JP4735430B2 - Confluence support device - Google Patents
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Description
本発明は、合流車線を走行する自車両が本線車線に合流する際の運転者による運転操作を支援する合流支援装置に関する。 The present invention relates to a merging support device that supports a driving operation by a driver when a host vehicle traveling in a merging lane merges into a main lane.
従来、合流車線を走行する自車両が本線車線に合流する際に、例えば最適な合流タイミングなどの情報を自車両の運転者に提示して、合流時における運転操作を支援する合流支援装置が提案されている（例えば、特許文献１等を参照。）。
ところで、自車両が合流車線から本線車線に合流する際の最適な合流タイミングを求めるには、自車両が合流を実行した結果、本線車線上で自車両と自車両前後を走行する周囲車両とがどのような状況となるかを的確に予測する必要がある。そして、このような合流結果の状況は、自車両の合流の際の挙動特性によっても大きな差が生じるため、合流結果の状況を的確に予測するには、自車両の合流挙動特性についても考慮しておく必要がある。なお、自車両の合流挙動特性は、自車両の運転者による合流時の運転操作の特性と、自車両の加減速特性、操舵特性などの車両固有の特性とから決まるものである。 By the way, in order to obtain the optimum merging timing when the host vehicle joins the main lane from the merging lane, as a result of the host vehicle merging, the host vehicle and the surrounding vehicles traveling in the front and rear of the host vehicle are It is necessary to accurately predict the situation. Since the situation of such a merge result also varies greatly depending on the behavior characteristics at the time of merging of the own vehicle, in order to accurately predict the situation of the merge result, the merging behavior characteristics of the own vehicle are also considered. It is necessary to keep. Note that the merging behavior characteristics of the host vehicle are determined from characteristics of driving operation at the time of merging by the driver of the host vehicle and characteristics inherent to the vehicle such as acceleration / deceleration characteristics and steering characteristics of the host vehicle.
しかしながら、特許文献１に記載の合流支援装置をはじめとして、従来のこの種の合流支援装置では、自車両の合流挙動特性については考慮されていないため、合流結果の状況の予測精度が十分でなく、必ずしも満足のいく情報の提示が行われていないといった問題がある。 However, since this type of conventional merging support device including the merging support device described in Patent Document 1 does not consider the merging behavior characteristics of the host vehicle, the prediction accuracy of the situation of the merging result is not sufficient. However, there is a problem that satisfactory information is not always presented.
本発明は、以上のような従来技術が有する問題点を解消すべく創案されたものであって、合流結果の状況を高い精度で予測して的確な情報を自車両の運転者に提示し、合流の際の運転者による運転操作を適切に支援することができる合流支援装置を提供することを目的としている。 The present invention was devised to solve the problems of the prior art as described above, and predicts the situation of the merged result with high accuracy and presents accurate information to the driver of the own vehicle. An object of the present invention is to provide a merging support device that can appropriately support the driving operation by the driver at the time of merging.
本発明に係る合流支援装置は、合流車線を走行している自車両が本線車線への合流を直ちに実行した場合の合流終了時点における自車両の状況及び周囲車両の状況を予測して、その予測結果に応じて危険度を算出し、算出した危険度を表す情報を自車両の運転者に提示することを基本とする。そして、特に本発明に係る合流支援装置では、合流実行時において、本線車線上を走行している周囲車両の自車両に対する衝突余裕時間に応じて変化する運転者の運転特性に基づいて自車両の合流挙動特性を示すデータを学習値として算出することにより、自車両の合流挙動特性を学習して、合流の結果の状況を予測する際には、自車両や周囲車両の状況、道路状況などに応じた現在の合流環境と、自車両の合流挙動特性の学習値とに基づいて、合流結果の状況を予測するようにした。 The merging support apparatus according to the present invention predicts the situation of the host vehicle at the end of merging and the situation of surrounding vehicles when the host vehicle traveling in the merging lane immediately executes merging to the main lane, and the prediction Basically, the risk level is calculated according to the result, and information indicating the calculated risk level is presented to the driver of the host vehicle. In particular, in the merging support apparatus according to the present invention, when the merging is performed, based on the driver's driving characteristics that change according to the collision margin time of the surrounding vehicle traveling on the main lane with respect to the own vehicle. By calculating the data indicating the merging behavior characteristics as a learning value, when learning the merging behavior characteristics of the own vehicle and predicting the situation of the merging result, the situation of the own vehicle and surrounding vehicles, road conditions, etc. The situation of the merging result is predicted based on the current merging environment in accordance with the learning value of the merging behavior characteristic of the own vehicle.
本発明に係る合流支援装置によれば、自車両の合流挙動特性を加味して合流結果の状況が高精度に予測され、その予測結果に応じた危険度を表す情報が自車両の運転者に提示されるので、自車両の運転者は、自分の運転特性や自車両の車両特性などに応じた合流結果を的確に把握しながら、最適なタイミングで合流を実行することが可能となる。 According to the merging support apparatus according to the present invention, the situation of the merging result is predicted with high accuracy in consideration of the merging behavior characteristic of the own vehicle, and information indicating the degree of risk corresponding to the predicted result is given to the driver of the own vehicle. Thus, the driver of the own vehicle can execute the merging at the optimum timing while accurately grasping the merging result according to his / her driving characteristics and the vehicle characteristics of the own vehicle.
［本発明の概要］
本発明は、自車両の運転者がアクションを起こし、運転行動に対して変化を起こそうとする場合に、その結果生じる状況を高精度に予測して危険度を算出し、その危険度を表す情報を提示することで、自車両の運転者が今アクションを起こすべきか否か戦術的な判断を行うことができるようにすることを狙いとしたものである。そのためには、状況により様々に変化する運転者のアクションに応じた自車両の挙動特性を学習し、その情報を元に将来的状況を予測することが重要であり、本発明に係る合流支援装置は、この考え方を合流場面において適用したものである。
[Outline of the present invention]
In the present invention, when the driver of the own vehicle takes an action and tries to change the driving behavior, the risk is calculated by predicting the resulting situation with high accuracy, and the risk is expressed. By presenting the information, the aim is to enable the driver of the vehicle to make a tactical decision as to whether or not to take action now. For that purpose, it is important to learn the behavior characteristics of the own vehicle according to the action of the driver that changes variously depending on the situation, and to predict the future situation based on the information, and the merge support device according to the present invention Is an application of this concept in a confluence scene.
すなわち、本発明に係る合流支援装置は、合流車線を走行する自車両が本線車線に合流する合流場面において、今、合流（合流車線から本線車線への車線変更）を実行した場合に、その結果として生じる状況、すなわち、合流終了時点における本線車線上の自車両の状況や自車両の前後を走行する周囲車両の状況を予測して危険度を判断し、危険度を表す情報を自車両の運転者に提示する。このとき、合流結果の状況の予測は、合流（合流車線から本線への車線変更）時の実行開始から終了までの時間や、操舵特性（車両軌跡）、速度変化などの自車両の合流挙動特性を学習し、その学習値を用いて予測を行う。これらの挙動特性は、周囲の状況により変わるため、周辺状況によりパターン分けを行い、パターン毎に学習を行っていく。 That is, the merging support device according to the present invention is the result when the merging (the lane change from the merging lane to the main lane) is executed in the merging scene where the own vehicle traveling in the merging lane merges with the main lane. That is, the situation of the host vehicle on the main lane at the end of merging and the situation of surrounding vehicles traveling around the host vehicle, the risk level is judged, and information representing the risk level is used to drive the host vehicle Present it to the person. At this time, the prediction of the situation of the merging result is based on the merging behavior characteristics of the host vehicle such as the time from the start to the end of merging (change of lane from the merging lane to the main lane), steering characteristics (vehicle trajectory), and speed change. And predict using the learned value. Since these behavior characteristics vary depending on the surrounding conditions, patterns are classified according to the surrounding conditions, and learning is performed for each pattern.
本実施形態では、合流において自車両の運転者の運転行動を左右する最も大きな要因を、本線車線上を走行している周囲車両の自車両に対する衝突余裕時間（ＴＴＣ：Time to Collision：相対距離を相対速度で除したもの）と捉えている。一般的にみられる特質として、本線車線上の周囲車両とのＴＴＣが短いとき、自車両の運転者は急いで本線車線に入ろうとする。一方、本線車線上の周囲車両とのＴＴＣが長いときには、自車両の運転者は余裕を持って自分のリズムでゆっくり本線車線に入ろうとする。このような運転者の特質に鑑み、本実施形態の合流支援装置では、本線車線上の周囲車両とのＴＴＣに応じた運転者の運転特性変化に応じた自車両の合流挙動特性を学習することを基本とする。但し、合流場面において自車両の合流挙動特性を左右するものはこれだけではなく、様々な要因が関係してくる。そこで、本実施形態の合流支援装置では、本線車線上の周囲車両とのＴＴＣの他に、合流車線内での自車両の合流実行位置、本線車線の混雑状況、自車両の速度、合流車線の形状などの様々な状況も考慮して、これらの状況で識別される合流環境に応じてパターン分けを行い、自車両の合流挙動特性を学習していく。そして、これら学習された自車両の合流挙動特性の学習値を用いて、自車両の運転者が直ちにアクション（合流行動：合流車線から本線車線への車線変更）を起こした場合にどのような状況になるのかを予測して危険度を算出し、算出した危険度を表す情報を自車両の運転者に提示するようにしている。 In the present embodiment, the largest factor that affects the driving behavior of the driver of the host vehicle at the merging is the collision margin time (TTC: Time to Collision: relative distance) of the surrounding vehicle traveling on the main lane. (Divided by relative speed). As a general characteristic, when the TTC with the surrounding vehicles on the main lane is short, the driver of the own vehicle rushes to enter the main lane. On the other hand, when the TTC with the surrounding vehicles on the main lane is long, the driver of the own vehicle tends to enter the main lane slowly with his / her own rhythm. In view of such characteristics of the driver, the merging support device according to the present embodiment learns the merging behavior characteristic of the own vehicle according to the driver's driving characteristic change according to the TTC with the surrounding vehicle on the main lane. Based on. However, this is not the only factor that affects the merging behavior characteristics of the host vehicle in the merging scene, and various factors are involved. Therefore, in the merging support device of this embodiment, in addition to TTC with surrounding vehicles on the main lane, the merging execution position of the own vehicle in the merging lane, the congestion status of the main lane, the speed of the own vehicle, the lane of the merging lane Considering various situations such as shape, patterns are divided according to the merging environment identified in these situations, and the merging behavior characteristics of the host vehicle are learned. Then, using these learned learned values of the merging behavior characteristics of the own vehicle, what kind of situation when the driver of the own vehicle immediately takes action (merging behavior: lane change from merging lane to main lane) The degree of danger is calculated by predicting whether it will be, and information indicating the calculated degree of danger is presented to the driver of the host vehicle.
［装置構成］
本実施形態の合流支援装置の概略構成を図１に示す。この合流支援装置は、図１に示すように、本装置の中核をなすコントローラ１と、このコントローラ１の入力側に接続されたＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２、車速センサ３、舵角センサ４、車載カメラ５、レーザレーダ６、通信機７、地図データ格納装置８と、コントローラ１の出力側に接続された情報提示装置９とを備えて構成される。
[Device configuration]
A schematic configuration of the merging support apparatus of the present embodiment is shown in FIG. As shown in FIG. 1, the merging support apparatus includes a controller 1 that forms the core of the apparatus, a GPS (Global Positioning System) receiver 2 connected to the input side of the controller 1, a vehicle speed sensor 3, a steering angle sensor. 4, a vehicle-mounted
ＧＰＳ受信機２は、ＧＰＳ衛星からの信号を所定の受信周期毎に受信して、自車両の絶対位置を示す緯度経度情報を検出する。また、車速センサ３は自車両の走行速度を検出し、舵角センサ４は自車両のステアリング操舵角度を検出する。 The GPS receiver 2 receives a signal from a GPS satellite every predetermined reception cycle, and detects latitude / longitude information indicating the absolute position of the host vehicle. The vehicle speed sensor 3 detects the traveling speed of the host vehicle, and the steering angle sensor 4 detects the steering steering angle of the host vehicle.
車載カメラ５は、自車両の周囲の画像、特に自車両の前後方向の車線（道路合流部の始点、終点など）や自車両周囲を走行する周囲車両などを撮影対象とした自車両周囲の画像を撮影する。また、レーザレーダ６は、自車両周囲の所定のスキャン範囲にレーザ光をスキャンして、自車両の周囲を走行する周囲車両の有無や、周囲車両までの車間距離及び方位を各周囲車両毎に検出する。
The in-
通信機７は、各種通信インフラから情報を取得するためのものであり、具体的には、例えば、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）による交通情報を受信し、また、いわゆる路車間通信によって、道路合流部などに設置された車両検知装置からの検知情報をＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）等で受信し、また、いわゆる車車間通信によって、周囲車両の位置情報やウィンカ操作情報、ブレーキ操作情報などの各種情報を周囲車両から受信する。 The communication device 7 is for obtaining information from various communication infrastructures. Specifically, the communication device 7 receives traffic information by, for example, VICS (Vehicle Information and Communication System), and by road-to-vehicle communication, Detection information from a vehicle detection device installed at a junction or the like is received by DSRC (Dedicated Short Range Communications), etc., and by so-called inter-vehicle communication, position information of surrounding vehicles, blinker operation information, brake operation information, etc. Receive various information from surrounding vehicles.
地図データ格納装置８は、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスクなどの地図データが記録された記録媒体と、この記録媒体に格納された地図データの読み出しを行う再生装置とを有する。以上のＧＰＳ受信機２、車速センサ３、舵角センサ４、車載カメラ５、レーザレーダ６、通信機７、地図データ格納装置８からの情報は、コントローラ１の指令に応じて随時コントローラ１の内部に取り込まれる。
The map
情報提示装置９は、コントローラ１により作成された合流支援のための情報を自車両の運転者に提示するためのものであり、例えば、音による情報提示の場合にはスピーカが用いられ、画像による情報提示の場合には表示装置が用いられる。
The
コントローラ１は、制御プログラムを内蔵するマイクロコンピュータを中心に構成され、マイクロコンピュータで制御プログラムが実行されることにより、本実施形態の合流支援装置に特徴的な機能構成として、自車両把握部１１、周囲車両把握部１２、道路状況把握部１３、合流支援演算部１４の各機能構成を実現する。
The controller 1 is mainly composed of a microcomputer with a built-in control program. When the control program is executed by the microcomputer, the own vehicle grasping unit 11 as a functional configuration characteristic of the merging support apparatus of the present embodiment, Each functional configuration of the surrounding
自車両把握部１１は、ＧＰＳ受信機２で検出された緯度経度情報に基づいて、自車両のＧＰＳ受信周期毎の位置を特定するとともに、ＧＰＳ受信周期の間の自車両の位置を車速センサ３や舵角センサ４の検出値に基づいて補完して、自車両の現在位置を常時把握する。なお、自車両把握部１１は、自車両の現在位置をより正確に把握するために、車載カメラ５で撮影された自車両周囲の画像や、通信機７を用いた路車間通信や車車間通信で得られる情報も利用して、自車両の道路上における詳細位置などを特定するようにしてもよい。また、自車両把握部１１は、車速センサ３や舵角センサ４の検出値から現在の自車両の状態を把握するとともに、時々刻々と変化する自車両の現在位置を時間的に追跡することにより、自車両の挙動を把握する。
The own vehicle grasping unit 11 specifies the position of the own vehicle for each GPS reception cycle based on the latitude and longitude information detected by the GPS receiver 2, and determines the position of the own vehicle during the GPS reception cycle as a vehicle speed sensor 3. And the current position of the host vehicle is always grasped. In addition, in order to grasp | ascertain the present position of the own vehicle more correctly, the own vehicle grasping part 11 is an image of the surroundings of the own vehicle taken by the in-
周囲車両把握部１２は、車載カメラ５で撮影された自車両周囲の画像に対してエッジ検出等の処理を行って、本線車線上を走行する周囲車両と車線との位置関係を検出し、また、レーザレーダ６で検出された自車両を基準とした本線車線上の周囲車両までの車間距離や方位、さらには通信機７を用いた路車間通信や車車間通信で得られる情報も利用して、周囲車両の現在位置を常時把握する。また、周囲車両把握部１２は、時々刻々と変化する本線車線上の周囲車両の現在位置を時間的に追跡することにより、周囲車両の挙動を把握する。
The surrounding
道路状況把握部１３は、自車両把握部１１によって把握される自車両の現在位置と地図データ格納装置８に格納されている地図データとに基づいて、自車両周囲の道路形状を把握する。なお、道路状況把握部１３は、自車両周囲の道路形状をより正確に把握するために、車載カメラ５で撮影された画像や、通信機７を用いた路車間通信で得られる情報も利用するようにしてもよい。また、道路状況把握部１３は、通信機７で受信されるＶＩＣＳ交通情報に基づいて、自車両周囲の本線車線の混雑状況を把握する。なお、本線車線上の交通密度は、ＶＩＣＳ交通情報の区間到達時間により算出することができる。
The road
合流支援演算部１４は、自車両把握部１１や周囲車両把握部１２、道路状況把握部１３からの情報を用いて各種演算処理を行い、自車両が直ちに合流を実行した場合の結果として生じる状況を予測して危険度を判断し、その危険度を表す情報を情報提示装置５から出力させるものである。この合流支援演算部１４における主要な機能は、大きく分けて、現在の合流環境を識別する機能（合流環境識別手段）と、自車両の合流挙動特性を学習する機能（合流挙動特性学習手段）と、自車両の運転者の運転能力を判断する機能（運転能力判断手段）と、自車両が直ちに合流を実行した場合の合流終了時点における自車両の状況及び周囲車両の状況を予測する機能（合流結果予測手段）と、その予測結果に応じて合流の危険度を算出する機能（危険度算出手段）であり、これらの各機能は、例えば図２に例示する機能構成により実現される。以下、図２を用いて、合流支援演算部１４の詳細について説明する。
The merge
図２に示す合流支援演算部１４の機能構成において、自車両状態一時記憶部２１は、自車両が合流車線を走行しているときに、自車両把握手段１１からの情報、具体的には、自車両の位置や走行速度、操舵角度などの情報を、タイムスタンプ付きで時系列情報として一時的に保存する。また、自車両状態一時記憶部２１は、自車両把握手段１１からの情報を一時保存すると同時に、後述の合流行動終了時の自車両状況演算部２９及び合流環境の場合分け判断部２４に対して、現在の自車両の位置や走行速度、操舵角度などの情報を伝達する。
In the functional configuration of the merge
合流挙動特性抽出部２２は、自車両状態一時記憶部２１にて一時保存された合流実行時の自車両の時系列データをもとに、自車両の合流挙動特性を抽出する。具体的には、合流挙動特性抽出部２２は、例えば、操舵角度の時系列データから、合流（合流車線から本線車線への車線変更）実行時の操舵開始時刻と操舵終了時刻とを判断して、自車両が合流にかかった時間（Δｔ）や、操舵開始時刻から操舵終了時刻までの操舵特性などを抽出し、また、走行速度の時系列データから、操舵開始時刻から操舵終了時刻までの間の加減速特性などを、自車両の合流挙動特性として抽出する。この合流挙動特性抽出部２２により抽出された自車両の合流挙動特性の情報は、後述する場合分けされた学習演算部２５へと送られる。
The merging behavior characteristic extraction unit 22 extracts the merging behavior characteristic of the host vehicle based on the time series data of the host vehicle at the time of merging that is temporarily stored in the host vehicle state
周囲状況一時記憶部２３は、自車両が合流車線を走行しているときに、周囲車両把握部１２からの情報や道路状況把握部１３からの情報、具体的には、本線車線上を走行している周囲車両の位置や走行速度、自車両周囲の道路形状や本線車線の混雑状況などの情報を、タイムスタンプ付きで時系列情報として一時的に保存する。また、周囲状況一時記憶部２３は、周囲車両把握部１２からの情報や道路状況把握部１３からの情報を一時保存すると同時に、後述の合流行動終了時の周囲車両状況演算部３０に対して、周囲車両把握部１２からの情報を伝達する。
The ambient situation
合流環境の場合分け判断部２４は、周囲状況一時記憶部２３にて一時保存された合流実行時の周囲車両や道路の状況の時系列データをもとに、自車両が直ちに合流を開始しようとしたときに、現在の合流環境が、所定の場合分けのどの分類に属するかを判断する。また、合流環境の場合分け判断部２４は、学習演算を行う上での場合分けを行うために、実際に合流が終了した後、合流挙動特性抽出部２２にて抽出された合流実行時の操舵開始時刻と同時刻の周囲車両や道路の状況、及び自車両の状態から合流環境の場合分けを行い、場合分けの分類情報を、後述の場合分けされた学習演算部２５に送る。
Based on the time series data of surrounding vehicles and road conditions at the time of merging that is temporarily saved in the surrounding condition
場合分けされた学習演算部２５は、合流挙動特性抽出部２２で抽出された自車両の合流挙動特性を、合流環境の場合分け判断部２４で分けられた条件下で、学習を行う。また、場合分けされた学習値の記憶部２６は、場合分けされた学習演算部２５で演算された結果（学習値）を、場合分け条件と対応させて記憶保存する。また、この場合分けされた学習値の記憶部２６には、場合分けされた学習演算部２５の演算結果とともに、学習を行うために用いられた個別データも保存される。
The case-by-case
運転能力判断部２７は、場合分けされた学習値の記憶部２６に保存されている場合分け条件と対応した個別のデータをもとに、自車両の運転者の運転能力を判断する。この運転能力判断部２７により判断された自車両運転者の運転能力の情報は、後述する合流運転終了時の周囲車両状況演算部３０へと送られて、この合流運転終了時の周囲車両状況演算部３０において、運転能力の違いに応じて算出方法を変更するために用いられる。
The driving
合流環境に合致した学習値の呼び出し部２８は、場合分けされた学習値の記憶部２６に記憶されている学習値の中から、合流環境の場合分け判断部２４により場合分けされた現在の合流環境に相当する領域に記憶されている学習値を呼び出す。この合流環境に合致した学習値の呼び出し部２８により読み出された学習値の情報は、後述する合流終了時の自車両状況演算部２９及び合流終了時の周囲車両状況演算部３０へと送られる。
The learning
合流行動終了時の自車両状況演算部２９は、自車両状態一時記憶部２１から伝達された現在の自車両の状態と、合流環境に合致した学習値２８の呼び出し部２８で呼び出された自車両の合流挙動特性の学習値とをもとに、現時点で自車両が直ちに合流行動を開始した場合に、その結果として、合流行動が終了した時点では自車両がどのような状況となるかを予測演算する。
The own vehicle
合流行動終了時の周囲車両状況演算部３０は、周囲状況一時記憶部２３から伝達された現在の周囲車両の状況及び道路状況と、合流環境に合致した学習値２８の呼び出し部２８で呼び出された自車両の合流挙動特性の学習値と、運転能力判断部２７から伝達された自車両運転者の運転能力の情報とをもとに、現時点で自車両が直ちに合流行動を開始した場合に、その結果として、合流行動が終了した時点では本線車線上の周囲車両がどのような状況となるかを予測演算する。
The surrounding vehicle
合流行動終了時の危険度算出部３１は、合流行動終了時の自車両状況演算部２９により演算された合流終了時点における自車両の状況の予測値と、合流行動終了時の周囲車両状況演算部３０により演算された合流終了時点における周囲車両の状況の予測値とに基づいて、現時点で自車両が合流行動を開始した場合の危険度を算出する。なお、この合流行動による危険度は、本線車線上で自車両の後方を走行する周囲車両に起因するものと、自車両の前方を走行する周囲車両に起因するものとがあるが、合流終了時点において自車両から所定範囲内で自車両の前方と後方との双方に周囲車両が存在することが合流行動終了時の自車両状況演算部２９及び合流終了時の周囲車両状況演算部３０により予測演算された場合には、合流行動終了時の危険度算出部３１は、自車両前方の周囲車両による危険度と、自車両後方の周囲車両による危険度とをそれぞれ算出するとともに、これら個別の危険度をあわせた総合的な危険度を算出する。
The
提示情報変換部３２は、合流行動終了時の危険度算出部３１にて算出された危険度の情報を、自車両の運転者が認識しやすい情報形態に変換して、情報提示装置９へと伝達する。具体的には、提示情報変換部３２は、例えば、合流行動終了時の危険度算出部３１にて算出された危険度の情報を、危険度を段階的に表す音に変換して情報提示装置９としてのスピーカから出力させる。また、提示情報変換部３２は、合流行動終了時の危険度算出部３１にて算出された危険度の情報を画像に変換して、情報提示装置９としての表示装置に表示させるようにしてもよい。なお、このような情報提示の具体例については、詳細を後述する。
The presentation
［コントローラによる処理の具体例］
次に、以上のように構成される本実施形態の合流支援装置において、コントローラ１により実行される処理の具体例について説明する。コントローラ１での処理は、主に、（１）自車両の合流挙動特性の演算に関連する処理、（２）自車両運転者の運転能力を判断する処理、（３）合流結果予測と危険度算出に関連する処理、とに大別される。以下、これらの各処理の具体例を個別に説明する。
[Specific examples of processing by the controller]
Next, a specific example of processing executed by the controller 1 in the merge support device of the present embodiment configured as described above will be described. The processing in the controller 1 mainly includes (1) processing related to calculation of the merging behavior characteristics of the own vehicle, (2) processing for judging the driving ability of the own vehicle driver, and (3) merging result prediction and risk. It is roughly divided into processing related to calculation. Hereinafter, specific examples of these processes will be described individually.
（１）自車両の合流挙動特性の演算に関連する処理
まず、自車両の合流挙動特性の演算に関連する処理について説明する。本処理は、図２に示した合流支援演算部１４の機能構成のうち、自車両状態一時記憶部２１、合流挙動特性抽出部２２、周囲状況一時記憶部２３、合流環境の場合分け判断部２４、場合分けされた学習演算部２５、場合分けされた学習値の記憶部２６での処理に相当する。
(1) Processing related to calculation of merging behavior characteristics of own vehicle First, processing related to calculation of merging behavior characteristics of the own vehicle will be described. This process includes the own vehicle state
本処理のフローを図３に示す。この図３の処理フローは、例えば自車両のアクセサリスイッチオンなどにより本実施形態の合流支援装置が起動されると開始され、合流支援装置の動作が停止されるまでの間、所定の処理周期で繰り返し実行されるものである。 The flow of this process is shown in FIG. The processing flow of FIG. 3 is started when the joining support device of the present embodiment is activated by, for example, turning on an accessory switch of the host vehicle, and the operation of the joining support device is stopped at a predetermined processing cycle. It is executed repeatedly.
図３の処理フローが開始されると、コントローラ１は、まず、ステップＳ１０１において、本実施形態の合流支援装置の最初の利用であるか否かを判断する。最初の利用である場合には、自車両の合流挙動特性を学習するためのデータが得られていない状態であるため、所定の初期値を用いた合流挙動特性の学習が行われるように、ステップＳ１０２に進んで、合流挙動特性を学習するためのデータが格納される全てのデータ格納領域に所定の初期値を格納した後、ステップＳ１０３に進む。一方、本実施形態の合流支援装置が既に過去に利用されている場合には、そのままステップＳ１０３に進む。 When the processing flow of FIG. 3 is started, the controller 1 first determines in step S101 whether or not it is the first use of the joining support device of the present embodiment. In the case of the first use, since the data for learning the merging behavior characteristic of the own vehicle has not been obtained, the step is performed so that the merging behavior characteristic is learned using a predetermined initial value. Proceeding to S102, a predetermined initial value is stored in all data storage areas in which data for learning the merging behavior characteristic is stored, and then proceeding to Step S103. On the other hand, if the merge support apparatus of this embodiment has already been used in the past, the process directly proceeds to step S103.
次に、コントローラ１は、ステップＳ１０３において、自車両把握部１１で把握される自車両状態に関する情報、例えば、自車両の位置や走行速度、操舵角度などの情報を、所定の時間幅で一時的にタイムスタンプ付きで保存して、自車両の状態をモニタリングするとともに、周囲車両把握部１２や道路状況把握部１３で把握される情報、例えば、本線車線上を走行している周囲車両の位置や走行速度、自車両周囲の道路形状や本線車線の混雑状況などの情報を、所定の時間幅で一時的にタイムスタンプ付きで保存して、周囲車両の状態や自車両周囲の道路の状態をモニタリングする。
Next, in step S103, the controller 1 temporarily stores information on the own vehicle state grasped by the own vehicle grasping unit 11, for example, information such as the position, traveling speed, and steering angle of the own vehicle over a predetermined time width. Is stored with a time stamp to monitor the state of the host vehicle, and information grasped by the surrounding
次に、コントローラ１は、ステップＳ１０４において、自車両把握部１１からの情報に基づき、自車両が合流地点を通過したか否かを判断する。そして、自車両が合流地点を通過した場合にはステップＳ１０５に進み、合流地点を通過していない場合にはステップＳ１１０に進む。 Next, in step S104, the controller 1 determines whether or not the host vehicle has passed the junction point based on the information from the host vehicle grasping unit 11. And when the own vehicle passes the junction, it progresses to step S105, and when not passing the junction, it progresses to step S110.
自車両が合流地点を通過したと判断してステップＳ１０５に進んだ場合、コントローラ１は、ステップＳ１０５において、合流地点通過時における自車両の挙動特性を抽出する。この合流挙動特性の抽出にあたっては、ステップＳ１０３で一時的に保存した自車両状態に関する情報を用いる。具体的には、コントローラ１は、一時保存した合流実行時の自車両の操舵角度の時系列データから、合流（合流車線から本線車線への車線変更）実行時の操舵開始時刻と操舵終了時刻とを判断し、自車両が合流にかかった時間（Δｔ）や、操舵開始時刻から操舵終了時刻までの操舵特性を抽出し、また、その間の自車両の走行速度の時系列データから、加減速特性などを抽出する。 When it is determined that the host vehicle has passed the joining point and the process proceeds to step S105, the controller 1 extracts the behavior characteristics of the host vehicle when passing the joining point in step S105. In extracting the merging behavior characteristic, information on the host vehicle state temporarily stored in step S103 is used. Specifically, the controller 1 calculates the steering start time and the steering end time at the time of execution of merging (lane change from the merging lane to the main lane) from the time-series data of the steering angle of the host vehicle at the time of the merging that is temporarily stored. And the steering characteristic from the start time to the steering end time is extracted, and the acceleration / deceleration characteristic is extracted from the time-series data of the traveling speed of the own vehicle during that time. And so on.
次に、コントローラ１は、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０３で一時的に保存した自車両状態に関する情報や、周囲車両状態に関する情報、道路状況に関する情報などに基づいて、通過した合流地点の合流環境の場合分け（合流環境パターンの分類）を行う。この合流環境の場合分けは、例えば、以下の（ａ）〜（ｆ）で示す各パラメータごとの区分に従って行われる。 Next, in step S106, the controller 1 is in the case of the merge environment at the merge point that has passed based on the information on the own vehicle state temporarily stored in step S103, the information on the surrounding vehicle state, the information on the road condition, and the like. Divide (category environment pattern classification). The case classification of the merging environment is performed according to the classification for each parameter indicated by the following (a) to (f), for example.
（ａ）本線車線上の自車両後方の周囲車両とのＴＴＣ：（長・中・短）
（ｂ）本線車線上の自車両前方の周囲車両とのＴＴＣ：（長・中・短）
（ｃ）合流車線上における自車両の合流実行位置：（前・中・後）
（ｄ）本線車線の混雑状況：（高・中・低）
（ｅ）自車両の走行速度：（高・中・低）
（ｆ）合流車線の道路形状：（平行式、直接式）
以上の各パラメータにおいて、区分される各領域の具体的な値は予め適当な値を設定しておけばよく、本実施形態では、例えば（ａ）の本線車線上の自車両後方の周囲車両とのＴＴＣについては、短＝ＴＴＣ８秒未満、中＝ＴＴＣ８秒以上１６秒未満、長＝ＴＴＣ１６秒以上、と設定されている。
(A) TTC with surrounding vehicles behind the host vehicle on the main lane: (long, medium, short)
(B) TTC with surrounding vehicles in front of the vehicle on the main lane: (long, medium, short)
(C) Your vehicle's merging execution position on the merging lane: (front / middle / rear)
(D) Main line lane congestion: (High / Medium / Low)
(E) Travel speed of own vehicle: (High / Medium / Low)
(F) Road shape of merge lane: (parallel type, direct type)
In each of the above parameters, the specific value of each divided region may be set to an appropriate value in advance. In the present embodiment, for example, the surrounding vehicle behind the host vehicle on the main lane of (a) The TTC is set such that short = less than
次に、コントローラ１は、ステップＳ１０７において、上述した各パラメータによって自車両の合流挙動特性を示すデータごとに配列変数を定義して、各配列変数内に、ステップＳ１０５で抽出した合流挙動特性の各データ（自車両が合流にかかった時間（Δｔ）、操舵開始時刻から操舵終了時刻までの操舵特性、その間の加減速特性）を格納する。例えば、自車両が合流にかかった時間（Δｔ）を格納する配列変数ＤＴは、以下のように定義される。 Next, in step S107, the controller 1 defines an array variable for each data indicating the merging behavior characteristic of the host vehicle by each parameter described above, and each of the merging behavior characteristics extracted in step S105 is included in each array variable. Data (the time (Δt) taken for the own vehicle to join, the steering characteristics from the steering start time to the steering end time, and the acceleration / deceleration characteristics during that time) are stored. For example, the array variable DT for storing the time (Δt) taken for the own vehicle to join is defined as follows.
ＤＴ（Ｒ−ＴＴＣ，Ｆ−ＴＴＣ，ＰＯＳＩＴＩＯＮ，Ｔ−ＪＡＭ，Ｖ，ＪＵＮＣＴＩＯＮ，Ｎ）
Ｒ−ＴＴＣ（本線車線上の自車両後方の周囲車両とのＴＴＣ）：（長：１、中：２、短：３）
Ｆ−ＴＴＣ（本線車線上の自車両前方の周囲車両とのＴＴＣ）：（長：１、中：２、短：３）
ＰＯＳＩＴＩＯＮ（合流車線上における自車両の合流実行位置）：（前：１、中：２、後：３）
Ｔ−ＪＡＭ（本線車線の混雑状況）：（高：１、中：２、低：３）
Ｖ（自車両の走行速度）：（高：１、中：２、低：３）
ＪＵＮＣＴＩＯＮ（合流車線の道路形状）：（平行式：１、直接式：２）
Ｎ（データ通しナンバ）
次に、コントローラ１は、ステップＳ１０８において、ステップＳ１０７で新規にデータが格納されたデータ格納領域におけるデータ数（Ｎ）が所定の数を超えているか否かを判断し、データ数が所定数を超えていればステップＳ１０９に進んで、当該データ格納領域に格納されているデータから自車両の運転挙動特性を学習してその学習値を更新し、ステップＳ１０３へとリターンする。なお、本実施形態では、所定のデータ数の平均値を学習値としている。一方、データ数が所定数を超えていない場合には、当該データ格納領域での単独での学習はできないため、代用する領域での学習を行うべくステップＳ１１４に進む。
DT (R-TTC, F-TTC, POSITION, T-JAM, V, JUNCTION, N)
R-TTC (TTC with surrounding vehicles behind the host vehicle on the main lane): (Long: 1, Medium: 2, Short: 3)
F-TTC (TTC with surrounding vehicles in front of the host vehicle on the main lane): (Long: 1, Medium: 2, Short: 3)
POSITION (the merge execution position of the vehicle on the merge lane): (front: 1, medium: 2, rear: 3)
T-JAM (main line lane congestion): (High: 1, Medium: 2, Low: 3)
V (travel speed of own vehicle): (High: 1, Medium: 2, Low: 3)
Junction (road shape of merging lane): (Parallel type: 1, Direct type: 2)
N (Data serial number)
Next, in step S108, the controller 1 determines whether or not the number of data (N) in the data storage area in which the data is newly stored in step S107 exceeds a predetermined number, and the number of data reaches the predetermined number. If it exceeds, the process proceeds to step S109, the driving behavior characteristic of the host vehicle is learned from the data stored in the data storage area, the learning value is updated, and the process returns to step S103. In the present embodiment, an average value of a predetermined number of data is used as a learning value. On the other hand, if the number of data does not exceed the predetermined number, learning alone cannot be performed in the data storage area, and the process advances to step S114 to perform learning in the substitute area.
ステップＳ１１０からステップＳ１１３までの処理は、どのデータ格納領域においても学習するデータ数が所定数を超えない場合に、車線変更時のデータを代用して学習が行えるようにするための処理である。すなわち、ステップＳ１０４において自車両が合流地点を通過していないと判断した場合、コントローラ１は、ステップＳ１１０において、自車両が車線変更を行ったか否かを判断する。ここで、自車両が車線変更も行っていない場合にはステップＳ１０３に戻って、自車両状態や周囲車両状態、道路状態のモニタリングを継続する。一方、自車両が車線変更を行ったと判断した場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１１１において、ステップＳ１０５での合流挙動特性の抽出処理と同様に、ステップＳ１０３で一時的に保存した自車両状態に関する情報を用いて、車線変更時における自車両の挙動特性を抽出する。この抽出された車線変更時の挙動特性を示すデータは、自車両後方の周囲車両とのＴＴＣ（長：１、中：２、短：３）をパラメータとして、上述した合流時と同様に配列変数が定義され、車線変更のデータ格納領域に格納される。 The processing from step S110 to step S113 is processing for enabling learning by substituting data at the time of lane change when the number of data to be learned does not exceed a predetermined number in any data storage area. That is, when it is determined in step S104 that the host vehicle has not passed the junction, the controller 1 determines in step S110 whether or not the host vehicle has changed lanes. If the host vehicle has not changed the lane, the process returns to step S103, and monitoring of the host vehicle state, surrounding vehicle state, and road state is continued. On the other hand, if it is determined that the host vehicle has changed lanes, the controller 1 stores the host vehicle temporarily stored in step S103 in the next step S111, as in the merge behavior characteristic extraction process in step S105. Using the information on the state, the behavior characteristic of the host vehicle at the time of lane change is extracted. The data indicating the behavior characteristics at the time of the lane change extracted is an array variable similar to that at the time of merging described above using TTC (long: 1, medium: 2, short: 3) with the surrounding vehicle behind the host vehicle as a parameter. Is defined and stored in the lane change data storage area.
次に、コントローラ１は、ステップＳ１１２において、車線変更のデータ格納領域におけるデータ数が、学習のために必要な所定数を超えているか否かを判断し、データ数が所定数を超えていればステップＳ１１３に進んで、ステップＳ１０９での合流挙動特性の学習と同様、車線変更のデータ格納領域に格納されているデータから自車両の車線変更時の運転挙動特性を学習してその学習値を更新し、ステップＳ１０３へとリターンする。この車線変更時の運転挙動特性の学習値は、合流での学習のためのデータ数が満たない場合に利用される。一方、車線変更のデータ格納領域におけるデータ数が所定数を超えていない場合には、自車両の車線変更時の運転挙動特性を学習できないため、ステップＳ１０３に戻って、自車両状態や周囲車両状態、道路状態のモニタリングを継続する。 Next, in step S112, the controller 1 determines whether or not the number of data in the lane change data storage area exceeds a predetermined number necessary for learning, and if the number of data exceeds the predetermined number. Proceeding to step S113, the driving behavior characteristic at the time of lane change of the host vehicle is learned from the data stored in the data storage area of the lane change and the learning value is updated as in the learning of the merging behavior characteristic at step S109. Then, the process returns to step S103. The learning value of the driving behavior characteristic at the time of changing the lane is used when the number of data for learning at merging is not enough. On the other hand, if the number of data in the lane change data storage area does not exceed the predetermined number, the driving behavior characteristic at the time of lane change of the host vehicle cannot be learned, so the process returns to step S103 and the host vehicle state and surrounding vehicle state Continue to monitor road conditions.
ステップＳ１１４からステップＳ１２６までの処理は、個別のデータ領域に格納されたデータ数が所定数に満たない場合に、他のデータの領域に格納されているデータを代用して学習を行う処理である。これは、合流地点を通過することが少ない運転者にとっても、より運転者の特性に則した支援を行うためのものである。また、合流地点を多く通過する運転者にとっては、徐々に、詳細に場合分けされた学習値に移行して、より精度の高い運転支援を可能にする。 The processing from step S114 to step S126 is processing for performing learning by substituting the data stored in the other data area when the number of data stored in the individual data area is less than the predetermined number. . This is intended to provide assistance in accordance with the characteristics of the driver even for the driver who rarely passes through the junction. In addition, for a driver who passes a lot of merging points, the driver gradually shifts to a learning value that is classified in detail, thereby enabling driving assistance with higher accuracy.
具体的に説明すると、コントローラ１は、まず、ステップＳ１１４において、上述したパラメータ（ａ）により区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この合流環境の後方車両条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１１５において、自車両の車線変更時の挙動特性を示すデータで代用して合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 Specifically, in step S114, the controller 1 first matches the conditions of the merge environment (rear vehicle condition) classified in step S106 in the data storage area divided by the parameter (a) described above. It is determined whether or not the number of data in the data storage area to be exceeded exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the rear vehicle condition of the merging environment does not exceed the predetermined number, in step S115, the merging behavior characteristic is substituted with the data indicating the behavior characteristic when the lane of the host vehicle is changed. The learned value is calculated, and the calculated learned value is stored in the corresponding data storage area.
また、後方車両条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１１６において、上述したパラメータ（ａ）とパラメータ（ｂ）とにより区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件及び前方車両条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この前方車両条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１１７において、後方車両条件が合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 On the other hand, when the number of data in the data storage area that matches the rear vehicle condition exceeds a predetermined number, the controller 1 is divided into the parameter (a) and the parameter (b) described above in the next step S116. In the data storage area, it is determined whether or not the number of data in the data storage area that matches the conditions of the confluence environment (rear vehicle condition and forward vehicle condition) classified in step S106 exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the preceding vehicle conditions does not exceed the predetermined number, in step S117, the merge behavior characteristics are calculated from all the data that match the rear vehicle conditions. A learning value is calculated, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area.
また、前方車両条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１１８において、上述したパラメータ（ａ）とパラメータ（ｂ）とパラメータ（ｃ）とにより区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件及び前方車両条件及び合流実行位置条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この合流実行位置条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１１９において、後方車両条件及び前方車両条件が合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 On the other hand, if the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merging environment including the preceding vehicle condition exceeds a predetermined number, the controller 1 determines that the parameter (a) and parameter described above are the next step S118. In the data storage area divided by (b) and parameter (c), the data storage area that matches the conditions of the merge environment (rear vehicle condition, forward vehicle condition, and merge execution position condition) divided in step S106. It is determined whether or not the number of data exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the merge execution position condition does not exceed the predetermined number, in step S119, all data that matches the rear vehicle condition and the front vehicle condition. The learning value of the merging behavior characteristic is calculated from, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area.
また、合流実行位置条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１２０において、上述したパラメータ（ａ）とパラメータ（ｂ）とパラメータ（ｃ）とパラメータ（ｄ）とにより区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件及び前方車両条件及び合流実行位置条件及び混雑度条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この混雑度条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１２１において、後方車両条件と前方車両条件と合流実行位置条件とが合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 When the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the merge execution position condition exceeds a predetermined number, the controller 1 determines that the parameter (a) and In the data storage area divided by the parameter (b), the parameter (c), and the parameter (d), the conditions of the merge environment (rear vehicle condition, forward vehicle condition, merge execution position condition, It is determined whether or not the number of data in the data storage area meeting the congestion condition) exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the congestion condition does not exceed the predetermined number, in step S121, the rear vehicle condition, the forward vehicle condition, and the merge execution position condition are combined. The learning value of the merging behavior characteristic is calculated from all the data, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area.
また、混雑度条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１２２において、上述したパラメータ（ａ）とパラメータ（ｂ）とパラメータ（ｃ）とパラメータ（ｄ）とパラメータ（ｅ）とにより区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件及び前方車両条件及び合流実行位置条件及び混雑度条件及び自車速条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この自車速条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１２３において、後方車両条件と前方車両条件と合流実行位置条件と混雑度条件とが合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 On the other hand, if the number of data in the data storage area that matches the conditions of the confluence environment including the congestion condition exceeds the predetermined number, the controller 1 determines in step S122 that the parameter (a) and the parameter described above are used. In the data storage area divided by (b), parameter (c), parameter (d), and parameter (e), the conditions of the merge environment (rear vehicle condition, forward vehicle condition and merger) classified in step S106. It is determined whether or not the number of data in the data storage area that matches the execution position condition, the congestion degree condition, and the own vehicle speed condition) exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the vehicle speed condition does not exceed the predetermined number, in step S123, the rear vehicle condition, the forward vehicle condition, the merge execution position condition, and the congestion degree A learning value of the merging behavior characteristic is calculated from all data that matches the condition, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area.
また、自車速条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、コントローラ１は、次のステップＳ１２４において、上述したパラメータ（ａ）とパラメータ（ｂ）とパラメータ（ｃ）とパラメータ（ｄ）とパラメータ（ｅ）とパラメータ（ｆ）とにより区分されるデータ格納領域の中で、ステップＳ１０６で場合分けした合流環境の条件（後方車両条件及び前方車両条件及び合流実行位置条件及び混雑度条件及び自車速条件及び道路形状条件）に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えているか否かを判断する。そして、この道路形状条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えていなければ、ステップＳ１２３において、後方車両条件と前方車両条件と合流実行位置条件と混雑度条件と自車速条件とが合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。一方、道路形状条件まで含めた合流環境の条件に合致するデータ格納領域のデータ数が所定数を超えている場合には、ステップＳ１２６において、後方車両条件と前方車両条件と合流実行位置条件と混雑度条件と自車速条件と道路形状条件とが合致している全データから合流挙動特性の学習値を算出し、該当するデータ格納領域に算出した学習値を格納する。 On the other hand, if the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merging environment including the vehicle speed condition exceeds a predetermined number, the controller 1 performs the above-described parameter (a) and parameter in the next step S124. In the data storage area divided by (b), parameter (c), parameter (d), parameter (e), and parameter (f), the conditions of the merged environment (rear vehicle conditions and It is determined whether the number of data in the data storage area that matches the preceding vehicle condition, the merge execution position condition, the congestion degree condition, the own vehicle speed condition, and the road shape condition) exceeds a predetermined number. If the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the road shape condition does not exceed the predetermined number, in step S123, the rear vehicle condition, the forward vehicle condition, the merge execution position condition, and the congestion degree A learning value of the merging behavior characteristic is calculated from all data in which the condition and the vehicle speed condition match, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area. On the other hand, when the number of data in the data storage area that matches the conditions of the merge environment including the road shape condition exceeds a predetermined number, in step S126, the rear vehicle condition, the forward vehicle condition, the merge execution position condition, and the congestion are determined. The learning value of the merging behavior characteristic is calculated from all data in which the degree condition, the vehicle speed condition, and the road shape condition are matched, and the calculated learning value is stored in the corresponding data storage area.
以上のように、本実施形態では、合流環境を識別する条件を細分化しておき、データの格納状態に応じて細分化された条件を段階的に絞り込んで学習値を算出することで、自車両の合流挙動特性の学習を効率的に行えるようにしている。すなわち、現在の合流環境の条件全てに合致した個別のデータ格納領域での学習が行えない場合には、初期値を含めて、以下の（イ）〜（チ）の順で領域別学習値が利用可能か否かを順次確認し、利用可能な最も細分化された条件での領域別学習値を用いて、自車両の合流挙動特性を学習するようにしている。 As described above, in the present embodiment, the conditions for identifying the merging environment are subdivided, and the learning value is calculated by gradually narrowing down the subdivided conditions according to the storage state of the data. Learning the characteristics of the merging behavior of the That is, when learning cannot be performed in individual data storage areas that match all the conditions of the current merge environment, the learning values for each area include the initial values in the following order (a) to (h). Whether or not the vehicle can be used is sequentially checked, and the merging behavior characteristic of the host vehicle is learned using the learning value for each region under the most subdivided available conditions.
（イ）所定の初期値
（ロ）車線変更時の自車両後方の周囲車両とのＴＴＣの条件で区分される領域別学習値
（ハ）本線車線上の自車両前方の周囲車両とのＴＴＣの条件（後方車両条件）で区分される領域別学習値
（ニ）（ハ）に本線車線上の自車両前方の周囲車両とのＴＴＣの条件（前方車両条件）を付加して区分される領域別学習値
（ホ）（ニ）に合流車線上における自車両の合流実行位置の条件（合流実行位置条件）を付加して区分される領域別学習値
（ヘ）（ホ）に本線車線の混雑状況の条件（混雑度条件）を付加して区分される領域別学習値
（ト）（ヘ）に自車両の走行速度の条件（自車速条件）を付加して区分される領域別学習値
（チ）（ト）に合流車線の道路形状の条件（道路形状条件）を付加して区分される領域別学習値
（２）自車両運転者の運転能力を判断する処理
次に、自車両運転者の運転能力を判断する処理について説明する。本処理は、図２に示した合流支援演算部１４の機能構成のうちの運転能力判断部２７での処理に相当する。
(B) Predetermined initial value (b) Learning value according to the area divided by the TTC condition with the surrounding vehicle behind the host vehicle at the time of lane change (c) TTC of the surrounding vehicle ahead of the host vehicle on the main lane Region-specific learning values divided by conditions (rear vehicle conditions) (d) (c) by region added with TTC conditions (front vehicle conditions) with surrounding vehicles ahead of the vehicle on the main lane Region-specific learning values (f) (e) and congestion of the main lanes added to the learning value (e) (d) by adding the conditions of the vehicle's merging execution position (merge execution position condition) on the merging lane Region-by-region learning value (g) (f) and (f) added with the condition of own vehicle traveling speed (vehicle speed condition) ) (G) Learning value for each region divided by adding the condition of the road shape of the merged lane (road shape condition) (2) Processing for Determining Driving Capability of Own Vehicle Driver Next, processing for determining the driving capability of the own vehicle driver will be described. This process corresponds to the process in the driving
本処理のフローを図４に示す。この図４の処理フローは、予め定めた所定の時間間隔ごとに実行されるものであり、自車両運転者の運転能力に関する情報は、図４の処理フローが実行されるたびに更新される。 The flow of this process is shown in FIG. The processing flow in FIG. 4 is executed at predetermined time intervals, and information on the driving ability of the driver of the vehicle is updated each time the processing flow in FIG. 4 is executed.
図４の処理フローが開始されると、コントローラ１は、まず、ステップＳ２０１において、合流環境のパターンごとに格納された合流時における自車両の挙動特性を示すデータ（図３の処理フローにおけるステップＳ１０７で格納されるデータ）を呼び出す。このとき、コントローラ１は、運転能力判断用に予めデータ格納領域を設定してこの領域に運転能力判断用のデータを格納するようにして、この運転能力判断用のデータのみを呼び出すようにしてもよい。本実施形態においては、本線車線上の自車両後方を走行する周囲車両とのＴＴＣごとの合流実行時間（自車両が合流にかかった時間（Δｔ））のデータを、運転能力判断用のデータとして用いている。 When the processing flow of FIG. 4 is started, the controller 1 first, in step S201, stores data indicating behavior characteristics of the own vehicle at the time of merging stored for each pattern of the merging environment (step S107 in the processing flow of FIG. 3). Call the data stored in. At this time, the controller 1 sets a data storage area in advance for determining the driving ability, stores the data for determining the driving ability in this area, and calls only the data for determining the driving ability. Good. In this embodiment, the data of the merging execution time for each TTC with the surrounding vehicle traveling behind the host vehicle on the main lane (the time (Δt) taken for the host vehicle to join) is used as data for judging driving ability. Used.
次に、コントローラ１は、ステップＳ２０２において、本線車線上の自車両後方を走行する周囲車両とのＴＴＣの区分（長・中・短）ごとに、合流実行時間（Δｔ）の偏差量を算出し、ステップＳ２０３において、その平均値を算出する。同一区分における合流実行時間の偏差量（分散度）は、技能的運転能力が安定しているほど小さくなり、その能力が優れていると判断できる。そこで、コントローラ１は、ステップＳ２０４において、例えば、予め作成しておいた技能的運転能力と合流実行時間偏差量との関係を表すマップを用い、このマップ上にてステップＳ２０３で算出した同一区分における合流実行時間の偏差量平均値を照合するといった手法により、自車両運転者の技能的運転能力の判断を行う。 Next, in step S202, the controller 1 calculates a deviation amount of the merging execution time (Δt) for each TTC division (long / medium / short) with surrounding vehicles traveling behind the host vehicle on the main lane. In step S203, the average value is calculated. The deviation amount (dispersity) of the merging execution time in the same section becomes smaller as the technical driving ability becomes stable, and it can be judged that the ability is excellent. Therefore, in step S204, the controller 1 uses, for example, a map that represents a relationship between the technical driving ability and the merging execution time deviation that has been created in advance, and in the same category calculated in step S203 on this map. The technical driving ability of the driver of the vehicle is determined by a method of checking the average deviation amount of the merge execution time.
次に、コントローラ１は、ステップＳ２０５において、本線車線上の自車両後方を走行する周囲車両とのＴＴＣの区分（長・中・短）ごとの合流実行時間（Δｔ）の学習値を呼び出し、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０５で呼び出された合流実行時間（Δｔ）の学習値の、ＴＴＣ区分間における変化量（分散度）を算出する。この変化量から、周囲環境の最も影響の大きい自車両後方の周囲車両とのＴＴＣの差異に応じて自車両の運転者が運転行動を変えているか否かを判断できる。これは、戦術的運転能力が反映されたものである。すなわち、戦術的運転能力の高いドライバは、周囲の環境の変化に応じて柔軟に運転方法を変える能力を有しているが、戦術的運転能力の低いドライバは、周囲の環境によって運転方法を変える能力がない。したがって、ＴＴＣ区分間における合流実行時間（Δｔ）の学習値の変化量から、自車両運転者の戦術的運転能力の判断が可能である。そこで、コントローラ１は、ステップＳ２０７において、例えば、予め作成しておいた戦術的運転能力とＴＴＣ区分間における合流実行時間学習値変化量との関係を表すマップを用い、このマップ上にてステップＳ２０６で算出したＴＴＣ区分間における合流実行時間学習値の変化量を照合するといった手法により、自車両運転者の戦術的運転能力の判断を行う。 Next, in step S205, the controller 1 calls the learning value of the merging execution time (Δt) for each TTC division (long / medium / short) with surrounding vehicles traveling behind the host vehicle on the main lane. In S206, the amount of change (dispersity) between the TTC sections of the learning value of the merge execution time (Δt) called in step S205 is calculated. From this amount of change, it can be determined whether or not the driver of the host vehicle is changing the driving behavior according to the difference in TTC with the surrounding vehicle behind the host vehicle that has the greatest influence on the surrounding environment. This reflects tactical driving ability. That is, a driver with a high tactical driving ability has the ability to change the driving method flexibly according to changes in the surrounding environment, while a driver with a low tactical driving ability changes the driving method according to the surrounding environment. There is no ability. Therefore, it is possible to determine the tactical driving ability of the own vehicle driver from the amount of change in the learned value of the merge execution time (Δt) between the TTC sections. Therefore, in step S207, the controller 1 uses, for example, a map representing the relationship between the tactical driving ability and the amount of change in the merging execution time learning value between the TTC sections, which has been created in advance, and step S206 on this map. The tactical driving ability of the host vehicle driver is determined by a method of collating the amount of change in the merge execution time learning value between the TTC sections calculated in (1).
次に、コントローラ１は、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０４で判断した自車両運転者の技能的運転能力と、ステップＳ２０７で判断した自車両運転者の戦術的運転能力とから、自車両運転者の総合的な運転能力を判断する。この自車両運転者の総合的な運転能力は、多段階できめ細かく判断するようにしてもよいが、本実施形態では、例えば図５に示すような基準に従って、運転スキル高、中、低の３段階で判断している。 Next, in step S208, the controller 1 determines that the driver of the host vehicle from the technical driving capability of the host vehicle driver determined in step S204 and the tactical driving capability of the host vehicle driver determined in step S207. To determine the driving ability. The overall driving ability of the own vehicle driver may be determined in detail in multiple stages, but in this embodiment, for example, according to the criteria shown in FIG. Judging by stage.
（３）合流結果予測と危険度算出に関連する処理
次に、合流結果予測と危険度算出に関連する処理について説明する。本処理は、図２に示した合流支援演算部１４の機能構成のうち、合流環境に合致した学習値の呼び出し部２８、合流行動終了時の自車両状況の演算部２９、合流行動終了時の周囲車両状況の演算部３０、合流行動終了時の危険度算出部３１、提示情報変換部３２での処理に相当する。
(3) Process Related to Merge Result Prediction and Risk Calculation Next, a process related to merge result prediction and risk calculation will be described. This processing includes the learning
本処理のフローを図６に示す。この図６の処理フローは、例えば、自車両把握部１１や道路状況把握部１３からの情報に基づいて自車両が合流車線上を走行していて合流開始地点まで所定距離（例えば５０ｍ）の地点に到達したと判定された場合に開始され、自車両が合流終了地点を通過したと判定されるまでの間、所定の処理周期（例えば１００ｍｓｅｃ）で繰り返し実行されるものである。
The flow of this processing is shown in FIG. The processing flow of FIG. 6 is a point at a predetermined distance (for example, 50 m) from the own vehicle traveling on the merge lane based on information from the own vehicle grasping unit 11 or the road
図６の処理フローが開始されると、コントローラ１は、まず、ステップＳ３０１において、自車両把握部１１で把握される自車両状態に関する情報、例えば、自車両の位置や走行速度、操舵角度などの情報を、所定の時間幅で一時的にタイムスタンプ付きで保存して、自車両の状態をモニタリングするとともに、周囲車両把握部１２や道路状況把握部１３で把握される情報、例えば、本線車線上を走行している周囲車両の位置や走行速度、自車両周囲の道路形状や本線車線の混雑状況などの情報を、所定の時間幅で一時的にタイムスタンプ付きで保存して、周囲車両の状態や自車両周囲の道路の状態をモニタリングする。
When the processing flow of FIG. 6 is started, the controller 1 first, in step S301, information related to the own vehicle state grasped by the own vehicle grasping unit 11, such as the position, traveling speed, steering angle, etc. of the own vehicle. Information is temporarily stored with a time stamp with a predetermined time width to monitor the state of the host vehicle, and information grasped by the surrounding
次に、コントローラ１は、ステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で一時的に保存した自車両状態に関する情報や、周囲車両状態に関する情報、道路状況に関する情報などに基づいて、現在の合流環境が、図３の処理フローにおけるステップＳ１０７で場合分けした合流環境のどの分類に当てはまるかを判断する。この合流環境の場合分けの条件は、上述した（ａ）〜（ｆ）で示す各パラメータであり、各パラメータごとに区分に従って現在の合流環境がどの条件に当てはまるかを判断する。 Next, in step S302, the controller 1 determines that the current merging environment is based on the information on the host vehicle state temporarily stored in step S301, the information on the surrounding vehicle state, the information on the road state, and the like as shown in FIG. It is determined to which classification of the merging environment classified in step S107 in the processing flow is applicable. The conditions for dividing the case of the merging environment are the parameters indicated by (a) to (f) described above, and it is determined for each parameter which condition the current merging environment applies according to the classification.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で判断された現在の合流環境に当てはまる条件での自車両の合流挙動特性の学習値を呼び出す。そして、コントローラ１は、ステップＳ３０１でモニタリングされている自車両の状態と、ステップＳ３０３で呼び出した現在の合流環境に適合した自車両の合流挙動特性の学習値とをもとに、ステップＳ３０４において、自車両が直ちに合流行動（合流車線から本線車線への車線変更）を実行した場合における合流終了時点での自車両の位置を算出し、また、ステップＳ３０５において、自車両が直ちに合流行動を実行した場合における合流終了時点での自車両の走行速度を算出する。なお、合流終了時点での自車両位置は、例えば、現在の自車両位置、走行速度の情報と、学習された操舵特性や加減速特性とから予測できる。また、合流終了時点での自車両の走行速度は、例えば、現在の自車両の走行速度の情報と、学習された加減速特性とから予測できる。 Next, in step S303, the controller 1 calls the learned value of the merging behavior characteristic of the host vehicle under the conditions that apply to the current merging environment determined in step S302. Then, the controller 1 in step S304, based on the state of the host vehicle monitored in step S301 and the learned value of the merging behavior characteristic of the host vehicle suitable for the current merging environment called in step S303. When the own vehicle immediately performs the merging action (lane change from the merging lane to the main lane), the position of the own vehicle at the end of merging is calculated. In step S305, the own vehicle immediately executes the merging action. In this case, the traveling speed of the host vehicle at the end of merging is calculated. Note that the host vehicle position at the end of merging can be predicted from, for example, current host vehicle position and travel speed information, and learned steering characteristics and acceleration / deceleration characteristics. Further, the traveling speed of the host vehicle at the end of merging can be predicted from, for example, information on the current traveling speed of the host vehicle and the learned acceleration / deceleration characteristics.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３０６において、上述した自車両運転者の運転能力を判断する処理によって判断されて記憶された自車両運転者の運転スキル（高、中、低）を呼び出し、ステップＳ３０７において、自車両運転者の運転スキルが高レベル、すなわち自車両運転者が上級ドライバであるか否かを判断する。そして、自車両運転者が上級ドライバであれば、本線車線上の混雑度に応じた許容減速度を考慮して周囲車両の状況を算出するために、コントローラ１は、ステップＳ３０８において、ステップＳ３０１で一時記憶している現在の本線車線の混雑状況を示す情報を呼び出す。この本線車線の混雑状況を示す情報は、道路状況把握部１３により、ＶＩＣＳ交通情報などをもとに判断されている。一方、自車両運転者が初級ドライバ、あるいは中級ドライバであれば、本線車線の混雑状況に応じた周囲車両の減速度を考慮しないで情報をシンプルにするために、コントローラ１は、ステップＳ３０９において、本線車線の混雑度を表す変数を０にセットする。
Next, in step S306, the controller 1 calls the driving skill (high, medium, low) of the host vehicle driver determined and stored by the above-described process of determining the driving ability of the host vehicle driver, and step S307. The vehicle driver determines whether or not the driving skill of the own vehicle driver is high, that is, whether or not the own vehicle driver is an advanced driver. If the driver of the host vehicle is an advanced driver, in order to calculate the situation of the surrounding vehicle in consideration of the allowable deceleration in accordance with the degree of congestion on the main lane, the controller 1 in step S308, in step S301. Recalls temporarily stored information indicating the current main lane congestion. Information indicating the congestion status of the main lane is determined by the road
次に、コントローラ１は、ステップＳ３１０において、本線車線の混雑度に対応した周囲車両の許容減速度に関する情報を呼び出す。本線車線の混雑度が高い場合には、一般的に周囲車両は加減速の頻度が高く、周囲に対しても注意を払って運転を行っており、合流地点において減速を行う心理的抵抗が少ない。このため、混雑度の高い道路では合流地点において周囲車両が減速を行う可能性が高く、このような傾向を考慮すれば、より詳細な挙動予測を行うことができる。特に関係するのは、本線車線上の自車両よりも後方を走行している周囲車両（以下、後方車両という。）である。本実施形態では、混雑度と許容減速度との対応関係を示すマップを用いて、本線車線の混雑度に対応した後方車両の許容減速度を求めるようにしている。なお、初級ドライバおよび中級ドライバに対しては、ステップＳ３０９において混雑度を表す変数が０にセットされているため、後方車両の許容減速度が考慮されないこととなる。以上の処理は、運転能力に応じて運転中に負荷なく利用できる情報レベルが異なるという点を考慮して、初級ドライバや中級ドライバに対しては直感的に把握できるシンプルな情報を提示し、上級ドライバに対してはより総合的な情報を提示できるようにするための処理である。 Next, in step S310, the controller 1 calls up information on the allowable deceleration of the surrounding vehicle corresponding to the congestion degree of the main lane. When the congestion on the main lane is high, the surrounding vehicles generally have a high acceleration / deceleration frequency, and the driver is paying attention to the surroundings, and there is little psychological resistance to decelerate at the junction. . For this reason, there is a high possibility that the surrounding vehicles will decelerate at the meeting point on a highly congested road, and if such a tendency is taken into consideration, more detailed behavior prediction can be performed. Of particular relevance are surrounding vehicles (hereinafter referred to as rear vehicles) traveling behind the host vehicle on the main lane. In the present embodiment, the allowable deceleration of the rear vehicle corresponding to the congestion degree of the main lane is obtained using a map indicating the correspondence relationship between the congestion degree and the allowable deceleration. It should be noted that since the variable representing the degree of congestion is set to 0 in step S309, the allowable deceleration of the rear vehicle is not taken into consideration for the beginner driver and the intermediate driver. In consideration of the fact that the level of information that can be used without any load during driving depends on driving ability, the above processing presents simple information that can be intuitively grasped for beginner and intermediate drivers. This is a process for enabling the driver to present more comprehensive information.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３０１でモニタリングされている周囲車両の状態、特に、後方車両の状態と、ステップＳ３０３で呼び出した学習値（合流終了までにかかる時間（Δｔ））と、ステップＳ３１０で求めた後方車両の許容減速度とをもとに、ステップＳ３１１において、自車両が合流行動を終了した時点における後方車両の走行速度を算出し、また、ステップＳ３１２において、自車両が合流行動を終了した時点における後方車両の位置を算出する。 Next, the controller 1 determines the state of surrounding vehicles monitored in step S301, in particular, the state of the rear vehicle, the learned value called in step S303 (the time (Δt) required to complete the merge), and step S310. Based on the obtained allowable deceleration of the rear vehicle, in step S311, the traveling speed of the rear vehicle at the time when the own vehicle ends the merging action is calculated, and in step S312, the own vehicle ends the merging action. The position of the vehicle behind is calculated at the time.
また、コントローラ１は、ステップＳ３０１でモニタリングされている周囲車両の状態、特に、本線車線上の自車両よりも前方を走行している周囲車両（以下、前方車両という。）の状態と、ステップＳ３０３で呼び出した学習値（合流終了までにかかる時間（Δｔ））とをもとに、ステップＳ３１３において、自車両が合流行動を終了した時点における前方車両の走行速度を算出し、また、ステップＳ３１４において、自車両が合流行動を終了した時点における前方車両の位置を算出する。 Further, the controller 1 monitors the state of the surrounding vehicle monitored in step S301, in particular, the state of the surrounding vehicle that travels ahead of the host vehicle on the main lane (hereinafter referred to as the forward vehicle), and step S303. In step S313, the traveling speed of the preceding vehicle at the time when the host vehicle finishes the merging action is calculated based on the learned value (time taken until the merging end (Δt)) called in step S314. The position of the vehicle ahead is calculated at the time when the host vehicle finishes the merging action.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３１５において、ステップＳ３０４で算出した合流終了時点における自車両位置と、ステップＳ３０５で算出した合流終了時点における自車両の走行速度と、ステップＳ３１１で算出した合流終了時点における後方車両の走行速度と、ステップＳ３１２で算出した合流終了時点における後方車両の位置とに基づいて、合流終了時点における自車両と後方車両とのＴＴＣを算出する。なお、合流終了時点における自車両と後方車両とのＴＴＣ（衝突余裕時間）は、合流終了時点での自車両と後方車両との相対距離を相対速度で除算することで求められる。 Next, in step S315, the controller 1 determines the own vehicle position at the merging end time calculated in step S304, the traveling speed of the own vehicle at the merging end time calculated in step S305, and the merging end time calculated in step S311. Based on the traveling speed of the rear vehicle and the position of the rear vehicle at the end of joining calculated in step S312, the TTC between the host vehicle and the rear vehicle at the end of joining is calculated. Note that the TTC (collision margin time) between the host vehicle and the rear vehicle at the end of the merge is obtained by dividing the relative distance between the host vehicle and the rear vehicle at the end of the merge by the relative speed.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３１６において、ステップＳ３０６で呼び出した自車両運転者の運転スキルが低レベル、すなわち自車両運転者が初級ドライバであるか否かを判断する。そして、自車両運転者が初級ドライバであれば、前方車両を考慮しないよりシンプルな情報を提示するために、コントローラ１は、ステップＳ３１７において、合流終了時点における自車両と前方車両とのＴＴＣを無限大にセットする。一方、自車両運転者が中級ドライバ、あるいは上級ドライバであれば、前方車両も考慮したより総合的な情報を提示できるようにするために、コントローラ１は、ステップＳ３１８において、ステップＳ３０４で算出した合流終了時点における自車両位置と、ステップＳ３０５で算出した合流終了時点における自車両の走行速度と、ステップＳ３１３で算出した合流終了時点における前方車両の走行速度と、ステップＳ３１４で算出した合流終了時点における前方車両の位置とに基づいて、合流終了時点における自車両と前方車両とのＴＴＣを算出する。なお、合流終了時点における自車両と前方車両とのＴＴＣ（衝突余裕時間）は、合流終了時点での自車両と前方車両との相対距離を相対速度で除算することで求められる。 Next, in Step S316, the controller 1 determines whether or not the driving skill of the own vehicle driver called in Step S306 is at a low level, that is, whether or not the own vehicle driver is a beginner driver. If the driver of the host vehicle is a beginner driver, the controller 1 makes an infinite TTC between the host vehicle and the preceding vehicle at the end of the merge in step S317 in order to present simpler information without considering the preceding vehicle. Set to large. On the other hand, if the driver of the own vehicle is an intermediate driver or an advanced driver, in order to be able to present more comprehensive information in consideration of the preceding vehicle, the controller 1 performs the merge calculated in step S304 in step S318. The own vehicle position at the end time, the traveling speed of the own vehicle at the joining end time calculated in step S305, the traveling speed of the preceding vehicle at the joining end time calculated in step S313, and the front at the joining end time calculated in step S314 Based on the position of the vehicle, the TTC between the host vehicle and the preceding vehicle at the end of merging is calculated. Note that the TTC (collision allowance time) between the host vehicle and the preceding vehicle at the end of joining is obtained by dividing the relative distance between the host vehicle and the preceding vehicle at the end of joining by the relative speed.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３１９において、ステップＳ３０８で呼び出した本線車線の混雑状況を示す情報をもとに、現在の本線車線の混雑度に対応した危険度算出用のマップ、具体的には、周囲車両ＴＴＣと危険度との対応関係を示したマップであって、混雑度に応じて分類されたマップの中から、現在の本線車線の混雑度に対応したマップを読み出す。これは、本線車線の混雑度によって、周囲車両とのＴＴＣによる危険度の基準も変化するためである。 Next, in step S319, the controller 1 uses a map for calculating the degree of risk corresponding to the current congestion level of the main lane based on the information indicating the congestion status of the main lane called in step S308, specifically, The map corresponding to the congestion degree of the current main lane is read out from the map showing the correspondence between the surrounding vehicle TTC and the degree of danger, and classified according to the degree of congestion. This is because the standard of risk by TTC with surrounding vehicles also changes depending on the congestion level of the main lane.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３２０において、ステップＳ３１９で呼び出したマップを用いて、ステップＳ３１５で算出した合流終了時点における後方車両とのＴＴＣをマップで照合して合流終了時点における後方車両による危険度を判断するとともに、自車両運転者が中級ドライバ、あるいは上級ドライバであれば、ステップＳ３１８で算出した合流終了時点における前方車両とのＴＴＣをマップで照合して合流終了時点における前方車両による危険度を判断する。なお、自車両運転者が初級ドライバの場合には、ステップＳ３１７で前方車両とのＴＴＣが無限大にセットされているので、合流終了時点における前方車両による危険度は考慮されないこととなる。 Next, in step S320, the controller 1 uses the map called in step S319 to check the TTC with the rear vehicle at the end of merging calculated in step S315 on the map, and the degree of risk by the rear vehicle at the end of merging. If the driver of the vehicle is an intermediate driver or an advanced driver, the TTC with the preceding vehicle at the end of merging calculated in step S318 is checked against a map to determine the risk level due to the preceding vehicle at the end of merging. to decide. If the driver of the host vehicle is a beginner driver, since the TTC with the preceding vehicle is set to infinity in step S317, the danger level due to the preceding vehicle at the end of merging is not considered.
次に、コントローラ１は、ステップＳ３２１において、ステップＳ３２０で前方車両と後方車両とで個別に判断されていた危険度を統合し、総合的な危険度を算出する。このとき、前方車両による危険度と後方車両による危険度とに個別に重み付けを行って総合的な危険度を算出することが望ましい。なお、総合的な危険度を算出する手法は様々な手法が考えられるが、本実施形態では、例えば図７に示すように、後方車両とのＴＴＣに応じた危険度と前方車両とのＴＴＣに応じた危険度とを、これらを統合するマップでそれぞれ照合することにより、総合的な危険度を算出するようにしている。 Next, in Step S321, the controller 1 integrates the degrees of risk determined separately for the front vehicle and the rear vehicle in Step S320, and calculates a total risk level. At this time, it is desirable to calculate the overall risk level by individually weighting the risk level due to the preceding vehicle and the risk level due to the rear vehicle. Various methods can be considered as a method for calculating the overall risk. In this embodiment, for example, as shown in FIG. 7, the risk according to the TTC with the rear vehicle and the TTC with the front vehicle are calculated. The overall risk level is calculated by comparing the corresponding risk levels with a map that integrates them.
最後に、コントローラ１は、ステップＳ３２２において、ステップＳ３２１で算出された危険度の情報を、自車両の運転者が認識しやすい情報形態に変換して情報提示装置９へと伝達し、１処理周期分の処理を終了する。その後、ステップＳ３０１へとリターンして、次の処理周期でステップＳ３０１からステップＳ３２２までの処理を繰り返す。
Finally, in step S322, the controller 1 converts the risk information calculated in step S321 into an information form that can be easily recognized by the driver of the host vehicle, and transmits the information form to the
［情報提示の具体例］
次に、本実施形態の合流支援装置における情報提示の具体例について、音による情報提示と、画像による情報提示とを例に挙げて説明する。
[Specific examples of information presentation]
Next, a specific example of information presentation in the merging support apparatus of the present embodiment will be described by taking information presentation by sound and information presentation by image as examples.
（ｉ）音による情報提示
音による情報提示の場合には、情報提示装置９としてスピーカを用い、このスピーカから出力される発信音の形態を合流結果の危険度に応じて変化させる。具体的には、例えば図８に示すように、スピーカから出力される発信音を断続音とし、その発信音の間隔を、危険度が高まるに従って短くなるように制御する。すなわち、本実施形態の合流支援装置のコントローラ１は、図８（ｂ）に示すように、上述した処理により算出した危険度が高い場合には、情報提示装置９としてのスピーカから間隔の短い断続的な発信音を出力させ、算出した危険度が低い場合には、情報提示装置９としてのスピーカから間隔をあけた断続的な発信音を出力させる。また、コントローラ１は、上述した処理周期（例えば１００ｍｓｅｃ）ごとに算出される危険度の変化に合わせて、図８（ａ）に示すように、スピーカから出力させる発信音の間隔も連続的に変化させる。これにより、自車両の運転者は、自車両の走行に伴う合流環境の変化が、安全側に変化しているのか、危険側に変化しているのか、その変化の方向についても、スピーカから出力される発信音から把握できるようになる。
(I) Information presentation by sound In the case of information presentation by sound, a speaker is used as the
なお、本実施形態では断続音の間隔により危険度の情報を伝達しているが、音の周波数や音量など、スピーカから出力される発信音の他の形態を変化させることで合流結果の危険度を提示するようにしてもよいし、以上の手法を組み合わせて合流結果の危険度を提示するようにしてもよい。 In this embodiment, the risk level information is transmitted according to the interval of the intermittent sound. However, the risk level of the merge result is obtained by changing other forms of the dial tone output from the speaker, such as the frequency and volume of the sound. May be presented, or the risk of the merging result may be presented by combining the above methods.
（ii）画像による情報提示
画像による情報提示の場合には、情報提示装置９として表示装置を用い、この表示装置に表示する画像の表示形態を合流結果の危険度に応じて変化させる。この場合、自車両の運転者の視線負荷を減らすためには、自車両の運転者が画像を直視することなく周辺視野にて画像を認識できるようにし、特に、合流結果の危険度が高いときほど運転者の注意をひくような形態で画像を表示させることが望ましい。具体的には、例えば、運転者が慣れ親しんでいる信号機の色に合わせて、合流結果の危険度が高い場合には画像の表示色を赤色、合流結果の危険度が中程度の場合には画像の表示色を黄色、合流結果の危険度が低い場合には画像の表示色を青色にするといったように、合流結果の危険度に応じて表示装置に表示する画像の表示色を変化させる。また、表示装置に画像を点滅表示させることとし、その点滅の間隔（点滅周波数）を、断続的な発信音による情報提示の場合と同様に、危険度が高まるに従って短く（点滅周波数が高く）なるように制御するようにしてもよい。さらに、表示装置の画面内で画像を移動させることとし、その移動方向を、合流結果の危険度が高い場合にはオプティカルフロー（自車両の移動に伴う運転者の視野内での周辺物体の流れ）と逆方向とし、合流結果の危険度が中程度の場合にはオプティカルフローに対して鉛直方向とし、合流結果の危険度が低い場合にはオプティカルフローと同一方向となるように制御するようにしてもよい。
(Ii) Information presentation by image In the case of information presentation by image, a display device is used as the
その他、表示装置に表示される画像の輝度を、危険度が高まるに従って高めるように制御する、或いは、表示装置に表示される画像の大きさを、危険度が高まるに従って大きくするように制御するといった手法で合流結果の危険度を提示するようにしてもよいし、以上の手法を組み合わせて合流結果の危険度を提示するようにしてもよい。 In addition, the brightness of the image displayed on the display device is controlled to increase as the degree of risk increases, or the size of the image displayed on the display device is controlled to increase as the degree of risk increases. The risk of the merge result may be presented by a technique, or the risk of the merge result may be presented by combining the above techniques.
［実施形態の効果］
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態の合流支援装置によれば、自車両の合流挙動特性を学習し、その学習値に基づいて自車両運転者が直ちに運転行動を実行した場合の結果状況を予測して危険度を算出し、その合流結果の危険度を表す情報を自車両運転者に提示するようにしているので、自車両の運転者は、自分の運転特性や自車両の車両特性などに応じた合流結果を的確に把握しながら合流戦略を決定し、最適なタイミングで合流を実行することが可能となる。
[Effect of the embodiment]
As described above in detail with specific examples, according to the merging support apparatus of the present embodiment, the merging behavior characteristic of the own vehicle is learned, and the own vehicle driver immediately drives based on the learned value. Since the risk level is calculated by predicting the result situation when the action is executed, and the information indicating the risk level of the merged result is presented to the driver of the own vehicle, the driver of the own vehicle It becomes possible to determine a merging strategy while accurately grasping a merging result according to driving characteristics, vehicle characteristics of the host vehicle, and the like, and execute merging at an optimal timing.
また、本実施形態の合流支援装置では、合流運転が行われる合流環境を複数のパターンに分類して、各パターンごとに自車両の合流挙動特性を学習するようにしているので、合流環境により左右される要素も含めて自車両の合流挙動特性をきめ細かく正確に学習することができ、合流結果の予測精度をさらに高めて、合流環境に応じて正確な危険度を自車両運転者に提示することができる。 In the merging support apparatus according to the present embodiment, the merging environment in which the merging operation is performed is classified into a plurality of patterns, and the merging behavior characteristics of the own vehicle are learned for each pattern. To learn the characteristics of the merging behavior of the vehicle, including the elements to be controlled, in a fine and accurate manner, and to further improve the prediction accuracy of the merging results and to present the exact risk level to the driver of the vehicle according to the merging environment. Can do.
また、本実施形態の合流支援装置では、本線車線の混雑状況を把握し、この混雑状況に応じた本線車線上の自車両後方を走行する周囲車両の制動動作も考慮して合流結果の予測を行っているので、合流結果の予測精度をさらに高めて、合流環境に応じて正確な危険度を自車両運転者に提示することができる。 In the merging support device of the present embodiment, the congestion situation of the main lane is grasped, and the merging result is predicted in consideration of the braking operation of surrounding vehicles traveling behind the host vehicle on the main lane according to the congestion situation. Therefore, the accuracy of prediction of the merging result can be further improved, and an accurate risk level can be presented to the host vehicle driver according to the merging environment.
また、本実施形態の合流支援装置では、本線車線上の自車両後方を走行する周囲車両による危険度と、本線車線上の自車両前方を走行する周囲車両による危険度との双方を考慮して、総合的な危険度を算出するようにしているので、前方車両もしくは後方車両のどちらかに意識が向けられがちな自車両運転者に対して、適切な危険度の情報を提示することができる。 In the merging support apparatus according to the present embodiment, both the risk level due to surrounding vehicles traveling behind the host vehicle in the main lane and the risk level due to surrounding vehicles traveling in front of the host vehicle on the main lane are considered. Since the overall risk level is calculated, it is possible to present appropriate risk level information to the driver of the own vehicle who tends to be conscious of either the front vehicle or the rear vehicle. .
また、本実施形態の合流支援装置では、本線車線の混雑状況に応じて危険度の算出基準を変更するようにしているので、本線車線の混雑状況に応じて自車両運転者が危険に感じる感度が変わってくる状態に対応し、混雑度の高い道路においても実用性の高い情報を自車両運転者に提示することができる。 In the merging support apparatus of this embodiment, since the calculation standard of the degree of risk is changed according to the congestion situation of the main lane, the sensitivity that the own vehicle driver feels dangerous according to the congestion situation of the main lane. Therefore, it is possible to present highly practical information to the driver of the vehicle even on a road with a high degree of congestion.
また、本実施形態の合流支援装置では、自車両運転者の運転能力に応じて危険度の算出方法を変更するようにしているので、直感的で単純な情報処理しかできない初級ドライバに対しても、情報による混乱を生じさせない最適な情報提示を行うことができる。 In the merging support apparatus according to the present embodiment, the risk level calculation method is changed in accordance with the driving ability of the host vehicle driver. Therefore, even for beginner drivers who can only perform intuitive and simple information processing. Therefore, it is possible to present optimal information without causing confusion due to information.
また、本実施形態の合流支援装置では、運転戦術面と運転技能面の両側面から自車両運転者の運転能力を判断するようにしているので、自車両運転者の運転能力を適切に判断することができる。 Further, in the merging support apparatus of the present embodiment, the driving ability of the own vehicle driver is determined from both sides of the driving tactical aspect and the driving skill aspect, and accordingly, the driving ability of the own vehicle driver is appropriately determined. be able to.
また、本実施形態の合流支援装置では、自車両の合流挙動特性の学習値を算出するためのデータサンプル数が所定値に満たない合流環境パターンでの自車両挙動特性を学習する場合に、他の学習値を代用して学習を行うようにしているため、合流地点を頻繁に走行しない運転者に対しても合流支援が行え、また、合流地点を頻繁に通過する運転者に対してはより精度の高い学習値を用いて合流結果予測を行うことができる。 Further, in the merging support apparatus of the present embodiment, when learning the own vehicle behavior characteristic in the merging environment pattern in which the number of data samples for calculating the learned value of the merging behavior characteristic of the own vehicle is less than the predetermined value, Since the learning value is used instead of the learning value, it is possible to provide assistance for drivers who do not travel frequently at the junction, and for drivers who frequently pass through the junction. The merge result can be predicted using a highly accurate learning value.
なお、以上説明した合流支援装置は、本発明の一実施形態を例示したものであり、本発明の技術的範囲は、以上の各実施形態の説明で開示した内容に限定されるものではなく、これらの開示から容易に導き得る様々な代替技術も含まれることは勿論である。 The merging support apparatus described above exemplifies an embodiment of the present invention, and the technical scope of the present invention is not limited to the contents disclosed in the description of each of the above embodiments. Of course, various alternative techniques that can be easily derived from these disclosures are also included.
１ コントローラ
９ 情報提示装置
１１ 自車両把握部
１２ 周囲車両把握部
１３ 道路状況把握部
１４ 合流支援演算部
２１ 自車両状態一時記憶部
２２ 合流挙動特性抽出部
２３ 周囲状況一時記憶部
２４ 合流環境の場合分け判断部
２５ 場合分けされた学習演算部
２６ 場合分けされた学習値の記憶部
２７ 運転能力判断部
２８ 合流環境に合致した学習値の呼び出し部
２９ 合流行動終了時の自車両状況の演算部
３０ 合流行動終了時の周囲車両状況の演算部
３１ 合流行動終了時の危険度算出部
３２ 提示情報変換部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (11)
自車両の位置及び挙動を把握する自車両把握手段と、
本線車線上を走行している周囲車両の位置及び挙動を把握する周囲車両把握手段と、
自車両周囲の道路状況を把握する道路状況把握手段と、
前記自車両把握手段からの情報と、前記周囲車両把握手段からの情報と、前記道路状況把握手段からの情報とに基づいて、現在の合流環境を識別する合流環境識別手段と、
合流実行時において、本線車線上を走行している周囲車両の自車両に対する衝突余裕時間に応じて変化する運転者の運転特性に基づいて自車両の合流挙動特性を示すデータを学習値として算出することにより、自車両の合流挙動特性を学習する合流挙動特性学習手段と、
前記合流環境識別手段で識別された現在の合流環境と、前記合流挙動特性学習手段による学習値とに基づいて、自車両が直ちに合流を実行した場合の合流終了時点における自車両の状況及び周囲車両の状況を予測する合流結果予測手段と、
前記合流結果予測手段による予測結果に応じて危険度を算出する危険度算出手段と、
前記危険度算出手段により算出された危険度を表す情報を自車両の運転者に提示する情報提示手段とを備えることを特徴とする合流支援装置。 In the merging support device that supports the driving operation by the driver when the own vehicle traveling in the merging lane joins the main lane,
Own vehicle grasping means for grasping the position and behavior of the own vehicle;
Surrounding vehicle grasping means for grasping the position and behavior of surrounding vehicles traveling on the main lane,
Road condition grasping means for grasping the road condition around the own vehicle;
Based on the information from the own vehicle grasping means, the information from the surrounding vehicle grasping means, and the information from the road condition grasping means, a joining environment identifying means for identifying a current joining environment;
At the time of merging, data indicating the merging behavior characteristics of the own vehicle is calculated as a learning value based on the driving characteristics of the driver that change according to the collision margin time of the surrounding vehicle traveling on the main lane with respect to the own vehicle. By means of this, the merging behavior characteristic learning means for learning the merging behavior characteristic of the own vehicle,
Based on the current merging environment identified by the merging environment identifying means and the learning value by the merging behavior characteristic learning means, the situation of the own vehicle at the time of merging end and the surrounding vehicles when the own vehicle immediately executes merging A confluence result prediction means for predicting the situation of
A risk degree calculating means for calculating a risk degree according to a prediction result by the merging result prediction means;
An apparatus for assisting merging, comprising: information presenting means for presenting information representing the risk calculated by the risk calculating means to a driver of the host vehicle.
前記合流結果予測手段は、前記合流環境識別手段で識別された現在の合流環境が分類されるパターンでの合流挙動特性の学習値に基づいて、自車両が直ちに合流を実行した場合の合流終了時点における自車両の状況及び周囲車両の状況を予測することを特徴とする請求項１に記載の合流支援装置。 The merging behavior characteristic learning means classifies the merging environment identified by the merging environment identifying means into a plurality of patterns, and learns the merging behavior characteristic of the own vehicle for each pattern,
The merging result predicting means is a merging end time when the own vehicle immediately executes merging based on a learning value of a merging behavior characteristic in a pattern in which the current merging environment identified by the merging environment identifying means is classified. The merging support apparatus according to claim 1, wherein the situation of the host vehicle and the situation of surrounding vehicles are predicted.
前記合流結果予測手段は、前記道路状況把握手段により把握される本線車線の混雑状況に応じて周囲車両の許容減速度を算出し、当該許容減速度に応じて前記合流終了時点における周囲車両の状況を予測することを特徴とする請求項１に記載の合流支援装置。 The road condition grasping means grasps the congestion situation of the main lane,
The merging result prediction means calculates an allowable deceleration of the surrounding vehicle according to the congestion situation of the main lane grasped by the road condition grasping means, and the situation of the surrounding vehicle at the merging end time according to the allowable deceleration The merging support apparatus according to claim 1, wherein:
前記危険度算出手段は、前記道路状況把握手段により把握される本線車線の混雑状況に応じて、危険度の算出に用いる、衝突余裕時間と危険度との対応関係を変更することを特徴とする請求項１に記載の合流支援装置。 The road condition grasping means grasps the congestion situation of the main lane,
The risk level calculation means changes a correspondence relationship between a collision margin time and a risk level used for calculation of the risk level according to the congestion situation of the main lane grasped by the road condition grasping means. The merge support apparatus according to claim 1.
前記危険度算出手段は、前記運転能力判断手段の判断結果に応じて危険度の算出方法を変更することを特徴とする請求項２に記載の合流支援装置。 A driving ability judging means for judging the driving ability of the own vehicle driver based on a learning value by the merging behavior characteristic learning means;
The merging support apparatus according to claim 2, wherein the risk level calculation unit changes a risk level calculation method according to a determination result of the driving ability determination unit.
前記危険度算出手段は、前記運転能力判断手段により判断された技能的運転能力に応じて危険度の算出方法を変更する
ことを特徴とする請求項７に記載の合流支援装置。 The driving ability determination means calculates the degree of dispersion of the merging behavior characteristics in the merging environment classified into the same pattern, and determines the technical driving ability of the own vehicle driver according to the degree of dispersion .
The merge support apparatus according to claim 7, wherein the risk level calculation unit changes a risk level calculation method according to the technical driving capability determined by the driving capability determination unit .
前記危険度算出手段は、前記運転能力判断手段により判断された戦略的運転能力に応じて危険度の算出方法を変更する
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の合流支援装置。 The driving ability determination means calculates the degree of dispersion of the merging behavior characteristics between the merging environments classified into different patterns, and determines the strategic driving ability of the host vehicle driver according to the degree of dispersion .
The merge support according to claim 7 or 8, wherein the risk level calculation unit changes a risk level calculation method in accordance with the strategic driving capability determined by the driving capability determination unit. apparatus.
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