometrie |
US11738777B2 (en) | 2020-12-21 | 2023-08-29 | Zoox, Inc. | Dynamic autonomous control engagement |
US11912302B2 (en) * | 2020-12-21 | 2024-02-27 | Zoox, Inc. | Autonomous control engagement |
KR20220117625A (ko) * | 2021-02-17 | 2022-08-24 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | 자율형 cps의 성능 자가진화를 위한 연합 강화학습 기반의 자율형 cps 자가진화 프레임워크 및 이를 이용한 자율형 cps의 성능 자가진화 방법 |
US20220289240A1 (en) * | 2021-03-12 | 2022-09-15 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Connected vehicle maneuvering management for a set of vehicles |
CN113119937B (zh) * | 2021-03-31 | 2022-04-08 | 南京航空航天大学 | 基于数字孪生的智能线控制动***及其预测控制方法 |
CN112991742B (zh) * | 2021-04-21 | 2021-08-20 | 四川见山科技有限责任公司 | 一种实时交通数据的可视化仿真方法及*** |
DE102021207869A1 (de) | 2021-07-22 | 2023-01-26 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum zumindest teilautomatisierten Führen eines Kraftfahrzeugs |
CN113741442B (zh) * | 2021-08-25 | 2022-08-02 | 中国矿业大学 | 一种基于数字孪生驱动的单轨吊车自动驾驶***及方法 |
CN114153220B (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-14 | 深圳市爱云信息科技有限公司 | 基于人工智能物联网平台用于自动驾驶的远程控制方法 |
US20230256985A1 (en) * | 2022-02-14 | 2023-08-17 | Continental Advanced Lidar Solutions Us, Llc | Method and system for avoiding vehicle undercarriage collisions |
DE102022202717A1 (de) | 2022-03-21 | 2023-09-21 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Prüfen einer Wirkkette |
CN114863699B (zh) * | 2022-06-14 | 2023-05-23 | 电子科技大学 | 一种基于数字孪生的城市车路协同交通流预测方法 |
CN117400959A (zh) * | 2022-07-07 | 2024-01-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 远程驾驶的控制方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
CN115412883A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-29 | 重庆交通大学 | 一种基于5g位置共享的智能网联超视距行车辅助*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017138952A (ja) * | 2015-04-21 | 2017-08-10 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム |
JP2017206239A (ja) * | 2016-05-19 | 2017-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | ユーザプロファイルに基づくコネクティッド・カーの自動パラメータチューニングシステム |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7124027B1 (en) | 2002-07-11 | 2006-10-17 | Yazaki North America, Inc. | Vehicular collision avoidance system |
EP3357780B1 (en) * | 2015-09-30 | 2022-10-26 | Sony Group Corporation | Driving control device, driving control method, and program |
US9688273B2 (en) * | 2015-10-27 | 2017-06-27 | GM Global Technology Operations LLC | Methods of improving performance of automotive intersection turn assist features |
US10178531B2 (en) * | 2016-09-15 | 2019-01-08 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for efficient sensor data sharing in a vehicle-to-vehicle (V2V) network |
US10168174B2 (en) * | 2017-05-09 | 2019-01-01 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Augmented reality for vehicle lane guidance |
-
2018
- 2018-06-13 US US16/007,796 patent/US10843689B2/en active Active
-
2019
- 2019-06-11 DE DE102019115783.8A patent/DE102019115783A1/de active Pending
- 2019-06-13 JP JP2019110341A patent/JP7200832B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017138952A (ja) * | 2015-04-21 | 2017-08-10 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム |
JP2017206239A (ja) * | 2016-05-19 | 2017-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | ユーザプロファイルに基づくコネクティッド・カーの自動パラメータチューニングシステム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023277031A1 (ja) * | 2021-07-02 | 2023-01-05 | 株式会社デンソー | モビリティサービス基盤サーバ、モビリティサービス提供システム、車両アクセス制御方法、プログラム |
WO2023277030A1 (ja) * | 2021-07-02 | 2023-01-05 | 株式会社デンソー | モビリティサービス基盤サーバ、モビリティサービス提供システム、車両アクセス制御方法、プログラム |
WO2023188994A1 (ja) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | ソフトバンク株式会社 | 車両およびサーバ |
JP2023145175A (ja) * | 2022-03-28 | 2023-10-11 | ソフトバンク株式会社 | 車両およびサーバ |
WO2024042586A1 (ja) * | 2022-08-22 | 2024-02-29 | 日本電信電話株式会社 | 交通分散制御システム、方法、及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10843689B2 (en) | 2020-11-24 |
JP7200832B2 (ja) | 2023-01-10 |
DE102019115783A1 (de) | 2019-12-19 |
US20190382003A1 (en) | 2019-12-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7200832B2 (ja) | デジタル行動ツインに基づくコネクティッド車両のための衝突回避 | |
JP7371359B2 (ja) | 車両リスク評価用のデジタルツイン | |
JP6844581B2 (ja) | 拡張現実を用いた車線案内 | |
US10755007B2 (en) | Mixed reality simulation system for testing vehicle control system designs | |
US11954651B2 (en) | Sensor-based digital twin system for vehicular analysis | |
US10423844B2 (en) | Personalized augmented reality vehicular assistance for color blindness condition | |
US10895465B2 (en) | Optimizing a route selection for a highly autonomous vehicle | |
CN109421738B (zh) | 用于监视自主车辆的方法和装置 | |
US10424127B2 (en) | Controller architecture for monitoring health of an autonomous vehicle | |
US10527849B2 (en) | Augmented reality vehicular assistance for color blindness | |
US10248196B2 (en) | System for occlusion adjustment for in-vehicle augmented reality systems | |
US10202127B2 (en) | User profile-based automatic parameter tuning system for connected vehicles | |
US20180365902A1 (en) | Traffic situation awareness for an autonomous vehicle | |
US20180267538A1 (en) | Log-Based Vehicle Control System Verification | |
JP7318360B2 (ja) | 車両対モノ通信に基づく眠気を催している運転者の検出 | |
US11043122B2 (en) | Digital behavioral twin system for intersection management in connected environments | |
JP2019212297A (ja) | 車線変更タイミングインジケータ | |
RU2689919C1 (ru) | Анализ выхлопного газа | |
US20220068122A1 (en) | Systems and methods to group and move vehicles cooperatively to mitigate anomalous driving behavior | |
US20230073151A1 (en) | Early detection of abnormal driving behavior | |
US20230339492A1 (en) | Generating and depicting a graphic of a phantom vehicle | |
US20230419200A1 (en) | Decentralized parking fulfillment service | |
US11257363B2 (en) | XR-based slot reservation system for connected vehicles traveling through intersections |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191010 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220608 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220608 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220608 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220906 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221104 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221122 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221205 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7200832 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |