JP2010274679A - Traveling control device for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、運転者に違和感を感じさせず、運転者の志向に合わせることができ、複数の個人が運転者として利用できる車両用走行制御装置に関する。 The present invention relates to a vehicular travel control device that does not make a driver feel uncomfortable, can be adjusted to the driver's orientation, and can be used as a driver by a plurality of individuals.
先行車を認識して自車を追従走行させる車両用走行制御装置が知られている。 2. Description of the Related Art A vehicle travel control device that recognizes a preceding vehicle and causes the host vehicle to follow the vehicle is known.
図3に示されるように、従来の車両用走行制御装置101は、先行車センシング部102と、自車センシング部103と、固定パラメータ部104と、目標加速度演算部105と、アクチュエータ制御部106とを備える。車両用走行制御装置101は、自車センシング部103からの自車情報と先行車センシング部102からの先行車情報と開発段階で決められた一般的な運転者を対象とした固定パラメータ部104からの固定パラメータとから、目標加速度演算部105において自車を先行車に追従させるための目標加速度αを算出し、アクチュエータ制御部106がアクセル開度アクチュエータや自動ブレーキアクチュエータを制御して車両を加減速制御する。これにより、例えば、自車が先行車との車間距離を一定に保って追従走行することができる。
As shown in FIG. 3, the conventional vehicle
車両用走行制御装置101には、危険を防止するとともに個々の運転者のフィーリングに合ったスムーズな加減速制御が要求される。しかし、図3の車両用走行制御装置101では、固定されたパラメータを用いて目標加速度αを演算するため、加減速制御が個々の運転者のフィーリングに即しておらず、運転者に違和感が生じてしまう。
The vehicle
この問題を解決する技術が特許文献1,2に開示されている。
Techniques for solving this problem are disclosed in
特許文献1には、運転者個人間で異なっている運転行動特性をGMM(ガウス混合モデル)でモデル化することで、運転者の特性に合わせた車両制御や運転支援を行い、安心かつ快適な安全運転を支援することが開示されている。
In
特許文献2には、ブレーキ開始車間距離を所定のドライバモデル式(限界車間時間や運転者の減速度に応じて決定され、ドライバモデル式中のパラメータは運転者に合致するように実測データを基に調整される)に基づいて算出し、現在の車間距離と大小比較することによりブレーキやスロットルを制御して車速を制御することが開示されている。
In
しかし、特許文献1では、ドライバモデル式及びパラメータが自動生成され、さらにドライバモデル式及びパラメータが対の関係で算出されるので、パラメータを変化させることはできず、運転者のフィーリング以外の要素(燃費など)を重視したドライバモデル式及びパラメータを作成することができない。
However, in
また、特許文献1では、基本となるドライバモデル式を持たず、学習データのみによりドライバモデル式を生成するため、特異な運転のデータを学習データとして用いた場合、運転者が通常の運転を望むにも拘わらず特異な運転が再現され、違和感が生じる可能性がある。
Further, in
また、特許文献2では、ドライバモデル式に車間距離の閾値のみが設定されており、その閾値を超えた場合に、スロットルON/OFF、ブレーキON/OFFにより制御を行うため、目標加減速度などの細かい目標値を決定することができない。そのため、運転者の特性を忠実に再現することが出来ない。
Further, in
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、運転者に違和感を感じさせず、運転者の志向に合わせることができ、複数の個人が運転者として利用できる車両用走行制御装置を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a vehicular travel control apparatus that solves the above-described problems, can be adjusted to the driver's orientation without making the driver feel uncomfortable, and can be used as a driver by a plurality of individuals. There is.
上記目的を達成するために本発明は、先行車情報を検出する先行車センシング部と、自車情報を検出する自車センシング部と、過去の先行車情報及び自車情報を蓄積する学習データストア部と、先行車情報と自車情報とパラメータとに基づいて自車が先行車に追従するための目標加速度をドライバモデル式により算出する目標加速度演算部と、上記目標加速度演算部により算出された目標加速度と運転者が手動で先行車に追従する運転をしたときの加速度との差を最小にするパラメータを同定して運転者固有の個人パラメータとする個人パラメータ部分同定部とを備えたものである。 To achieve the above object, the present invention provides a preceding vehicle sensing unit for detecting preceding vehicle information, a own vehicle sensing unit for detecting own vehicle information, and a learning data store for storing past preceding vehicle information and own vehicle information. A target acceleration calculation unit that calculates a target acceleration for the host vehicle to follow the preceding vehicle based on the preceding vehicle information, the host vehicle information, and the parameters based on the driver model formula, and the target acceleration calculation unit It is equipped with a personal parameter partial identification unit that identifies the parameter that minimizes the difference between the target acceleration and the acceleration when the driver manually follows the preceding vehicle and makes it a driver-specific personal parameter is there.
省燃費志向又は追従性志向を選択する志向選択部と、選択された志向に基づき上記パラメータの同定範囲を設定する同定範囲設定部とを備えてもよい。 You may provide the orientation selection part which selects a fuel-saving orientation or a followability orientation, and the identification range setting part which sets the identification range of the said parameter based on the selected orientation.
個人別に上記個人パラメータが登録された個人別パラメータ登録部と、現在の運転者の個人を特定して上記個人パラメータを読み出す運転者個人特定部とを備えてもよい。 An individual parameter registration unit in which the individual parameters are registered for each individual and a driver individual identification unit that identifies the current driver individual and reads the personal parameters may be provided.
本発明は次の如き優れた効果を発揮する。 The present invention exhibits the following excellent effects.
(1)運転者に違和感を感じさせない。 (1) Do not make the driver feel uncomfortable.
(2)運転者の志向に合わせることができる。 (2) It can be tailored to the driver's intention.
(3)複数の個人が運転者として利用できる。 (3) Multiple individuals can be used as drivers.
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて詳述する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図1に示されるように、本発明に係る車両用走行制御装置1は、先行車情報を検出する先行車センシング部2と、自車情報を検出する自車センシング部3と、過去の先行車情報及び自車情報を蓄積する学習データストア部4と、先行車情報と自車情報とパラメータとに基づいて自車が先行車に追従するための目標加速度をドライバモデル式により算出する目標加速度演算部5と、目標加速度演算部5により算出された目標加速度と運転者が手動で先行車に追従する運転をしたときの加速度との差を最小にするパラメータを同定して運転者固有の個人パラメータとする個人パラメータ部分同定部6と、自車の加速度が目標加速度になるようアクセル開度アクチュエータや自動ブレーキアクチュエータを制御するアクチュエータ制御部7とを備える。車両用走行制御装置1は、車両(自車)8に搭載される。
As shown in FIG. 1, a vehicular
さらに、車両用走行制御装置1は、省燃費志向又は追従性志向を選択する志向選択部9と、選択された志向に基づきパラメータの同定範囲を設定する同定範囲設定部10と、個人別に個人パラメータが登録された個人別パラメータ登録部11と、現在の運転者の個人を特定して個人パラメータを読み出す運転者個人特定部12とを備えてもよい。
Further, the vehicle
先行車センシング部2は、レーダなどの公知のセンサを用いて、先行車の位置、車速、加速度、先行車との車間距離を検出するものである。
The preceding
自車センシング部3は、公知のセンサを用いて、自車の位置、車速、加速度を検出するものである。なお、使用する先行車情報及び自車情報は、ドライバモデル式により異なる。
The own
学習データストア部4は、適宜なサンプリング間隔で適宜な期間の先行車情報及び自車情報をサンプリングして蓄積するものである。蓄積は手動運転時であれば随時実行してよい。 The learning data store unit 4 samples and accumulates preceding vehicle information and own vehicle information for an appropriate period at an appropriate sampling interval. Accumulation may be performed at any time during manual operation.
目標加速度演算部5は、目標加速度αをドライバモデル式により算出するもので、ドライバモデル式には公知の任意のドライバモデル式を使用することができる。ただし、従来の車両用走行制御装置101の目標加速度演算部105とは異なり、ドライバモデル式中のパラメータは固定ではなく、個人パラメータ部分同定部6から与えるようになっている。
The target
一般に、ドライバモデル式は、パラメータとパラメータ以外の部分とから構成される。例えば、チャンドラーモデル(Chandler Model)式では、
α(t+△t)=K(V先行車rea1(t)−V自車rea1(t))
であり、ニューエルモデル(Newell Mode1)式では、
α(t+△t)=K(X先行車rea1(t)−X自車rea1(t))
である。ここに、
α(t);時刻tでの目標加速度
V(t);時刻tでの車速
X(t);時刻tでの位置
K ;パラメータ(ゲイン)
(パラメータが複数の場合は、K1,K2,K3,…と表す)
Area1;実際の加速度
Vrea1;実際の速度
Xreal;実際の位置(走行距離)
Drea1;実際の車間距離
Ades ;目標加速度
である(図2のフローチャート中の変数もここに記す)。本発明では、チャンドラーモデル式、ニューエルモデル式などの古典的なドライバモデル式に限らず、任意のドライバモデル式を用いることができる。
In general, the driver model formula is composed of parameters and portions other than the parameters. For example, in the Chandler Model formula,
α (t + Δt) = K (V preceding vehicle rea1 (t) −V own vehicle rea1 (t))
In the Newell model (Newell Mode1) formula,
α (t + Δt) = K (X preceding vehicle rea1 (t) −X own vehicle rea1 (t))
It is. here,
α (t); target acceleration at time t V (t); vehicle speed at time t X (t); position K at time t; parameter (gain)
(If there are multiple parameters, they are represented as K1, K2, K3, etc.)
Area1; actual acceleration Vrea1; actual speed Xreal; actual position (travel distance)
Dream1; actual inter-vehicle distance Ades; target acceleration (variables in the flowchart of FIG. 2 are also shown here). In the present invention, not only a classic driver model formula such as a Chandler model formula or a Newell model formula, but an arbitrary driver model formula can be used.
個人パラメータ部分同定部6は、図2の手順を実行するものであり、詳細は後述する。 The personal parameter portion identification unit 6 executes the procedure of FIG. 2 and details will be described later.
アクチュエータ制御部7は、従来の車両用走行制御装置101のアクチュエータ制御部106と同等のものである。
The actuator control unit 7 is equivalent to the actuator control unit 106 of the conventional vehicle
志向選択部9は、運転者が省燃費を優先したいか追従性を優先したいかを選択するための入力手段である。
The
同定範囲設定部10は、個人パラメータ部分同定部6においてパラメータを掃引する範囲を設定するものである。これにより、同定される個人パラメータの範囲が制約されて、例えば、個人パラメータがある値より大きくならなくなり、その結果、目標加速度演算部5から出力される目標加速度αが小さく抑えられることになる。
The identification range setting unit 10 sets a range for sweeping parameters in the personal parameter partial identification unit 6. Thereby, the range of the personal parameter to be identified is restricted, and for example, the personal parameter does not become larger than a certain value, and as a result, the target acceleration α output from the target
個人別パラメータ登録部11は、運転者の個人が特定されているときに個人パラメータ部分同定部6で同定された個人パラメータを個人別に記憶するようになっている。 The individual parameter registration unit 11 stores the individual parameters identified by the individual parameter partial identification unit 6 for each individual when the driver's individual is specified.
運転者個人特定部12は、現在の運転者の個人認証を行うことができるものであれば何でもよく、運転手の免許証を読み取るカードリーダ、運転手のIDを入力する入力キーボード、あらかじめメモリに設定された個人番号を呼び出すボタン、指先の静脈認証装置など、公知技術を活用することができる。
The driver
図2に、個人パラメータ部分同定部6において実行される個人パラメータ同定の手順を示す。ここでは、パラメータが2つ(K1,K2)のドライバモデル式を用いる場合について示してある。 FIG. 2 shows an individual parameter identification procedure executed by the individual parameter partial identification unit 6. Here, a case where a driver model equation having two parameters (K1, K2) is used is shown.
図2に示した個人パラメータ同定の手順は、先行車情報及び自車情報を読み込むステップS1、目標車間距離を算出するステップS2、パラメータK1を掃引するステップS3、パラメータK2を掃引するステップS4、目標加速度αを演算するステップS5、加速度誤差を算出するステップS6、加速度誤差を一時的に保存するステップS7、K2を一時的に保存するステップS8、K1を一時的に保存するステップS9、個人パラメータを同定するステップS10とを有する。各ステップの動作詳細は後述する。 The personal parameter identification procedure shown in FIG. 2 includes a step S1 for reading the preceding vehicle information and the own vehicle information, a step S2 for calculating the target inter-vehicle distance, a step S3 for sweeping the parameter K1, a step S4 for sweeping the parameter K2, and a target. Step S5 for calculating acceleration α; Step S6 for calculating acceleration error; Step S7 for temporarily storing acceleration error; Step S8 for temporarily storing K2; Step S9 for temporarily storing K1; Identifying step S10. Details of the operation of each step will be described later.
以下、本発明の車両用走行制御装置1の動作を説明する。
Hereinafter, the operation of the vehicle
本発明の車両用走行制御装置1は、目標加減速度αを算出する任意のドライバモデル式中のパラメータ以外の部分が目標加速度演算部5にあらかじめ設定されており、パラメータを同定すれば、リアルタイムの先行車情報と自車情報より目標加速度αを演算することができる。このために、個人パラメータ部分同定部6において個人ごとのパラメータを学習データによって同定することになる。
In the vehicle
ここでは、既に手動運転時に、先行車センシング部2及び自車センシング部3からの先行車情報と自車情報とを学習データとして学習データストア部4に蓄積してあるものとする。個人パラメータ部分同定部6は、この蓄積されている学習データをバッチ処理して個人パラメータを同定することになる。
Here, it is assumed that the preceding vehicle information and the own vehicle information from the preceding
ステップS1において、学習データストア部4に蓄積されている先行車情報及び自車情報からなる学習データを読み込む。 In step S1, learning data composed of preceding vehicle information and own vehicle information stored in the learning data store unit 4 is read.
ステップS2において、目標車間距離を公知の任意の算出方法によって算出する。 In step S2, the target inter-vehicle distance is calculated by any known calculation method.
ステップS3において、ひとつのパラメータK1を初期値から終値まで所定の増分値ずつ変化させる。初期値と終値は、パラメータK1を掃引する最初の値と最終の値であり、同定できるパラメータの範囲を規定する。増分値は、任意の値であるが、小さくすれば同定精度が高くなる反面、演算回数が増大する。初期値、終値、増分値は、あらかじめ設定しておく。 In step S3, one parameter K1 is changed from the initial value to the final value by a predetermined increment value. The initial value and the final value are an initial value and a final value that sweep the parameter K1, and define a range of parameters that can be identified. The increment value is an arbitrary value, but if it is made smaller, the identification accuracy increases, but the number of computations increases. The initial value, final value, and increment value are set in advance.
ステップS4において、もうひとつのパラメータK2を初期値から終値まで所定の増分値ずつ変化させさせる。 In step S4, another parameter K2 is changed from the initial value to the final value by a predetermined increment value.
ステップS5において、目標加速度演算部5が目標加速度(A自車des(K1,K2))をドライバモデル式により演算する。ステップS3とステップS4によりパラメータK1,K2が掃引されるので、パラメータK1,K2のあらゆる値の組み合わせにおける目標加速度(A自車des(K1,K2))が演算されることになる。
In step S5, the target
ステップS6において、加速度誤差が算出される。すなわち、目標加速度(A自車des(K1,K2))と実際の加速度(A自車real)との差の絶対値である加速度誤差(Δ自車A(K1,K2))が算出される。 In step S6, an acceleration error is calculated. That is, an acceleration error (Δ own vehicle A (K1, K2)) that is an absolute value of a difference between the target acceleration (A own vehicle des (K1, K2)) and the actual acceleration (A own vehicle real) is calculated. .
ステップS7において、加速度誤差(Δ自車A(K1,K2))が保存される。 In step S7, the acceleration error (Δ own vehicle A (K1, K2)) is stored.
ステップS8において、パラメータK1が保存される。 In step S8, the parameter K1 is stored.
ステップS9において、パラメータK2が保存される。ステップS3とステップS4によりパラメータK1,K2が掃引されるので、パラメータK1,K2のあらゆる値の組み合わせとその組み合わせごとの加速度誤差(Δ自車A(K1,K2))が保存されることになる。 In step S9, the parameter K2 is stored. Since the parameters K1 and K2 are swept in step S3 and step S4, combinations of all values of the parameters K1 and K2 and acceleration errors (Δ own vehicle A (K1, K2)) for each combination are stored. .
ステップS10において、加速度誤差(Δ自車A(K1,K2))を最小にしたパラメータ(K1,K2)の組み合わせを個人パラメータとして同定する。この個人パラメータが個人の特性を表す。なぜなら、当該個人が運転者となって実際に先行車に追従して自車を運転したときの加速度に対して最も近い目標加速度(A自車des(K1,K2))が演算できるからである。 In step S10, a combination of parameters (K1, K2) that minimizes an acceleration error (Δ own vehicle A (K1, K2)) is identified as a personal parameter. This personal parameter represents the characteristics of the individual. This is because the target acceleration (A own vehicle des (K1, K2)) closest to the acceleration when the individual becomes a driver and actually follows the preceding vehicle and drives the own vehicle can be calculated. .
なお、図2に示した手順はパラメータが2つの場合のものである。パラメータが1つの場合でも、3つ以上の場合でも、ほぼ同様な手順で個人パラメータ同定を行うことができる。 Note that the procedure shown in FIG. 2 is for two parameters. Whether the number of parameters is one or three or more, individual parameter identification can be performed by substantially the same procedure.
このようにして個人パラメータが同定された後、車両用走行制御装置1により先行車を認識して自車を自動的に追従走行させる際、目標加速度演算部5は、リアルタイムの先行車情報と自車情報と同定された個人パラメータとをドライバモデル式に代入して目標加速度αを演算する。学習時の加速度とドライバモデル式により得られる目標加速度αとの誤差が最小であるため、アクチュエータ制御部7は、当該個人が運転しているときと同じようにアクセル開度アクチュエータや自動ブレーキアクチュエータを制御することになる。よって、運転者のフィーリングに合った、違和感の無い、スムーズな加減速制御を行うことができる。
After the personal parameters are identified in this way, when the vehicle
以上説明したように、本発明の車両用走行制御装置1は、手動運転時の先行車情報及び自車情報を学習して同定した個人パラメータをドライバモデル式に適用することができるので、当該個人である運転者のフィーリングに合った、違和感の無い、スムーズな加減速制御が行われる。
As described above, the vehicle
また、本発明の車両用走行制御装置1は、ドライバモデル式の出力が目標加速度αであることにより、閾値のみが出力されるドライバモデル式を用いた場合と比べてシームレスな加減速制御が行われるので、より個々の運転者のフィーリングに合った、違和感の無い、スムーズな加減速制御が行われる。
In addition, the vehicle
また、本発明の車両用走行制御装置1は、パラメータ以外の部分が事前に同定されたドライバモデル式を持つことで、特異な運転をしたときの学習データを用いて個人パラメータを同定した場合であっても、ドライバモデル式は同じであるので、学習データからドライバモデル式を生成する従来技術に比べて違和感の無いスムーズな加減速制御が行われる。
In addition, the vehicle
また、本発明の車両用走行制御装置1は、省燃費志向又は追従性志向を選択する志向選択部9と、選択された志向に基づき上記パラメータの同定範囲を設定する同定範囲設定部10とを備えることにより、個人パラメータ部分同定部6が同定するパラメータの範囲(初期値から終値までの掃引範囲)を設定することで省燃費志向、追従性志向などの特定の志向に従う先行車追従制御を実現することができる。例えば、パラメータK1がある閾値Lより増加するごとに省燃費志向の先行車追従制御が実現できると分かっている場合には、パラメータの同定条件としてパラメータK1の範囲をL以上とすることで、省燃費志向の先行車追従制御が実現できる。
In addition, the vehicle
具体的には、省燃費志向が選択されているとき、目標加速度αに対して上限が低く設定されたのと同じ状態になる。このため、先行車が大きく加速したとしても、自車は目標加速度αが小さいためそれほど大きくは加速しない。結果的に車間距離が広がっていくが、省燃費を優先した走行が実現される。 Specifically, when the fuel saving intention is selected, the state becomes the same as when the upper limit is set low with respect to the target acceleration α. For this reason, even if the preceding vehicle greatly accelerates, the own vehicle does not accelerate so much because the target acceleration α is small. As a result, the inter-vehicle distance increases, but driving that prioritizes fuel efficiency is realized.
一方、追従性志向が選択されているとき、目標加速度αに対して上限が高く又は無制限に設定されたのと同じ状態になる。このため、先行車が大きく加速すれば、自車も相応に大きく加速することができる。よって、先行車に対してよく追従できることになる。 On the other hand, when the followability orientation is selected, the upper limit is set to be high or unlimited with respect to the target acceleration α. For this reason, if a preceding vehicle accelerates greatly, the own vehicle can also accelerate correspondingly. Therefore, it is possible to follow the preceding vehicle well.
また、本発明の車両用走行制御装置1は、個人別に個人パラメータが登録された個人別パラメータ登録部11と、現在の運転者の個人を特定して個人パラメータを読み出す運転者個人特定部12とを備えことにより、1つないし複数の個人パラメータがセットになった個人パラメータセットを登録しておき、その中から現在の運転者の個人パラメータセットを選択することができる。これにより、目標加速度演算部5が使用するパラメータを現在の運転者の個人パラメータに設定することができる。よって、運転者が交替すればそれに合わせて個人パラメータを切り替えることができるので、運転者が交替するたびに学習する必要がなくなると共に、複数人共用で使う車両であっても、それぞれの運転者に違和感を感じさせないようになる。
The vehicle
1 車両用走行制御装置
2 先行車センシング部
3 自車センシング部
4 学習データストア部
5 目標加速度演算部
6 個人パラメータ部分同定部
7 アクチュエータ制御部
8 車両
9 志向選択部
10 同定範囲設定部
11 個人別パラメータ登録部
12 運転者個人特定部
DESCRIPTION OF
Claims (3)
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