JP7721985B2 - Support content providing device - Google Patents
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Description
本開示は、運転支援対象の車両に対して車両支援内容を提供する支援内容提供装置に関する。 This disclosure relates to an assistance content providing device that provides vehicle assistance content to a vehicle that is the target of driving assistance.
例えば、車両の走行に関する情報の処理として、車両が不安定な挙動を行った位置情報を収集する処理がある。この車両の挙動が不安定となる原因には、様々な種類がある。このため、例えば、特許文献1には、車両が不安定挙動になった挙動発生位置における不安定挙動情報に対し、不安定挙動が運転者起因であるか否かの判定結果を関連付けてデータベースに記憶することが記載されている。 For example, one way of processing information related to vehicle travel is to collect location information where the vehicle exhibits unstable behavior. There are a variety of causes for this unstable vehicle behavior. For this reason, for example, Patent Document 1 describes storing in a database unstable behavior information at the location where the vehicle exhibited unstable behavior in association with a determination result as to whether the unstable behavior was caused by the driver.
例えば、特許文献1に記載されているように、多数の車両からデータを取得することにより、統計的な解析等を行うことが可能となる。ところが、通信エラー等の影響によって、解析に必要な数のデータを車両から取得できないことがある。この場合、過去の古いデータを用いることが考えられるが、このような古いデータの鮮度は鮮度が失われており、適切な解析を行うことができないことがある。 For example, as described in Patent Document 1, acquiring data from a large number of vehicles makes it possible to perform statistical analysis, etc. However, due to factors such as communication errors, it may not be possible to acquire the amount of data required for analysis from the vehicles. In such cases, it may be possible to use old data from the past, but such old data may have lost its freshness and may not be able to be analyzed appropriately.
このため、本開示は、車両から取得した車両データが不足している場合であっても、取得された車両データに基づいて適切な車両支援内容を生成して提供することができる支援内容提供装置について説明する。 For this reason, this disclosure describes an assistance content providing device that can generate and provide appropriate vehicle assistance content based on acquired vehicle data, even if there is insufficient vehicle data acquired from the vehicle.
本開示の一態様に係る支援内容提供装置は、車両から車両の走行状態及び車両の地図上の位置情報を含む車両データを取得する取得部と、取得された車両データの数が生成閾値以上となった場合に、これらの車両データに基づいて車両支援内容を生成する支援内容生成部と、生成された車両支援内容を、運転支援対象の車両に送信する送信部と、を備え、支援内容生成部は、取得部よる車両データの取得が不調となり、且つ、取得された車両データの数が生成閾値未満である場合、車両データの取得が不調となる直前に取得された車両データに基づいて複製車両データを生成し、複製車両データによって車両データの不足分を補って車両支援内容を生成する。 An assistance content providing device according to one aspect of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires vehicle data from a vehicle, including information on the vehicle's driving status and its location on a map; an assistance content generation unit that generates vehicle assistance content based on the acquired vehicle data when the amount of acquired vehicle data exceeds a generation threshold; and a transmission unit that transmits the generated vehicle assistance content to a vehicle that is a target for driving assistance.When the acquisition of vehicle data by the acquisition unit fails and the amount of acquired vehicle data is less than the generation threshold, the assistance content generation unit generates duplicate vehicle data based on the vehicle data acquired immediately before the failure in vehicle data acquisition, and generates vehicle assistance content by using the duplicate vehicle data to make up for the shortfall in vehicle data.
本開示の一態様によれば、車両から取得した車両データが不足している場合であっても、取得された車両データに基づいて適切な車両支援内容を生成して提供することができる。 According to one aspect of the present disclosure, even if there is insufficient vehicle data acquired from the vehicle, appropriate vehicle assistance content can be generated and provided based on the acquired vehicle data.
以下、例示的な実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、各図において、同一又は相当する要素同士には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 An exemplary embodiment will now be described with reference to the drawings. Note that in each drawing, identical or corresponding elements are designated by the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
図1は、実施形態に係る情報処理サーバ10と対象車両2を示す図である。図1に示すように、情報処理サーバ(支援内容提供装置)10はネットワークNを介して対象車両(車両)2(2A~2Z)と通信可能に接続されている。ネットワークNは、無線通信ネットワークである。対象車両2は、情報処理サーバ10の情報収集対象の車両を意味する。対象車両2には、情報処理サーバ10から各種支援が行われる支援対象の車両が含まれる。対象車両2を個別に説明する場合、対象車両2A~2Zを用いる。 Figure 1 is a diagram showing an information processing server 10 and a target vehicle 2 according to an embodiment. As shown in Figure 1, the information processing server (assistance content providing device) 10 is communicably connected to target vehicles (vehicles) 2 (2A-2Z) via a network N. The network N is a wireless communication network. The target vehicle 2 refers to a vehicle from which information is collected by the information processing server 10. The target vehicle 2 includes vehicles that are the target of assistance for which various types of assistance are provided by the information processing server 10. When describing the target vehicles 2 individually, target vehicles 2A-2Z will be used.
図2は、情報処理の一例を説明するための図である。図2に示すように、路面凍結によって対象車両2Aがスリップするなど、対象車両2Aの挙動が不安定となることがある。対象車両2Aは、スリップが生じた位置である不安定挙動位置Dを含む対象車両データを情報処理サーバ10に送信する。情報処理サーバ10は、例えば対象車両2Aの後方を走行する対象車両2Bに対し、対象車両2Bが不安定挙動となることを抑制するための車両支援内容(サービスコンテンツ)を送信する。これにより、対象車両2Bでは、不安定挙動位置Dにおいて挙動が不安定となることを抑制することが可能になる。 Figure 2 is a diagram illustrating an example of information processing. As shown in Figure 2, the behavior of the target vehicle 2A may become unstable, such as when the target vehicle 2A slips due to frozen road surfaces. The target vehicle 2A transmits target vehicle data including unstable behavior position D, which is the position where the slip occurred, to the information processing server 10. The information processing server 10 transmits vehicle assistance content (service content) to, for example, a target vehicle 2B traveling behind the target vehicle 2A, to prevent the target vehicle 2B from exhibiting unstable behavior. This makes it possible for the target vehicle 2B to prevent its behavior from becoming unstable at the unstable behavior position D.
[対象車両の構成]
まず、対象車両2の構成について説明する。対象車両2には、車両を識別するためのID[identification](車両識別番号)が割り振られている。対象車両2は一台であってもよく、二台以上であってもよく、数十台以上であってもよく、数百台以上であってもよい。対象車両2は、同一の構成を有する車両である必要はなく、車種などが異なっていてもよい。対象車両2は、自動運転機能を有する自動運転車両であってもよく、自動運転機能を有しない車両であってもよい。
[Configuration of target vehicle]
First, the configuration of the target vehicle 2 will be described. The target vehicle 2 is assigned an ID (vehicle identification number) for identifying the vehicle. The target vehicle 2 may be one, two or more, several tens or more, or several hundred or more. The target vehicles 2 do not need to be vehicles with the same configuration, and may be of different models, etc. The target vehicle 2 may be an autonomous vehicle with an autonomous driving function, or may be a vehicle without an autonomous driving function.
以下、図3を参照して対象車両2について説明する。図3は、対象車両2の構成の一例を示すブロック図である。ここでは、対象車両2を自動運転車両として説明する。 The target vehicle 2 will now be described with reference to Figure 3. Figure 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the target vehicle 2. Here, the target vehicle 2 will be described as an autonomously driven vehicle.
図3に示すように、対象車両2は、自動運転ECU30を備えている。自動運転ECU30は、CPU、ROM、RAMなどを有する電子制御ユニットである。自動運転ECU30では、例えば、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、RAMにロードされたプログラムをCPUで実行することにより各種の機能を実現する。自動運転ECU30は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。 As shown in FIG. 3, the target vehicle 2 is equipped with an autonomous driving ECU 30. The autonomous driving ECU 30 is an electronic control unit having a CPU, ROM, RAM, etc. The autonomous driving ECU 30, for example, loads programs stored in ROM into RAM and executes the programs loaded into RAM with the CPU to realize various functions. The autonomous driving ECU 30 may be composed of multiple electronic units.
自動運転ECU30は、GPS[Global Positioning System]受信部21、外部センサ22、内部センサ23、運転操作検出部24、地図データベース25、通信部26、HMI[Human Machine Interface]27、及び、アクチュエータ28と接続されている。 The autonomous driving ECU 30 is connected to a GPS (Global Positioning System) receiver 21, external sensors 22, internal sensors 23, a driving operation detector 24, a map database 25, a communication unit 26, an HMI (Human Machine Interface) 27, and an actuator 28.
GPS受信部21は、3個以上のGPS衛星から信号を受信することにより、対象車両2の位置(例えば対象車両2の緯度及び経度)を測定する。GPS受信部21は、測定した対象車両2の位置情報を自動運転ECU30へ送信する。 The GPS receiver unit 21 measures the position of the target vehicle 2 (e.g., the latitude and longitude of the target vehicle 2) by receiving signals from three or more GPS satellites. The GPS receiver unit 21 transmits the measured position information of the target vehicle 2 to the autonomous driving ECU 30.
外部センサ22は、対象車両2の外部環境を検出する検出機器である。外部センサ22は、カメラ、レーダセンサのうち少なくとも一つを含む。 The external sensor 22 is a detection device that detects the external environment of the target vehicle 2. The external sensor 22 includes at least one of a camera and a radar sensor.
カメラは、対象車両2の外部環境を撮像する撮像機器である。カメラは、対象車両2のフロントガラスの裏側に設けられ、車両前方を撮像する。カメラは、対象車両2の外部環境に関する撮像情報を自動運転ECU30へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。 The camera is an imaging device that captures images of the external environment of the target vehicle 2. The camera is installed behind the windshield of the target vehicle 2 and captures images of the area in front of the vehicle. The camera transmits image information related to the external environment of the target vehicle 2 to the autonomous driving ECU 30. The camera may be a monocular camera or a stereo camera.
レーダセンサは、電波(例えばミリ波)又は光を利用して対象車両2の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー[LIDAR:Light Detection and Ranging]が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を対象車両2の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、検出した物体情報を自動運転ECU30へ送信する。物体には、ガードレール、建物などの固定物の他、歩行者、自転車、他車両などの移動物が含まれる。外部センサ22は、対象車両2の外気温を検出する外気温センサを含んでもよい。外部センサ22は、外部の明るさを検出するライトセンサを含んでいてもよい。 A radar sensor is a detection device that uses radio waves (e.g., millimeter waves) or light to detect objects around the target vehicle 2. Radar sensors include, for example, millimeter-wave radar or LIDAR (Light Detection and Ranging). A radar sensor detects objects by transmitting radio waves or light to the area around the target vehicle 2 and receiving the radio waves or light reflected by the objects. The radar sensor transmits information about the detected objects to the autonomous driving ECU 30. Objects include fixed objects such as guardrails and buildings, as well as moving objects such as pedestrians, bicycles, and other vehicles. The external sensor 22 may include an outside air temperature sensor that detects the outside air temperature of the target vehicle 2. The external sensor 22 may also include a light sensor that detects external brightness.
内部センサ23は、対象車両2の状態を検出する検出機器である。内部センサ23は、対象車両2の走行状態を検出するセンサとして車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含んでいる。車速センサは、対象車両2の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、対象車両2の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフトなどに対して設けられ、各車輪の回転速度を検出する車輪速センサを用いることができる。車速センサは、検出した車速情報(車輪速情報)を自動運転ECU30に送信する。 The internal sensor 23 is a detection device that detects the state of the target vehicle 2. The internal sensor 23 includes a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and a yaw rate sensor as sensors that detect the driving state of the target vehicle 2. The vehicle speed sensor is a detector that detects the speed of the target vehicle 2. As the vehicle speed sensor, a wheel speed sensor that is attached to the wheels of the target vehicle 2 or to a drive shaft that rotates integrally with the wheels and detects the rotational speed of each wheel can be used. The vehicle speed sensor transmits the detected vehicle speed information (wheel speed information) to the autonomous driving ECU 30.
加速度センサは、対象車両2の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、対象車両2の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサを含んでいる。加速度センサは、対象車両2の横加速度を検出する横加速度センサを含んでいてもよい。加速度センサは、例えば、対象車両2の加速度情報を自動運転ECU30に送信する。ヨーレートセンサは、対象車両2の重心の鉛直軸周りのヨーレート(回転角速度)を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した対象車両2のヨーレート情報を自動運転ECU30へ送信する。 The acceleration sensor is a detector that detects the acceleration of the target vehicle 2. The acceleration sensor includes, for example, a longitudinal acceleration sensor that detects the acceleration in the longitudinal direction of the target vehicle 2. The acceleration sensor may also include a lateral acceleration sensor that detects the lateral acceleration of the target vehicle 2. The acceleration sensor transmits, for example, acceleration information of the target vehicle 2 to the autonomous driving ECU 30. The yaw rate sensor is a detector that detects the yaw rate (rotational angular velocity) around the vertical axis of the center of gravity of the target vehicle 2. A gyro sensor, for example, can be used as the yaw rate sensor. The yaw rate sensor transmits the detected yaw rate information of the target vehicle 2 to the autonomous driving ECU 30.
内部センサ23は、対象車両2の車両状態として、タイヤ空気圧、ワイパ作動状態、及び灯火器状態のうち少なくとも一つを検出する。タイヤ空気圧は、対象車両2のタイヤの空気圧である。ワイパ作動状態には、ワイパ作動の有無だけではなく、ワイパの作動速度を含んでもよい。灯火器状態には、方向指示器の点灯状態が含まれる。灯火器状態には、ヘッドライトの点灯の有無及びフォグランプの点灯の有無が含まれてもよい。 The internal sensor 23 detects at least one of the following vehicle conditions of the target vehicle 2: tire pressure, wiper operation status, and lighting status. Tire pressure is the air pressure of the tires of the target vehicle 2. The wiper operation status may include not only whether the wipers are operating, but also the wiper operation speed. The lighting status includes whether the turn signals are on. The lighting status may also include whether the headlights are on and whether the fog lights are on.
また、内部センサ23は、対象車両2の車両状態として、液圧ブレーキシステムのブレーキ圧をブレーキ圧センサから検出してもよく、走行支援(例えば後述する車両安定制御システム)のオン状態/オフ状態を検出してもよい。内部センサ23は、対象車両2の車両状態として、各車輪の荷重状態を車輪荷重センサから検出してもよい。その他、内部センサ23は、対象車両2の各種の故障を検出する故障検出部を有していてもよい。 Furthermore, the internal sensor 23 may detect the brake pressure of the hydraulic brake system from a brake pressure sensor as the vehicle state of the target vehicle 2, or may detect the on/off state of a driving assistance system (for example, the vehicle stability control system described below). The internal sensor 23 may also detect the load state of each wheel from a wheel load sensor as the vehicle state of the target vehicle 2. Additionally, the internal sensor 23 may have a fault detection unit that detects various faults in the target vehicle 2.
運転操作検出部24は、運転者による対象車両2の操作部の操作を検出する。運転操作検出部24は、例えば、操舵センサ、アクセルセンサ、及びブレーキセンサを含んでいる。対象車両2の操作部とは、運転者が車両の運転のための操作を入力する機器である。対象車両2の操作部には、操舵部、アクセル操作部、及びブレーキ操作部のうち少なくとも一つが含まれる。操舵部とは、例えばステアリングホイールである。操舵部は、ホイール状である場合に限られず、ハンドルとして機能する構成であればよい。アクセル操作部とは、例えばアクセルペダルである。ブレーキ操作部とは、例えばブレーキペダルである。アクセル操作部及びブレーキ操作部は、必ずしもペダルである必要はなく、運転者による加速又減速の入力が可能な構成であればよい。操作部は車載のスイッチであってもよい。運転者のスマートフォンなどの情報端末が操作部として機能してもよい。 The driving operation detection unit 24 detects the operation of the operating units of the target vehicle 2 by the driver. The driving operation detection unit 24 includes, for example, a steering sensor, an accelerator sensor, and a brake sensor. The operating units of the target vehicle 2 are devices through which the driver inputs operations for driving the vehicle. The operating units of the target vehicle 2 include at least one of a steering unit, an accelerator operating unit, and a brake operating unit. The steering unit is, for example, a steering wheel. The steering unit does not have to be wheel-shaped, as long as it is configured to function as a handle. The accelerator operating unit is, for example, an accelerator pedal. The brake operating unit is, for example, a brake pedal. The accelerator operating unit and the brake operating unit do not necessarily have to be pedals, as long as they are configured to allow the driver to input acceleration or deceleration. The operating units may be on-board switches. The driver's information terminal, such as a smartphone, may also function as the operating unit.
操舵センサは、運転者による操舵部の操作量を検出する。操舵部の操作量には、操舵角が含まれる。操舵部の操作量には、操舵トルクが含まれてもよい。アクセルセンサは、運転者によるアクセル操作部の操作量を検出する。アクセル操作部の操作量には、例えばアクセルペダルの踏込み量が含まれる。ブレーキセンサは、運転者によるブレーキ操作部の操作量を検出する。ブレーキ操作部の操作量には、例えばブレーキペダルの踏込み量が含まれる。ブレーキセンサは、液圧ブレーキシステムのマスターシリンダ圧を検出する態様であってもよい。アクセル操作部及びブレーキ操作部の操作量には踏込み速度が含まれてもよい。運転操作検出部24は、検出した運転者の操作量に関する操作量情報を自動運転ECU30に送信する。 The steering sensor detects the amount of operation of the steering unit by the driver. The amount of operation of the steering unit includes the steering angle. The amount of operation of the steering unit may also include the steering torque. The accelerator sensor detects the amount of operation of the accelerator operation unit by the driver. The amount of operation of the accelerator operation unit includes, for example, the amount of depression of the accelerator pedal. The brake sensor detects the amount of operation of the brake operation unit by the driver. The amount of operation of the brake operation unit includes, for example, the amount of depression of the brake pedal. The brake sensor may also be configured to detect the master cylinder pressure of the hydraulic brake system. The amount of operation of the accelerator operation unit and the brake operation unit may also include the depression speed. The driving operation detection unit 24 transmits operation amount information regarding the detected amount of operation by the driver to the autonomous driving ECU 30.
地図データベース25は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース25は、例えば、対象車両2に搭載されたHDDなどの記憶装置内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報(例えば曲率情報)、交差点及び分岐点の位置情報などが含まれる。地図情報には、位置情報と関連付けられた法定速度などの交通規制情報が含まれていてもよい。地図情報には、対象車両2の地図上の位置認識に利用される物標情報が含まれていてもよい。物標には、車線の区画線、信号機、ガードレール、路面標示などを含むことができる。地図データベース25は、対象車両2と通信可能なサーバ(情報処理サーバ10に限らない)に構成されていてもよい。 The map database 25 is a database that stores map information. The map database 25 is formed, for example, in a storage device such as an HDD mounted on the target vehicle 2. The map information includes road position information, road shape information (e.g., curvature information), and intersection and branch point position information. The map information may also include traffic regulation information such as legal speed limits associated with the position information. The map information may also include landmark information used to recognize the position of the target vehicle 2 on the map. Landmarks may include lane markings, traffic lights, guardrails, road markings, etc. The map database 25 may be configured in a server (not limited to the information processing server 10) that can communicate with the target vehicle 2.
通信部26は、対象車両2の外部との無線通信を制御する通信デバイスである。ネットワークNを介して各種情報の送信及び受信を行う。通信部26は、自動運転ECU30からの信号に応じて各種情報を情報処理サーバ10に送信する。 The communication unit 26 is a communication device that controls wireless communication with the outside of the target vehicle 2. It transmits and receives various information via the network N. The communication unit 26 transmits various information to the information processing server 10 in response to signals from the autonomous driving ECU 30.
HMI27は、自動運転ECU30と運転者又は乗員との間で情報の入出力を行うためのインタフェースである。HMI27は、例えば、車室内に設けられたディスプレイ、スピーカなどを備えている。HMI27は、自動運転ECU30からの制御信号に応じて、ディスプレイの画像出力及びスピーカからの音声出力を行う。 The HMI 27 is an interface for inputting and outputting information between the autonomous driving ECU 30 and the driver or passengers. The HMI 27 includes, for example, a display and a speaker installed in the vehicle cabin. The HMI 27 outputs images from the display and sounds from the speaker in response to control signals from the autonomous driving ECU 30.
アクチュエータ28は、対象車両2の制御に用いられる機器である。アクチュエータ28は、駆動アクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。駆動アクチュエータは、自動運転ECU30からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量(スロットル開度)を制御し、対象車両2の駆動力を制御する。なお、対象車両2がハイブリッド車である場合には、エンジンに対する空気の供給量の他に、動力源としてのモータに自動運転ECU30からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。対象車両2が電気自動車である場合には、動力源としてのモータに自動運転ECU30からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。これらの場合における動力源としてのモータは、アクチュエータ28を構成する。 The actuators 28 are devices used to control the target vehicle 2. The actuators 28 include at least a drive actuator, a brake actuator, and a steering actuator. The drive actuator controls the amount of air supplied to the engine (throttle opening) in response to a control signal from the autonomous driving ECU 30, thereby controlling the driving force of the target vehicle 2. If the target vehicle 2 is a hybrid vehicle, in addition to the amount of air supplied to the engine, a control signal from the autonomous driving ECU 30 is input to the motor serving as a power source to control the driving force. If the target vehicle 2 is an electric vehicle, a control signal from the autonomous driving ECU 30 is input to the motor serving as a power source to control the driving force. In these cases, the motor serving as a power source constitutes the actuator 28.
ブレーキアクチュエータは、自動運転ECU30からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、対象車両2の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、自動運転ECU30からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、対象車両2の操舵トルクを制御する。 The brake actuator controls the brake system in response to a control signal from the autonomous driving ECU 30, and controls the braking force applied to the wheels of the target vehicle 2. The brake system may be, for example, a hydraulic brake system. The steering actuator controls the drive of the assist motor, which controls the steering torque of the electric power steering system, in response to a control signal from the autonomous driving ECU 30. In this way, the steering actuator controls the steering torque of the target vehicle 2.
次に、自動運転ECU30の機能的構成について説明する。図3に示すように、自動運転ECU30は、車両データ取得部31、進路生成部32、自動運転制御部33、及び支援内容通知部34を有している。なお、以下に説明する自動運転ECU30の機能の一部は対象車両2と通信可能なサーバ(情報処理サーバ10に限らない)において実行される態様であってもよい。 Next, the functional configuration of the autonomous driving ECU 30 will be described. As shown in FIG. 3, the autonomous driving ECU 30 has a vehicle data acquisition unit 31, a route generation unit 32, an autonomous driving control unit 33, and an assistance content notification unit 34. Note that some of the functions of the autonomous driving ECU 30 described below may be executed by a server (not limited to the information processing server 10) that can communicate with the target vehicle 2.
車両データ取得部31は、対象車両2に関するデータである対象車両データ(車両データ)を取得する。対象車両データには、対象車両2の地図上の位置情報及び対象車両2の走行状態が含まれる。対象車両データには、対象車両2の外部環境が含まれてもよく、対象車両2の走行するルートが含まれてもよい。対象車両データには、対象車両2の運転者による運転操作情報及び対象車両2の車両状態が含まれてもよい。車両データ取得部31は、取得した対象車両データを情報処理サーバ10に送信する。 The vehicle data acquisition unit 31 acquires target vehicle data (vehicle data), which is data related to the target vehicle 2. The target vehicle data includes the position information of the target vehicle 2 on a map and the driving status of the target vehicle 2. The target vehicle data may include the external environment of the target vehicle 2, and the route traveled by the target vehicle 2. The target vehicle data may include driving operation information by the driver of the target vehicle 2 and the vehicle status of the target vehicle 2. The vehicle data acquisition unit 31 transmits the acquired target vehicle data to the information processing server 10.
車両データ取得部31は、車両位置取得部31a、外部環境認識部31b、走行状態認識部31c、運転操作情報取得部31d、及び車両状態認識部31eを有している。 The vehicle data acquisition unit 31 includes a vehicle position acquisition unit 31a, an external environment recognition unit 31b, a driving condition recognition unit 31c, a driving operation information acquisition unit 31d, and a vehicle condition recognition unit 31e.
車両位置取得部31aは、GPS受信部21の位置情報及び地図データベース25の地図情報に基づいて、対象車両2の地図上の位置情報を取得する。また、車両位置取得部31aは、地図データベース25の地図情報に含まれた物標情報及び外部センサ22の検出結果を利用して、SLAM[Simultaneous Localization and Mapping]技術により対象車両2の位置情報を取得してもよい。車両位置取得部31aは、車線の区画線と対象車両2の位置関係から、車線に対する対象車両2の横位置(車線幅方向における対象車両2の位置)を認識して位置情報に含めてもよい。車両位置取得部31aは、その他、周知の手法により対象車両2の地図上の位置情報を取得してもよい。 The vehicle position acquisition unit 31a acquires the position information of the target vehicle 2 on the map based on the position information of the GPS receiver 21 and the map information in the map database 25. The vehicle position acquisition unit 31a may also acquire the position information of the target vehicle 2 using SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) technology, utilizing target object information included in the map information in the map database 25 and the detection results of the external sensor 22. The vehicle position acquisition unit 31a may recognize the lateral position of the target vehicle 2 relative to the lane (the position of the target vehicle 2 in the lane width direction) based on the positional relationship between the lane markings and the target vehicle 2, and include this in the position information. The vehicle position acquisition unit 31a may also acquire the position information of the target vehicle 2 on the map using other well-known methods.
外部環境認識部31bは、外部センサ22の検出結果に基づいて、対象車両2の外部環境を認識する。外部環境には、対象車両2に対する周囲の物体の相対位置が含まれる。外部環境には、対象車両2に対する周囲の物体の相対速度及び移動方向が含まれていてもよい。外部環境には、他車両、歩行者、自転車などの物体の種類が含まれてもよい。物体の種類は、パターンマッチングなどの周知の手法により識別することができる。外部環境には、対象車両2の周囲の区画線認識(白線認識)の結果が含まれていてもよい。外部環境には、外気温が含まれていてもよく、天候が含まれていてもよい。 The external environment recognition unit 31b recognizes the external environment of the target vehicle 2 based on the detection results of the external sensor 22. The external environment includes the relative positions of surrounding objects with respect to the target vehicle 2. The external environment may also include the relative speed and direction of movement of surrounding objects with respect to the target vehicle 2. The external environment may also include types of objects such as other vehicles, pedestrians, and bicycles. The types of objects can be identified using well-known techniques such as pattern matching. The external environment may also include the results of lane marking recognition (white line recognition) around the target vehicle 2. The external environment may also include the outside temperature and weather.
走行状態認識部31cは、内部センサ23の検出結果に基づいて、対象車両2の走行状態を認識する。走行状態には、対象車両2の車速及び対象車両2のヨーレートが含まれる。走行状態には、対象車両2の加速度が含まれてもよい。具体的に、走行状態認識部31cは、車速センサの車速情報に基づいて、対象車両2の車速を認識する。走行状態認識部31cは、加速度センサの車速情報に基づいて、対象車両2の加速度を認識する。走行状態認識部31cは、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて、対象車両2の向きを認識する。 The driving state recognition unit 31c recognizes the driving state of the target vehicle 2 based on the detection results of the internal sensor 23. The driving state includes the vehicle speed and yaw rate of the target vehicle 2. The driving state may also include the acceleration of the target vehicle 2. Specifically, the driving state recognition unit 31c recognizes the vehicle speed of the target vehicle 2 based on vehicle speed information from a vehicle speed sensor. The driving state recognition unit 31c recognizes the acceleration of the target vehicle 2 based on vehicle speed information from an acceleration sensor. The driving state recognition unit 31c recognizes the orientation of the target vehicle 2 based on yaw rate information from a yaw rate sensor.
運転操作情報取得部31dは、運転操作検出部24の検出結果に基づいて、対象車両2の運転操作情報を取得する。運転操作情報には、例えば運転者のアクセル操作量、ブレーキ操作量、及び操舵量のうち少なくとも一つが含まれる。 The driving operation information acquisition unit 31d acquires driving operation information of the target vehicle 2 based on the detection results of the driving operation detection unit 24. The driving operation information includes, for example, at least one of the driver's accelerator operation amount, brake operation amount, and steering amount.
運転操作情報取得部31dは、対象車両2に個人認証機能がある場合には、個人認証した運転者ごとに運転操作履歴を記憶させる。運転操作履歴には、対象車両2の外部環境及び走行状態が関連付けられていてもよい。自動運転ECU30は、必ずしも運転操作情報取得部31dを有する必要はない。この場合、運転操作検出部24も不要である。 If the target vehicle 2 has a personal authentication function, the driving operation information acquisition unit 31d stores the driving operation history for each personally authenticated driver. The driving operation history may be associated with the external environment and driving status of the target vehicle 2. The autonomous driving ECU 30 does not necessarily need to have the driving operation information acquisition unit 31d. In this case, the driving operation detection unit 24 is also not required.
車両状態認識部31eは、内部センサ23の検出結果に基づいて、対象車両2の車両状態を認識する。車両状態には、タイヤ空気圧が含まれてもよい。車両状態には、ワイパ作動状態、灯火器状態が含まれてもよく、対象車両2の故障状態が含まれてもよい。自動運転ECU30は、必ずしも車両状態認識部31eを有する必要はない。 The vehicle state recognition unit 31e recognizes the vehicle state of the target vehicle 2 based on the detection results of the internal sensor 23. The vehicle state may include tire pressure. The vehicle state may also include the wiper operation state, the lighting state, and the failure state of the target vehicle 2. The autonomous driving ECU 30 does not necessarily have to have the vehicle state recognition unit 31e.
進路生成部32は、対象車両2の自動運転に利用される進路[trajectory]を生成する。進路生成部32は、予め設定された走行ルート、地図情報、対象車両2の地図上の位置、対象車両2の外部環境、及び対象車両2の走行状態に基づいて、自動運転の進路を生成する。 The trajectory generation unit 32 generates a trajectory to be used for autonomous driving of the target vehicle 2. The trajectory generation unit 32 generates a trajectory for autonomous driving based on a preset driving route, map information, the position of the target vehicle 2 on the map, the external environment of the target vehicle 2, and the driving state of the target vehicle 2.
走行ルートとは、自動運転において対象車両2が走行するルートである。進路生成部32は、例えば目的地、地図情報、及び対象車両2の地図上の位置に基づいて、自動運転の走行ルートを求める。走行ルートは、周知のナビゲーションシステムによって設定されてもよい。目的地は対象車両2の乗員によって設定されてもよく、自動運転ECU30又はナビゲーションシステムなどが自動的に提案してもよい。 The driving route is the route along which the target vehicle 2 will travel during autonomous driving. The path generation unit 32 calculates the autonomous driving route based on, for example, the destination, map information, and the position of the target vehicle 2 on the map. The driving route may be set by a well-known navigation system. The destination may be set by the occupants of the target vehicle 2, or may be automatically proposed by the autonomous driving ECU 30 or the navigation system.
進路には、自動運転で車両が走行する経路[path]と自動運転における車速プロファイルとが含まれる。経路は、走行ルート上において自動運転中の車両が走行する予定の軌跡である。経路は、例えば走行ルート上の位置に応じた対象車両2の操舵角変化のデータ(操舵角プロファイル)とすることができる。走行ルート上の位置とは、例えば走行ルートの進行方向において所定間隔(例えば1m)毎に設定された設定縦位置である。操舵角プロファイルとは、設定縦位置毎に目標操舵角が関連付けられたデータとなる。 The course includes the path along which the vehicle will travel under autonomous driving and the vehicle speed profile during autonomous driving. The path is the planned trajectory along which the vehicle will travel under autonomous driving on the driving route. The path can be, for example, data on the change in steering angle of the target vehicle 2 according to its position on the driving route (steering angle profile). The position on the driving route is, for example, a set longitudinal position set at predetermined intervals (for example, 1 m) in the direction of travel of the driving route. The steering angle profile is data in which a target steering angle is associated with each set longitudinal position.
進路生成部32は、例えば走行ルート、地図情報、対象車両2の外部環境、及び対象車両2の走行状態に基づいて、車両が走行する経路を生成する。進路生成部32は、例えば対象車両2が走行ルートに含まれる車線の中央(車線幅方向における中央)を通るように経路を生成する。 The path generation unit 32 generates a path for the vehicle to travel based on, for example, the travel route, map information, the external environment of the target vehicle 2, and the travel state of the target vehicle 2. For example, the path generation unit 32 generates a path so that the target vehicle 2 passes through the center (center in the lane width direction) of the lane included in the travel route.
なお、操舵角プロファイルに代えて、設定縦位置毎に目標操舵トルクが関連付けられた操舵トルクプロファイルを用いてもよい。また、操舵角プロファイルに代えて、設定縦位置毎に目標横位置が関連付けられた横位置プロファイルを用いてもよい。目標横位置とは、車線の幅方向における目標の位置である。この場合、設定縦位置及び目標横位置は、合わせて一つの位置座標として設定されてもよい。 In place of the steering angle profile, a steering torque profile in which a target steering torque is associated with each set longitudinal position may be used. Also, in place of the steering angle profile, a lateral position profile in which a target lateral position is associated with each set longitudinal position may be used. The target lateral position is a target position in the width direction of the lane. In this case, the set longitudinal position and the target lateral position may be set together as a single position coordinate.
車速プロファイルは、例えば設定縦位置毎に目標車速が関連付けられたデータである。なお、設定縦位置は、距離ではなく車両の走行時間を基準として設定されてもよい。設定縦位置は、車両の1秒後の到達位置、車両の2秒後の到達位置として設定されていてもよい。 The vehicle speed profile is data in which a target vehicle speed is associated with each set longitudinal position, for example. The set longitudinal position may be set based on the vehicle's travel time rather than distance. The set longitudinal position may also be set as the position the vehicle will reach in one second, or the position the vehicle will reach in two seconds.
進路生成部32は、例えば経路と地図情報に含まれる法定速度などの速度関連情報に基づいて車速プロファイルを生成する。法定速度に代えて、地図上の位置又は区間に対して予め設定された設定速度を用いてもよい。進路生成部32は、経路及び車速プロファイルから自動運転の進路を生成する。なお、進路生成部32における進路の生成方法は上述した内容に限定されず、その他の周知の方法を採用することができる。 The route generation unit 32 generates a vehicle speed profile based on speed-related information, such as the legal speed limit included in the route and map information. A preset speed for a location or section on the map may be used instead of the legal speed limit. The route generation unit 32 generates a route for automated driving from the route and vehicle speed profile. Note that the route generation method used by the route generation unit 32 is not limited to the method described above, and other well-known methods may also be used.
自動運転制御部33は、対象車両2の自動運転を実行する。自動運転制御部33は、例えば対象車両2の外部環境、対象車両2の走行状態、及び進路生成部32の生成した進路に基づいて、対象車両2の自動運転を実行する。自動運転制御部33は、アクチュエータ28に制御信号を送信することで、対象車両2の自動運転を行う。 The autonomous driving control unit 33 performs autonomous driving of the target vehicle 2. The autonomous driving control unit 33 performs autonomous driving of the target vehicle 2 based on, for example, the external environment of the target vehicle 2, the driving state of the target vehicle 2, and the route generated by the route generation unit 32. The autonomous driving control unit 33 performs autonomous driving of the target vehicle 2 by sending control signals to the actuator 28.
支援内容通知部34は、通信部26を介して、情報処理サーバ10から車両支援内容を取得する。支援内容通知部34は、取得した車両支援内容に基づいて、対象車両2の運転者等に対して支援内容の通知を行う。ここでは、支援内容通知部34は、HMI27を用いて通知を行うことができる。車両支援内容については後述する。 The assistance content notification unit 34 acquires the vehicle assistance content from the information processing server 10 via the communication unit 26. Based on the acquired vehicle assistance content, the assistance content notification unit 34 notifies the driver of the target vehicle 2, etc., of the assistance content. Here, the assistance content notification unit 34 can make the notification using the HMI 27. The vehicle assistance content will be described later.
[情報処理サーバの構成]
情報処理サーバ10は、例えば情報管理センターなどの施設に設けられ、対象車両2と通信可能に構成されている。図4は、情報処理サーバ10の構成の一例を示すブロック図である。図4に示す情報処理サーバ10は、プロセッサ11、記憶部12、通信部13及びユーザインタフェース14を備えた一般的なコンピュータとして構成されている。
[Configuration of information processing server]
The information processing server 10 is provided in a facility such as an information management center, and is configured to be able to communicate with the target vehicle 2. Fig. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing server 10. The information processing server 10 shown in Fig. 4 is configured as a general computer including a processor 11, a storage unit 12, a communication unit 13, and a user interface 14.
プロセッサ11は、例えば、オペレーティングシステムを動作させて情報処理サーバ10を制御する。プロセッサ11は、制御装置、演算装置、レジスタなどを含むCPU[Central Processing Unit]などの演算器である。プロセッサ11は、記憶部12、通信部13及びユーザインタフェース14を統括する。記憶部12は、メモリ及びストレージのうち少なくとも一方を含んで構成されている。メモリは、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]などの記録媒体である。ストレージは、HDD[Hard Disk Drive]などの記録媒体である。 The processor 11 controls the information processing server 10, for example, by running an operating system. The processor 11 is an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) that includes a control device, an arithmetic unit, a register, etc. The processor 11 controls the memory unit 12, the communication unit 13, and the user interface 14. The memory unit 12 is configured to include at least one of memory and storage. Memory is a recording medium such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). Storage is a recording medium such as a HDD (Hard Disk Drive).
通信部13は、ネットワークNを介した通信を行うための通信機器である。通信部13には、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカードなどを用いることができる。ユーザインタフェース14は、ディスプレイ、スピーカなどの出力器、及び、タッチパネルなどの入力器を含む機器である。なお、情報処理サーバ10は、必ずしも施設に設けられている必要はなく、車両、船舶などの移動体に搭載されていてもよい。 The communication unit 13 is a communication device for communicating via the network N. The communication unit 13 may be a network device, a network controller, a network card, or the like. The user interface 14 is a device that includes output devices such as a display and a speaker, and an input device such as a touch panel. Note that the information processing server 10 does not necessarily have to be installed in a facility, and may be mounted on a mobile object such as a vehicle or ship.
また、情報処理サーバ10は、記憶データベース15と接続されている。記憶データベース15は、不安定挙動位置情報などを記憶するためのデータベースである。記憶データベース15は、HDDの周知のデータベースと同様の構成とすることができる。なお、記憶データベース15は、情報処理サーバ10から離れた施設などに設けられていてもよい。 The information processing server 10 is also connected to a storage database 15. The storage database 15 is a database for storing unstable behavior location information and the like. The storage database 15 can be configured in the same way as a well-known database on a HDD. The storage database 15 may also be located in a facility away from the information processing server 10.
次に、プロセッサ11の機能的構成について説明する。図4に示すように、プロセッサ11は、対象車両データ取得部(取得部)11a、不安定挙動位置認識部11b、判定部11c、記憶処理部11d、支援内容生成部11e、及び支援内容送信部(送信部)11fを有している。 Next, the functional configuration of the processor 11 will be described. As shown in FIG. 4, the processor 11 has a target vehicle data acquisition unit (acquisition unit) 11a, an unstable behavior position recognition unit 11b, a judgment unit 11c, a storage processing unit 11d, an assistance content generation unit 11e, and an assistance content transmission unit (transmission unit) 11f.
対象車両データ取得部11aは、対象車両2から送信された対象車両データを通信部13を介して取得する。対象車両データには、対象車両2の地図上の位置情報及び対象車両2の走行状態が含まれる。対象車両データには、対象車両2の外部環境が含まれてもよく、対象車両2の走行するルートが含まれてもよい。 The target vehicle data acquisition unit 11a acquires target vehicle data transmitted from the target vehicle 2 via the communication unit 13. The target vehicle data includes the position information of the target vehicle 2 on a map and the driving status of the target vehicle 2. The target vehicle data may also include the external environment of the target vehicle 2 and the route taken by the target vehicle 2.
不安定挙動位置認識部11bは、対象車両データ取得部11aの取得した対象車両データに基づいて、対象車両2が不安定挙動になった地図上の位置である不安定挙動位置を認識する。不安定挙動とは、車両の走行を不安定にするような車両の挙動である。不安定挙動には、例えばスリップが含まれる。不安定挙動には、急減速又は急な舵角変化が含まれてもよい。不安定挙動には、対象車両2の車線逸脱を含んでもよく、対象車両2の物体への過剰接近を含んでもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b recognizes unstable behavior positions, which are positions on a map where the target vehicle 2 exhibits unstable behavior, based on the target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a. Unstable behavior is vehicle behavior that makes the vehicle's driving unstable. Unstable behavior includes, for example, slipping. Unstable behavior may also include sudden deceleration or a sudden change in steering angle. Unstable behavior may also include lane departure of the target vehicle 2, or excessive proximity of the target vehicle 2 to an object.
まず、不安定挙動の判定について説明する。不安定挙動位置認識部11bは、対象車両データに基づいて対象車両2が不安定挙動になったか否かを判定する。不安定挙動位置認識部11bは、例えば、加速度センサの検出した加速度(前後加速度及び横加速度)、車輪速センサの検出した各車輪の車輪速、ヨーレートセンサの検出したヨーレート、操舵センサの検出した運転者の操舵角、ブレーキセンサの検出した運転者のブレーキ操作量、及びブレーキ圧センサのブレーキ圧のうち少なくとも一つに基づいて、不安定挙動として対象車両2がスリップになったことを判定する。ブレーキセンサのブレーキ操作量に代えて、液圧ブレーキシステムのマスターシリンダ圧を用いてもよい。 First, the determination of unstable behavior will be explained. The unstable behavior position recognition unit 11b determines whether the target vehicle 2 is exhibiting unstable behavior based on the target vehicle data. The unstable behavior position recognition unit 11b determines that the target vehicle 2 is exhibiting slippage, indicating unstable behavior, based on, for example, at least one of the acceleration (longitudinal acceleration and lateral acceleration) detected by the acceleration sensor, the wheel speed of each wheel detected by the wheel speed sensor, the yaw rate detected by the yaw rate sensor, the steering angle of the driver detected by the steering sensor, the amount of braking operation by the driver detected by the brake sensor, and the brake pressure detected by the brake pressure sensor. The master cylinder pressure of the hydraulic brake system may be used instead of the amount of braking operation from the brake sensor.
不安定挙動位置認識部11bは、スリップの判定として、周知のアンチロックブレーキシステム[ABS:Antilock Brake System]の作動開始条件を用いてもよい。例えばアンチロックブレーキシステムでは、一例として、各車輪の車輪速と推定車体速度とを比較して、ロックしていると考えられる車輪が特定される場合に作動する。推定車体速度は、スリップするまでの各車輪の車輪速から求めてもよく、スリップするまでの加速度の変化から求めてもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b may use the activation conditions of a well-known antilock brake system (ABS) to determine whether a slip has occurred. For example, an antilock brake system compares the wheel speed of each wheel with the estimated vehicle speed and activates when a wheel that is thought to be locked is identified. The estimated vehicle speed may be determined from the wheel speed of each wheel before slippage occurs, or from the change in acceleration before slippage occurs.
また、不安定挙動位置認識部11bは、スリップの判定として、周知の車両安定制御システム[VSC:Vehicle Stability Control]の作動開始条件を用いてもよく、周知のトラクションコントロール[TRC:Traction Control System]の作動開始条件を用いてもよい。トラクションコントロールも、各車輪の車輪速と推定車体速度とを比較して、空転している車輪が特定される場合に作動させることができる。不安定挙動位置認識部11bは、その他の周知の手法により対象車両2のスリップを判定してもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b may also use the activation conditions of a well-known vehicle stability control system (VSC) or a well-known traction control system (TRC) to determine whether the vehicle is slipping. Traction control may also be activated by comparing the wheel speed of each wheel with the estimated vehicle speed and identifying a wheel that is spinning. The unstable behavior position recognition unit 11b may also determine whether the target vehicle 2 is slipping using other well-known methods.
不安定挙動位置認識部11bは、加速度センサの検出した減速度に基づいて、対象車両2が不安定挙動として急減速になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部11bは、例えば減速度の絶対値が急減速閾値以上になったとき、対象車両2が急減速になったと判定する。急減速閾値は予め設定された値の閾値である。以下、説明で用いる閾値は予め設定された値の閾値を意味する。 The unstable behavior position recognition unit 11b may determine whether the target vehicle 2 has suddenly decelerated, resulting in unstable behavior, based on the deceleration detected by the acceleration sensor. In this case, the unstable behavior position recognition unit 11b determines that the target vehicle 2 has suddenly decelerated, for example, when the absolute value of the deceleration is equal to or greater than the sudden deceleration threshold. The sudden deceleration threshold is a threshold value that is set in advance. In the following explanation, the term "threshold" refers to a threshold value that is set in advance.
不安定挙動位置認識部11bは、ヨーレートセンサの検出したヨーレートに基づいて、不安定挙動として対象車両2に急な舵角変化が生じたか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部11bは、例えばヨーレートが舵角変化閾値以上になったとき、対象車両2に急な舵角変化が生じたと判定する。なお、ヨーレートに代えてタイヤ切れ角を用いてもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b may determine whether a sudden change in steering angle has occurred in the target vehicle 2, indicating unstable behavior, based on the yaw rate detected by the yaw rate sensor. In this case, the unstable behavior position recognition unit 11b determines that a sudden change in steering angle has occurred in the target vehicle 2, for example, when the yaw rate exceeds a steering angle change threshold. Note that tire turning angle may be used instead of yaw rate.
不安定挙動位置認識部11bは、方向指示器が点灯していない場合に、対象車両2の横位置又は対象車両2の外部環境に基づいて、不安定挙動として対象車両2が車線逸脱になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部11bは、例えば、対象車両2の横位置から車線逸脱を判定する。又は、不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2の外部環境から、対象車両2が車線の区画線を跨いだことを認識した場合に、車線逸脱を判定してもよい。 When the turn signal is not illuminated, the unstable behavior position recognition unit 11b may determine whether the target vehicle 2 has deviated from its lane, which is an unstable behavior, based on the lateral position of the target vehicle 2 or the external environment of the target vehicle 2. In this case, the unstable behavior position recognition unit 11b may determine lane departure from, for example, the lateral position of the target vehicle 2. Alternatively, the unstable behavior position recognition unit 11b may determine lane departure when it recognizes from the external environment of the target vehicle 2 that the target vehicle 2 has crossed a lane marking.
不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2の走行状態と対象車両2の外部環境とに基づいて、不安定挙動として対象車両2が物体への過剰接近になったか否かを判定してもよい。この場合、不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2が低速の場合には物体との間隔が小さくても不安定な挙動ではないことから、対象車両2の車速が車速閾値以上で対象車両2と物体との衝突余裕時間[TTC:Time To Collision]がTTC閾値以下となった場合に、対象車両2が物体への過剰接近になったと判定する。衝突余裕時間に代えて、車間時間[THW:Time Headway]又は距離を用いてもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b may determine whether the target vehicle 2 has come too close to an object, which is an indication of unstable behavior, based on the driving state of the target vehicle 2 and the external environment of the target vehicle 2. In this case, the unstable behavior position recognition unit 11b determines that the target vehicle 2 has come too close to an object when the vehicle speed of the target vehicle 2 is equal to or greater than the vehicle speed threshold and the time to collision [TTC: Time To Collision] between the target vehicle 2 and the object is equal to or less than the TTC threshold, because if the target vehicle 2 is traveling at a low speed, a small distance from the object does not constitute unstable behavior. Instead of the time to collision, the time headway [THW: Time Headway] or distance may be used.
対象車両2が不安定挙動になったか否かの判定は、対象車両データを取得する度に行われてもよく、一定時間又は一定期間ごとにまとめて行われてもよい。対象車両2が不安定挙動になったか否かの判定は、対象車両2の停車中に行われる態様であってもよい。 The determination of whether the target vehicle 2 has exhibited unstable behavior may be made each time target vehicle data is acquired, or may be made all at once at regular intervals or over a regular period of time. The determination of whether the target vehicle 2 has exhibited unstable behavior may also be made while the target vehicle 2 is stopped.
続いて、不安定挙動位置の認識について説明する。不安定挙動位置とは、対象車両2が不安定挙動になったときの対象車両2の地図上の位置である。不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2が不安定挙動になったと判定した場合、不安定挙動位置を認識する。 Next, we will explain how to recognize unstable behavior positions. An unstable behavior position is the position on the map of the target vehicle 2 when the target vehicle 2 exhibits unstable behavior. The unstable behavior position recognition unit 11b recognizes the unstable behavior position when it determines that the target vehicle 2 has exhibited unstable behavior.
不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2が不安定挙動になったと判定したときの対象車両2の地図上の位置情報に基づいて、不安定挙動位置を認識する。不安定挙動位置は、車線ごとに区別して認識される。不安定挙動が車線逸脱である場合には、不安定挙動位置は車線逸脱前の走行車線上の位置としてもよく、区画線上の位置としてもよい。 The unstable behavior position recognition unit 11b recognizes the unstable behavior position based on the position information on the map of the target vehicle 2 when it is determined that the target vehicle 2 is exhibiting unstable behavior. The unstable behavior position is recognized separately for each lane. If the unstable behavior is a lane departure, the unstable behavior position may be the position on the driving lane before the lane departure, or may be the position on a dividing line.
なお、不安定挙動位置は、地図上の点ではなく、区間又はエリアとして認識されてもよい。不安定挙動位置認識部11bは、対象車両2がスリップしながら滑走したような場合には、スリップの開始位置を不安定挙動位置としてもよく、対象車両2がスリップと判定される状態で移動した区間全てを不安定挙動位置として認識してもよい。エリアは、スリップした対象車両2を中心とした一定距離内の範囲であってもよく、対象車両2が走行している地域や区域であってもよい。他の不安定挙動においても同様である。 The unstable behavior location may be recognized as a section or area rather than a point on a map. In cases where the target vehicle 2 slides while slipping, the unstable behavior location recognition unit 11b may determine the start position of the slip as the unstable behavior location, or may recognize all sections through which the target vehicle 2 has moved while being determined to be slipping as unstable behavior locations. The area may be a range within a certain distance from the slipping target vehicle 2, or may be the region or area in which the target vehicle 2 is traveling. The same applies to other unstable behaviors.
判定部11cは、不安定挙動位置認識部11bの認識した不安定挙動位置における複数台の対象車両2の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する。 The determination unit 11c determines whether the unstable behavior position is in a continuous or discontinuous state based on the presence or absence of unstable behavior of multiple target vehicles 2 at the unstable behavior position recognized by the unstable behavior position recognition unit 11b.
判定部11cは、例えば対象車両データ取得部11aの取得した対象車両データと不安定挙動位置認識部11bの認識した不安定挙動位置とに基づいて、対象車両2が不安定挙動位置を通過したか否かを判定する。判定部11cは、対象車両2が不安定挙動位置を通過したと判定した場合、当該対象車両2の不安定挙動の有無に基づいて、当該不安定挙動位置が連続発生状況であるか非連続状況であるかを判定する。なお、判定部11cは、一定期間ごとの複数の対象車両データを一括処理することで上記判定を行ってもよい。 The determination unit 11c determines whether the target vehicle 2 has passed an unstable behavior position, for example, based on the target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a and the unstable behavior position recognized by the unstable behavior position recognition unit 11b. If the determination unit 11c determines that the target vehicle 2 has passed an unstable behavior position, it determines whether the unstable behavior position is in a continuous or discontinuous state based on the presence or absence of unstable behavior of the target vehicle 2. Note that the determination unit 11c may make the above determination by batch processing multiple target vehicle data for a certain period of time.
連続発生状況とは、不安定挙動が連続的に発生している状況である。連続発生状況の場合には、対象車両2の個車要因によって不安定挙動が生じた可能性が低くなり、道路環境などの外部要因により不安定挙動が生じている可能性が高まると考えることができる。非連続状況とは、連続発生状況ではない状況である。非連続状況の場合には、対象車両2の個車要因により不安定挙動が生じた可能性が高まると考えることができる。判定部11cは、不安定挙動位置が連続発生状況であると判定しない場合、不安定挙動位置が非連続状況であると判定する。 A continuous occurrence situation is a situation in which unstable behavior occurs continuously. In a continuous occurrence situation, it is considered that the possibility that unstable behavior has occurred due to individual vehicle factors of the target vehicle 2 is low, and the possibility that unstable behavior has occurred due to external factors such as the road environment is high. A discontinuous situation is a situation that is not a continuous occurrence situation. In a discontinuous situation, it is considered that the possibility that unstable behavior has occurred due to individual vehicle factors of the target vehicle 2 is high. If the determination unit 11c does not determine that the unstable behavior location is in a continuous occurrence situation, it determines that the unstable behavior location is in a discontinuous situation.
図5(a)は、連続発生状況の一例を説明するための図である。図5(a)に示すように、判定部11cは、一例として、不安定挙動位置Dで二台の対象車両2A、2Bが連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置が連続発生状況であると判定する。図5(b)は、非連続状況の一例を説明するための図である。判定部11cは、不安定挙動位置Dで対象車両2Aが不安定挙動になったとしても、後続する対象車両2Bが不安定挙動にならずに通過した場合には、当該不安定挙動位置が非連続状況であると判定してもよい。 Figure 5(a) is a diagram illustrating an example of a consecutive occurrence situation. As shown in Figure 5(a), as an example, when two target vehicles 2A and 2B exhibit unstable behavior consecutively at unstable behavior position D, the determination unit 11c determines that the unstable behavior position is in a consecutive occurrence situation. Figure 5(b) is a diagram illustrating an example of a discontinuous situation. Even if the target vehicle 2A exhibits unstable behavior at unstable behavior position D, the determination unit 11c may determine that the unstable behavior position is in a discontinuous situation if the following target vehicle 2B passes by without exhibiting unstable behavior.
なお、連続発生状況と判定される状況は図5(a)の状況に限定されない。判定部11cは、三台の対象車両2A~2Cが連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。判定部11cは、四台以上の対象車両2が連続して不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。判定部11cは、一定時間以内に不安定挙動位置Dを通過する複数台の対象車両2の全てが不安定挙動になった場合に、当該不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。 Note that situations that are determined to be consecutive occurrence situations are not limited to the situation in Figure 5(a). The determination unit 11c may determine that the unstable behavior position D is in a consecutive occurrence situation when three target vehicles 2A to 2C exhibit unstable behavior consecutively. The determination unit 11c may also determine that the unstable behavior position D is in a consecutive occurrence situation when four or more target vehicles 2 exhibit unstable behavior consecutively. The determination unit 11c may also determine that the unstable behavior position D is in a consecutive occurrence situation when all of multiple target vehicles 2 that pass the unstable behavior position D within a certain period of time exhibit unstable behavior.
判定部11cは、不安定挙動にならなかった対象車両2が一台存在したとしても、その前後の対象車両2で不安定挙動が生じた場合には不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。具体的に、判定部11cは、三台の対象車両2A~2Cのうち、真ん中の対象車両2Bが不安定挙動にならずに不安定挙動位置Dを通過したとしても対象車両2A及び対象車両2Cが不安定挙動になった場合には、不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。或いは、判定部11cは、不安定挙動にならなかった対象車両2が複数台存在したとしても、一定時間内に不安定挙動になった対象車両2の数が閾値以上である場合には、不安定挙動位置Dが連続発生状況であると判定してもよい。 The determination unit 11c may determine that unstable behavior position D is in a continuous occurrence state even if there is one target vehicle 2 that did not exhibit unstable behavior, if unstable behavior occurs in the target vehicles 2 before and after it. Specifically, the determination unit 11c may determine that unstable behavior position D is in a continuous occurrence state if target vehicle 2A and target vehicle 2C exhibit unstable behavior, even if the middle target vehicle 2B of three target vehicles 2A to 2C passes unstable behavior position D without exhibiting unstable behavior. Alternatively, the determination unit 11c may determine that unstable behavior position D is in a continuous occurrence state even if there are multiple target vehicles 2 that did not exhibit unstable behavior, if the number of target vehicles 2 that exhibited unstable behavior within a certain period of time is equal to or greater than a threshold value.
判定部11cは、連続発生状況及び非連続状況を更に細かい分類によって判定してもよい。ここで、図6(a)は、不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための表である。図6(a)に示すように、不安定挙動位置に対して先行の対象車両2と後続の対象車両2の二台に注目し、不安定挙動の有無で分けることにより四つのシーン分類を行うことができる。 The determination unit 11c may determine whether a continuous or discontinuous situation occurs using more detailed classifications. Figure 6(a) is a table illustrating an example of a scene classification for unstable behavior. As shown in Figure 6(a), by focusing on two vehicles, the preceding target vehicle 2 and the following target vehicle 2, relative to the unstable behavior position, and dividing the scenes into four categories based on whether or not unstable behavior occurs.
図6(a)において、先行の対象車両2及び後続の対象車両2の二台とも不安定挙動となった場合をシーン1、先行の対象車両2のみが不安定挙動となった場合をシーン2、後続の対象車両2のみが不安定挙動となった場合をシーン3、先行の対象車両2及び後続の対象車両2の二台とも不安定挙動とならない場合をシーン4とする。例えば、シーン1が連続発生状況に相当し、シーン2~4が非連続状況に相当する。 In Figure 6(a), scene 1 is when both the leading target vehicle 2 and the trailing target vehicle 2 exhibit unstable behavior, scene 2 is when only the leading target vehicle 2 exhibits unstable behavior, scene 3 is when only the trailing target vehicle 2 exhibits unstable behavior, and scene 4 is when neither the leading target vehicle 2 nor the trailing target vehicle 2 exhibits unstable behavior. For example, scene 1 corresponds to a continuous occurrence situation, and scenes 2 to 4 correspond to discontinuous situations.
図6(b)は、不安定挙動のシーン分類の一例を説明するための図である。対象車両2A~2Fは、この順番で同じ不安定挙動位置を通過したものとする。図6(b)において、対象車両2A~2Eのうち対象車両2Bと対象車両2Cのみが不安定挙動になり、残りは不安定挙動にならずに不安定挙動位置を通過している。 Figure 6(b) is a diagram illustrating an example of unstable behavior scene classification. Target vehicles 2A to 2F pass through the same unstable behavior position in this order. In Figure 6(b), of target vehicles 2A to 2E, only target vehicles 2B and 2C exhibit unstable behavior, while the rest pass through the unstable behavior position without exhibiting unstable behavior.
図6(b)で対象車両2Aと対象車両2Bの二台に注目すると、後続の対象車両2Bのみが不安定挙動となったシーン3に該当する。対象車両2B及び対象車両2Cの二台に注目すると、先行の対象車両2B及び後続の対象車両2Cの二台とも不安定挙動となったシーン1に該当する。対象車両2C及び対象車両2Dの二台に注目すると、先行の対象車両2Cのみが不安定挙動となったシーン2に該当する。対象車両2D及び対象車両2Eの二台に注目すると、何れの対象車両2も不安定挙動となっていないシーン4に該当する。このように、判定部11cは、シーン1~4を分類する判定を行ってもよい。 When focusing on two vehicles, target vehicle 2A and target vehicle 2B, in Figure 6(b), this corresponds to scene 3, in which only the following target vehicle 2B exhibited unstable behavior. When focusing on two vehicles, target vehicle 2B and target vehicle 2C, this corresponds to scene 1, in which both the preceding target vehicle 2B and the following target vehicle 2C exhibited unstable behavior. When focusing on two vehicles, target vehicle 2C and target vehicle 2D, this corresponds to scene 2, in which only the preceding target vehicle 2C exhibited unstable behavior. When focusing on two vehicles, target vehicle 2D and target vehicle 2E, this corresponds to scene 4, in which neither target vehicle 2 exhibited unstable behavior. In this way, the determination unit 11c may make a determination to classify scenes 1 to 4.
記憶処理部11dは、対象車両データ取得部11aで取得された対象車両データを記憶データベース15に記憶させる。また、記憶処理部11dは、不安定挙動位置認識部11bの認識した不安定挙動位置に関する不安定挙動位置情報を記憶データベース15に記憶させる。記憶処理部11dは、判定部11cによる判定が行われた場合、不安定挙動位置と判定部11cの判定結果とを関連付けて記憶データベース15に記憶させる。 The memory processing unit 11d stores the target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a in the memory database 15. The memory processing unit 11d also stores unstable behavior position information related to the unstable behavior position recognized by the unstable behavior position recognition unit 11b in the memory database 15. When a determination is made by the determination unit 11c, the memory processing unit 11d associates the unstable behavior position with the determination result of the determination unit 11c and stores them in the memory database 15.
また、記憶処理部11dは、対象車両データに基づいて支援内容生成部11eが生成した車両支援内容を、車両支援内容の生成対象となったエリアと対応付けて記憶データベース15に記憶させる。 In addition, the storage processing unit 11d stores the vehicle assistance content generated by the assistance content generation unit 11e based on the target vehicle data in the storage database 15, in association with the area for which the vehicle assistance content was generated.
支援内容生成部11eは、運転支援対象となる対象車両2が不安定挙動となることを抑制するための車両支援内容を生成する。支援内容生成部11eは、対象車両データ取得部11aで取得された複数の対象車両データに対して例えば統計的な処理を行うことによって、車両支援内容を生成する。ここでは、支援内容生成部11eは、対象車両データ取得部11aで取得された対象車両データとして、記憶データベース15に記憶された対象車両データを用いる。 The assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content to prevent the target vehicle 2, which is the target of driving assistance, from exhibiting unstable behavior. The assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content by, for example, performing statistical processing on multiple target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a. Here, the assistance content generation unit 11e uses the target vehicle data stored in the storage database 15 as the target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a.
支援内容生成部11eは、例えば、所定のエリアにおける複数の対象車両データに基づいて、所定のエリアにおける車両支援内容を生成する。ここでの所定のエリアとは、所定の広さを有するエリアであってもよく、所定の地点であってもよい。ここでは、支援内容生成部11eは、対象車両データに含まれる対象車両2の走行状態に基づいて、所定のエリアにおける不安定挙動の傾向を捉えた車両支援内容を生成することができる。 The assistance content generator 11e generates vehicle assistance content for a specified area, for example, based on data on multiple target vehicles in the specified area. Here, the specified area may be an area of a specified size, or a specified location. Here, the assistance content generator 11e can generate vehicle assistance content that captures trends in unstable behavior in the specified area, based on the driving state of the target vehicle 2 included in the target vehicle data.
本実施形態において、支援内容生成部11eは、車両支援内容として、所定のエリアにおける不安定挙動の傾向に関する通知を生成する。例えば、支援内容生成部11eは、車両支援内容として、「東京エリア一帯では、追突に注意しましょう。」、「東京駅前の外堀通りでは、右車線へ車線変更する車両が多発しています。」等の通知を生成する。 In this embodiment, the assistance content generation unit 11e generates, as vehicle assistance content, notifications regarding trends in unstable behavior in a specified area. For example, the assistance content generation unit 11e generates notifications such as, "Be careful of rear-end collisions in the Tokyo area," and "There have been many cases of vehicles changing lanes to the right on Sotobori-dori Street in front of Tokyo Station."
支援内容生成部11eは、不安定挙動位置認識部11bによって判定された不安定挙動に基づいて、車両支援内容の通知内容を生成することができる。なお、支援内容生成部11eは、判定部11cによって非連続状況であると判定された不安定挙動を除外して、車両支援内容の通知内容を生成することができる。この場合、支援内容生成部11eは、対象車両2の個車要因によって生じた不安定挙動を除外して、より適切な通知内容を生成することができる。 The assistance content generation unit 11e can generate notification content for vehicle assistance content based on the unstable behavior determined by the unstable behavior position recognition unit 11b. The assistance content generation unit 11e can generate notification content for vehicle assistance content by excluding unstable behavior determined by the determination unit 11c to be a discontinuous situation. In this case, the assistance content generation unit 11e can generate more appropriate notification content by excluding unstable behavior caused by individual factors of the target vehicle 2.
また、支援内容生成部11eは、所定のエリアにおける車両支援内容を生成する際に、当該所定のエリアにおける対象車両データの数が予め定められた生成閾値以上となった場合に、これらの対象車両データに基づいて車両支援内容を生成する。この「所定のエリアにおける対象車両データ」とは、対象車両データに含まれる対象車両2の位置が所定のエリア内である対象車両データである。支援内容生成部11eは、対象車両データに含まれる対象車両2の位置が所定のエリア内である対象車両データの走行状態に基づいて、車両支援内容を生成する。また、支援内容生成部11eは、現在から予め定められた所定時間以内に対象車両データ取得部11aによって取得された対象車両データに基づいて、車両支援内容を生成する。 Furthermore, when generating vehicle assistance content for a specified area, if the number of target vehicle data for the specified area exceeds a predetermined generation threshold, the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on this target vehicle data. This "target vehicle data for the specified area" refers to target vehicle data in which the position of the target vehicle 2 included in the target vehicle data is within the specified area. The assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on the driving state of target vehicle data in which the position of the target vehicle 2 included in the target vehicle data is within the specified area. Furthermore, the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a within a predetermined time from the present.
ここで、複数の対象車両2から情報処理サーバ10に対して対象車両データが送信されている。しかしながら、通信エラー等によって、対象車両データの送受信が不調となり、対象車両データ取得部11aが対象車両データを取得できないことがある。この場合、支援内容生成部11eは、車両支援内容を生成するために必要な数(生成閾値以上)の対象車両データに基づいて車両支援内容を生成することができない。 Here, target vehicle data is being sent from multiple target vehicles 2 to the information processing server 10. However, due to a communication error or the like, transmission and reception of the target vehicle data may be disrupted, and the target vehicle data acquisition unit 11a may be unable to acquire the target vehicle data. In this case, the assistance content generation unit 11e is unable to generate vehicle assistance content based on the number of target vehicle data required to generate vehicle assistance content (greater than or equal to the generation threshold).
そこで、支援内容生成部11eは、対象車両データ取得部11aによる対象車両データの取得が不調となり、且つ、取得された対象車両データの数が生成閾値未満である場合、複製車両データに基づいて車両支援内容を生成する。より詳細には、支援内容生成部11eは、対象車両データの取得が不調となる直前に取得された対象車両データに基づいて、複製車両データを生成する。そして、支援内容生成部11eは、生成した複製車両データによって対象車両データの不足分を補って車両支援内容を生成する。 Therefore, when the target vehicle data acquisition unit 11a fails to acquire target vehicle data and the amount of acquired target vehicle data is less than the generation threshold, the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on duplicate vehicle data. More specifically, the assistance content generation unit 11e generates duplicate vehicle data based on the target vehicle data acquired immediately before the failure to acquire target vehicle data. The assistance content generation unit 11e then generates vehicle assistance content by compensating for the shortage of target vehicle data using the generated duplicate vehicle data.
例えば、支援内容生成部11eは、対象車両データ取得部11aで取得された100個の対象車両データに基づいて、車両支援内容を生成するとする。そして、対象車両データの送受信が不調となり、対象車両データ取得部11aは80個の対象車両データしか取得できなかったとする。この場合、支援内容生成部11eは、対象車両データの取得が不調となる直前に取得された対象車両データに基づいて20個の複製車両データを生成する。そして、支援内容生成部11eは、80個の対象車両データと、20個の複製車両データとに基づいて車両支援内容を生成する。 For example, suppose the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on 100 pieces of target vehicle data acquired by the target vehicle data acquisition unit 11a. Then, suppose that transmission and reception of the target vehicle data fails, and the target vehicle data acquisition unit 11a is only able to acquire 80 pieces of target vehicle data. In this case, the assistance content generation unit 11e generates 20 pieces of duplicate vehicle data based on the target vehicle data acquired immediately before the failure in acquiring the target vehicle data. Then, the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on the 80 pieces of target vehicle data and the 20 duplicate vehicle data.
なお、支援内容生成部11eは、「対象車両データの取得が不調となる直前に取得された対象車両データ」として、不調となる直前に取得された1つの対象車両データを複製することによって複製車両データを生成してもよい。また、支援内容生成部11eは、「対象車両データの取得が不調となる直前に取得された対象車両データ」として、不調となる直前に取得された複数の対象車両データに基づいて、複製車両データを生成してもよい。なお、支援内容生成部11eは、車両支援内容を生成するために不足している対象車両データの数だけ、複製車両データを生成すればよい。 The assistance content generation unit 11e may generate duplicate vehicle data by duplicating one piece of target vehicle data acquired immediately before a malfunction occurs, as the "target vehicle data acquired immediately before a malfunction occurs in the acquisition of target vehicle data." The assistance content generation unit 11e may also generate duplicate vehicle data based on multiple pieces of target vehicle data acquired immediately before a malfunction occurs, as the "target vehicle data acquired immediately before a malfunction occurs in the acquisition of target vehicle data." The assistance content generation unit 11e may generate duplicate vehicle data for the number of pieces of target vehicle data that are insufficient to generate vehicle assistance content.
また、支援内容生成部11eは、所定のエリア内で不安定挙動が検出された複数の対象車両データのみを用いて、車両支援内容を生成してもよい。 The assistance content generator 11e may also generate vehicle assistance content using only data on multiple target vehicles in which unstable behavior has been detected within a specified area.
支援内容送信部11fは、支援内容生成部11eで生成された車両支援内容を、運転支援対象の対象車両2に送信する。上述したように、支援内容生成部11eは、所定のエリアにおける車両支援内容を生成する。支援内容送信部11fは、車両支援内容の生成対象となった所定のエリアに向っている対象車両2を判定する。所定のエリアに向う対象車両2が存在する場合、支援内容送信部11fは、この対象車両2を運転支援対象の対象車両2として判定することができる。 The assistance content transmission unit 11f transmits the vehicle assistance content generated by the assistance content generation unit 11e to the target vehicle 2 that is the target of driving assistance. As described above, the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content for a specified area. The assistance content transmission unit 11f determines which target vehicle 2 is heading toward the specified area for which the vehicle assistance content was generated. If there is a target vehicle 2 heading toward the specified area, the assistance content transmission unit 11f can determine that this target vehicle 2 is the target vehicle 2 that is the target of driving assistance.
[車両支援内容の生成処理]
次に、対象車両2から送信された対象車両データに基づいて車両支援内容を生成する処理の流れについて、図7のフローチャートを用いて説明する。なお、図7に示される処理がエンドに至った後、所定時間後に再びスタートから処理が開始される。
[Generation process of vehicle assistance content]
Next, the flow of the process for generating vehicle assistance content based on target vehicle data transmitted from the target vehicle 2 will be described with reference to the flowchart in Fig. 7. After the process shown in Fig. 7 reaches an end, the process is restarted from the start after a predetermined time has elapsed.
図7に示されるように、対象車両データ取得部11aは、対象車両2から送信された対象車両データを取得する処理を行う(S101)。支援内容生成部11eは、対象車両2のとの通信が不調となって対象車両データが取得できなくなり、車両支援内容の生成に必要な数の対象車両データが取得できているか否かを判定する(S102)。通信が不調となって対象車両データが不足している場合(S102:YES)、支援内容生成部11eは、対象車両データの取得が不調となる直前に取得された対象車両データに基づいて複製車両データを生成する(S103)。そして、支援内容生成部11eは、対象車両データの不足分を複製車両データで補完して、車両支援内容を生成する(S104)。 As shown in FIG. 7, the target vehicle data acquisition unit 11a performs a process of acquiring target vehicle data transmitted from the target vehicle 2 (S101). The assistance content generation unit 11e determines whether the amount of target vehicle data required to generate vehicle assistance content has been acquired when communication with the target vehicle 2 has failed and target vehicle data cannot be acquired (S102). If the communication has failed and there is insufficient target vehicle data (S102: YES), the assistance content generation unit 11e generates duplicate vehicle data based on the target vehicle data acquired immediately before the failure to acquire target vehicle data (S103). The assistance content generation unit 11e then generates vehicle assistance content by supplementing the missing target vehicle data with the duplicate vehicle data (S104).
一方、通信が不調となっていない場合(S102:NO)、支援内容生成部11eは、取得された複数の対象車両データに基づいて、車両支援内容を生成する(S105)。 On the other hand, if communication is not malfunctioning (S102: NO), the assistance content generation unit 11e generates vehicle assistance content based on the acquired target vehicle data (S105).
以上のように、支援内容生成部11eは、車両支援内容を生成するために必要な数の対象車両データが取得できない場合、直前に取得された車両データに基づいて複製車両データを生成する。そして、支援内容生成部11eは、対象車両データの不足分を複製車両データによって補って車両支援内容を生成する。これにより、支援内容生成部11eは、対象車両データが取得できなくなっても、車両支援内容を継続して生成することができる。 As described above, when the assistance content generation unit 11e is unable to acquire the required amount of target vehicle data to generate vehicle assistance content, it generates duplicate vehicle data based on the vehicle data acquired immediately before. The assistance content generation unit 11e then generates vehicle assistance content by compensating for the shortage of target vehicle data with the duplicate vehicle data. This allows the assistance content generation unit 11e to continue generating vehicle assistance content even if it is no longer able to acquire target vehicle data.
支援内容生成部11eは、直前に取得された対象車両データに基づいて複製車両データを生成するため、対象車両2の周囲の環境が変化している場合であっても、環境変化に対応した車両支援内容を生成することができる。 The assistance content generation unit 11e generates duplicate vehicle data based on the most recently acquired target vehicle data, so even if the environment around the target vehicle 2 is changing, it can generate vehicle assistance content that corresponds to the environmental change.
このように、情報処理サーバ10は、対象車両2から取得した対象車両データが不足している場合であっても、取得された対象車両データに基づいて適切な車両支援内容を生成して、運転支援対象の対象車両2に車両支援内容を提供することができる。 In this way, even if the information processing server 10 does not have enough target vehicle data acquired from the target vehicle 2, it can generate appropriate vehicle assistance content based on the acquired target vehicle data and provide the vehicle assistance content to the target vehicle 2 that is the driving assistance target.
以上、本開示の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、支援内容生成部11eは、車両支援内容として支援内容の通知を生成する場合、つまり、運転者に対する情報提供を行う場合を例に説明した。これに限定されず、支援内容生成部11eは、車両支援内容として、対象車両2に対して自動運転の解除の指示、所定のエリアを避けた経路で走行する等の車両の走行制御等の指示を生成してもよい。対象車両2は、情報処理サーバ10から取得した車両支援内容に応じて、自動運転の解除、車両支援内容に応じた経路での走行等を行えばよい。 Although the embodiments of the present disclosure have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments. For example, the assistance content generation unit 11e has been described as generating an assistance content notification as the vehicle assistance content, that is, providing information to the driver. However, the present invention is not limited to this, and the assistance content generation unit 11e may generate vehicle assistance content such as an instruction to the target vehicle 2 to cancel autonomous driving or vehicle driving control such as driving on a route that avoids specified areas. The target vehicle 2 may cancel autonomous driving, drive on a route that corresponds to the vehicle assistance content, etc., in accordance with the vehicle assistance content obtained from the information processing server 10.
10…情報処理サーバ(支援内容提供装置)、2…対象車両(車両)、11a…対象車両データ取得部(取得部)、11e…支援内容生成部、11f…支援内容送信部(送信部)。 10...information processing server (assistance content providing device), 2...target vehicle (vehicle), 11a...target vehicle data acquisition unit (acquisition unit), 11e...assistance content generation unit, 11f...assistance content transmission unit (transmission unit).
Claims (2)
取得された前記車両データに基づいて、前記車両が不安定挙動になったか否かを判定し、前記不安定挙動となった地図上の位置を認識する不安定挙動位置認識部と、
所定のエリア内において前記不安定挙動であると判定された前記車両データの数が生成閾値以上となった場合に、これらの前記車両データに基づいて、車両支援内容を生成する支援内容生成部と、
生成された前記車両支援内容を、運転支援対象の前記車両に送信する送信部と、
を備え、
前記支援内容生成部は、前記取得部による前記車両データの取得が不調となり、且つ、前記不安定挙動であると判定された前記車両データの数が前記生成閾値未満である場合、前記車両データの取得が不調となる直前に取得され且つ前記不安定挙動であると判定された前記車両データに基づいて複製車両データを生成し、前記複製車両データによって前記車両データの不足分を補って前記車両支援内容を生成する、支援内容提供装置。 an acquisition unit that acquires vehicle data from a vehicle, the vehicle data including a running state of the vehicle and position information of the vehicle on a map;
an unstable behavior location recognition unit that determines whether the vehicle has exhibited unstable behavior based on the acquired vehicle data and recognizes the location on a map where the unstable behavior has occurred;
an assistance content generation unit that generates vehicle assistance content based on the vehicle data when the number of the vehicle data determined to be the unstable behavior within a predetermined area becomes equal to or greater than a generation threshold;
a transmission unit that transmits the generated vehicle assistance content to the vehicle that is a driving assistance target;
Equipped with
When the acquisition of the vehicle data by the acquisition unit fails and the number of vehicle data determined to be the unstable behavior is less than the generation threshold, the assistance content generation unit generates duplicate vehicle data based on the vehicle data acquired just before the acquisition of the vehicle data failed and determined to be the unstable behavior , and generates the vehicle assistance content by using the duplicate vehicle data to make up for the shortfall in the vehicle data.
前記支援内容生成部は、前記非連続状況であると判定された前記不安定挙動の前記車両データを除外して、前記車両支援内容を生成する、請求項1に記載の支援内容提供装置。The assistance content providing device according to claim 1 , wherein the assistance content generating unit generates the vehicle assistance content by excluding the vehicle data of the unstable behavior determined to be the discontinuous situation.
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