JP7714908B2 - 車両の加減速特性制御方法および装置 - Google Patents

Description

この発明は、例えばアクセルペダルやブレーキペダル等を介した運転者による操作入力に対する車両の加減速特性を自動に変更する車両の加減速特性制御に関する。

電気自動車において、アクセル開度と車両加速度との対応関係を規定する関数を記憶手段に予め複数記憶させておき、運転者がいずれかを選択できるようにした制御装置が特許文献１に開示されている。特許文献１には、さらに、登坂路や降坂路においても平坦路と同じ加減速度が得られるように道路勾配に応じてモータトルクを補正することが開示されている。

特開平９－３３１６０４号公報

例えば運転者によるアクセルペダルやブレーキペダルの操作入力に対する車両の加減速度の応答が高いと、屈曲路や山道などで却って扱いにくい車両の挙動となることがある。特許文献１は、道路勾配に応じてモータトルクを補正するが、これは、アクセル開度と車両加速度との関数関係を道路勾配（車重の影響）によらずに変化させないようにしているに過ぎず、道路の状況に応じて加減速特性を変化させることは開示されていない。

この発明は、運転者による操作入力に対する車両の加減速特性を、地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、のうち少なくとも１つの情報に応じて、自動に変更する車両の加減速特性制御方法であって、
運転者の操作入力の傾向を各々の情報と関連付けて学習し、この学習結果を用いて上記加減速特性を補正し、
この自動に変更された加減速特性により実際に車両に生じた挙動に対する運転者の修正操作が少ないかどうかを判定し、
修正操作が多い場合は、学習が不適当であったものとして再学習を行う。

この発明によれば、運転者の操作入力の傾向を適切に学習した上で、車両が走行する地形等の状況に応じた最適な加減速特性とすることができ、車両の運転がより快適なものとなる。

一実施例の制御装置の構成を示すブロック図。 車両における情報取得デバイスの配置例を示す説明図。 第１実施例の状態遷移の説明図。 第１実施例の制御作動フェーズにおける制御のフローチャート。 第２実施例の状態遷移の説明図。 第２実施例の学習フェーズにおける制御のフローチャート。 第２実施例の制御作動フェーズにおける制御のフローチャート。

以下、この発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。

図１は、この発明に係る車両の制御装置の構成を示す機能ブロック図である。車両は、例えば、内燃機関１を走行駆動源とする自動車であり、基本的には、運転者によって運転がなされるものである。そして、いわゆる運転支援システムとして、本発明の加減速特性制御を含むいくつかの機能を備えている。

好ましい一実施例においては、車両は、自車両の前方における他の車両や障害物等に関する情報や、信号や標識の識別、側方さらには後方の状況など、運転支援システムに必要な種々の情報を取得するために、複数の情報取得デバイス２を備えている。情報取得デバイス２は、例えば、前方の状況を認識するための前方認識カメラ、側方を認識するための側方認識カメラ、前方の対象物を検出するミリ波レーダやレーザレーダ（LiDAR）、等であり、一般にこれらが適宜に組み合わされて用いられる。なお、情報取得デバイス２は１つであってもよい。

また、車両は、自車両が走行する道路の情報を得るために高精度な地図情報を含むＧＰＳシステム３を備えている。このほか、いわゆるコネクテッドカーとして情報通信機能を用いて外部との間で種々の情報の授受を常時行うコネクテッドシステムを有していてもよい。また、自車両の走行情報を検出するために、例えば、車速を検出する車速センサ、車両の加速度（減速度を含む）を検出する加速度センサ、内燃機関１の回転速度を検出する回転速度センサ、など、いくつかの図示しないセンサも備えている。

これらの情報取得センサ２や図示しない自車両情報用のセンサおよびＧＰＳシステム３等が出力する情報は、運転支援コントローラ４を含む加減速演算部５に入力される。加減速演算部５は、内燃機関１の出力ないしトルクを制御するエンジンコントローラ６と、車両のブレーキ装置７を制御するブレーキコントローラ８と、を含んで構成される。運転者が操作する入力部材であるアクセルペダル９およびブレーキペダル１０の開度ないし踏込量の情報は、加減速演算部５に入力される。運転支援コントローラ４は、運転者による運転操作を支援する複数の運転支援機能を有している。例えば、アクセル操作によらずに車速を自動に制御するオートクルーズ制御機能、車線を検出して車線逸脱を警告ないし回避する車線逸脱防止機能、万一の衝突を回避ないし軽減するための自動ブレーキ制御機能、等が運転支援コントローラ４によって実現される。

車両の加速・減速を実現する加減速部１１は、上述した内燃機関１とブレーキ装置７とを含んで構成される。加減速特性を状況に応じて自動に変更する加減速特性制御の実行中は、加減速演算部５が運転者のアクセルペダル９ないしブレーキペダル１０の操作入力に対して適宜な加減速特性が得られるように目標とする加速度（つまり駆動力）ないし減速度（つまり制動力）の指示値を加減速部１１に与える。すなわち、エンジンコントローラ６およびブレーキコントローラ８を介して、内燃機関１およびブレーキ装置７が制御され、目標の加速度ないし減速度が実現されることとなる。なお、減速度は、内燃機関１のいわゆるエンジンブレーキ作用によっても得られる。

図２は、車両に搭載された情報取得デバイス２の一例を示している。情報取得デバイス２として、車体２１の前方を指向した前方認識カメラ２２、同じく車体２１の前方を指向しかつ広い視野角を有する広角側方認識カメラ２３、車体２１の側方へ向かって設けられた一対の側方認識カメラ２４、車体２１の前方を指向したレーダ２５、等を備えている。前方認識カメラ２２および広角側方認識カメラ２３は１つのモジュールとして一体化されている。また、図２には、加減速演算部５およびＧＰＳシステム３のコントローラの位置を併せて例示してある。

上記の情報取得デバイス２の検出情報やＧＰＳシステム３さらにはコネクテッドシステム等からの情報により、加減速演算部５は、地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、に関する情報を得ることができ、これらの情報に応じて、運転者の操作入力に対する車両の加減速特性が変更される。地形の情報には、直線路であるか湾曲路であるか、道路の曲率、道路の勾配、が含まれる。交通環境の情報には、交差点、交通量、市街地であるか否か、山間部であるか否か、高速道路であるか否か、渋滞であるか否か、一方通行であるか否か、障害物の有無、他車との車間距離、他車との相対車速、他車の加速度、自車前方の交通流の平均速度、車両の混雑状況、車線の数、等が含まれる。なお、本発明は、必ずしもこれらの情報の全てを用いるものには限定されない。

地形情報、信号の情報、道路標識の情報、交通環境の情報、天候は、自車両側で判断する場合は、例えば上述したカメラと画像処理技術および機械学習を組み合わせて判断することができる。コネクテッドシステムを利用する場合は、外部から周辺の情報を受信することで、これらの情報を判断することもできる。また、上述したカメラやレーダないしレーザレーダ（LiDAR）の検出情報と三次元地図情報とを組み合わせ、いわゆるＳＬＡＭ技術を用いることで周辺の地形を判定することも可能である。

標識情報としては、主に、車両挙動に関連のある制限速度の情報や一旦停止の標識の取得を行う。天候情報としては、主に、雪や雨の有無さらにはその量の情報を取得することが好ましい。建築物の情報としては、例えば、病院、学校、博物館、消防署、警察署、などを挙げることができる。この建築物の情報は、例えばＧＰＳシステム３の地図情報から得られる。

図３は、第１実施例の状態遷移の説明図であり、加減速特性の自動的な補正の機能を運転者がオフとしている場合は、補正制御非作動モードＭ１で車両が運転される。このときは、アクセルペダル９等による運転者の操作入力に対して車両の加減速が基準の特性（基準の相関関係）でもって生じる。加減速特性の自動的な補正の機能を運転者がオンとすると、補正制御作動モードＭ２に遷移し、制御作動フェーズＭ２１となる。加減速特性の自動的な補正の機能をオフとすれば、再び補正制御非作動モードＭ１に戻る。なお、上記のオン，オフの選択のために適当なスイッチ等を設けることができる。

図４は、この第１実施例における制御作動フェーズＭ２１中の処理の流れを示すフローチャートであり、ステップ１で、上述した地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、等の情報を取得ないし検知する。次にステップ２で、これらの取得した情報に基づいて、最適な加減速度を演算する。そして、ステップ３では、この最適な加減速度を考慮してアクセルペダル９等の運転者の操作入力に対する車両の加減速特性を補正する。

例えば、一般に湾曲路に車両が進入する際に運転者は車両を減速しようとするが、湾曲路の曲率に対して車両の実際の減速度が不十分であると、湾曲路の途中でブレーキペダル１０を踏み込む必要が生じ、逆に車両の実際の減速度が過大であると、湾曲路の途中でアクセルペダル９の踏込が必要となったりして、円滑な車両の挙動が得られない。上記実施例では、これから進入する湾曲路の曲率に基づいて車両の減速度が補正されることとなり、円滑な走行が可能となる。

天候の情報に関しては、例えば雪を検知した場合は、スリップを抑制するために、急加速ならびに急減速が生じないように運転者の操作入力に対する加減速の応答を小さくする。降雪の量をさらに考慮するようにしてもよい。

他車を含む交通環境に関しては、例えば先行車との相対速度が大きい（自車速度が先行車の速度に対して高い）場合、アクセルペダル９を戻したときあるいは解放したときの車両減速度が大きくなるように補正する。逆に先行車の加速度が大きいときは、運転者のアクセル操作に対する加速度の応答性が高くなるように補正し、先行車に対する追従性を高めることができる。

また車両周囲の混雑状況から車両が密集していると判断した場合は、急停車などの高い減速度を要求される可能性があるため、アクセルペダル９を戻したときあるいは解放したときの車両減速度が大きくなるように補正する。

建築物に関しては、例えば学校や病院を検知した場合は、子供の通行や病院利用者の通行が予測されることから、急加速が生じないように操作入力に対する応答性を補正する。

次に、図５～図７に基づいて、第２実施例を説明する。第２実施例は、運転者の操作入力の傾向を各々の情報と関連付けて学習し、この学習結果を用いて加減速特性を補正するものである。

図５は、第２実施例の状態遷移の説明図であり、加減速特性の自動的な補正の機能を運転者がオフとしている場合は、補正制御非作動モードＭ１で車両が運転される。このときは、アクセルペダル９等による運転者の操作入力に対して車両の加減速が基準の特性（基準の相関関係）でもって生じる。加減速特性の自動的な補正の機能を運転者がオンとすると、補正制御作動モードＭ２に遷移する。補正制御作動モードＭ２は、第２実施例では、運転者の操作入力の傾向を学習する学習フェーズＭ２２と、その学習結果を利用した制御作動フェーズＭ２１と、を含む。学習フェーズＭ２２において学習が完了したら制御作動フェーズＭ２１へ遷移し、制御作動フェーズＭ２１中に再学習が必要となれば学習フェーズＭ２２へ遷移する。

図６は、第２実施例の学習フェーズＭ２２中の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ１１で運転者がアクセルペダル９等の操作中であるか判定し、ＹＥＳであれば、ステップ１２へ進んで運転者によるアクセルペダル９やブレーキペダル１０の操作量、車速、加速度等のレコードを作成する。このとき、各レコードは、前述した地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、等の情報に関連付けて作成される。ステップ１３では、レコード量が十分に蓄積されたか判定し、十分なレコードが集まるまでステップ１１，１２を繰り返す。十分な量のレコードが蓄積されたら、ステップ１４へ進んで、運転者の特性を地形等の情報に関連付けて判定する。

図７は、第２実施例の制御作動フェーズＭ２１中の処理の流れを示すフローチャートであり、初めにステップ２１において学習済みであるか判定し、学習が完了していなければ学習完了まで待機する。学習済みであれば、ステップ２２へ進み、上述した地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、等の情報を取得ないし検知する。次にステップ２３で、これらの取得した情報と学習結果（運転者の操作の傾向）とに基づいて、最適な加減速度を演算する。そして、ステップ２４で、この最適な加減速度を考慮してアクセルペダル９等の運転者の操作入力に対する車両の加減速特性を補正する。

例えば、ある状況下において、学習結果から運転者が操作入力に対して高い応答を好んでいることが示されている場合には、比較的に高い応答が得られるように車両の加減速特性を補正する。

次のステップ２５では、実際に車両に生じた挙動（加減速）に対する運転者の修正操作が少ないかどうかを判定する。修正操作が多い場合は、ステップ２６へ進んで再学習を行う。すなわち、最初の運転者の操作入力、例えばアクセルペダル９の踏込に対して、地形等の情報や学習結果を用いて自動的に補正した加減速特性に基づく実際の加速度が過小であれば運転者はさらにアクセルペダル９の開度を増加するという修正操作を行い、逆に実際の加速度が過大であれば運転者はブレーキペダル１０を踏むといった修正操作を行う。このような修正操作が多い場合は、学習が不適当であった可能性があるので、再学習を行うのである。

以上、この発明の一実施例を詳細に説明したが、この発明は上記実施例に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。

例えば、上記実施例の車両は、内燃機関１を走行駆動源としているが、本発明の加減速特性制御は、ハイブリッド車両や電動車両であっても同様に適用することが可能である。ハイブリッド車両や電動車両では、回生制動によっても減速度が得られる。

また、アクセルペダル９とブレーキペダル１０を個別に具備せずに１つのペダルで加速操作と減速操作とが可能な構成であってもよい。

なお、前述した実施例では多数の情報取得デバイス２および情報を例示したが、本発明は、必ずしも全てのデバイスおよび情報を必要とするものではなく、加減速特性に関与する情報を少なくとも１つ取得すればよい。

１…内燃機関
２…情報取得デバイス
３…ＧＰＳシステム
４…運転支援コントローラ
５…加減速演算部
６…エンジンコントローラ
７…ブレーキ装置
８…ブレーキコントローラ
９…アクセルペダル
１０…ブレーキペダル

Claims (8)

1. 運転者による操作入力に対する車両の加減速特性を、地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、のうち少なくとも１つの情報に応じて、自動に変更する車両の加減速特性制御方法であって、
   運転者の操作入力の傾向を各々の情報と関連付けて学習し、この学習結果を用いて上記加減速特性を補正し、
   この自動に変更された加減速特性により実際に車両に生じた挙動に対する運転者の修正操作が少ないかどうかを判定し、
   修正操作が多い場合は、学習が不適当であったものとして再学習を行う、
   車両の加減速特性制御方法。
2. 地形の情報に応じて上記加減速特性を変更する、請求項１に記載の車両の加減速特性制御方法。
3. 地形および交通環境の情報に応じて上記加減速特性を変更する、請求項１に記載の車両の加減速特性制御方法。
4. 地形、交通環境、信号および標識の情報に応じて上記加減速特性を変更する、請求項１に記載の車両の加減速特性制御方法。
5. 地形、交通環境、信号、標識、天候および周囲の建築物の情報に応じて、上記加減速特性を変更する、請求項１に記載の車両の加減速特性制御方法。
6. 上記地形の情報には、直線路であるか湾曲路であるか、道路の曲率、道路の勾配、のうち少なくとも１つを含む、請求項１～５のいずれかに記載の車両の加減速特性制御方法。
7. 上記交通環境の情報には、交通量、市街地であるか否か、山間部であるか否か、高速道路であるか否か、一方通行であるか否か、障害物の有無、他車との車間距離、他車との相対車速、他車の加速度、自車前方の交通流の平均速度、車両の混雑状況、車線の数、のうち少なくとも１つを含む、請求項１、３～５のいずれかに記載の車両の加減速特性制御方法。
8. 車両の加減速のために運転者によって操作される入力装置と、
   車両を駆動する駆動装置と、
   地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、のうち少なくとも１つの情報を取得する情報取得装置と、
   取得した地形、交通環境、信号、標識、天候、周囲の建築物、のうち少なくとも１つの情報に応じて、運転者による操作入力に対する車両の加減速特性を自動に変更するコントローラと、
   を備え、
   上記コントローラは、
   運転者の操作入力の傾向を各々の情報と関連付けて学習し、この学習結果を用いて上記加減速特性を補正し、
   この自動に変更された加減速特性により実際に車両に生じた挙動に対する運転者の修正操作が少ないかどうかを判定し、
   修正操作が多い場合は、学習が不適当であったものとして再学習を行う、
   車両の加減速特性制御装置。