JP7503295B2 - Velocity trajectory derivation method, program thereof, and information processing device - Google Patents
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Description
本発明は、速度軌道導出方法とそのプログラムおよび情報処理装置に関する。 The present invention relates to a velocity trajectory derivation method, a program thereof, and an information processing device.
自動運転は、一般的には「認知」→「判断」→「操作」の各段階を順に経て行われる。「認知」段階では、各種センサーを用いて道路環境、自車の位置、自車の状態などを把握し、「判断」段階では、把握した各情報に基づき、自車の走行経路、速度軌道を計算して決定し、「操作」段階で、タイヤトルク、ステア角を決定する。 Autonomous driving generally involves passing through the stages of "recognition" → "judgment" → "operation," in that order. In the "recognition" stage, various sensors are used to grasp the road environment, the vehicle's position, and the vehicle's condition, etc. In the "judgment" stage, the vehicle's driving path and speed trajectory are calculated and determined based on the grasped information, and in the "operation" stage, tire torque and steering angle are determined.
このような自動運転のうち、車両を前車(Preceding Vehicle)に追従させながら自動で走行させるクルーズコントロールを実施ないし実現するにあたっては（図１参照）、従来、できるだけ初期状態(Initial Condition)から前車と同じ速度、適切な車間距離を保ちながら走行することを目指し、種々の情報に基づき最適な速度軌道を計算することが試みられている（例えば非特許文献１等参照）。 When implementing or realizing cruise control, which allows a vehicle to automatically follow a preceding vehicle (see Figure 1), attempts have been made to calculate an optimal speed trajectory based on various information, aiming to drive at the same speed as the preceding vehicle and maintain an appropriate distance from the preceding vehicle as much as possible from the initial condition (initial condition) (see, for example, non-patent document 1, etc.).
このようなクルーズコントロールを行う際の計算の基本アルゴリズムの一例は以下のようなものである。すなわち、前車の速度と車間距離から走行経路、速度軌道を計算する際には、ある評価関数に基づく動的計画法を用いて前車に追従するための速度軌道を導出し、当該速度軌道どおりになるよう制御を行う、というものである。 An example of the basic algorithm for calculations when performing this type of cruise control is as follows. In other words, when calculating the driving route and speed trajectory from the speed and distance of the vehicle in front, a dynamic programming method based on a certain evaluation function is used to derive a speed trajectory for following the vehicle in front, and control is performed to keep to that speed trajectory.
評価関数としては種々のパラメーターに基づく関数を設定することができ、例えば、前車と同じ速度とし、適切な車間距離を保つためのクルーズコントロールを行う際の自車の消費エネルギーを評価関数として設定した場合であれば当該消費エネルギーを最小にする速度軌道に最適化するための計算が所定の数式により示される条件に基づいて行われる。 The evaluation function can be set to a function based on various parameters. For example, if the evaluation function is set to the energy consumed by the vehicle when traveling at the same speed as the vehicle in front and using cruise control to maintain an appropriate distance between vehicles, a calculation is made to optimize the speed trajectory to minimize that energy consumption based on the conditions indicated by a specified formula.
さて、従来、動的計画法により所定の評価関数を最適化するための計算をする場合、位置と速度に加え、絶対的な時系列として時間軸を追加した三次元の動的計画法が利用されることがある。そして、ある終端条件を設定し、この終端条件から時間軸に対して逆算して、評価関数を最適にする条件を求めていくことが行われる（図３参照）。例えば、評価関数が自車の「消費エネルギー」であるならば、該「消費エネルギー」を最小化するように遷移する最適結果が計算で求められる（図２（Ａ）、（Ｂ）参照）。 Conventionally, when performing calculations to optimize a given evaluation function using dynamic programming, three-dimensional dynamic programming is sometimes used, which adds a time axis as an absolute time series in addition to position and speed. Then, a certain terminal condition is set, and the conditions that optimize the evaluation function are found by calculating backwards from this terminal condition along the time axis (see Figure 3). For example, if the evaluation function is the "energy consumption" of the vehicle, the optimal result that transitions to minimize the "energy consumption" is calculated (see Figures 2 (A) and (B)).
しかし、三次元の動的計画法を用いる従来の手法では計算に時間を要しがちである。すなわち、時間軸に対して逆算をおこなっていく過程で、前車との相対距離、車間距離といた、前車の動きによって無数に生じるパターンに応じてあらゆる時間（例えば本例の場合であれば前車との車間距離が所与の距離となるまでの時間）ごとに計算をするとすれば、場合によっては数時間単位の計算を何度も行う必要が生じかねない。また、三次元の動的計画法を用いる従来の手法では、計算結果として得られるデータの量が大きくなってしまうという問題もある。 However, conventional methods using three-dimensional dynamic programming tend to require a lot of time for calculations. In other words, in the process of calculating backwards against the time axis, if calculations were to be made at every time (for example, in this example, the time it takes for the distance to reach a given distance from the vehicle in front) according to the countless patterns that arise from the movement of the vehicle in front, such as the relative distance from the vehicle in front and the distance between the vehicles, it may be necessary to perform calculations multiple times over several hours. In addition, conventional methods using three-dimensional dynamic programming also have the problem of large amounts of data being obtained as calculation results.
そこで、本発明は、動的計画法により移動体の最適な速度軌道を導出する際の計算量と計算の結果得られるデータの量を極力削減することを可能とする速度軌道導出方法とそのプログラムおよび情報処理装置を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a velocity trajectory derivation method, a program for the method, and an information processing device that can reduce as much as possible the amount of calculation required to derive the optimal velocity trajectory of a moving object using dynamic programming and the amount of data obtained as a result of the calculation.
本発明の一態様は、移動体を自動運転制御して他の先行移動体に追従させるクルーズコントロールを実施する際の速度軌道を導出する方法であって、
クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定し、
開始点における、移動体と先行移動体との距離である第１距離及び移動体の速度である第１速度を設定し、
終端条件における、移動体と先行移動体との距離である第２距離及び先行移動体の速度である第２速度を設定し、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、評価関数を最適化させるように、第１距離及び第１速度から、第２距離及び第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出し、
算出した距離及び速度の遷移に基づいて、移動体の速度軌道を導出する、速度軌道導出方法である。
One aspect of the present invention is a method for deriving a speed trajectory when performing cruise control to automatically control a moving object to follow another preceding moving object, the method comprising the steps of:
An evaluation function is set as an evaluation criterion when implementing cruise control.
A first distance, which is a distance between the moving object and the preceding moving object at a start point, and a first speed, which is a speed of the moving object, are set;
a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition are set;
calculating a transition of a distance and a speed from a first distance and a first speed to a second distance and a second speed in a two-dimensional plane formed by a distance between the moving body and a preceding moving body and a speed of the moving body, so as to optimize an evaluation function;
This is a velocity trajectory derivation method for deriving the velocity trajectory of a moving object based on the calculated distance and velocity transition.
本発明の別の一態様は、移動体を自動運転制御して他の先行移動体に追従させるクルーズコントロールを実施する際、コンピューターに速度軌道を導出させるプログラムであって、
コンピューターを、
クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定する手段、
開始点における、移動体と先行移動体との距離である第１距離及び移動体の速度である第１速度を設定する手段、
終端条件における、移動体と先行移動体との距離である第２距離及び先行移動体の速度である第２速度を設定する手段、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、評価関数を最適化させるように、第１距離及び第１速度から、第２距離及び第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出する手段、
算出した距離及び速度の遷移に基づいて、移動体の速度軌道を導出する手段、
として機能させるプログラムである。
Another aspect of the present invention is a program for causing a computer to derive a speed trajectory when performing cruise control to automatically control a moving object to follow another preceding moving object, the program comprising:
Computer,
A means for setting an evaluation function that serves as an evaluation criterion when performing cruise control;
a means for setting a first distance, which is a distance between the moving body and a preceding moving body, and a first speed, which is a speed of the moving body, at a start point;
a means for setting a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition;
a means for calculating a transition of a distance and a speed from a first distance and a first speed to a second distance and a second speed in a two-dimensional plane defined by a distance between the moving body and a preceding moving body and a speed of the moving body, so as to optimize an evaluation function;
A means for deriving a velocity trajectory of the moving object based on the calculated distance and velocity transition;
It is a program that functions as a
本発明のさらに別の一態様は、移動体を自動運転制御して他の先行移動体に追従させるクルーズコントロールを実施する際の速度軌道を導出する情報処理装置であって、
クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定する手段と、
開始点における、移動体と先行移動体との距離である第１距離及び移動体の速度である第１速度を設定する手段と、
終端条件における、移動体と先行移動体との距離である第２距離及び先行移動体の速度である第２速度を設定する手段と、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、評価関数を最適化させるように、第１距離及び第１速度から、第２距離及び第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出する手段と、
算出した距離及び速度の遷移に基づいて、移動体の速度軌道を導出する手段と、
を備える情報処理装置である。
Yet another aspect of the present invention is an information processing device that derives a speed trajectory when performing cruise control to automatically control a moving body to follow another preceding moving body,
A means for setting an evaluation function that is an evaluation criterion when performing cruise control;
a means for setting a first distance, which is a distance between the moving body and a preceding moving body at a start point, and a first speed, which is a speed of the moving body;
a means for setting a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition;
a means for calculating a transition of a distance and a speed from a first distance and a first speed to a second distance and a second speed in a two-dimensional plane consisting of a distance between the moving body and a preceding moving body and a speed of the moving body, so as to optimize an evaluation function;
A means for deriving a velocity trajectory of the moving object based on the calculated distance and velocity transition;
The information processing device includes:
三次元の動的計画法においては絶対的な時系列として時間軸を追加した三軸の座標系を用いていたのに対し、本願の上記態様においては、いわば時間軸を圧縮して二軸に特化した座標系を用い、その中で評価関数を最適化するための計算を行う。これは、別言すれば、時間軸上の変数つまりは時間（例えば、前車との車間距離が所与の距離となるまでの時間）ごとに計算をすることはせず、二軸上の変数のみに着目して評価関数を最適化するための計算をするということであり、こうすることにより、数時間単位にのぼるような計算を何度も行う必要がなく、計算に要する時間を極力削減することが可能となる。本態様の手法ないしプログラムあるいは情報処理装置は、時間軸上の変数ごとの計算結果は得られずとも、評価関数を最適化するための速度軌道の導出結果（のみ）を得たい状況下において極めて有用である。 In three-dimensional dynamic programming, a three-axis coordinate system with an additional time axis as an absolute time series is used, whereas in the above embodiment of the present application, the time axis is compressed, so to speak, to use a coordinate system specialized for two axes, and calculations are performed within that to optimize the evaluation function. In other words, calculations are not performed for each variable on the time axis, that is, for each time (for example, the time until the distance between the vehicle and the vehicle in front becomes a given distance), but calculations are performed by focusing only on the variables on the two axes to optimize the evaluation function. This makes it possible to reduce the time required for calculations as much as possible, without the need to perform calculations over and over again that can take up to several hours. The method, program, or information processing device of this embodiment is extremely useful in situations where it is desired to obtain (only) the derivation result of the speed trajectory for optimizing the evaluation function, even if calculation results for each variable on the time axis are not obtained.
本発明によれば、動的計画法により移動体の最適な速度軌道を導出する際の計算量と計算の結果得られるデータの量を極力削減することが可能となる。 The present invention makes it possible to minimize the amount of calculation required to derive the optimal velocity trajectory of a moving object using dynamic programming, and the amount of data obtained as a result of the calculation.
以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。 The configuration of the present invention will be described in detail below based on an example of an embodiment shown in the drawings.
本発明に係る速度軌道導出方法の態様の一例は、クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定し、移動時における移動体と先行移動体との相対位置を把握するための情報を検出して当該移動体の状況を認知し、認知した状況を基に、あらかじめ設定された評価関数を最適化させる当該移動体の速度軌道を算出する際、二次元の動的計画法を適用し該動的計画法により評価関数を最適化するというものである。以下、上記のごとき態様の内容を一実施形態としてより具体的に説明する。以下に説明する実施形態においては、自車Ｘを自動運転制御して前車Ｙに追従させるクルーズコントロールを実施する際の速度軌道を導出する手法などについて説明する（図４等参照）。なお、本実施形態では、前車Ｙは一定の速度で走行するものと仮定する。 One example of the aspect of the speed trajectory derivation method according to the present invention is to set an evaluation function that serves as an evaluation criterion when implementing cruise control, detect information for grasping the relative position between a moving body and a preceding moving body while moving, recognize the situation of the moving body, and optimize the previously set evaluation function based on the recognized situation. When calculating the speed trajectory of the moving body, two-dimensional dynamic programming is applied, and the evaluation function is optimized by the dynamic programming. The content of the above aspect will be described in more detail below as one embodiment. In the embodiment described below, a method for deriving a speed trajectory when implementing cruise control in which the host vehicle X is automatically controlled to follow the vehicle Y ahead will be described (see FIG. 4, etc.). In this embodiment, it is assumed that the vehicle Y ahead travels at a constant speed.
自車Ｘは自動運転車両であり、先行する前車Ｙに追従して自動走行するクルーズコントロールの制御対象たる車両である。自車Ｘにおける自動運転の各動作段階の内容、制御時の基本アルゴリズムは従前におけるものと同様である（図１、図２参照）。なお、自車Ｘに搭載される動力系、駆動系、操舵系、センシング系、制御系を構成する要素・部品は従前におけるものと特に変わるところがないため、本明細書・図面においては図示することや符号を付することを省略して説明する。 The host vehicle X is an autonomous vehicle, and is the subject of cruise control, which drives autonomously while following the vehicle Y ahead. The content of each operation stage of autonomous driving in the host vehicle X and the basic algorithm during control are the same as in the past (see Figures 1 and 2). Note that the elements and parts that make up the power system, drive system, steering system, sensing system, and control system installed in the host vehicle X are not particularly different from those in the past, and therefore will be described in this specification and drawings without illustrating them or assigning reference numbers.
自車Ｘの速度軌道を導出するにあたり、まずはクルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定する。上述のとおり評価関数としては種々のパラメーターに基づく関数を設定することができる。本実施形態では、前車Ｙと同じ速度で追従し、適切な車間距離（相対距離）を保つ状態となるまでの自車Ｘの消費エネルギーを評価関数として設定する。この場合、当該消費エネルギーを最小にする速度軌道に最適化するための計算は数１さらには数２～数６の数式に示す各条件に基づいて行われる。
消費エネルギーを最小化させるための当該自車Ｘの速度軌道を算出するにあたっては、二次元の動的計画法を適用する。二次元の動的計画法において用いるのは二軸の座標系であり、本実施形態の場合であれば、「車間距離」(Relative Portion (Distance))を横軸、「自車の速度」(Absolute Velocity)を縦軸とする座標系である（図４参照）。以上の説明から明らかなように、この座標系に時間軸は含まれていない。なお、二次元の動的計画法により消費エネルギーを最小化する表を作成する工程は、事前に（例えば車両設計時に）計算して行ってもよい。具体的には、作られた表を車両に搭載し、走行中はその表を読みながら制御をしていくという流れとしてもよく、この場合、走行中は表から読み取られた最適な速度に追従する速度制御を行うことになる。以上が基本的な流れとして想定される手法ではあるが、場合によっては（車両設計者次第では、車両の計算能力が十分あれば）動的計画法の工程を走行中に行うことも可能である。 Two-dimensional dynamic programming is applied to calculate the speed trajectory of the vehicle X to minimize the energy consumption. The two-dimensional dynamic programming uses a two-axis coordinate system, and in this embodiment, the horizontal axis is the "Relative Portion (Distance)" and the vertical axis is the "Vehicle Speed" (Absolute Velocity) (see FIG. 4). As is clear from the above explanation, this coordinate system does not include a time axis. The process of creating a table that minimizes the energy consumption using two-dimensional dynamic programming may be calculated in advance (for example, when the vehicle is designed). Specifically, the created table may be installed in the vehicle, and the vehicle may be controlled while reading the table while traveling. In this case, the vehicle will be controlled to follow the optimal speed read from the table while traveling. The above is the method assumed as the basic flow, but in some cases (depending on the vehicle designer and if the vehicle has sufficient computing power), the dynamic programming process may be performed while traveling.
本実施形態では、かかる二軸の座標系である二次元平面の中央に終端条件(end)を設定し、当該終端条件を基に座標系を四分割して動的計画法を適用する。終端条件としては、所与の目標速度（一例として、前車Ｙの速度54km/h）と目標車間距離（一例として、30m）を設定する。この場合、座標系は、(1)自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも速く(Faster)、車間距離が目標値よりも大きい(Longer)第一セグメント（第一象限に当たる領域）、(2)自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも遅く(Slower)、車間距離が目標値よりも大きい第二セグメント（第四象限に当たる領域）、(3)自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも遅く、車間距離が目標値よりも小さい(Shorter)第三セグメント（第三象限に当たる領域）、(4)自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも速く、車間距離が目標値よりも小さい第四セグメント（第二象限に当たる領域）の四つに分割される（図４参照）。なお、括弧付きの数字(1)～(4)は計算の順番に対応している。ここで、第一及び第四セグメントでは、自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも速いので、時間の経過に伴い、自車Ｘと前車Ｙの車間距離は小さくなる。他方、第二及び第三セグメントでは、自車Ｘの相対速度が前車Ｙよりも遅いので、時間の経過に伴い、自車Ｘと前車Ｙの車間距離は大きくなる。四分割された各セグメント中に示す矢印の向きは、時間の経過に伴って、自車Ｘと前車Ｙの車間距離が変化する方向を表す。 In this embodiment, the end condition is set at the center of the two-dimensional plane, which is the two-axis coordinate system, and the coordinate system is divided into four parts based on the end condition to apply dynamic programming. As the end condition, a given target speed (for example, the speed of the preceding vehicle Y is 54 km/h) and a target inter-vehicle distance (for example, 30 m) are set. In this case, the coordinate system is divided into four segments (see FIG. 4): (1) a first segment (area corresponding to the first quadrant) in which the relative speed of the host vehicle X is faster than that of the preceding vehicle Y and the vehicle distance is longer than the target value; (2) a second segment (area corresponding to the fourth quadrant) in which the relative speed of the host vehicle X is slower than that of the preceding vehicle Y and the vehicle distance is longer than the target value; (3) a third segment (area corresponding to the third quadrant) in which the relative speed of the host vehicle X is slower than that of the preceding vehicle Y and the vehicle distance is shorter than the target value; and (4) a fourth segment (area corresponding to the second quadrant) in which the relative speed of the host vehicle X is faster than that of the preceding vehicle Y and the vehicle distance is shorter than the target value. Note that the numbers (1) to (4) in parentheses correspond to the order of calculation. Here, in the first and fourth segments, the relative speed of the host vehicle X is faster than that of the preceding vehicle Y, so that the vehicle distance between the host vehicle X and the preceding vehicle Y decreases over time. On the other hand, in the second and third segments, the relative speed of the host vehicle X is slower than that of the vehicle Y in front, so the distance between the host vehicle X and the vehicle in front Y increases over time. The direction of the arrows shown in each of the four segments indicates the direction in which the distance between the host vehicle X and the vehicle in front Y changes over time.
続いて、分割した動的計画法の計算をする。ここでは、二次元平面の中で四分割された各セグメントにおいて、時系列に対して逆算(Back Calculation)を行う（図５参照）。上記のとおり、第一及び第四セグメントにおいては、時間の経過(Time Sequence)に伴って、自車Ｘと前車Ｙの車間距離は小さくなる（左方向に遷移する）ので、終端条件から右側に向けて逆算を行っていけばよい。他方、第二及び第三セグメントにおいては、時間の経過に伴って、自車Ｘと前車Ｙの車間距離は大きくなる（右方向に遷移する）ので、左側に向けて逆算を行っていけばよい。一例として、本実施形態では、第一セグメント→第二セグメント→第三セグメント→第四セグメントの順に、各セグメントにおいて動的計画法の計算を行う。 Next, the divided dynamic programming calculation is performed. Here, back calculation is performed on the time series for each segment divided into four in a two-dimensional plane (see FIG. 5). As described above, in the first and fourth segments, the distance between the host vehicle X and the preceding vehicle Y decreases (transitions to the left) as time passes (Time Sequence), so back calculation can be performed from the terminal condition to the right. On the other hand, in the second and third segments, the distance between the host vehicle X and the preceding vehicle Y increases (transitions to the right) as time passes, so back calculation can be performed to the left. As an example, in this embodiment, dynamic programming calculation is performed for each segment in the order of the first segment → the second segment → the third segment → the fourth segment.
かかる動的計画法の計算においては、セグメント同士をシームレスに接続する（別言すれば、セグメント間での遷移を可能にする（これは、セグメントを別々に計算しても、別のセグメントへの遷移が考慮できないため））ことを考慮する。本実施形態では、時系列のある時点の状態（例えば、二次元平面を表す図６中において第一セグメント内にグレーの縦長矩形枠で示す状態）への遷移を考えながら、消費エネルギーを最小化(min)させる評価関数に基づき、そこから時系列を一つ遡った時点の状態（例えば、図６中において第一セグメントに白抜きの正方形枠（□）で示す状態）を計算する（図６参照）。続いて、計算により得られた当該白抜きの正方形枠（□）を含む縦長矩形枠の各状態（不図示）から、さらに時系列を一つ遡った時点の状態を計算する。このようにして、時系列を順次遡りながら第一セグメント内で動的計算法の計算を行う（図６参照）。なお、計算により、消費エネルギーを最適化（最小化）するものとして得られた正方形枠（□）の状態は、おのおのが、自車Ｘと前車Ｙの距離の変位および自車Ｘの速度の変位に関する情報の最適化の結果を表すテーブル（図７参照）中のベクトル、より具体的には、次の時点における車間距離との差分と次の時点における自車速度との差分（を表すベクトル）に相当する。 In such dynamic programming calculations, consideration is given to seamlessly connecting segments (in other words, enabling transitions between segments (because transitions to other segments cannot be considered even if the segments are calculated separately)). In this embodiment, while considering a transition to a state at a certain point in time in the time series (for example, a state shown by a gray vertical rectangular frame in the first segment in FIG. 6, which represents a two-dimensional plane), a state one point back in time from there (for example, a state shown by a white square frame (□) in the first segment in FIG. 6) is calculated based on an evaluation function that minimizes (min) the consumed energy (see FIG. 6). Next, from each state (not shown) of the vertical rectangular frame including the white square frame (□) obtained by the calculation, a state one point back in time is calculated. In this way, the dynamic calculation method is calculated in the first segment while sequentially going back in time (see FIG. 6). Each of the square frame (□) states calculated to optimize (minimize) energy consumption corresponds to a vector in a table (see FIG. 7) that represents the results of optimizing information about the change in distance between the vehicle X and the vehicle in front Y and the change in the speed of the vehicle X, more specifically, the vector that represents the difference between the vehicle distance at the next time point and the vehicle speed at the next time point.
第一セグメント内での動的計算法の計算をした後は、続いて第二セグメント内において、時系列を遡りながら同様に動的計画法の計算を行う（図６参照）。なお、横軸の「車間距離」(Relative Portion (Distance))に関する情報（要素）が重複する部分については、第一セグメントで得られた計算結果（加速度に関する情報）を考慮に含めながら計算することで、計算量を削減することができる。別言すれば、第二セグメントの評価関数の値に加え、第一セグメントで得られた計算結果（評価関数の値）を用いることで、第二セグメントから第一セグメントへの遷移が考慮できるようになる。 After the dynamic calculation calculation in the first segment, the dynamic programming calculation is performed in the second segment going back in time (see Figure 6). For parts where the information (elements) related to the "Relative Portion (Distance)" on the horizontal axis overlap, the amount of calculation can be reduced by taking into account the calculation results (acceleration information) obtained in the first segment. In other words, by using the calculation results (value of the evaluation function) obtained in the first segment in addition to the value of the evaluation function in the second segment, the transition from the second segment to the first segment can be taken into account.
第二セグメント内での動的計算法の計算をした後は、続いて第三セグメント内において、時系列を遡りながら同様に動的計画法の計算を行う。そして、第三セグメント内での動的計算法の計算をした後は、続いて第四セグメント内において、時系列を遡りながら同様に動的計画法の計算を行う。なお、横軸の「車間距離」(Relative Portion (Distance))に関する情報（要素）が重複する部分については、第三セグメントで得られた計算結果（加速度（ここでは、より詳細には「減速」）に関する情報）を考慮に含めながら第四セグメントで計算することで、計算量を削減することができる。 After the dynamic calculation method calculations are performed in the second segment, the dynamic programming calculations are performed in the third segment, going back in time. After the dynamic calculation method calculations are performed in the third segment, the dynamic programming calculations are performed in the fourth segment, going back in time. Note that for parts where information (elements) relating to the "Relative Portion (Distance)" on the horizontal axis overlap, the amount of calculations can be reduced by taking into account the calculation results obtained in the third segment (information relating to acceleration (more specifically, "deceleration" here)).
上記のように分割した各セグメントにおいて動的計画法の計算によって最適化をした結果は、「車間距離」（横軸）、「自車の速度」（縦軸）の各々に対応する、次の時点における車間距離との差分と次の時点における自車速度との差分が矢印（ベクトル）で示されたテーブルとして表され（図７参照）、このテーブルから、評価関数（本実施形態の場合、消費エネルギー）を最適化（最小化）する速度軌道を導出することができる。一例を示す。上述の終端条件の一例として示した値のごとく、前車Ｙの速度（第２速度）ｖpreが54km/hであって、これに追従する場合の目標車間距離（第２距離）ｄfinを30mとした場合（最終状態(Final Condition)、図１参照）、当該目標値（終端条件）をテーブル中にプロットする（図７中の〇印を参照）。ここで、現時点における自車Ｘの速度（クルーズコントロールの開始速度（第１速度））ｖ0が30km/h、車間距離（第１距離）ｄが40mであるとすれば（初期状態(Initial Condition)）、当該現時点の状況をテーブル中にプロットする（図８中の☆印を参照）。現時点の状態を示す☆印から目標の状態を示す〇印まで、消費エネルギーが最小となるように遷移するにはテーブル中の矢印（ベクトル）に沿って加減速をすればよく、本例の場合であれば、図８中に示すような軌道、すなわち最適化結果から導出される速度軌道に沿って遷移すればよい。ちなみに、この速度軌道にしたがってクルーズコントロールした場合の車間距離の経時変化、自車速度の経時変化は図９に示すようになる。 The result of optimization by dynamic programming calculation in each segment divided as described above is shown as a table in which the difference between the inter-vehicle distance at the next time point and the difference between the own vehicle speed at the next time point are indicated by arrows (vectors) corresponding to each of the "inter-vehicle distance" (horizontal axis) and the "vehicle speed" (vertical axis) (see FIG. 7). From this table, a speed trajectory that optimizes (minimizes) the evaluation function (energy consumption in this embodiment) can be derived. An example is shown. As shown as an example of the above-mentioned terminal condition, when the speed (second speed) v pre of the preceding vehicle Y is 54 km/h and the target inter-vehicle distance (second distance) d fin in the case of following this is 30 m (final condition, see FIG. 1), the target value (terminal condition) is plotted in the table (see circle in FIG. 7). Here, if the current speed of the vehicle X (start speed of cruise control (first speed)) v0 is 30 km/h and the vehicle distance (first distance) d is 40 m (initial condition), the current situation is plotted in the table (see the star in FIG. 8). To transition from the star indicating the current state to the circle indicating the target state so as to minimize the energy consumption, acceleration and deceleration should be performed along the arrows (vectors) in the table. In this example, the transition should be along the trajectory shown in FIG. 8, that is, the speed trajectory derived from the optimization result. Incidentally, the change over time of the vehicle distance and the change over time of the vehicle speed when cruise control is performed according to this speed trajectory are as shown in FIG. 9.
ここまで説明したように、本実施形態のごとき二次元の動的計画法を新たに採り入れた速度軌道導出方法によれば、これまでであれば数時間単位にものぼっていたような計算を何度も行う必要がなくなることから、計算に要する時間を極力削減することが可能となる。また、同速度軌道導出方法によれば、計算の結果得られるデータの量を極力削減することも可能となる。 As explained so far, the velocity trajectory derivation method that newly adopts two-dimensional dynamic programming as in this embodiment eliminates the need to perform calculations multiple times, which previously took several hours, and therefore makes it possible to reduce the time required for calculations as much as possible. In addition, this velocity trajectory derivation method also makes it possible to reduce the amount of data obtained as a result of the calculations as much as possible.
なお、本実施形態において説明した速度軌道導出方法は、車載コンピューター（あるいはネットワークにより接続された端末に搭載されたコンピューターでもよい）に上述のごとき処理・手順を実行させるプログラム、ないしは当該プログラムやコンピューターを搭載した情報処理装置やシステムによって具体的に実現することができる。コンピューターは、計算して導出した速度軌道に沿って、当該車両の動力系、駆動系、操舵系の各要素（タイヤトルク、ステア角など）を適宜制御する。 The speed trajectory derivation method described in this embodiment can be specifically realized by a program that causes an on-board computer (or a computer installed in a terminal connected via a network) to execute the above-mentioned processing and procedures, or an information processing device or system equipped with the program or computer. The computer appropriately controls each element of the vehicle's power system, drive system, and steering system (tire torque, steering angle, etc.) along the calculated and derived speed trajectory.
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述した実施形態では、クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数として自車Ｘの消費エネルギーを設定したがこれは好適な一例にすぎない。評価関数として用いることができるのは、時間・速度・加速度・車間距離から計算できる全ての関数であり、この他、例えば、加速度の絶対値を最小にして乗り心地を改善する、などの手法が考えられる。また、評価関数の値を計算するために「車両モデル」を用い、二次元の動的計画法により、速度の情報のみから当該車両の挙動を逆算することとしてもよい。特に図示はしないが、この場合、速度・位置のテーブル上で車両の挙動を計算することができる。車両の挙動を計算する際に用いられうる数式を参考までに以下に示す。 The above embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention, but is not limited thereto and can be modified in various ways without departing from the scope of the present invention. For example, in the above embodiment, the energy consumption of the vehicle X is set as the evaluation function that serves as the evaluation criterion when performing cruise control, but this is only one preferred example. Any function that can be calculated from time, speed, acceleration, and vehicle distance can be used as the evaluation function, and other methods such as minimizing the absolute value of acceleration to improve ride comfort can also be considered. In addition, a "vehicle model" can be used to calculate the value of the evaluation function, and the behavior of the vehicle can be calculated backwards from only the speed information using two-dimensional dynamic programming. Although not shown in particular, in this case, the behavior of the vehicle can be calculated on a table of speed and position. For reference, the formulas that can be used when calculating the behavior of the vehicle are shown below.
あるいは、評価関数を消費エネルギーとして設定した「消費電力モデル」（または「等価鉄損抵抗モデル」）を用い、車輪回転数・トルクをもとに消費電力を計算することもできる。これは、例えば電気自動車における消費エネルギーが最小になる速度軌道の生成に利用することが可能である。消費電力の挙動を計算する際に用いられうる数式を参考までに以下に示す。 Alternatively, a "power consumption model" (or "equivalent iron loss resistance model") can be used in which the evaluation function is set as the energy consumption, and the power consumption can be calculated based on the wheel rotation speed and torque. This can be used, for example, to generate a speed trajectory that minimizes the energy consumption of an electric vehicle. For reference, the formulas that can be used to calculate the behavior of power consumption are shown below.
また、上述の実施形態では、前車Ｙの走行速度が一定とした条件下での説明を行ったがが、前車Ｙの走行速度が一定でない場合については、所与の車間距離（相対距離）および／または相対速度を適時に更新するといったように手法を拡張することで応用することが可能である。すなわち、上述の実施形態では、事前計算で動的計画法を用いて表を作成する段階では前車Ｙの走行速度が一定であるという仮定を置いたのだが、その表を読み出す際、前車Ｙの速度が変わるたびに表を再読み込みすることで、前車Ｙの速度の変化に対応することが可能である。 In the above embodiment, the description was given under the condition that the traveling speed of the preceding vehicle Y is constant, but in the case where the traveling speed of the preceding vehicle Y is not constant, the method can be extended to update a given inter-vehicle distance (relative distance) and/or relative speed in a timely manner. That is, in the above embodiment, the assumption was made that the traveling speed of the preceding vehicle Y is constant at the stage of creating the table using dynamic programming in pre-calculation, but when reading out the table, it is possible to respond to changes in the speed of the preceding vehicle Y by re-reading the table every time the speed of the preceding vehicle Y changes.
また、上述の実施形態では移動体が車両（自車、前車）である場合を例に説明したがこれも本発明の好適な一例にすぎない。本発明の技術的な思想の内容からすれば自動車・車両を問わずあらゆる移動体に対しても適用可能であることはいうまでもない。 In addition, in the above embodiment, the moving body is a vehicle (the subject vehicle, the vehicle in front), but this is merely one preferred example of the present invention. It goes without saying that the technical concept of the present invention can be applied to any moving body, regardless of whether it is an automobile or a vehicle.
本実施形態の速度軌道導出方法により得られた最適化結果に基づき速度制御をする車両(Pro)の「速度」(Velocity)、「車間距離」(Distance)、「出力」(Power)、「消費エネルギー」(Energy)、のそれぞれについて、一定加速度で加速→減速をする車両モデル(Con)と比較するシミュレーション(Pro-Con)を行った。その結果を図１０に示す。ここからは、初期状態から最終状態（目標状態）に達するまでの消費エネルギーが、本実施形態の速度軌道導出方法によれば十分に（１割近く）減少するとの結果が得られた（図１０（ｄ）等参照）。動的計画法は常に最適な結果が出ることが保証される手法であり、理論上は消費エネルギーが必ず減少するところ、ここではそのことの証左の一つが得られたと考えることができた。 A simulation (Pro-Con) was performed to compare the "speed" (Velocity), "distance between vehicles" (Distance), "power" (Power), and "energy consumption" (Energy) of a vehicle (Pro) that performs speed control based on the optimization results obtained by the speed trajectory derivation method of this embodiment with a vehicle model (Con) that accelerates and decelerates at a constant acceleration. The results are shown in Figure 10. From this, it was obtained that the energy consumption from the initial state to the final state (target state) is sufficiently reduced (by nearly 10%) by using the speed trajectory derivation method of this embodiment (see Figure 10(d) etc.). Dynamic programming is a method that is guaranteed to always produce optimal results, and in theory, energy consumption is always reduced, and it can be considered that one piece of evidence of this has been obtained here.
本発明は、自動運転車両をはじめとする移動体を自動運転制御して他の先行移動体に追従させるクルーズコントロールを実施する際の速度軌道導出方法として適用するに好適なものである。 The present invention is suitable for use as a method for deriving a speed trajectory when implementing cruise control, in which a moving object, such as an autonomous vehicle, is autonomously controlled to follow another moving object ahead of it.
Ｘ…自車（移動体）、Ｙ…前車（他の先行移動体） X...own vehicle (moving object), Y...vehicle ahead (other preceding moving object)
Claims (8)
前記情報処理装置が、
前記クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定し、
開始点における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第１距離及び前記移動体の速度である第１速度を設定し、
終端条件における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第２距離及び前記先行移動体の速度である第２速度を設定し、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、前記評価関数を最適化させるように、前記第１距離及び前記第１速度から、前記第２距離及び前記第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出し、
算出した前記距離及び速度の遷移に基づいて、前記移動体の速度軌道を導出する、速度軌道導出方法。 A method for deriving a speed trajectory when an information processing device performs cruise control to automatically control a moving object so that the moving object follows another preceding moving object, comprising:
The information processing device,
An evaluation function is set as an evaluation criterion when performing the cruise control;
setting a first distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body at a start point, and a first speed, which is a speed of the moving body;
a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition;
calculating a transition of a distance and a speed from the first distance and the first speed to the second distance and the second speed in a two-dimensional plane consisting of a distance between the moving body and the preceding moving body and a speed of the moving body, so as to optimize the evaluation function;
A velocity trajectory derivation method for deriving a velocity trajectory of the moving object based on the calculated transitions of the distance and the velocity.
前記コンピューターを、
前記クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定する手段、
開始点における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第１距離及び前記移動体の速度である第１速度を設定する手段、
終端条件における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第２距離及び前記先行移動体の速度である第２速度を設定する手段、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、前記評価関数を最適化させるように、前記第１距離及び前記第１速度から、前記第２距離及び前記第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出する手段、及び
算出した前記距離及び速度の遷移に基づいて、前記移動体の速度軌道を導出する手段、
として機能させるプログラム。 A program for causing a computer to derive a speed trajectory when performing cruise control to automatically control a moving object to follow another moving object ahead, comprising:
The computer,
A means for setting an evaluation function that serves as an evaluation criterion when performing the cruise control;
a means for setting a first distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a first speed, which is a speed of the moving body, at a start point;
a means for setting a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition;
a means for calculating a transition of a distance and a velocity from the first distance and the first velocity to the second distance and the second velocity in a two-dimensional plane consisting of a distance between a moving body and a preceding moving body and a velocity of the moving body, so as to optimize the evaluation function; and a means for deriving a velocity trajectory of the moving body based on the calculated transition of the distance and the velocity.
A program that functions as a
前記クルーズコントロールを実施する際の評価基準となる評価関数を設定する手段と、
開始点における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第１距離及び前記移動体の速度である第１速度を設定する手段と、
終端条件における、前記移動体と前記先行移動体との距離である第２距離及び前記先行移動体の速度である第２速度を設定する手段と、
移動体と先行移動体との距離及び移動体の速度からなる二次元平面において、前記評価関数を最適化させるように、前記第１距離及び前記第１速度から、前記第２距離及び前記第２速度に至るまでの距離及び速度の遷移を算出する手段と、
算出した前記距離及び速度の遷移に基づいて、前記移動体の速度軌道を導出する手段と、
を備える情報処理装置。 An information processing device that derives a speed trajectory when performing cruise control to automatically control a moving body so that the moving body follows another preceding moving body,
A means for setting an evaluation function that serves as an evaluation criterion when performing the cruise control;
a means for setting a first distance, which is a distance between the moving object and the preceding moving object at a start point, and a first speed, which is a speed of the moving object;
a means for setting a second distance, which is a distance between the moving body and the preceding moving body, and a second speed, which is a speed of the preceding moving body, in a terminal condition;
a means for calculating a transition of a distance and a speed from the first distance and the first speed to the second distance and the second speed in a two-dimensional plane consisting of a distance between a moving body and a preceding moving body and a speed of the moving body, so as to optimize the evaluation function;
A means for deriving a velocity trajectory of the moving object based on the calculated transitions of the distance and the velocity;
An information processing device comprising:
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| JP2020096021A JP7503295B2 (en) | 2020-06-02 | 2020-06-02 | Velocity trajectory derivation method, program thereof, and information processing device |
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| JP2016203706A (en) | 2015-04-17 | 2016-12-08 | 三菱電機株式会社 | Vehicle energy management apparatus |
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