WO2019087380A1 - 車両制御装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a vehicle control device that automatically performs at least partial travel control of a host vehicle.
- JP-A-2017-043262 a device which recognizes a three-dimensional object such as a tree in front of the host vehicle as an obstacle and performs automatic braking and steering when the possibility of contact with the obstacle is high. It is done.
- the tendency of the avoidance action to the obstacle is different for each user (including the driver). For example, if flexible plants and trees are greatly pushed out toward the inside of the road, how much margin (distance or time) should be avoided with respect to the plants or allow passing through while contacting with the plants Or, the correspondence may be divided depending on each user.
- the present invention has been made to solve the above-described problems, and it is an object of the present invention to provide a vehicle control device capable of improving the merchandiseability of the vehicle in an obstacle avoidance scene.
- the vehicle control device is a device that automatically performs traveling control of the own vehicle at least partially, and an obstacle recognition unit that recognizes an obstacle on a planned traveling route of the own vehicle, and the obstacle An action amount determination unit that determines an avoidance action amount indicating the degree of the avoidance action for the obstacle recognized by the object recognition unit; and an avoidance action according to the avoidance action amount determined by the action amount determination unit.
- a traveling control unit for performing traveling control to be taken by a vehicle wherein the activity amount determining unit determines the avoidance activity amount according to the preference of the user involved in the host vehicle.
- the avoidance action amount indicating the degree of the avoidance action for the obstacle is determined, so that the avoidance action that appropriately reflects the driving intention of the user becomes possible. It is possible to improve the marketability of the vehicle in the obstacle avoidance scene.
- the behavior amount determination unit may determine the avoidance behavior amount passing through the obstacle while making contact with a smaller contact area as compared with the case where the avoidance behavior is not taken. This adds an option of evasive action that allows passing while being in contact with an obstacle, and can broaden the range of driving discretion.
- the action amount determination unit may further determine the avoidance action amount based on the degree of influence of the contact with the obstacle. This makes it possible to take evasive action according to the degree of influence of the touch.
- the amount-of-action determining unit may evaluate the degree of influence from the characteristics of the obstacle, and determine the amount of avoidance action based on the obtained degree of influence. By considering the characteristics of the obstacle, the accuracy of the evaluation result of the degree of influence is enhanced.
- the behavior amount determination unit may be an obstacle that is swinging only on the tip side, an obstacle that obliquely extends inward from the outside of the road, or the specific obstacle that is an obstacle having a morphological feature of a plant.
- the degree of influence may be evaluated lower than obstacles other than the specific obstacle, and the amount of avoidance action may be determined based on the obtained degree of influence. This makes it possible to suppress the avoidance behavior for the specific obstacle which is a plant with high certainty, and the influence on other traffic participants in the vicinity of the specific obstacle is reduced.
- the action amount determination unit may determine the avoidance action amount in accordance with the physical value of the host vehicle. In this way, it is possible to select an evasive action commensurate with the physical value of the host vehicle while considering the possibility of the occurrence of scratches and dents in the host vehicle due to contact with an obstacle.
- the vehicle control device further includes a parameter input unit that inputs, according to the user's operation, a parameter provided for determining the avoidance action amount, and the action amount determination unit receives an input from the parameter input unit.
- the amount of avoidance action may be determined using the parameter. Thereby, the driving intention of the user can be confirmed through the operation by the user.
- the vehicle control device further includes a driving tendency analysis unit that analyzes driving tendency of the driver using driving history information on past driving by the driver of the own vehicle as the user, and the activity amount determination The unit may determine the avoidance action amount according to the driving tendency of the driver analyzed by the driving tendency analysis unit. Thereby, the driving intention of the driver can be automatically reflected without the driver performing a special operation.
- the driving tendency analysis unit may analyze the tendency of driving only when the driver performs the manual driving. By extracting and analyzing only the driving operation of the driver, it is possible to grasp the tendency of the driving by the driver with high accuracy.
- the vehicle control device According to the vehicle control device according to the present invention, it is possible to improve the merchantability of the vehicle in the avoidance scene of the obstacle.
- FIG. 5A is a view showing a camera image obtained by imaging grass which is a type of plant.
- FIG. 5B is a view showing a camera image obtained by imaging a tree which is a type of plant.
- FIG. 6A is a diagram showing an example of a data structure of influence information.
- FIG. 6B is a diagram showing an example of a data structure of preference information. It is a figure which shows the variation of the avoidance action with respect to an obstruction. It is a functional block diagram of the arithmetic unit in a modification.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a vehicle control device 10 according to an embodiment of the present invention.
- the vehicle control device 10 is incorporated in a vehicle (the own vehicle 100 in FIG. 4 and the like), and performs operation control of the vehicle automatically or manually.
- the "automatic driving” is a concept including not only “complete automatic driving” in which all running control of the vehicle is automatically performed, but also “partial automatic driving” in which running control is partially and automatically performed.
- the vehicle control device 10 includes a control system group 12 that controls the operation control of the vehicle, an apparatus group (hereinafter referred to as an input system apparatus group 14) that takes on an input function of the control system apparatus 12, and an output of the control system apparatus group 12. And a device group (hereinafter, output system device group 16) that takes on a function.
- a control system group 12 that controls the operation control of the vehicle
- an apparatus group hereinafter referred to as an input system apparatus group 14
- an output system device group 16 that takes on a function.
- the input system device group 14 includes an external sensor 18 for detecting the state of the surroundings (external world) of the vehicle, a communication device 20 for transmitting and receiving information to and from various communication devices outside the vehicle, and map information indicating a high accuracy map.
- a high-accuracy map database hereinafter referred to as map information DB 22 for acquiring a navigation system 24 for generating a travel route to a destination and measuring the travel position of the vehicle, and a vehicle sensor 26 for detecting the condition of the vehicle.
- the external sensor 18 includes one or more cameras 30 for imaging the external world, one or more radars 31 for detecting the distance and relative velocity between the vehicle and another object, and one or more LIDARs 32 (Light Detection and Ranging Light detection and ranging / Laser Imaging Detection and Ranging; laser image detection and ranging).
- LIDARs 32 Light Detection and Ranging Light detection and ranging / Laser Imaging Detection and Ranging; laser image detection and ranging.
- the communication device 20 includes a first communication device 34 that performs inter-vehicle communication with another vehicle, and a second communication device 36 that performs road-to-vehicle communication with the roadside device.
- the navigation device 24 includes a satellite navigation system and a self-contained navigation system.
- the vehicle sensor 26 includes a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a yaw rate sensor, an inclination sensor, various sensors that detect the behavior of the vehicle, various sensors that detect the operation state of the vehicle, and various sensors that detect the state of the driver.
- the navigation device 24 functions as an HMI (Human Machine Interface; parameter input unit) capable of inputting a parameter to be provided for determination of the avoidance action amount described later according to the user's operation.
- HMI Human Machine Interface
- the output system group 16 includes a driving force output device 40, a steering device 42, a braking device 44, and a notification device 46.
- the driving force output device 40 includes a driving force output ECU (Electronic Control Unit) and a driving source such as an engine or a driving motor.
- the driving force output device 40 generates a driving force in accordance with the operation of the accelerator pedal performed by the driver or the control instruction of the drive output from the control system device group 12.
- the steering device 42 includes an EPS (Electric Power Steering System) -ECU and an EPS actuator.
- the steering device 42 generates a steering force in response to a steering wheel operation performed by the driver or a steering control instruction output from the control system device group 12.
- EPS Electrical Power Steering System
- the braking device 44 includes a brake ECU and a brake actuator.
- the braking device 44 generates a braking force in response to the operation of the brake pedal performed by the driver or the braking control instruction output from the control system group 12.
- the notification device 46 includes a notification ECU and an information transmission device (for example, a display device, an acoustic device, a haptic device, etc.).
- the notification device 46 performs notification (for example, provision of information through the five senses including audiovisual) to the driver in response to a notification instruction output from the control system device group 12 or another ECU.
- the control system group 12 includes one or more ECUs, and includes an arithmetic device 50 such as a processor and a storage device 52 such as a ROM or RAM.
- the control system device group 12 realizes various functions by the arithmetic device 50 executing a program stored in the storage device 52.
- FIG. 2 is a functional block diagram of the arithmetic device 50 shown in FIG.
- the arithmetic device 50 can execute various functions of the external world recognition unit 60, the vehicle position recognition unit 62, the action plan creation unit 64, the track generation unit 66, the vehicle control unit 68, and the driving mode switching unit 70. Is configured.
- the external world recognition unit 60 recognizes a situation and an object around the vehicle based on the information output from the external world sensor 18.
- the external world recognition unit 60 includes an obstacle recognition unit 72 and an external world state recognition unit 74.
- the own vehicle position recognition unit 62 recognizes an absolute position of a vehicle or a relative position on a high accuracy map (hereinafter also referred to as a own vehicle position) based on the map information DB 22 and information output from the navigation device 24.
- the action plan creation unit 64 creates an action plan (time series of events for each traveling section) according to the situation of the vehicle based on the recognition results of the external world recognition unit 60 and the vehicle position recognition unit 62, and as necessary Update the contents of the action plan.
- the action plan creation unit 64 includes an action amount determination unit 76 and an avoidance execution determination unit 78.
- the action plan creation unit 64 is further configured to be able to input driving preference parameters, influence degree information I1, and preference information I2.
- the trajectory generation unit 66 generates a traveling trajectory (time series of target behavior) according to the action plan created by the action plan creation unit 64 based on the recognition results of the external world recognition unit 60 and the vehicle position recognition unit 62.
- the vehicle control unit 68 instructs an operation to the output system device group 16 (FIG. 1) based on the creation result of the action plan creation unit 64 or the creation result of the track generation unit 66.
- the vehicle control unit 68 includes a traveling control unit 80 that performs traveling control of the vehicle, and a notification control unit 82 that performs notification control to the driver.
- the driving mode switching unit 70 selects a plurality of driving modes including an "automatic driving mode” and a “manual driving mode” in accordance with a predetermined action (for example, mode selection switch, operation of an input device including a steering wheel) by the driver. It is configured to be switchable.
- a predetermined action for example, mode selection switch, operation of an input device including a steering wheel
- the vehicle control device 10 in the present embodiment is configured as described above. Subsequently, the operation of the vehicle control device 10 at the time of avoidance of the specific obstacle 108 (FIG. 4 and the like) will be described mainly with reference to the flowchart of FIG. 3. Here, it is assumed that the host vehicle 100 equipped with the vehicle control device 10 travels by automatic driving.
- FIG. 4 is a view showing an example of a traveling scene around the vehicle 100.
- the vehicle 100 tries to go straight on the road 104 along the planned travel route 102 indicated by the dashed arrow.
- the planned travel route 102 means a route on which the vehicle 100 tries to travel.
- the figure shows a road 104 in an area where an arrangement has been made for a car to travel "left".
- the road 104 is divided into two lanes by continuous linear lane marks 106.
- the road 104 includes a traveling lane 104 d in which the vehicle 100 is traveling and an opposite lane 104 o facing the traveling lane 104 d.
- Plants (hereinafter referred to as specific obstacles 108) are pushed from the outside of the road 104 on the traveling lane 104d and in front of the host vehicle 100.
- the other vehicle 110 travels on the opposite lane 104 o in a state of facing the host vehicle 100.
- step S1 of FIG. 3 the external world recognition unit 60 recognizes the situation and an object around the host vehicle 100 based on the information output from the external world sensor 18.
- the obstacle recognition unit 72 detects, for example, the presence / absence, position, size, movement, etc. of the obstacle 112 moving or stopping around the host vehicle 100 based on the information output from the camera 30, radar 31 or LIDAR 32. Recognize
- the external world state recognition unit 74 for example, based on the image information of the camera 30 or the map information (high accuracy map) read from the map information DB 22, the overall road environment, for example, the road shape, the road width, the position of the lane mark 106 The number of lanes, the lane width, the lighting state of the traffic light, the open / close state of the circuit breaker etc. are recognized.
- step S2 the obstacle recognition unit 72 confirms whether or not the obstacle 112 (a plant in the example of FIG. 4) on the planned travel route 102 of the vehicle 100 is recognized.
- step S2: NO the flowchart of FIG. 3 is ended as it is.
- step S2: YES the process proceeds to the next step S3.
- the obstacle recognition unit 72 determines whether the obstacle 112 recognized in step S1 has a "plant attribute".
- the obstacle recognition unit 72 may, for example, if [1] only the tip end side shakes, [2] if it extends obliquely from the outside of the road 104 toward the inside, or [3] the type of plant (for example, If the degree of coincidence with the template image associated with “Suki” is high, it is determined that the obstacle 112 has “plant attribute” (that is, it is the specific obstacle 108).
- FIG. 5A is a view showing a camera image obtained by imaging a grass 108 a which is a type of plant. Specifically, this grass 108 a is relatively short in [1] height, relatively narrow in stem [2], green in branch [3], and inward from the outside of [4] road 104. It has morphological features such as extending obliquely upward.
- FIG. 5B is a view showing a camera image obtained by imaging a tree 108 b which is a type of plant.
- the tree 108 b is relatively tall [1], relatively thick [2] in trunk, [4] brown in branch, and [3] inward from the outside of the road 104. And laterally extending.
- step S3 NO If it is determined that the obstacle 112 does not have the “plant attribute” (step S3: NO), the process proceeds to step S4.
- step S4 the action amount determination unit 76 determines an avoidance action amount of the vehicle 100 that prohibits contact with the obstacle 112, and proceeds to step S8 described later.
- the “avoidance amount” means a behavior amount indicating the degree of the avoidance behavior with respect to the obstacle 112 or a control amount for realizing the behavior amount.
- step S3 the process returns to step S3, and in the example of FIGS. 5A and 5B, it is determined that the obstacle 112 has the "plant attribute" (step S3: YES), the process proceeds to step S5.
- step S ⁇ b> 5 the behavior amount determination unit 76 evaluates the degree of influence of the host vehicle 100 due to the contact with the obstacle 112. Specifically, the behavior amount determination unit 76 estimates the hardness level of the obstacle 112 using the “plant attribute” and the influence degree information I1 described above. The higher the hardness level, the higher the degree of influence, while the lower the hardness level, the lower the degree of influence.
- FIG. 6A is a view showing an example of the data structure of the influence degree information I1.
- the influence degree information I1 is information in the form of a list indicating the correspondence between the "plant attribute” and the "influence degree”.
- the attributes of plants are, for example, types (trees, grass, persimmons, etc.), morphological characteristics (specifically, height, height of trunk, curvature, color, etc.), movements (specifically, , Including the degree of shaking).
- the degree of influence consists of, for example, three levels of "high”, “medium” and "low”.
- the action amount determination unit 76 reads out the influence degree information I1 from the storage device 52 (FIG. 1) and refers to the influence degree (high / medium / corresponding to the “plant attribute” of the obstacle 112). Get one low).
- the behavior amount determination unit 76 may evaluate the degree of influence using a statistical method including majority decision (mode value).
- step S ⁇ b> 6 the behavior amount determination unit 76 acquires preference information I ⁇ b> 2 of the user involved in the vehicle 100.
- the action amount determination unit 76 specifies an action type from parameters (driving preference parameters) set in advance via the navigation device 24 (FIG. 1), and stores preference information I2 corresponding to the action type. It reads out and acquires from the apparatus 52 (FIG. 1).
- This "user” includes not only the driver but also the owner (individual or legal person) of the vehicle 100.
- FIG. 6B is a view showing an example of the data structure of the preference information I2.
- the preference information I2 is information in the form of a list indicating the correspondence between "the degree of influence", "the attribute of the action” and the “amount of avoidance action”.
- the preference information I2 is prepared for each of different action types.
- the avoidance action amount is composed of parameters (three types of “X”, “Y”, and “Z” in the example of the present drawing) associated with the attribute of the action.
- the avoidance action amount is various parameters for specifying the avoidance path P1-P3 (FIG. 7) from the execution start position 116 to the execution end position 118, specifically, the movement amount in the vehicle width direction, the steering angle speed or the deceleration It may be an amount.
- step S7 the action amount determination unit 76 determines an avoidance action amount reflecting the preference of the user, using the preference information I2 acquired in step S6. Specifically, the action amount determination unit 76 refers to the preference information I2 and determines a parameter corresponding to the degree of influence of the obstacle 112 as the avoidance action amount of the host vehicle 100.
- the avoidance action amount is “X” indicating an avoidance action with a margin. It is decided.
- the avoidance action amount is determined as "Y” indicating a normal avoidance action.
- the avoidance action amount is determined as “Z” which allows contact with the obstacle 112.
- the avoidance action amount is determined as “Y” indicating normal avoidance action.
- step S ⁇ b> 8 the avoidance execution determination unit 78 determines whether the host vehicle 100 has reached the execution start position 116 at which the avoidance action is started. If the vehicle 100 has not reached it yet (step S8: NO), the vehicle 100 stays in step S8 until it reaches the execution start position 116. On the other hand, if the vehicle 100 has reached the execution start position 116 (step S8: YES), the process proceeds to the next step S9.
- step S9 the vehicle control unit 68 performs avoidance traveling control with the execution start position 116 as a starting point. Prior to this control, the vehicle control unit 68 acquires the event contents of the action plan created by the action plan creation unit 64 and the traveling track generated by the track generation unit 66, respectively.
- the traveling control unit 80 generates control signals for realizing the traveling track indicating the avoidance behavior of the obstacle 112, and transmits the respective control signals to the driving force output device 40, the steering device 42, and the braking device 44. Output.
- the notification control unit 82 generates a notification signal indicating notification content (for example, the degree of influence due to contact with the obstacle 112) for supporting the avoidance action, and outputs the notification signal to the notification device 46.
- the own vehicle 100 starts the avoidance action at the execution start position 116 and moves along the any one of the plurality of avoidance paths P1, P2 and P3 while avoiding the obstacle 112. Afterward, the avoidance action is ended at the execution end position 118.
- the avoidance route P1 is a route that allows the lane mark 106 to be temporarily crossed, and has the largest avoidance action amount.
- the avoidance path P3 is a path that allows contact with the obstacle 112 and has the smallest amount of avoidance action.
- the avoidance path P2 is a path showing an avoidance action intermediate to the avoidance paths P1 and P3.
- the behavior amount determination unit 76 may determine the avoidance behavior amount passing through the obstacle 112 while making contact with a smaller contact area as compared with the case where the avoidance behavior is not taken. As a result, an option of evasive action that allows passing while being in contact with the obstacle 112 is added, and the range of driving discretion can be expanded.
- the behavior amount determination unit 76 may determine the avoidance behavior amount based on the degree of influence of the contact with the obstacle 112. This makes it possible to take evasive action according to the degree of influence of the touch.
- the behavior amount determination unit 76 evaluates the degree of influence from the characteristics of the obstacle 112 (for example, the morphological characteristic, the mechanical characteristic or the physical characteristic), and determines the avoidance action amount based on the obtained degree of influence. Good. By considering the characteristics of the obstacle 112, the accuracy evaluation result of the degree of influence is enhanced.
- the behavior amount determination unit 76 determines the effect of the specific obstacle 108, which is an obstacle swinging only from the tip side, an obstacle obliquely extending inward from the outside of the road 104, or an obstacle having a morphological feature of a plant.
- the degree may be evaluated lower than the obstacle 112 other than the specific obstacle 108, and the avoidance action amount may be determined based on the obtained degree of influence. This makes it possible to suppress the avoidance behavior for the specific obstacle 108 having a high degree of certainty that is a plant, and the influence on the other traffic participants (for example, the other vehicle 110) around the specific obstacle 108 is reduced.
- the action amount determination unit 76 may determine the avoidance action amount in accordance with the physical value of the host vehicle 100.
- This "physical value” includes not only the monetary value and scarce value of the vehicle 100 but also items correlating to this value (for example, total running distance, total holding time). As a result, it is possible to select an evasive action commensurate with the physical value of the own vehicle 100 while considering the possibility of the occurrence of scratches and dents in the own vehicle 100 by coming into contact with the obstacle 112.
- the vehicle control device 10 is a device that automatically performs at least partial travel control of the host vehicle 100, and [1] recognizes the obstacle 112 on the planned travel route 102 of the host vehicle 100.
- the action amount determination unit 76 determines the avoidance action amount according to the preference of the user involved in the host vehicle 100.
- one or more computers recognize [1] the obstacle 112 on the planned travel route 102 of the vehicle 100 (step S1), [2] the recognized obstacle 112
- the avoidance action amount indicating the degree of the avoidance action is determined (steps S4 and S7), and the traveling control is performed to cause the own vehicle 100 to take the avoidance action according to the determined avoidance action amount (step S9).
- the avoidance action amount is determined according to the preference of the user involved in the vehicle 100.
- the amount of avoidance action indicating the degree of the avoidance action to the obstacle 112 is determined, so that the avoidance action reflecting the driving intention of the user appropriately can be executed As a result, it is possible to improve the marketability of the vehicle in the avoidance scene of the obstacle 112.
- the vehicle control device 10 further includes a parameter input unit (navigation device 24) for inputting, according to the user's operation, a parameter to be provided for determination of the avoidance action amount, and the action amount determination unit 76 receives the input parameter
- the amount of avoidance action may be determined using Thereby, the driving intention of the user can be confirmed through the operation by the user.
- FIG. 8 is a functional block diagram of the arithmetic device 130 in the modification.
- the computing device 130 further includes a driving tendency analysis unit 132. Are configured to be able to execute various functions.
- the action plan creation unit 64 includes, in addition to the avoidance execution determination unit 78, an action amount determination unit 134 having a different function from that in FIG. In addition to the recognition results of the external world recognition unit 60 and the vehicle position recognition unit 62, the action plan creation unit 64 is configured to be able to input influence degree information I1 and preference information I2.
- the vehicle control device 10 including the arithmetic device 130 basically operates in accordance with the flowchart of FIG. 3.
- steps S6 and S7 different from the case of the arithmetic device 50 (FIG. 2) will be described.
- the behavior amount determination unit 134 acquires preference information I2 of the user involved in the host vehicle 100.
- the driving tendency analysis unit 132 analyzes the tendency of driving using information (hereinafter referred to as driving history information) regarding the past driving by the driver of the vehicle 100, and generates preference information I2 as the analysis result Keep it.
- driving history information is information in which the input information by the input system device group 14 and the output information by the output system device group 16 (including the operation amount by the driver) are linked by time, and in each traveling scene It is sufficient if the driving history of the host vehicle 100 can be specified.
- the driving tendency analysis unit 132 uses the well-known artificial intelligence technology (for example, neural network, machine learning, deep learning), [1] the relationship between “the degree of influence” and “the characteristic of the action”, 2)
- the preference information I2 customized for each driver is generated by defining the relationship between the "characteristics of the behavior” and the "action avoidance amount”.
- step S7 the action amount determination unit 134 determines an avoidance action amount reflecting the preference of the user using the preference information I2 acquired in step S6. Specifically, the action amount determination unit 134 refers to the preference information I2 and determines a parameter corresponding to the degree of influence of the obstacle 112 as the avoidance action amount of the host vehicle 100.
- the driving tendency analysis unit 132 analyzes the driving tendency of the driver using the driving history information on the past driving by the driver of the host vehicle 100 as the user, and the action amount determining unit 134 detects the driving tendency analysis unit 132.
- the avoidance action amount may be determined according to the driver's driving tendency analyzed by Thereby, the driving intention of the driver can be automatically reflected without the driver performing a special operation.
- the driving tendency analysis unit 132 may analyze the tendency of driving only when the driver performs the manual driving. By extracting and analyzing only the driving operation of the driver, it is possible to grasp the tendency of the driving by the driver with high accuracy.
- this invention is not limited to embodiment mentioned above, Of course, it can change freely in the range which does not deviate from the main point of this invention. Or you may combine each structure arbitrarily in the range which a technical contradiction does not arise.
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Abstract
本発明に係る車両制御装置(10)は、認識された障害物(112)に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部(76、134)と、決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両(100)に取らせる走行制御を行う走行制御部(80)と、を備える。行動量決定部(76、134)は、自車両(100)に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。
Description
本発明は、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う車両制御装置に関する。
従来から、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う技術(自動運転技術又は運転支援技術)が開発されている。例えば、走行予定経路上の障害物に適切に対処する技術が種々提案されている。
特開2017-043262号公報では、自車両の前方にある樹木等の立体物を障害物として認識し、この障害物と接触する可能性が高い場合に、自動ブレーキ及び自動操舵を行う装置が提案されている。
ところで、障害物に対する回避行動の傾向がユーザ(ドライバを含む)毎に異なることが想定される。例えば、しなやかな草木が道路の内側に向かって大きく迫り出している場合、草木に対してどの程度の余裕(距離又は時間)をもって回避すべきか、或いは、草木と接触しながらそのまま通過することを許容するか、各々のユーザによって対応が分かれることがある。
ところが、特開2017-043262号公報で提案された技術では、このような意思決定の相違を何ら考慮していない。その結果、自動運転によりドライバの感覚と異なる回避行動をとった場合、そのドライバが違和感を覚えることがあり得る。
本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上可能な車両制御装置を提供することを目的とする。
本発明に係る車両制御装置は、自車両の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う装置であって、前記自車両の走行予定経路上にある障害物を認識する障害物認識部と、前記障害物認識部により認識された前記障害物に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部と、前記行動量決定部により決定された前記回避行動量に応じた回避行動を前記自車両に取らせる走行制御を行う走行制御部と、を備え、前記行動量決定部は、前記自車両に関与するユーザの嗜好に応じて前記回避行動量を決定する。
このように、自車両に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。
また、前記行動量決定部は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、前記障害物を通過する前記回避行動量を決定してもよい。これにより、障害物と接触しながらそのまま通過することを許容する回避行動のオプションが追加され、運転の裁量範囲を広げることができる。
また、前記行動量決定部は、さらに、前記障害物との接触による影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、接触による影響度に応じた回避行動を取ることができる。
また、前記行動量決定部は、前記障害物の特性から前記影響度を評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。障害物の特性を考慮することで、影響度の評価結果の確度が高まる。
また、前記行動量決定部は、先端側のみが揺れている障害物、道路の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物における前記影響度を、前記特定障害物以外の障害物と比べて低く評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、植物である確度が高い特定障害物に対する回避行動を抑制可能となり、この特定障害物の周辺にいる他の交通参加者に与える影響が小さくなる。
また、前記行動量決定部は、前記自車両の物的価値に応じて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、障害物と接触することで自車両に擦り傷や凹みが発生する可能性を考慮しつつ、自車両の物的価値に見合った回避行動を選択することができる。
また、当該車両制御装置は、前記回避行動量の決定に供されるパラメータを前記ユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部をさらに備え、前記行動量決定部は、前記パラメータ入力部から入力された前記パラメータを用いて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、ユーザによる操作を通じて、当該ユーザの運転意図を確認することができる。
また、当該車両制御装置は、前記ユーザとしての前記自車両のドライバによる過去の運転に関する運転履歴情報を用いて、前記ドライバの運転の傾向を解析する運転傾向解析部をさらに備え、前記行動量決定部は、前記運転傾向解析部により解析された前記ドライバの運転の傾向に応じて前記回避行動量を決定してもよい。これにより、ドライバが特別な操作を行うことなく、当該ドライバの運転意図を自動的に反映させることができる。
また、前記運転傾向解析部は、前記ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析してもよい。ドライバの運転操作のみを抽出して解析することで、当該ドライバによる運転の傾向を高い精度で把握することができる。
本発明に係る車両制御装置によれば、障害物の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。
以下、本発明に係る車両制御装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。
[車両制御装置10の構成]
図1は、本発明の一実施形態における車両制御装置10の構成を示すブロック図である。車両制御装置10は、車両(図4等の自車両100)に組み込まれており、かつ、自動又は手動により車両の運転制御を行う。この「自動運転」は、車両の走行制御をすべて自動で行う「完全自動運転」のみならず、走行制御を部分的に自動で行う「部分自動運転」を含む概念である。
図1は、本発明の一実施形態における車両制御装置10の構成を示すブロック図である。車両制御装置10は、車両(図4等の自車両100)に組み込まれており、かつ、自動又は手動により車両の運転制御を行う。この「自動運転」は、車両の走行制御をすべて自動で行う「完全自動運転」のみならず、走行制御を部分的に自動で行う「部分自動運転」を含む概念である。
車両制御装置10は、車両の運転制御を統括する制御系装置群12と、制御系装置群12の入力機能を担う装置群(以下、入力系装置群14)と、制御系装置群12の出力機能を担う装置群(以下、出力系装置群16)と、を備える。
<入力系装置群14の具体的構成>
入力系装置群14には、車両の周囲(外界)の状態を検出する外界センサ18と、車両の外部にある各種通信機器と情報の送受信を行う通信装置20と、高精度地図を示す地図情報を取得する高精度地図データベース(以下、地図情報DB22)と、目的地までの走行経路を生成すると共に車両の走行位置を計測するナビゲーション装置24と、車両の状態を検出する車両センサ26とが含まれる。
入力系装置群14には、車両の周囲(外界)の状態を検出する外界センサ18と、車両の外部にある各種通信機器と情報の送受信を行う通信装置20と、高精度地図を示す地図情報を取得する高精度地図データベース(以下、地図情報DB22)と、目的地までの走行経路を生成すると共に車両の走行位置を計測するナビゲーション装置24と、車両の状態を検出する車両センサ26とが含まれる。
外界センサ18には、外界を撮像する1つ以上のカメラ30と、車両と他物体の間の距離及び相対速度を検出する1つ以上のレーダ31と、1つ以上のLIDAR32(Light Detection and Ranging;光検出と測距/Laser Imaging Detection and Ranging;レーザ画像検出と測距)と、が含まれる。
通信装置20には、他車両との間で車車間通信を行う第1通信装置34と、路側装置との間で路車間通信を行う第2通信装置36と、が含まれる。ナビゲーション装置24には、衛星航法システム及び自立航法システムが含まれる。車両センサ26には、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、傾斜センサ等、車両の挙動を検出する各種センサ、車両の操作状態を検出する各種センサ、ドライバの状態を検出する各種センサが含まれる。
なお、ナビゲーション装置24は、ユーザの操作に応じて、後述する回避行動量の決定に供されるパラメータを入力可能なHMI(Human Machine Interface;パラメータ入力部)として機能する。
<出力系装置群16の具体的構成>
出力系装置群16には、駆動力出力装置40と、操舵装置42と、制動装置44と、報知装置46とが含まれる。
出力系装置群16には、駆動力出力装置40と、操舵装置42と、制動装置44と、報知装置46とが含まれる。
駆動力出力装置40には、駆動力出力ECU(電子制御装置;Electronic Control Unit)と、エンジンや駆動モータ等の駆動源と、が含まれる。駆動力出力装置40は、ドライバが行うアクセルペダルの操作、又は制御系装置群12から出力される駆動の制御指示に応じて駆動力を発生させる。
操舵装置42には、EPS(電動パワーステアリングシステム)-ECUと、EPSアクチュエータと、が含まれる。操舵装置42は、ドライバが行うステアリングホイールの操作、又は制御系装置群12から出力される操舵の制御指示に応じて操舵力を発生させる。
制動装置44には、ブレーキECUと、ブレーキアクチュエータと、が含まれる。制動装置44は、ドライバが行うブレーキペダルの操作、又は制御系装置群12から出力される制動の制御指示に応じて制動力を発生させる。
報知装置46には、報知ECUと、情報伝達装置(例えば、表示装置、音響装置、触覚装置等)と、が含まれる。報知装置46は、制御系装置群12又は他のECUから出力される報知指示に応じて、ドライバに対する報知(例えば、視聴覚を含む五感を通じた情報提供)を行う。
<制御系装置群12の具体的構成>
制御系装置群12は、1つ又は複数のECUにより構成され、プロセッサ等の演算装置50と、ROMやRAM等の記憶装置52と、を備える。制御系装置群12は、演算装置50が記憶装置52に記憶されるプログラムを実行することにより各種機能を実現する。
制御系装置群12は、1つ又は複数のECUにより構成され、プロセッサ等の演算装置50と、ROMやRAM等の記憶装置52と、を備える。制御系装置群12は、演算装置50が記憶装置52に記憶されるプログラムを実行することにより各種機能を実現する。
図2は、図1に示す演算装置50の機能ブロック図である。この演算装置50は、外界認識部60と、自車位置認識部62と、行動計画作成部64と、軌道生成部66と、車両制御部68と、運転モード切替部70の各種機能を実行可能に構成されている。
外界認識部60は、外界センサ18から出力される情報に基づいて、車両の周囲における状況及び物体を認識する。この外界認識部60には、障害物認識部72と、外界状態認識部74とが含まれる。
自車位置認識部62は、地図情報DB22及びナビゲーション装置24から出力される情報に基づいて、車両の絶対位置、又は高精度地図上の相対位置(以下、自車位置ともいう)を認識する。
行動計画作成部64は、外界認識部60及び自車位置認識部62の認識結果に基づいて、車両の状況に応じた行動計画(走行区間毎のイベントの時系列)を作成し、必要に応じて行動計画の内容を更新する。行動計画作成部64には、行動量決定部76と、回避実行判断部78とが含まれる。なお、行動計画作成部64は、さらに、運転嗜好パラメータと、影響度情報I1と、嗜好情報I2とを入力可能に構成される。
軌道生成部66は、外界認識部60及び自車位置認識部62の認識結果に基づいて、行動計画作成部64により作成された行動計画に従う走行軌道(目標挙動の時系列)を生成する。
車両制御部68は、行動計画作成部64の作成結果又は軌道生成部66の生成結果に基づいて、出力系装置群16(図1)に対して動作の指示をする。車両制御部68には、車両の走行制御を行う走行制御部80と、ドライバに対する報知制御を行う報知制御部82とが含まれる。
運転モード切替部70は、ドライバによる所定の行動(例えば、モード選択スイッチ、ステアリングホイールを含む入力デバイスの操作)に応じて、「自動運転モード」と「手動運転モード」を含む複数の運転モードを切り替え可能に構成される。
[車両制御装置10の動作]
本実施形態における車両制御装置10は、以上のように構成される。続いて、特定障害物108(図4等)の回避時における車両制御装置10の動作について、図3のフローチャートを主に参照しながら説明する。ここでは、車両制御装置10を搭載した自車両100が、自動運転により走行する場合を想定する。
本実施形態における車両制御装置10は、以上のように構成される。続いて、特定障害物108(図4等)の回避時における車両制御装置10の動作について、図3のフローチャートを主に参照しながら説明する。ここでは、車両制御装置10を搭載した自車両100が、自動運転により走行する場合を想定する。
図4は、自車両100の周囲における走行シーンの一例を示す図である。自車両100は、破線矢印で示す走行予定経路102に沿って、道路104を直進しようとする。ここで、走行予定経路102とは、自車両100が走行しようとする経路を意味する。
本図は、自動車が「左側」走行する旨の取決めがなされている地域の道路104を示す。道路104は、連続線状のレーンマーク106により2車線に区画されている。この道路104は、自車両100が走行している走行レーン104dと、走行レーン104dに対向する対向レーン104oとから構成される。
走行レーン104d上であって自車両100の前方には、道路104の外側から植物(以下、特定障害物108という)が迫り出している。また、他車両110は、自車両100と対面した状態にて対向レーン104o上を走行している。
図3のステップS1において、外界認識部60は、外界センサ18から出力される情報に基づいて、自車両100の周囲における状況及び物体を認識する。
障害物認識部72は、例えば、カメラ30、レーダ31又はLIDAR32から出力される情報に基づいて、自車両100の周囲で移動又は停止する障害物112の存否、位置、大きさ、種別、動き等を認識する。
外界状態認識部74は、例えば、カメラ30の画像情報、又は地図情報DB22から読み出した地図情報(高精度地図)に基づいて、道路環境全般、例えば、道路形状、道路幅、レーンマーク106の位置、レーン数、レーン幅、信号機の点灯状態、遮断機の開閉状態等を認識する。
ステップS2において、障害物認識部72は、自車両100の走行予定経路102上にある障害物112(図4の例では、植物)を認識したか否かを確認する。障害物112が認識されない場合(ステップS2:NO)、図3のフローチャートをそのまま終了する。一方、自車両100が認識位置114に到達した時点において障害物112を初めて認識した場合(ステップS2:YES)、次のステップS3に進む。
ステップS3において、障害物認識部72は、ステップS1で認識された障害物112が「植物の属性」を有するか否かを判定する。障害物認識部72は、例えば、[1]先端側のみが揺れている場合、[2]道路104の外側から内側に向かって斜めに延びている場合、又は[3]植物の種別(例えば、ススキ)に対応付けられたテンプレート画像との一致度が高い場合に、障害物112が「植物の属性」を有する(つまり、特定障害物108である)と判定する。
図5Aは、植物の一種である草108aを撮像して得られたカメラ画像を示す図である。この草108aは、具体的には、[1]背が相対的に低く、[2]幹が相対的に細く、[3]枝が緑色であり、[4]道路104の外側から内側に向かって斜め上方に延びている等の形態的特徴を有する。
図5Bは、植物の一種である樹木108bを撮像して得られたカメラ画像を示す図である。この樹木108bは、具体的には、[1]背が相対的に高く、[2]幹が相対的に太く、[4]枝が茶色であり、[3]道路104の外側から内側に向かって横方向に延びている等の形態的特徴を有する。
障害物112が「植物の属性」を有しないと判定された場合(ステップS3:NO)、ステップS4に進む。
ステップS4において、行動量決定部76は、障害物112との接触を禁止するような自車両100の回避行動量を決定し、後述するステップS8に進む。ここで、「回避行動量」とは、障害物112に対する回避行動の程度を示す行動量、又は当該行動量を実現するための制御量を意味する。
一方、ステップS3に戻って、図5A及び図5Bの例では、障害物112が「植物の属性」を有すると判定されるので(ステップS3:YES)、ステップS5に進む。
ステップS5において、行動量決定部76は、障害物112との接触により自車両100が受ける影響度を評価する。具体的には、行動量決定部76は、上記の「植物の属性」及び影響度情報I1を用いて、障害物112の硬度レベルを推定する。なお、硬度レベルが高いほど影響度が高くなる一方、硬度レベルが低いほど影響度が低くなる関係がある。
図6Aは、影響度情報I1のデータ構造の一例を示す図である。この影響度情報I1は、「植物の属性」及び「影響度」の対応関係を示すリスト形式の情報である。
植物の属性は、例えば、種類(樹木、草、ススキ、その他)、形態的特徴(具体的には、背の高さ、幹の太さ、曲率、色、その他)、動き(具体的には、揺れの程度)を含んで構成される。影響度は、例えば、「高」「中」「低」の3つのレベルからなる。
ここで、行動量決定部76は、記憶装置52(図1)から影響度情報I1を読み出して参照することで、障害物112が有する「植物の属性」に対応する影響度(高/中/低のいずれか)を取得する。なお、障害物112が複数の属性を有する場合、行動量決定部76は、多数決(最頻値)を含む統計的手法を用いて影響度を評価してもよい。
ステップS6において、行動量決定部76は、自車両100に関与するユーザの嗜好情報I2を取得する。具体的には、行動量決定部76は、ナビゲーション装置24(図1)を介して予め設定されたパラメータ(運転嗜好パラメータ)から行動タイプを特定し、該行動タイプに対応する嗜好情報I2を記憶装置52(図1)から読み出して取得する。この「ユーザ」には、ドライバのみならず、自車両100の所有者(個人又は法人)が含まれる。
図6Bは、嗜好情報I2のデータ構造の一例を示す図である。この嗜好情報I2は、「影響度」、「行動の属性」及び「回避行動量」の対応関係を示すリスト形式の情報である。この嗜好情報I2は、異なる行動タイプ別にそれぞれ準備されている。
影響度は、図6Aで既に述べた「高」「中」「低」の3つのレベルの他、「不明」のカテゴリーからなる。行動の属性は、例えば、「余裕をもって回避」、「通常の回避」、「接触を許容」を含んで構成される。回避行動量は、行動の属性に対応付けられたパラメータ(本図の例では、「X」「Y」「Z」の3種類)から構成される。この回避行動量は、実行開始位置116から実行終了位置118までの回避経路P1-P3(図7)を特定するための各種パラメータ、具体的には、車幅方向の移動量、舵角速度又は減速量であってもよい。
ステップS7において、行動量決定部76は、ステップS6で取得された嗜好情報I2を用いて、ユーザの嗜好を反映させた回避行動量を決定する。具体的には、行動量決定部76は、嗜好情報I2を参照し、障害物112による影響度に対応するパラメータを、自車両100の回避行動量として決定する。
図6Bの例では、ユーザの行動タイプが「A」であり、影響度が「高」と評価された障害物112に対して、回避行動量は、余裕をもった回避行動を示す「X」と決定される。また、影響度が「中」と評価された障害物112に対して、回避行動量は、通常の回避行動を示す「Y」と決定される。
また、影響度が「低」と評価された障害物112に対して、回避行動量は、障害物112との接触を許容する「Z」と決定される。また、影響度が「不明」と評価された障害物112に対して、回避行動量は、通常の回避行動を示す「Y」と決定される。
ステップS8において、回避実行判断部78は、自車両100が、回避行動を開始する実行開始位置116に到達したか否かを判断する。まだ到達していない場合(ステップS8:NO)、自車両100が実行開始位置116に到達するまでステップS8に留まる。一方、自車両100が実行開始位置116に到達した場合(ステップS8:YES)、次のステップS9に進む。
ステップS9において、車両制御部68は、実行開始位置116を起点とする回避走行制御を行う。この制御に先立ち、車両制御部68は、行動計画作成部64により作成された行動計画のイベント内容と、軌道生成部66により生成された走行軌道をそれぞれ取得する。
その後、走行制御部80は、障害物112の回避行動を示す走行軌道を実現するための制御信号を生成し、各々の制御信号を駆動力出力装置40、操舵装置42、制動装置44に対して出力する。一方、報知制御部82は、回避行動を支援する報知内容(例えば、障害物112との接触による影響度)を示す報知信号を生成し、この報知信号を報知装置46に対して出力する。
図7に示すように、自車両100は、実行開始位置116にて回避行動を開始し、複数の回避経路P1、P2、P3のうちいずれかに沿って、障害物112を回避しながら移動した後、実行終了位置118にて回避行動を終了する。
回避経路P1は、レーンマーク106を一時的に跨ぐことを許容する、回避行動量が最も大きい経路である。一方、回避経路P3は、障害物112との接触を許容する、回避行動量が最も小さい経路である。なお、回避経路P2は、回避経路P1、P3に対して中間的な回避行動を示す経路である。
<回避行動量の好ましい決定例>
このようにして、図3のフローチャートが終了する。以下、回避行動量の好ましい決定例(ステップS7)について詳しく説明する。
このようにして、図3のフローチャートが終了する。以下、回避行動量の好ましい決定例(ステップS7)について詳しく説明する。
行動量決定部76は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、障害物112を通過する回避行動量を決定してもよい。これにより、障害物112と接触しながらそのまま通過することを許容する回避行動のオプションが追加され、運転の裁量範囲を広げることができる。
行動量決定部76は、障害物112との接触による影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。これにより、接触による影響度に応じた回避行動を取ることができる。
行動量決定部76は、障害物112の特性(例えば、形態的特性、機械的特性又は物理的特性)から影響度を評価し、得られた影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。障害物112の特性を考慮することで、影響度の評価結果の確度が高まる。
行動量決定部76は、先端側のみが揺れている障害物、道路104の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物108における影響度を、特定障害物108以外の障害物112と比べて低く評価し、得られた影響度に基づいて回避行動量を決定してもよい。これにより、植物である確度が高い特定障害物108に対する回避行動を抑制可能となり、この特定障害物108の周辺にいる他の交通参加者(例えば、他車両110)に与える影響が小さくなる。
行動量決定部76は、自車両100の物的価値に応じて回避行動量を決定してもよい。この「物的価値」には、自車両100の金銭的価値や希少価値のみならず、この価値に相関する項目(例えば、通算走行距離、通算保有時間)が含まれる。これにより、障害物112と接触することで自車両100に擦り傷や凹みが発生する可能性を考慮しつつ、自車両100の物的価値に見合った回避行動を選択することができる。
[車両制御装置10による効果]
以上のように、車両制御装置10は、自車両100の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う装置であって、[1]自車両100の走行予定経路102上にある障害物112を認識する障害物認識部72と、[2]認識された障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部76と、[3]決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両100に取らせる走行制御を行う走行制御部80と、を備える。[4]行動量決定部76は、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。
以上のように、車両制御装置10は、自車両100の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う装置であって、[1]自車両100の走行予定経路102上にある障害物112を認識する障害物認識部72と、[2]認識された障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部76と、[3]決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両100に取らせる走行制御を行う走行制御部80と、を備える。[4]行動量決定部76は、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。
また、この車両制御方法では、1つ又は複数のコンピュータが、[1]自車両100の走行予定経路102上にある障害物112を認識し(ステップS1)、[2]認識された障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定し(ステップS4、S7)、[3]決定された回避行動量に応じた回避行動を自車両100に取らせる走行制御を行う(ステップS9)。[4]ステップS7では、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて回避行動量を決定する。
このように、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物112の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。
特に、車両制御装置10は、回避行動量の決定に供されるパラメータをユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部(ナビゲーション装置24)をさらに備え、行動量決定部76は、入力されたパラメータを用いて回避行動量を決定してもよい。これにより、ユーザによる操作を通じて、当該ユーザの運転意図を確認することができる。
[変形例]
続いて、上記した実施形態の変形例における演算装置130の構成について、図8を参照しながら説明する。なお、図2の演算装置50と同様の構成又は機能に関しては、同一の参照符号を付与すると共にその説明を割愛する場合がある。
続いて、上記した実施形態の変形例における演算装置130の構成について、図8を参照しながら説明する。なお、図2の演算装置50と同様の構成又は機能に関しては、同一の参照符号を付与すると共にその説明を割愛する場合がある。
<演算装置130の具体的構成>
図8は、変形例における演算装置130の機能ブロック図である。この演算装置130は、外界認識部60、自車位置認識部62、行動計画作成部64、軌道生成部66、車両制御部68、及び運転モード切替部70の他、さらに、運転傾向解析部132の各種機能を実行可能に構成されている。
図8は、変形例における演算装置130の機能ブロック図である。この演算装置130は、外界認識部60、自車位置認識部62、行動計画作成部64、軌道生成部66、車両制御部68、及び運転モード切替部70の他、さらに、運転傾向解析部132の各種機能を実行可能に構成されている。
行動計画作成部64には、回避実行判断部78の他、図2とは機能が異なる行動量決定部134とが含まれる。なお、行動計画作成部64は、外界認識部60及び自車位置認識部62の認識結果の他、影響度情報I1と、嗜好情報I2とを入力可能に構成される。
<演算装置130の動作>
この演算装置130を含む車両制御装置10は、基本的には、図3のフローチャートに沿って動作を行う。以下、演算装置50(図2)の場合と異なるステップS6、S7について説明する。
この演算装置130を含む車両制御装置10は、基本的には、図3のフローチャートに沿って動作を行う。以下、演算装置50(図2)の場合と異なるステップS6、S7について説明する。
ステップS6において、行動量決定部134は、自車両100に関与するユーザの嗜好情報I2を取得する。この取得に先立ち、運転傾向解析部132は、自車両100のドライバによる過去の運転に関する情報(以下、運転履歴情報という)を用いて運転の傾向を解析し、その解析結果として嗜好情報I2を生成しておく。ここで、運転履歴情報とは、入力系装置群14による入力情報と、出力系装置群16による出力情報(ドライバによる操作量を含む)を時間で紐付けした情報であり、各々の走行シーンにおける自車両100の運転履歴を特定可能であればよい。
具体的には、運転傾向解析部132は、公知の人工知能技術(例えば、ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習)を用いて、[1]「影響度」と「行動の特性」の関係、[2]「行動の特性」と「行動回避量」の関係をそれぞれ定めることで、ドライバ毎にカスタマイズされた嗜好情報I2を生成する。
ステップS7において、行動量決定部134は、ステップS6で取得された嗜好情報I2を用いて、ユーザの嗜好を反映させた回避行動量を決定する。具体的には、行動量決定部134は、嗜好情報I2を参照し、障害物112による影響度に対応するパラメータを、自車両100の回避行動量として決定する。
<演算装置130による効果>
このように構成しても、上記した実施形態(図2の演算装置50)の場合と同じ作用効果が得られる。つまり、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物112の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。
このように構成しても、上記した実施形態(図2の演算装置50)の場合と同じ作用効果が得られる。つまり、自車両100に関与するユーザの嗜好に応じて、障害物112に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定するので、ユーザの運転意図を適切に反映させた回避行動が実行可能となり、障害物112の回避シーンにおける車両の商品性を向上させることができる。
また、運転傾向解析部132は、ユーザとしての自車両100のドライバによる過去の運転に関する運転履歴情報を用いて、ドライバの運転の傾向を解析し、行動量決定部134は、運転傾向解析部132により解析されたドライバの運転の傾向に応じて回避行動量を決定してもよい。これにより、ドライバが特別な操作を行うことなく、当該ドライバの運転意図を自動的に反映させることができる。
また、運転傾向解析部132は、ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析してもよい。ドライバの運転操作のみを抽出して解析することで、当該ドライバによる運転の傾向を高い精度で把握することができる。
[補足]
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
Claims (9)
- 自車両(100)の走行制御を少なくとも部分的に自動で行う車両制御装置(10)であって、
前記自車両(100)の走行予定経路(102)上にある障害物(112)を認識する障害物認識部(72)と、
前記障害物認識部(72)により認識された前記障害物(112)に対する回避行動の程度を示す回避行動量を決定する行動量決定部(76、134)と、
前記行動量決定部(76、134)により決定された前記回避行動量に応じた回避行動を前記自車両(100)に取らせる走行制御を行う走行制御部(80)と、
を備え、
前記行動量決定部(76、134)は、前記自車両(100)に関与するユーザの嗜好に応じて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項1に記載の車両制御装置(10)において、
前記行動量決定部(76、134)は、回避行動を取らない場合と比べて小さい接触面積にて接触しながら、前記障害物(112)を通過する前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項1又は2に記載の車両制御装置(10)において、
前記行動量決定部(76、134)は、さらに、前記障害物(112)との接触による影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項3に記載の車両制御装置(10)において、
前記行動量決定部(76、134)は、前記障害物(112)の特性から前記影響度を評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項4に記載の車両制御装置(10)において、
前記行動量決定部(76、134)は、先端側のみが揺れている障害物、道路(104)の外側から内側に向かって斜めに延びる障害物、又は植物の形態的特徴を有する障害物である特定障害物(108)における前記影響度を、前記特定障害物(108)以外の障害物(112)と比べて低く評価し、得られた前記影響度に基づいて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項1-5のいずれか1項に記載の車両制御装置(10)において、
前記行動量決定部(76、134)は、前記自車両(100)の物的価値に応じて前記回避行動量を決定することを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項1-6のいずれか1項に記載の車両制御装置(10)において、
前記回避行動量の決定に供されるパラメータを前記ユーザの操作に応じて入力するパラメータ入力部(24)をさらに備え、
前記行動量決定部(76)は、前記パラメータ入力部(24)から入力された前記パラメータを用いて前記回避行動量を決定する
ことを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項1-6のいずれか1項に記載の車両制御装置(10)において、
前記ユーザとしての前記自車両(100)のドライバによる過去の運転に関する運転履歴情報を用いて、前記ドライバの運転の傾向を解析する運転傾向解析部(132)をさらに備え、
前記行動量決定部(134)は、前記運転傾向解析部(132)により解析された前記ドライバの運転の傾向に応じて前記回避行動量を決定する
ことを特徴とする車両制御装置(10)。 - 請求項8に記載の車両制御装置(10)において、
前記運転傾向解析部(132)は、前記ドライバが手動運転を行う場合のみにおける運転の傾向を解析することを特徴とする車両制御装置(10)。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 17931054 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
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ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2019550115 Country of ref document: JP Kind code of ref document: A |
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NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
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122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 17931054 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |