JPWO2019142276A1 - 運転制御装置、運転制御方法及び運転制御プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
自動運転車両は、車両に搭載された各種センサで車両の周囲を検知することにより、障害物及び移動物体を把握し、これら障害物や移動物体を回避するようにハンドル等を操作して走行する。
具体的には、自動運転車両は、車両にカメラとレーザとレーダといった多数のセンサが搭載される。自動運転車両は、前記センサ単独もしくは複数のセンサを組み合せて車両の周囲を検知して、車両を中心とする周囲に他の車両及び人または構造物といった障害物の有無を判別する。また、自動運転車両は、車両が走行している位置を、車両の車速パルス及び走行速度と、GPS(Global Positioning System)信号と、3次元地図データとをマッチングさせることにより把握する。また、自動運転車両は、現在位置と車両速度と車速パルスとから車両の未来の位置を特定する。そして、自動運転車両は、障害物の有無と、車両の現在及び未来の位置とを考慮して、コンピュータの判断に従い自動運転を実施する。
また、雨と雪と霧といった車両周囲状況に応じて、運転者は車両速度を調整して運転する。しかし、自動運転車両は、車両設計者の設計条件で走行するため、運転者及び同乗者は、違和感及び恐怖感を感じる可能性がある。
この発明は、自動運転により運転者及び同乗者が感じる違和感及び恐怖感を軽減することを目的とする。
運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得するモード取得部と、
前記モード取得部によって取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体を自動運転する運転制御部と
を備える。
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る運転制御装置10の構成を説明する。
運転制御装置10は、移動体100に搭載されるコンピュータである。実施の形態1では、移動体100は車両であるとする。しかし、移動体100は、船及び航空機といった他の種別の乗り物であってもよい。
運転制御装置10は、移動体100と一体不可分な構成であってもよいし、移動体100と分離可能な構成であってもよい。
センサ101は、ミリ波レーダと、ライダーと、カメラと、位置標定装置となどを含む。位置標定装置は、GPS衛星及び準天頂衛星のようなGNSS(Global Navigation Satellite System)衛星からの測位信号に基いて、準天頂衛星や移動体データ通信から得られる測位補強情報により測位信号に含まれる誤差を補正し、50cm以下の高精度な3次元の自己位置情報を計測する。なお、位置標定装置は、GNSS衛星測位の観測情報と、ジャイロ、加速度センサ、車速パルス等の観測情報を密結合させたINS(Inertial Navigation System;慣性航法測位)複合処理によって、自己位置精度の位置誤差を低減してもよい。
また、ストレージ13は、モード記憶部31の機能を実現する。
3次元地図32は、自動運転車200の自動運転に使用される地図データである、ダイナミックマップデータ(DMD)が記憶されている。DMDは、静的情報と、準静的情報と、準動的情報と、動的情報とからなる。DMDの静的情報は、3次元の基盤的地図データである。DMDの静的情報は、路面情報と、車線情報と、3次元構造物となどを含む地物を示す3次元位置座標や線形ベクトルデータから構成される。準静的情報と、準動的情報と、動的情報とは、時々刻々と変化する動的データである。準静的情報と、準動的情報と、動的情報とは、位置参照基盤を基に静的情報に重畳されるデータである。準静的情報は交通規制情報と、道路工事情報と、広域気象情報となどを含み、準動的情報は事故情報と、渋滞情報と、狭域気象情報となどを含み、動的情報はITS情報(周辺車両と、歩行者と、信号情報となど)を含む。
また、3次元((高精度))地図32は、DMDの静的情報に対応した付加情報が格納されてもよい。
図2及び図3を参照して、実施の形態1に係る運転制御装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態1に係る運転制御方法に相当する。また、実施の形態1に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態1に係る運転制御プログラムの処理に相当する。
モード取得部21は、運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得する。
具体的には、モード取得部21は、通信インタフェース14を介して接続された入力装置が運転者等によって操作され入力された指定種別を受け付ける。モード取得部21は、指定種別に対応する運転モードをモード記憶部31から読み出す。モード取得部21は、読み出された運転モードをメモリ12に書き込む。
運転者種別は、上級者と中級車と初級者といった運転技量毎に設けられている。なお、運転技量あるいは運転特性は、高齢者であるか否かと、性別とによっても異なる傾向がある。そのため、図3では、運転者種別は、上級者と中級車と初級者とに加え、高齢者と女性という種別が設けられている。
運転モードは、運転技量に応じた自動運転の制御方法を示す。具体例としては、運転モードは、制限速度に対する速度と、カーブの曲がり方といった制御方法を示す。制限速度に対する速度は、制限速度に対してどの程度の速度で走行するかを意味する。例えば、制限速度に対する速度は、運転者種別が上級者又は中級車の場合には、制限速度で走行し、運転者種別が初級者の場合には制限速度に0.8を乗じた速度で走行するといったことを示す。また、カーブの曲り方は、カーブを曲る際の速度制御と、ハンドル制御と等を意味する。例えば、カーブの曲り方は、運転者種別が上級者の場合には、カーブの手前10mで速度を落とし始め、運転者種別が中級者の場合には、カーブの手前15mで速度を落とし始め、運転者種別が初級者の場合には、カーブの手前20mで速度を落とし始めるといったことを示す。
例えば、走行制御用位置情報には、道路の上り傾斜時は傾斜角度が0.5度以上となる地点の運転者種別の位置座標データと、下り傾斜時は下り傾斜が0.3度以上になった地点の運転者種別の位置座標データとが格納される。
また、走行制御用位置情報には、カーブの手前で減速する地点の位置を示す運転者種別の位置座標データと、カーブに沿った走行軌跡(走行ライン)の運転者種別の位置座標データとが格納される。
これらの走行制御用位置情報の各地点は、ダイナミックマップの静的情報の3次元座標に基いて設定され、例えば位置参照基準から、車線方向(車線に沿う方向)にXm、車線幅方向(道路車線に対し垂直方向)にYmのように与えられる。
運転制御部22は、ステップS11で取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体100を自動運転する。
具体的には、運転制御部22は、メモリ12から運転モードを読み出す。そして、運転制御部22は、センサで検知された障害物の位置と、GPS信号等によって特定された移動体100の現在及び未来の位置と、地図データと用いて、移動体100が障害物に衝突しないようにしつつ、移動体100が移動予定経路を進むように、運転モードが示す制御方法に従い自動運転する。つまり、運転制御部22は、通信インタフェース14を介して、移動体100のアクセルとブレーキとハンドルといった機器を制御して、移動体100を自動運転する。
この際、運転制御部22は、例えば、道路が上り傾斜時は傾斜角度が0.5度以上となる地点から加速し、下り傾斜時は下り傾斜が0.3度以上になった場合エンジンブレーキがかかるように車両モータのトルクを調整するといった制御を行う。また、運転制御部22は、カーブ時は、直線から0.3度以上曲がり始める地点から移動体100が走行中の車線の中心から内側に入るようにハンドルを操作するといった制御を行う。特に、運転制御部22は、上述した制御に加え、運転モードが示す制御方法に従う制御を行う。例えば、指定種別が初級者の場合には、制限速度に0.8を乗じた速度で走行し、直線から0.3度以上曲がり始める地点をカーブの開始として、カーブの開始の手前20mで速度を落とし始めるといった制御を行う。
例えば、運転制御部22は、センサ101の測位情報から現在位置を得て、当該現在位置に対応した3次元地図32の付加情報における走行制御用位置情報を参照する。そして、運転制御部22は、カーブ時は、直線から0.3度曲がり始める点をカーブの開始として、運転者種別に応じた地点でブレーキを掛ける制御を行う。道路幅6.5mの場合、運転者種別が上級者の場合は、カーブ開始の手前10m、かつ、道路センターラインから外側に向かって5mの地点をブレーキングポイントとし、中級者の場合は、カーブ開始の手前15m、かつ、道路センターラインから外側に向かって4mの地点をブレーキングポイントとし、初級者の場合は、カーブ開始の手前20m、かつ、道路センターラインから外側に向かって3mの地点をブレーキングポイントとする。
運転制御部22は、センサ101によって得られた移動体100の位置情報と3次元地図32の付加情報に規定する走行制御用位置情報とを比較し、移動体100の位置情報が3次元地図32の付加情報に規定するブレーキングポイントに到達したか否かを判断して、到達したと判断された時点で自動ブレーキを作動させる。また、運転制御部22は、ブレーキングポイントにおいて、上級者の場合は強めにブレーキングし、所定速度以下に減速した時点でハンドルを回す操作を行い、中級者の場合は中程度の強さでブレーキングし、所定速度以下に減速した時点でハンドルを回す操作を行い、初級者の場合は中程度よりも弱めの強さでブレーキングし、所定速度以下に減速した時点でハンドルを回す操作を行う。
かくして、ダイナミックマップの静的情報に連動させて、運転モードの運転者種別に応じて異なる走行制御方法で自動運転制御を行うことが可能となる。
以上のように、実施の形態1に係る運転制御装置10は、指定種別に応じた運転モードが示す制御方法に従い、移動体100を自動運転する。
これにより、原則として、習熟度の高い人の操作に近い運転が行われ、快適な運転が実現されつつ、要所では運転者及び同乗者の運転技量に近い運転が実現される。そのため、自動運転により運転者及び同乗者が感じる違和感及び恐怖感を軽減することができる。
なお、運転者及び同乗者に対して恐怖感を与えてしまうと、運転者及び同乗者がカーブの遠心力に恐怖を感じて、反対側等に移動することで、移動体100の重心が移動し、移動体100の制御に負荷がかかるといった安全性を損なうことに繋がる。
<変形例1>
実施の形態1では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例1として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例1について、実施の形態1と異なる点を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、運転制御装置10は、プロセッサ11とメモリ12とストレージ13とに代えて、電子回路15を備える。電子回路15は、各機能構成要素と、メモリ12と、ストレージ13との機能とを実現する専用の回路である。
各機能構成要素を1つの電子回路15で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路15に分散させて実現してもよい。
変形例2として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
実施の形態2は、移動体100が移動する予定の経路である移動予定経路の道路情報に応じて運転モードを決定する点が実施の形態1と異なる。実施の形態2では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
図2及び図5を参照して、実施の形態2に係る運転制御装置10の動作を説明する。
実施の形態2に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態2に係る運転制御方法に相当する。また、実施の形態2に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態2に係る運転制御プログラムの処理に相当する。
モード取得部21は、指定種別と、移動体100の移動予定経路の道路情報とに応じた運転モードを取得する。
具体的には、モード取得部21は、指定種別と移動体100の移動予定経路とを移動体100の周辺に存在する路側機に送信する。すると、路側機から、指定種別と、移動体100の移動予定経路の道路情報とに応じた運転モードが運転制御装置10に送信される。ここで、路側機は、路側機の周辺の道路についての道路情報を保持しているものとする。道路情報は、具体例としては、道路が乾いているか、濡れているか、凍っているかといった路面状態と、晴天か雨天か霧が発生しているかといった天候と、直線であるか、緩やかなカーブであるか、急なカーブであるかといった道路状態と等を示す。モード取得部21は、路側機から送信された運転モードを取得する。モード取得部21は、取得された運転モードをメモリ12に書き込む。
なお、モード取得部21は、路側機に代えて、移動体100の外部のサーバといった他の装置から運転モードを取得してもよい。
以上のように、実施の形態2に係る運転制御装置10は、指定種別だけでなく、移動体100の移動予定経路の道路情報に応じて運転モードを決定する。これにより、より適切な運転モードが選択され、安全性の高い自動運転を実現することが可能である。
<変形例3>
実施の形態2では、路側機によって運転モードが決定された。しかし、運転制御装置10が道路情報を取得して、運転制御装置10が運転モードを決定してもよい。
この場合には、図6に示すように、運転制御装置10は、図1に示す機能構成要素に加え、道路情報取得部23を備える。道路情報取得部23は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアで実現される。
(図7のステップS21:道路情報取得処理)
道路情報取得部23は、移動体100の移動予定経路を路側機に送信する。すると、路側機から、移動体100の移動予定経路の道路情報が運転制御装置10に送信される。道路情報取得部23は、路側機から送信された道路情報を取得する。道路情報取得部23は、取得された道路情報をメモリ12に書き込む。
なお、道路情報取得部23は、路側機に代えて、移動体100の外部のサーバといった他の装置から道路情報を取得してもよい。
モード取得部21は、ステップS21で取得された道路情報をメモリ12から読み出す。モード取得部21は、指定種別と、読み出された道路情報とに応じた運転モードをモード記憶部31から取得する。ここでは、モード記憶部31は、運転者種別及び道路情報毎に、運転モードを記憶している。
実施の形態3は、運転者による手動運転を学習し、運転モードとして手動運転に近い制御を行う学習データモードを選択可能な点が実施の形態1,2と異なる。実施の形態3では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態3では、実施の形態1に機能を追加した場合を説明するが、実施の形態2に機能を追加することも可能である。
図8を参照して、実施の形態3に係る運転制御装置10の構成を説明する。
運転制御装置10は、学習部24を備える点が、図1に示す運転制御装置10と異なる。また、ストレージ13が学習データ記憶部33の機能を実現する点が、図1に示す運転制御装置10と異なる。学習部24は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアで実現される。
図9を参照して、実施の形態3に係る運転制御装置10の動作を説明する。
実施の形態3に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態3に係る運転制御方法に相当する。また、実施の形態3に係る運転制御装置10の動作は、実施の形態3に係る運転制御プログラムの処理に相当する。
学習部24は、移動体100が運転手による手動運転がされるか、自動運転がされるかを判定する。具体的には、運転手によって手動運転と自動運転とのどちらかが選択される。学習部24は、選択された情報を取得することにより、手動運転がされるか、自動運転がされるかを判定する。
学習部24は、手動運転がされる場合には、処理をステップS32に進める。一方、学習部24は、自動運転がされる場合には、処理をステップS33に進める。
学習部24は、手動運転時における移動体100の挙動を学習データとして学習データ記憶部33に蓄積する。
具体的には、学習部24は、移動体100の速度と、発進時の加速の仕方と、カーブでのハンドルを切るタイミングといったデータを学習データとして取得する。そして、学習部24は、取得された学習データを学習データ記憶部33に蓄積する。
図2のステップS11と同様に、モード取得部21は、運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得する。
但し、実施の形態3では、運転者種別として運転者が指定される場合がある。運転者種別として運転者が指定された場合には、モード取得部21は、ステップS32で蓄積された学習データから特定される制御方法を示す学習データモードを運転モードとして取得する。
図2のステップS12と同様に、運転制御部22は、ステップS33で取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体100を自動運転する。
運転制御部22は、ステップS33で学習データモードが取得された場合には、学習データから特定される制御方法に従い、移動体を自動運転する。具体的には、運転制御部22は、学習データ記憶部33から学習データを読み出す。運転制御部22は、読み出された学習データが示す速度と、発進時の加速の仕方と、カーブでのハンドルを切るタイミングと等に従い、移動体100を制御する。
以上のように、実施の形態3に係る運転制御装置10は、手動運転時の移動体100の挙動を学習データとして蓄積しておき、自動運転に反映する。これにより、運転手による手動運転に近い自動運転を実現できる。そのため、自動運転により運転者及び同乗者が感じる違和感及び恐怖感を軽減することができる。
<変形例4>
実施の形態3では、単に手動運転時の移動体100の挙動を学習データとした。しかし、直線と緩やかなカーブと急なカーブいった道路情報毎の移動体100の挙動を学習データとしてもよい。これにより、運転者による手動運転により近い自動運転を実現できる。
この場合には、図10に示すように、運転制御装置10は、図8に示す機能構成要素に加え、道路情報取得部23を備える。道路情報取得部23は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアで実現される。
図9のステップ31及びステップS33の処理は、実施の形態3と同じである。
学習部24は、手動運転時における移動体100の挙動を学習データとして学習データ記憶部33に蓄積する。
この際、道路情報取得部23は、移動体100の移動予定経路を路側機に送信する。すると、路側機から、移動体100の移動予定経路の道路情報が運転制御装置10に送信される。道路情報取得部23は、路側機から送信された道路情報を取得する。学習部24は、道路情報取得部23によって取得された移動経路の道路情報とともに、移動経路を移動した際の学習データを学習データ記憶部33に蓄積する。
運転制御部22は、ステップS33で取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体100を自動運転する。
ステップS33で学習データモードが取得された場合には、道路情報取得部23は、ステップS32と同様に移動体100の移動予定経路の道路情報を取得する。運転制御部22は、学習データ記憶部33に蓄積された学習データのうち、道路情報取得部23によって取得された道路情報に対応する学習データから特定される制御方法に従い、移動体100を自動運転する。例えば、移動経路が直線であることを道路情報が示す場合には、移動経路が直線であることを道路情報とともに記憶された学習データに従い、移動体100を自動運転する。また、移動経路が緩やかなカーブであることを道路情報が示す場合には、移動経路が緩やかなカーブであることを道路情報とともに記憶された学習データに従い、移動体100を自動運転する。
Claims (8)
- 運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得するモード取得部と、
前記モード取得部によって取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体を自動運転する運転制御部と
を備える運転制御装置。 - 前記モード取得部は、前記指定種別を路側機に送信し、前記指定種別と、前記移動体の移動予定経路の道路情報とに応じた運転モードを路側機から取得する
請求項1に記載の運転制御装置。 - 前記運転制御装置は、さらに、
前記移動体の移動予定経路の道路情報を取得する道路情報取得部
を備え、
前記モード取得部は、前記指定種別と、前記道路情報取得部によって取得された道路情報とに応じた運転モードを取得する
請求項1に記載の運転制御装置。 - 前記運転制御装置は、さらに、
手動運転時における前記移動体の挙動を学習データとして蓄積する学習部
を備え、
前記モード取得部は、前記運転者種別として運転者が指定された場合には、前記学習部によって蓄積された前記学習データから特定される制御方法を示す学習データモードを前記運転モードとして取得し、
前記運転制御部は、前記学習データモードが取得された場合には、前記学習データから特定される制御方法に従い、前記移動体を自動運転する
請求項1に記載の運転制御装置。 - 前記運転制御装置は、さらに、
前記移動体の移動予定経路の道路情報を取得する道路情報取得部
を備え、
前記学習部は、移動経路の道路情報とともに、前記移動経路を移動した際の前記学習データを蓄積し、
前記運転制御部は、前記学習データモードが取得された場合には、蓄積された学習データのうち、前記道路情報取得部によって取得された道路情報に対応する学習データから特定される制御方法に従い、前記移動体を自動運転する
請求項4に記載の運転制御装置。 - 前記運転制御部は、位置標定装置によって得られる前記移動体の位置に基いて、記憶装置に記憶された地図データを参照し、前記運転モードが示す走行制御方法に従い、前記移動体を自動運転する
請求項1から5までのいずれか1項に記載の運転制御装置。 - モード取得部が、運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得し、
運転制御部が、取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体を自動運転する運転制御方法。 - 運転技量毎に設けられた運転者種別のうち指定された運転者種別である指定種別に応じた運転モードを取得するモード取得処理と、
前記モード取得処理によって取得された運転モードが示す制御方法に従い、移動体を自動運転する運転制御処理と
をコンピュータに実行させる運転制御プログラム。
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
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---|---|---|---|---|
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JP2023528079A (ja) | 2020-06-05 | 2023-07-03 | ガティック エーアイ インコーポレイテッド | 自律エージェントのデータドリブンかつモジュラー式の意思決定と経路生成のための方法およびシステム |
CA3240477A1 (en) | 2021-12-16 | 2023-06-22 | Apeksha Kumavat | Method and system for expanding the operational design domain of an autonomous agent |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014191456A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Aisin Aw Co Ltd | 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム |
JP2015089801A (ja) * | 2013-11-07 | 2015-05-11 | 株式会社デンソー | 運転制御装置 |
JP2015141478A (ja) * | 2014-01-27 | 2015-08-03 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 自動運転支援システム、自動運転支援方法及びコンピュータプログラム |
JP2016018238A (ja) * | 2014-07-04 | 2016-02-01 | 株式会社デンソー | 車両の運転モード制御装置 |
WO2016052507A1 (ja) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | エイディシーテクノロジー株式会社 | 自動運転制御装置 |
WO2016152873A1 (ja) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | パイオニア株式会社 | 自動運転支援装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2016194816A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-17 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータプログラム |
JP2016215658A (ja) * | 2015-05-14 | 2016-12-22 | アルパイン株式会社 | 自動運転装置および自動運転システム |
JP2017087906A (ja) * | 2015-11-06 | 2017-05-25 | 株式会社デンソー | 車両制御装置 |
JP2017182278A (ja) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 株式会社デンソー | 退避指示装置及び退避指示方法 |
JP2017202720A (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
WO2017203694A1 (ja) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 日産自動車株式会社 | 運転制御方法及び運転制御装置 |
JP2017220096A (ja) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | 株式会社デンソー | 車両用運転支援システム |
JP2017227445A (ja) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | 三菱電機株式会社 | 自動運転装置 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3608219B2 (ja) | 1994-05-16 | 2005-01-05 | 株式会社日立製作所 | 車両の安全走行制御システム及び車両の安全走行制御方法 |
JP4639997B2 (ja) * | 2005-02-18 | 2011-02-23 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の減速制御装置 |
US7266438B2 (en) * | 2005-08-26 | 2007-09-04 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Method of assisting driver to negotiate a roadway |
JP2007133486A (ja) * | 2005-11-08 | 2007-05-31 | Nissan Motor Co Ltd | 運転支援装置 |
JP5056707B2 (ja) | 2008-10-01 | 2012-10-24 | トヨタ自動車株式会社 | 車速制御装置 |
US20100209888A1 (en) * | 2009-02-18 | 2010-08-19 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on curve-handling maneuvers |
DE102010001873A1 (de) * | 2010-02-12 | 2011-08-18 | ZF Friedrichshafen AG, 88046 | Verfahren zur Bestimmung und Schaltung des optimalen Ganges vor der Einfahrt in eine Kurve bei einem Kraftfahrzeug umfassend ein Automatgetriebe |
JP5578331B2 (ja) * | 2011-12-26 | 2014-08-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の走行軌跡制御装置 |
EP3114574A4 (en) * | 2014-03-03 | 2018-03-07 | Inrix, Inc. | Traffic obstruction detection |
US9463804B2 (en) * | 2014-11-11 | 2016-10-11 | Ford Global Tehnologies, LLC | Vehicle cornering modes |
KR102368812B1 (ko) * | 2015-06-29 | 2022-02-28 | 엘지전자 주식회사 | 차량 운전 보조 방법 및 차량 |
JP6575818B2 (ja) | 2016-03-25 | 2019-09-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 運転支援方法およびそれを利用した運転支援装置、自動運転制御装置、車両、運転支援システム、プログラム |
WO2017179151A1 (ja) | 2016-04-13 | 2017-10-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
US9963106B1 (en) * | 2016-11-07 | 2018-05-08 | Nio Usa, Inc. | Method and system for authentication in autonomous vehicles |
US20180170392A1 (en) * | 2016-12-20 | 2018-06-21 | Baidu Usa Llc | Method and System to Recognize Individual Driving Preference for Autonomous Vehicles |
US10124807B2 (en) * | 2017-01-23 | 2018-11-13 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for classifying driver skill level and handling type |
US10895465B2 (en) * | 2017-10-12 | 2021-01-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Optimizing a route selection for a highly autonomous vehicle |
-
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Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014191456A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Aisin Aw Co Ltd | 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム |
JP2015089801A (ja) * | 2013-11-07 | 2015-05-11 | 株式会社デンソー | 運転制御装置 |
JP2015141478A (ja) * | 2014-01-27 | 2015-08-03 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 自動運転支援システム、自動運転支援方法及びコンピュータプログラム |
JP2016018238A (ja) * | 2014-07-04 | 2016-02-01 | 株式会社デンソー | 車両の運転モード制御装置 |
WO2016052507A1 (ja) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | エイディシーテクノロジー株式会社 | 自動運転制御装置 |
WO2016152873A1 (ja) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | パイオニア株式会社 | 自動運転支援装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
JP2016194816A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-17 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータプログラム |
JP2016215658A (ja) * | 2015-05-14 | 2016-12-22 | アルパイン株式会社 | 自動運転装置および自動運転システム |
JP2017087906A (ja) * | 2015-11-06 | 2017-05-25 | 株式会社デンソー | 車両制御装置 |
JP2017182278A (ja) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | 株式会社デンソー | 退避指示装置及び退避指示方法 |
JP2017202720A (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム |
WO2017203694A1 (ja) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 日産自動車株式会社 | 運転制御方法及び運転制御装置 |
JP2017220096A (ja) * | 2016-06-09 | 2017-12-14 | 株式会社デンソー | 車両用運転支援システム |
JP2017227445A (ja) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | 三菱電機株式会社 | 自動運転装置 |
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