JP7809247B2 - Travel information generating device, map data generating system, and travel information generating method - Google Patents
Travel information generating device, map data generating system, and travel information generating methodInfo
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Description
本開示は、車両の走行に関する情報、特に、車線変更に関する情報を生成する走行情報生成装置に関するものである。 This disclosure relates to a driving information generating device that generates information regarding vehicle driving, particularly information regarding lane changes.
例えば下記の特許文献1には、車載カメラが撮影した車両周辺の映像を分析して取得した車両の周辺状況に基づいて、車線別のリスクマップを生成し、運転者にリスクの少ない車線を走行するように促す走行支援装置が開示されている。 For example, Patent Document 1 below discloses a driving assistance device that generates a risk map for each lane based on the vehicle's surrounding conditions obtained by analyzing images of the vehicle's surroundings captured by an onboard camera, and encourages the driver to drive in lanes with lower risk.
特許文献1のリスクマップのように、車両が走行すべき車線を示す情報は、車線変更すべきか否かの判断材料となり、運転者が運転を円滑に行うために有効な情報である。そのため、車両が走行すべき車線を示す情報の精度の向上は重要な課題である。 Information indicating the lane a vehicle should be traveling in, such as the risk map in Patent Document 1, is useful information for determining whether or not to change lanes and helps drivers drive smoothly. Therefore, improving the accuracy of information indicating the lane a vehicle should be traveling in is an important issue.
本開示は以上のような課題を解決するためになされたものであり、車両が走行すべき車線を示す情報の精度向上に寄与できる情報を生成する技術を提供することを目的とする。 This disclosure has been made to solve the above problems and aims to provide technology that generates information that can contribute to improving the accuracy of information indicating the lane in which a vehicle should be traveling.
本開示に係る走行情報生成装置は、自車両の位置の情報を取得する位置情報取得部と、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する走行車線情報取得部と、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する車両状態情報取得部と、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部と、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、自車両の車線変更前と車線変更後の車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する意図推定部と、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する車線変更情報生成部と、を備える。
The driving information generating device according to the present disclosure includes a position information acquiring unit that acquires information about the position of the vehicle, a driving lane information acquiring unit that acquires driving lane information indicating the lane in which the vehicle is traveling, a vehicle state information acquiring unit that acquires vehicle state information that is information including at least one of the driving state of the vehicle and the state of the driver of the vehicle, a surrounding information acquiring unit that acquires surrounding information that is information about the surrounding conditions of the vehicle, an intention estimating unit that detects a lane change of the vehicle from the driving lane information and estimates whether the intention to change lanes was a smooth intention, that is, an intention to drive the vehicle smoothly, based on the vehicle state information or surrounding information before and after the lane change of the vehicle, and a lane change information generating unit that generates lane change information that includes the position of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimated result of the intention to change lanes.
本開示によれば、過去に行われた車線変更の意図の情報を含む車線変更情報が生成されるため、車線変更すべきか否かを示す情報の精度向上に寄与できる。 According to the present disclosure, lane change information is generated that includes information on past lane change intentions, which can contribute to improving the accuracy of information indicating whether or not a lane change is necessary.
本開示の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。 The objects, features, aspects, and advantages of the present disclosure will become more apparent from the following detailed description and accompanying drawings.
<実施の形態1>
図1は、実施の形態1に係る走行情報生成装置10の構成を示す図である。本実施の形態では、走行情報生成装置10は、車両100に搭載されているものとし、以下、走行情報生成装置10が搭載された車両100を「自車両」という。ただし、走行情報生成装置10は、自車両100に常設される必要はない。また、走行情報生成装置10は、例えば、携帯電話やスマートフォン、PND(Portable Navigation Device)など、自車両100と通信可能な携帯端末上に構築されていてもよい。
First Embodiment
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a driving information generating device 10 according to the first embodiment. In this embodiment, the driving information generating device 10 is mounted on a vehicle 100, and hereinafter, the vehicle 100 on which the driving information generating device 10 is mounted is referred to as the "host vehicle." However, the driving information generating device 10 does not need to be permanently installed on the host vehicle 100. In addition, the driving information generating device 10 may be implemented on a mobile terminal capable of communicating with the host vehicle 100, such as a mobile phone, a smartphone, or a PND (Portable Navigation Device).
図1に示すように、走行情報生成装置10は、自車両100が備えるロケータ21、周辺検出装置22、車内LAN23に接続されており、記録媒体24にデータを記録可能に構成されている。 As shown in Figure 1, the driving information generating device 10 is connected to a locator 21, a surrounding detection device 22, and an in-vehicle LAN 23 equipped in the vehicle 100, and is configured to be able to record data on a recording medium 24.
ロケータ21は、車線単位の道路形状情報を有する高精度地図データ(HD地図データ)と高精度測位部と備えており、測定した自車両100の位置と高精度地図データとを照合して、自車両100が走行中の道路および車線を特定する。走行情報生成装置10は、ロケータ21から、自車両100の位置、走行中の道路および車線の情報を取得できる。 The locator 21 is equipped with high-precision map data (HD map data) containing road shape information on a lane-by-lane basis and a high-precision positioning unit, and compares the measured position of the vehicle 100 with the high-precision map data to identify the road and lane on which the vehicle 100 is traveling. The driving information generating device 10 can obtain information on the position of the vehicle 100 and the road and lane on which the vehicle is traveling from the locator 21.
周辺検出装置22は、例えば、LiDAR(Light Detection And Ranging)や、車載カメラ、画像処理装置などから構成され、自車両100の周辺状況を検出する。走行情報生成装置10は、周辺検出装置22から、自車両100の周辺状況の情報として、自車両100の周辺に存在する他車両や障害物の位置、移動方向、移動速度などの情報を取得できる。 The surroundings detection device 22 is composed of, for example, LiDAR (Light Detection and Ranging), an on-board camera, an image processing device, etc., and detects the surrounding conditions of the vehicle 100. The driving information generating device 10 can obtain information about the surrounding conditions of the vehicle 100 from the surroundings detection device 22, such as the position, movement direction, and movement speed of other vehicles and obstacles present around the vehicle 100.
車内LAN23は、自車両100内のネットワークであり、走行情報生成装置10は、車内LAN23から、自車両100の走行状態の情報や、自車両100の運転者の状態の情報を取得できる。自車両100の走行状態の情報は、例えば、速度、加速度、進行方向などである。自車両100の運転者の状態の情報は、例えば、ハンドルの切り角、アクセルの踏み込み量などの運転操作の情報の他、DMS(Driver Monitoring System)で取得される運転者の視線や表情、姿勢などの情報が含まれてもよい。 The in-vehicle LAN 23 is a network within the vehicle 100, and the driving information generating device 10 can acquire information on the driving state of the vehicle 100 and information on the state of the driver of the vehicle 100 from the in-vehicle LAN 23. Information on the driving state of the vehicle 100 includes, for example, speed, acceleration, and direction of travel. Information on the state of the driver of the vehicle 100 may include, for example, information on driving operations such as steering angle and accelerator depression, as well as information on the driver's line of sight, facial expression, and posture acquired by a DMS (Driver Monitoring System).
記録媒体24は、自車両100がデータを記録可能なものであれば、どのようなものでもよい。 The recording medium 24 may be any type of medium on which the vehicle 100 can record data.
走行情報生成装置10は、位置情報取得部11、走行車線情報取得部12、車両状態情報取得部13、周辺情報取得部14、意図推定部15および車線変更情報生成部16を備えている。 The driving information generating device 10 includes a position information acquisition unit 11, a driving lane information acquisition unit 12, a vehicle state information acquisition unit 13, a surrounding information acquisition unit 14, an intention estimation unit 15, and a lane change information generating unit 16.
位置情報取得部11は、ロケータ21から、自車両100の位置の情報を取得する。 The location information acquisition unit 11 acquires information on the location of the vehicle 100 from the locator 21.
走行車線情報取得部12は、ロケータ21から、自車両100の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する。 The driving lane information acquisition unit 12 acquires driving lane information indicating the lane in which the vehicle 100 is traveling from the locator 21.
車両状態情報取得部13は、車内LAN23から、自車両100の走行状態および自車両100の運転者の状態の少なくとも片方の情報を含む車両状態情報を取得する。 The vehicle state information acquisition unit 13 acquires vehicle state information from the in-vehicle LAN 23, which includes information on at least one of the driving state of the vehicle 100 and the state of the driver of the vehicle 100.
周辺情報取得部14は、周辺検出装置22から、自車両100の周辺状況の情報である周辺情報を取得する。 The surrounding information acquisition unit 14 acquires surrounding information, which is information about the surrounding conditions of the vehicle 100, from the surrounding detection device 22.
意図推定部15は、走行車線情報取得部12が取得した走行車線情報から自車両100の車線変更を検出する。また、意図推定部15は、車両状態情報取得部13が取得した車両状態情報または周辺情報取得部14が取得した周辺情報に基づいて、検出された車線変更の意図が自車両100を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する。The intention estimation unit 15 detects a lane change by the vehicle 100 from the driving lane information acquired by the driving lane information acquisition unit 12. The intention estimation unit 15 also estimates whether the detected lane change intention was a smooth intention, i.e., an intention to drive the vehicle 100 smoothly, based on the vehicle state information acquired by the vehicle state information acquisition unit 13 or the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14.
車線変更情報生成部16は、自車両100が行った車線変更の情報である車線変更情報を生成する。車線変更情報には、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および意図推定部15による車線変更の意図の推定結果が含まれている。車線変更の位置は、車線変更が検出されたときに位置情報取得部11が取得した自車両100の位置から求められ、車線変更の前後の車線は、車線変更が検出された前後に車両状態情報取得部13が取得した走行車線情報から求められる。車線変更情報生成部16が生成した車線変更情報は、記録媒体24に記録される。 The lane change information generation unit 16 generates lane change information, which is information on lane changes made by the vehicle 100. The lane change information includes the location of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimation result of the intention for the lane change by the intention estimation unit 15. The location of the lane change is determined from the position of the vehicle 100 acquired by the position information acquisition unit 11 when the lane change is detected, and the lanes before and after the lane change are determined from the driving lane information acquired by the vehicle state information acquisition unit 13 before and after the lane change is detected. The lane change information generated by the lane change information generation unit 16 is recorded on the recording medium 24.
ここで、意図推定部15による車線変更の意図の推定ロジックについて説明する。車線変更の意図の推定ロジックはいかなるものでもよいが、以下のような推定ロジックを適用可能である。なお、以下に示す図2から図6においては、自車両100が走行中の車線の対向車線は省略している。また、符号「101」が付された車両は他車両である。 Here, we will explain the logic used by the intention estimation unit 15 to estimate the intention to change lanes. Any logic may be used to estimate the intention to change lanes, but the following estimation logic can be applied. Note that in Figures 2 to 6 shown below, the oncoming lane of the lane in which the vehicle 100 is traveling is omitted. Also, the vehicle marked with the symbol "101" is another vehicle.
例えば、意図推定部15は、車線変更後の自車両100の走行速度が車線変更前の自車両100の走行速度よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。すなわち、図2のように、車線変更前の時刻t1における自車両100の位置をP(t1)、速度をV(t1)とし、図3のように、車線変更後の時刻t2における自車両100の位置をP(t2)、速度をV(t2)とし、上記の閾値をVth1とすると、V(t2)≧V(t1)+Vth1の関係が成り立てば、意図推定部15は、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。For example, the intention estimation unit 15 may estimate that the intention to change lanes is a smooth intention if the traveling speed of the host vehicle 100 after the lane change is higher than the traveling speed of the host vehicle 100 before the lane change and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold. That is, as shown in FIG. 2, the position of the host vehicle 100 at time t1 before the lane change is P(t1) and the speed is V(t1), and as shown in FIG. 3, the position of the host vehicle 100 at time t2 after the lane change is P(t2) and the speed is V(t2), and the threshold value is Vth1. If the relationship V(t2) ≧ V(t1) + Vth1 holds, the intention estimation unit 15 may estimate that the intention to change lanes is a smooth intention.
閾値Vth1は、例えば10[km/h]などである。また速度V(t)は、一定期間(例えば5秒間)または一定距離(例えば50m等)における平均値としてもよい。時刻t1と時刻t2との間が極端に短いと、上の式が成立しないので、時刻t2を時刻t1の5秒程度後とすることが好ましい。 The threshold value Vth1 is, for example, 10 km/h. The speed V(t) may also be the average value over a certain period (for example, 5 seconds) or a certain distance (for example, 50 m). If the time between time t1 and time t2 is extremely short, the above formula will not hold, so it is preferable to set time t2 approximately 5 seconds after time t1.
また、意図推定部15は、車線変更を行わずに走行した場合の自車両100の走行速度を推定し、車線変更後の自車両100の走行速度が、車線変更を行わずに走行した場合の自車両100の走行速度の推定値よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。すなわち、図4のように、車線変更後の時刻t2における自車両100の位置をP(t2)、速度をV(t2)とし、車線変更を行わずに走行した場合の時刻t2における自車両100の推定位置をPE(t2)、推定速度をVE(t2)とし、上記の閾値をVth2とすると、V(t2)≧VE(t2)+Vth2の関係が成り立てば、意図推定部15は、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。なお、推定速度VE(t2)は、周辺情報取得部14が取得した周辺情報に含まれる、自車両100の周辺の移動体の状況、例えば、渋滞の有無、停止車両の有無などから推定することができる。The intention estimation unit 15 may also estimate the traveling speed of the host vehicle 100 if the vehicle were to travel without changing lanes, and if the traveling speed of the host vehicle 100 after the lane change is higher than the estimated traveling speed of the host vehicle 100 if the vehicle were to travel without changing lanes and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold, may estimate the intention to change lanes as a smooth lane change. That is, as shown in FIG. 4, the position of the host vehicle 100 at time t2 after the lane change is P(t2), the speed is V(t2), the estimated position of the host vehicle 100 at time t2 if the vehicle were to travel without changing lanes is PE(t2), the estimated speed is VE(t2), and the threshold is Vth2. If the relationship V(t2) ≥ VE(t2) + Vth2 holds, the intention estimation unit 15 may estimate the intention to change lanes as a smooth lane change. The estimated speed VE(t2) can be estimated from the status of moving objects around the vehicle 100, such as whether there is traffic congestion or whether there are stopped vehicles, which is included in the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14.
閾値Vth2は、Vth1と同じでも異なってもよい。車線変更前の車線が渋滞している場合や、車線変更前の車線に停止車両が存在する場合などを想定すると、Vth2>Vth1とするのが好ましく、例えば、閾値Vth2を15[km/h]としてもよい。 The threshold value Vth2 may be the same as or different from Vth1. If the lane before the lane change is congested or if there are stopped vehicles in the lane before the lane change, it is preferable to set Vth2 > Vth1. For example, the threshold value Vth2 may be set to 15 km/h.
また、意図推定部15は、車線変更前の車線における自車両100の前方に走行阻害要因が存在し、車線変更後の車線における自車両100の前方に走行阻害要因が存在しない場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。走行阻害要因とは、例えば、障害物、停止車両(乗降中のバスなど)、渋滞などである。渋滞のうち、交差点または分岐点での右折待ち渋滞や左折待ち渋滞、駐車場の入り口付近での入場待ち渋滞などは、車線ごとに生じる。例えば、図5のように、車線変更前の車線における自車両100の前方に走行阻害要因である渋滞(左折待ち渋滞)が存在し、図6のように、車線変更後の車線における自車両100の前方には渋滞が存在しない場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定される。各車線の走行阻害要因の有無は、周辺情報取得部14が取得した周辺情報から判断することができる。The intention estimation unit 15 may also estimate the intention to change lanes as a smooth lane change if there is a driving obstruction ahead of the vehicle 100 in the lane before the lane change and no driving obstruction ahead of the vehicle 100 in the lane after the lane change. Driving obstructions include, for example, obstacles, stopped vehicles (such as buses with passengers boarding or disembarking), and traffic jams. Traffic jams, such as right-turn wait traffic at intersections or forks, and left-turn wait traffic near parking lot entrances, occur on a lane-by-lane basis. For example, as shown in Figure 5, if there is a driving obstruction traffic jam (left-turn wait traffic) ahead of the vehicle 100 in the lane before the lane change and no traffic jam ahead of the vehicle 100 in the lane after the lane change, as shown in Figure 6, the intention to change lanes is estimated as a smooth lane change. The presence or absence of driving obstructions on each lane can be determined from the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14.
また、意図推定部15は、車線変更の前後における自車両100の障害物への衝突リスクの高さを算出し、車線変更後の衝突リスクが車線変更前の衝突リスクよりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。各車線における自車両100の障害物への衝突リスクは、周辺情報取得部14が取得した周辺情報に含まれる、自車両100の前方の障害物の情報から判断することができる。衝突リスクの対象となる障害物は、自車両100が走行中の車線上に位置するものに限られず、例えば、歩道から飛び出してくるおそれのある歩行者や自転車、隣接車線から自車両100が走行中の車線に車線変更するおそれのある他車両や、自車両100の後方に位置し自車両100に追突するおそれのある他車両などが含まれてもよい。The intention estimation unit 15 may also calculate the level of the collision risk of the host vehicle 100 with an obstacle before and after a lane change, and if the collision risk after the lane change is lower than the collision risk before the lane change and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold, estimate the lane change intention as a smooth intention. The collision risk of the host vehicle 100 with an obstacle in each lane can be determined from information about obstacles ahead of the host vehicle 100 contained in the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14. Obstacles that are subject to collision risk are not limited to those located in the lane in which the host vehicle 100 is traveling, but may also include, for example, pedestrians or bicycles that may jump out from the sidewalk, other vehicles that may change lanes from an adjacent lane into the lane in which the host vehicle 100 is traveling, and other vehicles located behind the host vehicle 100 that may rear-end the host vehicle 100.
また、意図推定部15は、車線変更後の運転者の心理的不快指数(イライラ、緊張)が車線変更前の運転者の心理的不快指数よりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、車線変更の意図を円滑意図と推定してもよい。運転者の心理的不快指数は、車両状態情報取得部13が取得した車両状態情報に含まれる運転車の状態の情報(例えば、運転者の視線、表情、生理計測値など)から判断することができる。 The intention estimation unit 15 may also estimate that the intention to change lanes is a smooth intention if the driver's psychological discomfort index (irritation, tension) after changing lanes is lower than the driver's psychological discomfort index before changing lanes and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold. The driver's psychological discomfort index can be determined from information about the driver's vehicle state (e.g., the driver's line of sight, facial expression, physiological measurements, etc.) included in the vehicle state information acquired by the vehicle state information acquisition unit 13.
意図推定部15は、以上の5つの推定ロジックの2つ以上の推定ロジックを用いて車線変更の意図を推定し、それらの推定結果から総合的に、車線変更の意図を推定してもよい。また、2つ以上の推定ロジックを用いる場合は、1つの推定ロジックだけを用いる場合に対して、円滑意図か否かを推定するための閾値(例えば上記のVth1やVth2)を下げてもよい。 The intention estimation unit 15 may estimate the intention to change lanes using two or more of the five estimation logics described above, and then estimate the intention to change lanes comprehensively from the estimation results. Furthermore, when two or more estimation logics are used, the threshold value for estimating whether or not the intention is smooth (e.g., Vth1 or Vth2 described above) may be lowered compared to when only one estimation logic is used.
次に、車線変更情報生成部16が生成する車線変更情報について説明する。例えば、自車両100が図7に示す地点Pn(n=1,2,…)において車線変更を実施した場合、車線変更情報生成部16は、図8のような車線変更情報を生成する。図8は車線変更情報のデータの一例である。図8に示す車線変更情報の各データには、データのID、車線変更の位置、車線変更の日時、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果(円滑意図の有無)の情報が含まれている。図7および図8には、自車両100の走行方向が一方向であるときの例を示したが、自車両100の走行方向がどちらの場合でも、車線変更情報は生成される。車線変更情報生成部16によって生成された車線変更情報は、例えばSQL形式で、記録媒体24に記録される。Next, we will explain the lane change information generated by the lane change information generation unit 16. For example, if the host vehicle 100 changes lanes at point Pn (n = 1, 2, ...) shown in Figure 7, the lane change information generation unit 16 generates lane change information as shown in Figure 8. Figure 8 is an example of lane change information data. Each piece of lane change information shown in Figure 8 includes information on the data ID, the lane change location, the date and time of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimated lane change intention (whether or not there is an intention to change smoothly). Figures 7 and 8 show an example where the host vehicle 100 is traveling in one direction, but lane change information is generated regardless of the host vehicle 100's traveling direction. The lane change information generated by the lane change information generation unit 16 is recorded on the recording medium 24, for example, in SQL format.
このように、実施の形態1に係る走行情報生成装置10は、実際に行われた車線変更の情報である車線変更情報を生成するため、自車両100が走行すべき車線を示す情報の精度向上に寄与できる。自車両100が走行すべき車線を示す情報は、車線変更すべきか否かの判断材料となり、その精度向上は自車両100の円滑な運転に繋がる。 In this way, the driving information generating device 10 according to embodiment 1 generates lane change information, which is information about lane changes that have actually been made, and can therefore contribute to improving the accuracy of information indicating the lane in which the vehicle 100 should be traveling. Information indicating the lane in which the vehicle 100 should be traveling serves as a basis for determining whether or not to change lanes, and improved accuracy leads to smoother driving of the vehicle 100.
次に、図9のフローチャートを参照しつつ、走行情報生成装置10の動作を説明する。 Next, the operation of the driving information generating device 10 will be explained with reference to the flowchart in Figure 9.
自車両100が走行を開始すると、位置情報取得部11がロケータ21から自車両100の位置の情報を取得し、走行車線情報取得部12がロケータ21から自車両100の走行車線情報を取得する(ステップS101)。 When the host vehicle 100 starts traveling, the position information acquisition unit 11 acquires information on the position of the host vehicle 100 from the locator 21, and the driving lane information acquisition unit 12 acquires driving lane information of the host vehicle 100 from the locator 21 (step S101).
また、車両状態情報取得部13は、車内LAN23から車両状態情報を取得する(ステップS102)。周辺情報取得部14は、周辺検出装置22から、自車両100の周辺情報を取得する(ステップS103)。 In addition, the vehicle state information acquisition unit 13 acquires vehicle state information from the in-vehicle LAN 23 (step S102). The surrounding area information acquisition unit 14 acquires surrounding area information of the vehicle 100 from the surrounding area detection device 22 (step S103).
意図推定部15は、走行車線情報取得部12が取得した走行車線情報に基づいて、自車両100の車線変更が行われたか否かを判断する(ステップS104)。 The intention estimation unit 15 determines whether the vehicle 100 has changed lanes based on the driving lane information acquired by the driving lane information acquisition unit 12 (step S104).
自車両100の車線変更が行われた場合(ステップS104でYES)、意図推定部15は、車両状態情報取得部13が取得した車両状態情報または周辺情報取得部14が取得した周辺情報に基づいて、車線変更の意図が円滑意図であったか否かを推定する(ステップS105)。そして、車線変更情報生成部16が、自車両100が行った車線変更の情報である車線変更情報を生成して、記録媒体24に記録する(ステップS106)。車線変更情報には、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および意図推定部15による車線変更の意図の推定結果が含まれる。If the vehicle 100 has changed lanes (YES in step S104), the intention estimation unit 15 estimates whether the lane change intention was a smooth lane change based on the vehicle state information acquired by the vehicle state information acquisition unit 13 or the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14 (step S105). The lane change information generation unit 16 then generates lane change information, which is information about the lane change performed by the vehicle 100, and records it on the recording medium 24 (step S106). The lane change information includes the location of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimation result of the intention estimation unit 15 regarding the lane change intention.
自車両100の車線変更が行われていなければ(ステップS104でNO)、ステップS105およびS106はスキップされる。 If the vehicle 100 is not changing lanes (NO in step S104), steps S105 and S106 are skipped.
その後、走行情報生成装置10は、自車両100の走行が終了したか否かを確認する(ステップS107)。自車両100の走行が継続していれば(ステップS107でNO)、ステップS101に戻る。自車両100の走行が終了すれば(ステップS107でYES)、図9の処理は終了する。 Then, the driving information generating device 10 checks whether the driving of the vehicle 100 has ended (step S107). If the driving of the vehicle 100 is continuing (NO in step S107), the process returns to step S101. If the driving of the vehicle 100 has ended (YES in step S107), the process in FIG. 9 ends.
[変形例]
車線変更情報生成部16は、車線変更前の車線において自車両100の円滑な運転を阻害した要因、つまり、運転者が円滑意図の車線変更を行う切っ掛けとなった事象の情報を、車線変更情報に含ませてもよい。円滑な運転の阻害要因としては、自車両100の速度低下、走行阻害要因との遭遇、衝突リスクの発生、運転者の心理的不快指数の上昇などがある。車線変更情報に含ませる円滑な運転を阻害した要因は、交差点または分岐での右折待ち渋滞、左折待ち渋滞、駐車場への入場待ち渋滞、停止車両による車線占有状態など、より詳細な情報でもよい。
[Modification]
The lane change information generator 16 may include, in the lane change information, information on factors that hindered smooth driving of the vehicle 100 in the lane before the lane change, i.e., information on events that triggered the driver to make a smooth lane change. Factors that hinder smooth driving include a decrease in the speed of the vehicle 100, an encounter with a driving-hindering factor, the occurrence of a collision risk, an increase in the driver's psychological discomfort index, etc. The factors that hinder smooth driving that are included in the lane change information may be more detailed information, such as traffic congestion waiting to turn right at an intersection or fork, traffic congestion waiting to turn left, traffic congestion waiting to enter a parking lot, and lane occupancy by stopped vehicles.
また、車線変更情報生成部16は、円滑な運転の阻害要因となった事象(例えば、停止車両や、渋滞中の他車両など)の画像データ、音声データ、センサ出力データなどを、車線変更情報に含ませてもよい。 In addition, the lane change information generation unit 16 may include image data, audio data, sensor output data, etc. of events that hinder smooth driving (e.g., stopped vehicles or other vehicles in a traffic jam) in the lane change information.
走行情報生成装置10は、通信装置(不図示)を用いた車々間通信により、他車両に搭載された別の走行情報生成装置10との間で、蓄積した車線変更情報をやりとりしてもよい。例えば、他車両の走行情報生成装置10から入手した車線変更情報を、自車両100の記録媒体24に記録してもよい。このとき、走行情報生成装置10は、自車両100の走行実績のある道路(つまり、自車両100が過去に走行したことのある道路)の車線変更情報のみを選択して、記録媒体24に記録してもよい。そうすることにより、自車両100が走行する可能性の低い道路の車線変更情報が、記録媒体24に記録されることが防止され、記録媒体24の記憶容量の節約となる。 The driving information generating device 10 may exchange accumulated lane change information with another driving information generating device 10 installed in another vehicle via vehicle-to-vehicle communication using a communication device (not shown). For example, lane change information obtained from the driving information generating device 10 of the other vehicle may be recorded on the recording medium 24 of the vehicle 100. In this case, the driving information generating device 10 may select and record only lane change information for roads on which the vehicle 100 has traveled (i.e., roads on which the vehicle 100 has traveled in the past) on the recording medium 24. This prevents lane change information for roads on which the vehicle 100 is unlikely to travel from being recorded on the recording medium 24, thereby conserving storage capacity on the recording medium 24.
意図推定部15は、周辺情報取得部14が取得した周辺情報から、自車両100の周辺の他車両の車線変更を検出し、周辺情報に基づいて、他車両の車線変更の意図が円滑意図であったか否かを推定してもよい。他車両が行った車線変更の意図が円滑意図であった場合、車線変更情報生成部16は、その車線変更に対応する車線変更情報を生成し、記録媒体24に記憶する。自車両100の車線変更情報だけでなく、他車両の車線変更情報も記録されるため、多くの車線変更情報を収集できる。 The intention estimation unit 15 may detect lane changes by other vehicles around the vehicle 100 from the surrounding information acquired by the surrounding information acquisition unit 14, and may estimate whether the other vehicle's lane change intention was a smooth lane change based on the surrounding information. If the other vehicle's lane change intention was a smooth lane change, the lane change information generation unit 16 generates lane change information corresponding to that lane change and stores it in the recording medium 24. Since not only the lane change information of the vehicle 100 but also the lane change information of other vehicles is recorded, a large amount of lane change information can be collected.
意図推定部15は、車線変更が行われたときに周辺検出装置22のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と円滑意図の判断結果との関係を、人工知能(AI)を用いて学習し、その学習の結果に基づいて円滑意図の推定ロジックを策定してもよい。学習から策定された判断ロジックは、意図推定部15に適用され、車線変更の意図推定に用いられる。 The intention estimation unit 15 may analyze the surrounding image captured by the camera of the surrounding detection device 22 when a lane change is made, learn the relationship between the analysis results of the surrounding image and the judgment results of the smooth intention using artificial intelligence (AI), and formulate a smooth intention estimation logic based on the results of that learning. The judgment logic formulated from the learning is applied to the intention estimation unit 15 and used to estimate the lane change intention.
<実施の形態2>
実施の形態2に係る走行情報生成装置10の構成は、実施の形態1の構成(図1)と同様である。ただし、実施の形態2においては、意図推定部15が、車線変更の意図を推定するとともに、車線変更の前後における自車両100の運転円滑度を算出し、車線変更情報生成部16が、その運転円滑度の情報を車線変更情報に含ませる。その他の要素の動作は、実施の形態1と同様であるためここでの説明は省略する。
<Second Embodiment>
The configuration of the driving information generation device 10 according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment (FIG. 1). However, in the second embodiment, the intention estimation unit 15 estimates the intention to change lanes and calculates the driving smoothness of the vehicle 100 before and after the lane change, and the lane change information generation unit 16 includes the information on the driving smoothness in the lane change information. The operation of the other elements is the same as that of the first embodiment, and therefore a description thereof will be omitted here.
図10は、実施の形態2に係る走行情報生成装置10の動作を示すフローチャートである。図10のフローチャートは、図9のフローチャートに対し、ステップS105とステップS106との間に、ステップS111を追加したものである。 Figure 10 is a flowchart showing the operation of the driving information generating device 10 according to embodiment 2. The flowchart in Figure 10 is the same as the flowchart in Figure 9 except that step S111 is added between step S105 and step S106.
ステップS111では、意図推定部15が、車線変更の前後における自車両100の運転円滑度を算出する。また、ステップS106では、車線変更情報生成部16が、車線変更の前後における自車両100の運転円滑度の情報を含む車線変更情報を生成して、記録媒体24に記録する。その他のステップは実施の形態1(図9)と同様である。In step S111, the intention estimation unit 15 calculates the driving smoothness of the vehicle 100 before and after the lane change. In step S106, the lane change information generation unit 16 generates lane change information including information on the driving smoothness of the vehicle 100 before and after the lane change, and records it on the recording medium 24. The other steps are the same as in embodiment 1 (Figure 9).
自車両100の運転円滑度は、自車両100の運転の円滑さの程度を定量化した数値である。ここでは、運転円滑度の数値が大きいほど、運転がより円滑であることを意味するものとする。 The driving smoothness of the vehicle 100 is a numerical value that quantifies the degree of smoothness of driving of the vehicle 100. Here, the higher the driving smoothness numerical value, the smoother the driving.
意図推定部15による運転円滑度の算出方法はいかなるものでもよいが、以下のような算出方法を適用可能である。 The intention estimation unit 15 may use any method to calculate driving smoothness, but the following calculation method can be applied.
例えば意図推定部15は、自車両100の速度に基づいて運転円滑度を算出してもよい。具体的には、時刻tにおける自車両100の速度をV(t)と、時刻tに自車両100が走行中の道路の制限速度をVlimitとから、時刻tにおける自車両100の運転円滑度SDL(t)を、SDL(t)=V(t)/Vlimitの式から算出してもよい(SDLの上限を1とする)。For example, the intention estimation unit 15 may calculate the driving smoothness based on the speed of the host vehicle 100. Specifically, the driving smoothness SDL(t) of the host vehicle 100 at time t may be calculated from the speed V(t) of the host vehicle 100 at time t and the speed limit Vlimit of the road on which the host vehicle 100 is traveling at time t, using the formula SDL(t) = V(t)/Vlimit (where the upper limit of SDL is 1).
意図推定部15は、自車両100の走行阻害要因の密度(例えば、渋滞車両の密度など)に基づいて運転円滑度を算出してもよい。この場合、走行阻害要因の密度が小さいほど、運転円滑度を大きくする。The intention estimation unit 15 may calculate the driving smoothness based on the density of factors that impede driving of the vehicle 100 (for example, the density of vehicles in traffic jams). In this case, the lower the density of factors that impede driving, the higher the driving smoothness.
意図推定部15は、自車両100の衝突リスクの高さに基づいて運転円滑度を算出してもよい。この場合、衝突リスクが低いときほど、運転円滑度を大きくする。 The intention estimation unit 15 may calculate the driving smoothness based on the level of collision risk of the vehicle 100. In this case, the lower the collision risk, the higher the driving smoothness.
意図推定部15は、以上の算出方法の2つ以上を用いて運転円滑度を算出し、それらの推定結果から総合的に、運転円滑度を判断してもよい。 The intention estimation unit 15 may calculate the driving smoothness using two or more of the above calculation methods and determine the driving smoothness comprehensively from the estimation results.
車線変更情報生成部16は、異なる方法で算出した2つ以上の運転円滑度を、車線変更情報に含ませてもよい。また、車線変更情報生成部16は、車線変更の前後における自車両100の運転円滑度の差を、車線変更による運転円滑度の改善度として、車線変更情報に含ませてもよい。また、車線変更情報生成部16は、運転円滑度の改善度が予め定められた閾値以上の車線変更に限り、記録媒体24に記録してもよい。 The lane change information generation unit 16 may include two or more driving smoothness levels calculated using different methods in the lane change information. The lane change information generation unit 16 may also include the difference in driving smoothness levels of the vehicle 100 before and after the lane change in the lane change information as the improvement in driving smoothness due to the lane change. The lane change information generation unit 16 may also record on the recording medium 24 only lane changes for which the improvement in driving smoothness level is equal to or greater than a predetermined threshold.
実施の形態2に係る走行情報生成装置10によれば、車線変更の前後における運転円滑度を含む車線変更情報が生成される。そのため、車線変更情報から、車線変更による運転円滑度の改善度を評価できるようになる。 The driving information generating device 10 according to the second embodiment generates lane change information including the driving smoothness before and after a lane change. Therefore, it becomes possible to evaluate the degree of improvement in driving smoothness due to a lane change from the lane change information.
<実施の形態3>
図11は、実施の形態3に係る走行情報生成装置10の構成を示す図である。図11の走行情報生成装置10の構成は、図1の構成に対し、走行情報生成装置10に地図データベース25を接続するとともに、走行情報生成装置10に地図データ生成部17を設けたものである。
<Third Embodiment>
Fig. 11 is a diagram showing the configuration of a driving information generation device 10 according to embodiment 3. The configuration of the driving information generation device 10 in Fig. 11 differs from the configuration in Fig. 1 in that a map database 25 is connected to the driving information generation device 10 and a map data generation unit 17 is provided in the driving information generation device 10.
地図データベース25は、地図データが格納されたデータベースである。地図データベース25に格納される地図データは、円滑な運転のために車両が走行すべき車線、すなわち、円滑な運転に有利な車線を示す車線変更支援情報を、車線のリンク単位またはサブリンク単位で含んでいる。この地図データには、サブリンクよりもさらに詳細な位置を特定した車線変更の位置が含まれてもよい。 The map database 25 is a database in which map data is stored. The map data stored in the map database 25 includes lane change assistance information indicating the lanes in which a vehicle should travel for smooth driving, i.e., lanes that are advantageous for smooth driving, on a lane link or sub-link basis. This map data may also include lane change locations that specify locations in more detail than a sub-link.
地図データ生成部17は、記録媒体24に蓄積された車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む地図データを生成し、予め定められたタイミングで、地図データベース25内の地図データを更新する。 The map data generation unit 17 generates map data including lane change assistance information based on the lane change information stored in the recording medium 24, and updates the map data in the map database 25 at predetermined times.
図12は、地図データ生成部17の動作を示すフローチャートである。 Figure 12 is a flowchart showing the operation of the map data generation unit 17.
自車両100が走行を開始すると、地図データ生成部17は、地図データの予め定められた更新タイミングか否かを判断する(ステップS201)。地図データの更新タイミングは、いかなるタイミングでもよく、例えば、定期的なタイミング(例えば1か月ごと)でもよいし、特定のイベントの発生タイミング(例えば、記録媒体24に新たな車線変更情報が一定数(例えば100件)蓄積されたタイミング)でもよい。When the vehicle 100 starts traveling, the map data generation unit 17 determines whether it is time to update the map data (step S201). The map data may be updated at any time, for example, periodically (e.g., once a month) or when a specific event occurs (e.g., when a certain number of new lane change information items (e.g., 100 items) have been accumulated in the recording medium 24).
地図データの更新タイミングになると(ステップS201でYES)、地図データ生成部17は、記録媒体24に蓄積された車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む更新用の地図データを生成する(ステップS202)。本実施の形態では、地図データ生成部17は、円滑意図の車線変更が行われる前の車線の運転円滑度を1、円滑意図の車線変更が行われた後の車線の運転円滑度を2として、車線変更支援情報を生成する。また、サブリンク内に車線変更情報が複数存在する場合は、統計処理によりサブリンクの車線毎の運転円滑度を求める。 When it is time to update the map data (YES in step S201), the map data generation unit 17 generates updated map data including lane change assistance information based on the lane change information stored in the recording medium 24 (step S202). In this embodiment, the map data generation unit 17 generates lane change assistance information by setting the driving smoothness level of the lane before a smooth lane change is made to 1 and the driving smoothness level of the lane after a smooth lane change is made to 2. In addition, if there are multiple lane change information pieces within a sublink, the driving smoothness level for each lane of the sublink is calculated using statistical processing.
その後、地図データ生成部17は、生成した更新用の地図データを用いて、地図データベース25内の地図データを更新する(ステップS203)。 Then, the map data generation unit 17 updates the map data in the map database 25 using the generated update map data (step S203).
本実施の形態では、図12の処理は、車線変更情報の生成処理(図9または図10)と並列に実行されるものとする。ただし、両者の処理は、必ずしも並列に実行されなくてもよく、シングルプロセスを含むどのようなソフトウェア構成でもよい。 In this embodiment, the processing in Figure 12 is executed in parallel with the lane change information generation processing (Figure 9 or Figure 10). However, the two processes do not necessarily have to be executed in parallel, and any software configuration, including a single process, is acceptable.
地図データベース25に格納される地図データの例を、図13および図14を用いて説明する。図13は、地図データベース25の地図データに含まれる車線変更支援情報の例である。図14は、図13の車線変更支援情報に対応する地図データを地図の画像として表したものであり、図14の地図には、円滑な運転に有利な車線が示されている。図13および図14において、「L」は道路を表すリンク、「N」は地点を表すノード、「SL」はリンクを分割したサブリンク、「SN」はサブリンク間の地点を表すサブノードをそれぞれ表している。この例では、サブリンクSL1-3において円滑な運転に有利な車線は第1車線であり、サブリンクSL1-1,SL1-2,SL2-1において円滑な運転に有利な車線は第2車線である。 Examples of map data stored in the map database 25 will be described using Figures 13 and 14. Figure 13 is an example of lane change assistance information included in the map data in the map database 25. Figure 14 shows the map data corresponding to the lane change assistance information in Figure 13 as a map image, and the map in Figure 14 indicates lanes that are advantageous for smooth driving. In Figures 13 and 14, "L" represents a link representing a road, "N" represents a node representing a location, "SL" represents a sublink dividing a link, and "SN" represents a subnode representing a location between sublinks. In this example, the lane that is advantageous for smooth driving in sublink SL1-3 is lane 1, and the lane that is advantageous for smooth driving in sublinks SL1-1, SL1-2, and SL2-1 is lane 2.
[変形例]
地図データベース25の地図データには、円滑な運転を阻害した要因、つまり、運転者が円滑意図の車線変更を行う切っ掛けとなった事象の情報を含ませてもよい。また、円滑な運転を阻害した要因別に、地図データベース25を設けてもよい。
[Modification]
The map data in the map database 25 may include information on factors that have hindered smooth driving, i.e., events that triggered the driver to change lanes with the intention of smooth driving. Also, the map database 25 may be provided for each factor that has hindered smooth driving.
地図データ生成部17は、記録媒体24に蓄積された新たな車線変更情報に基づいて、地図データの車線変更支援情報に反した車線変更が行われた道路を特定し、車線変更支援情報に反した車線変更が一定以上の頻度で行われた道路の車線変更支援情報を修正してもよい。地図データ生成部17は、例えば、自車両100が、円滑な運転に有利と判定されている車線から、円滑な運転に不利と判定されている車線への車線変更を行った場合に、車線変更支援情報に反した車線変更が行われたものと判断する。 The map data generation unit 17 may identify roads on which lane changes contrary to the lane change assistance information in the map data have occurred based on new lane change information stored in the recording medium 24, and may modify the lane change assistance information for roads on which lane changes contrary to the lane change assistance information have occurred with a certain frequency or more. For example, the map data generation unit 17 determines that a lane change contrary to the lane change assistance information has occurred when the vehicle 100 changes lanes from a lane determined to be advantageous for smooth driving to a lane determined to be disadvantageous for smooth driving.
車線変更支援情報に反した車線変更が一定以上の頻度で行われた道路の車線変更支援情報は、例えば、円滑な運転に有利/不利の優劣をつけないように修整されてもよい。優劣をつけない場合は、例えば図13における第1車線の運転円滑度と第2車線の運転円滑度とを同じ値にすればよい。もしくは、運転円滑度を多段階で表現している場合は、第1車線の運転円滑度と第2車線の運転円滑度とを互いに近づけてもよい。例えば、第1車線から第2車線への車線変更の回数をn1、第2車線から第1車線への車線変更の回数をn2とすると、図15のように、第1車線および第2車線の運転円滑度をn1の割合に応じて決定してもよい。 For example, the lane change assistance information for a road where lane changes contrary to the lane change assistance information are made more frequently than necessary may be modified so as not to assign advantages or disadvantages to smooth driving. If no advantages or disadvantages are assigned, the driving smoothness of the first lane and the second lane in Figure 13 may be set to the same value. Alternatively, if driving smoothness is expressed in multiple stages, the driving smoothness of the first lane and the driving smoothness of the second lane may be made closer to each other. For example, if the number of lane changes from the first lane to the second lane is n1 and the number of lane changes from the second lane to the first lane is n2, the driving smoothness of the first lane and the second lane may be determined according to the ratio of n1, as shown in Figure 15.
意図推定部15は、車線変更が行われたときに周辺検出装置22のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と円滑意図の判断結果との関係を、人工知能(AI)を用いて学習し、その学習の結果に基づいて円滑意図の推定ロジックや、運転円滑度の判断ロジック、円滑な運転を阻害した要因の判断ロジックなどを策定してもよい。 The intention estimation unit 15 analyzes the surrounding image captured by the camera of the surrounding detection device 22 when a lane change is made, and uses artificial intelligence (AI) to learn the relationship between the analysis results of the surrounding image and the judgment results of smooth driving intention, and may formulate smooth driving intention estimation logic, judgment logic for the degree of driving smoothness, judgment logic for factors that hinder smooth driving, etc. based on the results of this learning.
意図推定部15は、車線変更が行われたときに周辺検出装置22のカメラによって撮影された周辺映像を解析し、周辺映像の解析結果と運転円滑度との関係を学習し、その学習の結果に基づいて、運転円滑度や車線変更要因を判断するロジックを構築してもよい。その際、車線変更支援情報に反した車線変更が行われたときの周辺映像の重みを大きくして学習してもよい。 The intention estimation unit 15 may analyze the surrounding image captured by the camera of the surrounding detection device 22 when a lane change is made, learn the relationship between the analysis results of the surrounding image and driving smoothness, and build logic to determine driving smoothness and lane change factors based on the results of this learning. In this case, the learning may be performed by increasing the weight of the surrounding image when a lane change is made that goes against the lane change assistance information.
図16のように、地図データ生成部17および地図データベース25は、自車両100の外部に設置されたサーバ200に構築されてもよい。すなわち、走行情報生成装置10を搭載した車両と、地図データ生成部17および地図データベース25を備えるサーバ200とで構成される地図データ生成システムが構築されてもよい。この場合、サーバ200の地図データ生成部17は、複数の車両100の走行情報生成装置10から、いわゆるプローブ情報として車線変更情報を収集し、収集した車線変更情報に基づいて、車線変更支援情報を含む地図データを生成してもよい。 As shown in FIG. 16, the map data generation unit 17 and the map database 25 may be constructed in a server 200 installed outside the vehicle 100. In other words, a map data generation system may be constructed that is composed of a vehicle equipped with a driving information generation device 10 and a server 200 that has the map data generation unit 17 and the map database 25. In this case, the map data generation unit 17 of the server 200 may collect lane change information as so-called probe information from the driving information generation devices 10 of multiple vehicles 100, and generate map data including lane change assistance information based on the collected lane change information.
また、図16において自車両100内または走行情報生成装置10内に示されている要素の一部をサーバ200上に構築してもよい。特にAIを用いた学習などは、CPUおよびメモリの性能が高いサーバ200で実行すると効果的である。 In addition, some of the elements shown in Figure 16 within the vehicle 100 or the driving information generating device 10 may be constructed on the server 200. In particular, learning using AI is effective when performed on the server 200, which has high CPU and memory performance.
<実施の形態4>
図17は、実施の形態4に係る走行情報生成装置10の構成を示す図である。図17の走行情報生成装置10の構成は、図11の構成に対し、走行情報生成装置10に報知装置26を接続するとともに、走行情報生成装置10に運転支援部18を設けたものである。
<Fourth Embodiment>
Fig. 17 is a diagram showing the configuration of a driving information generation device 10 according to embodiment 4. The configuration of the driving information generation device 10 in Fig. 17 is different from the configuration in Fig. 11 in that a notification device 26 is connected to the driving information generation device 10 and a driving assistance unit 18 is provided in the driving information generation device 10.
報知装置26は、走行情報生成装置10が、自車両100の運転者に対して車線変更支援情報を提示するための手段である。報知装置26は、例えば、音声出力装置、表示装置など、運転者に情報を提示できれば、いかなるものでもよい。なお、表示装置は、自車両100のウインドシールド等に画像を投影することで、運転車の視野に直接画像を表示できるヘッドアップディスプレイ(HUD)でもよい。 The notification device 26 is a means by which the driving information generating device 10 presents lane change assistance information to the driver of the vehicle 100. The notification device 26 may be any device capable of presenting information to the driver, such as an audio output device or a display device. The display device may also be a head-up display (HUD) that can display an image directly in the driver's field of view by projecting an image onto the windshield, etc., of the vehicle 100.
運転支援部18は、自車両100の位置および走行中の車線、自車両100の周辺情報、ならびに、地図データベース25に格納された地図データの車線変更支援情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を自車両100の運転者に提示することで、車線変更を促し、自車両100の運転を支援する。具体的には、運転支援部18は、自車両100が走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でない場合に、その円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を、報知装置26を用いて行う。 The driving assistance unit 18 prompts the driver of the vehicle 100 to change lanes that are advantageous for smooth driving based on the position of the vehicle 100, the lane the vehicle is traveling in, information about the surrounding area of the vehicle 100, and lane change assistance information in the map data stored in the map database 25, thereby assisting the driver in driving the vehicle 100. Specifically, if the lane the vehicle 100 is traveling in is not advantageous for smooth driving, the driving assistance unit 18 uses the notification device 26 to issue a notification prompting the driver to change lanes to a lane that is advantageous for smooth driving.
例えば、図18のように、自車両100が、円滑な運転に有利な車線が第2車線である区間(サブノードSL1-2)を、円滑な運転に有利な車線が第1車線である区間(サブノードSL1-3)に向かって走行している状況を想定する。自車両100がサブノードSL1-3に接近したときに(例えば、自車両100がサブノードSL1-3の手前20mに達したとき、自車両100がサブノードSN1-3に入る2秒前、など)、自車両100が第2車線を走行していた場合、運転支援部18は、自車両100の運転車に対し、第1車線への車線変更を促す報知を行う。例えば報知装置26がHUDである場合、運転支援部18は、HUDを用いて運転車の視野に図19に示すような表示オブジェクトを表示して、運転者に車線変更を促す。この報知に従って自車両100の車線変更を行えば、サブノードSL1-3に入っても円滑な運転に有利な車線(第1車線)を走行することができ、運転者は円滑な運転を持続できる。ひいては渋滞緩和や安全運転に寄与できる。 For example, as shown in FIG. 18, consider a situation in which the host vehicle 100 is traveling in a section (sub-node SL1-2) where the second lane is advantageous for smooth driving, toward a section (sub-node SL1-3) where the first lane is advantageous for smooth driving. If the host vehicle 100 is traveling in the second lane when it approaches sub-node SL1-3 (e.g., when the host vehicle 100 reaches 20 m before sub-node SL1-3, or 2 seconds before the host vehicle 100 enters sub-node SN1-3), the driving assistance unit 18 issues a notification to the driver of the host vehicle 100 urging them to change lanes to the first lane. For example, if the notification device 26 is a HUD, the driving assistance unit 18 uses the HUD to display a display object such as that shown in FIG. 19 in the driver's field of view to urge the driver to change lanes. If the driver changes lanes in response to this notification, the driver can travel in the lane (first lane) that is advantageous for smooth driving even when entering sub-node SL1-3, allowing the driver to continue driving smoothly, which in turn contributes to easing traffic congestion and safe driving.
車線変更支援のための報知を行う方法はHUDを用いた方法に限られない。例えば、図18のように、走行すべき車線が分かるような地図を報知装置26の画面に表示させてもよいし、車線変更を促す音声案内が行われてもよい。 The method of providing notifications for lane change assistance is not limited to using a HUD. For example, as shown in Figure 18, a map showing the lane in which to drive may be displayed on the screen of the notification device 26, or audio guidance may be provided to encourage the driver to change lanes.
車線変更を促す報知を行うタイミングは可変でもよい。例えば、車線変更による運転円滑度の改善度が大きい場合ほど、報知のタイミングを早めてもよい。 The timing of the notification to encourage a lane change may be variable. For example, the greater the improvement in driving smoothness due to a lane change, the earlier the notification may be made.
車線変更情報生成部16は、車線変更に手間取った時間の情報を車線変更情報に含ませてもよく、地図データ生成部17は、車線変更情報に含まれる車線変更に手間取った時間の情報から車線変更の困難度を判断し、車線変更の困難度の情報を地図データの車線変更支援情報に含ませてもよい。その場合、運転支援部18は、車線変更の困難度の高い場所では、車線変更の困難度の低い場所よりも車線変更を促す報知のタイミングを早くすることが好ましい。 The lane change information generation unit 16 may include information on the time taken to change lanes in the lane change information, and the map data generation unit 17 may determine the difficulty of changing lanes from the information on the time taken to change lanes included in the lane change information, and include the information on the difficulty of changing lanes in the lane change assistance information of the map data. In this case, it is preferable that the driving assistance unit 18 issue a notification urging the driver to change lanes earlier in locations where lane change difficulty is high than in locations where lane change difficulty is low.
車線変更に手間取った時間は、運転者が車線変更の意思を持ってから、実際に車線変更が行われるまでの時間として定義される。また、運転者が車線変更の意思を持ったタイミングは、例えば、前方の他車両の影響で自車両100の速度が低下したタイミング、運転者が自車両100を変更先の車線側に寄せたタイミング、運転者が方向指示器をオンにしたタイミング、運転者が変更後の車線の方を繰り返し目視したタイミング、などと定義できる。 The time it takes to change lanes is defined as the time from when the driver intends to change lanes to when the lane change actually occurs. Furthermore, the timing at which the driver intends to change lanes can be defined as, for example, when the speed of the vehicle 100 decreases due to the influence of another vehicle ahead, when the driver moves the vehicle 100 toward the lane to which the lane is to be changed, when the driver turns on the turn signal, or when the driver repeatedly looks toward the lane to which the lane is to be changed.
なお、運転者が車線変更の意思を持ったこと自体を「みなし車線変更」として扱い、実際に車線変更が行われなかったとしても、意図推定部15が「みなし車線変更」の意図を推定し、車線変更情報生成部16が「みなし車線変更」の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成してもよい。 In addition, the driver's intention to change lanes may be treated as a "deemed lane change," and even if a lane change is not actually made, the intention estimation unit 15 may estimate the intention of a "deemed lane change," and the lane change information generation unit 16 may generate lane change information including the estimated result of the intention of a "deemed lane change."
地図データ生成部17は、車線変更の前後における自車両100の運転円滑度の情報から車線変更による運転円滑度の改善度を算出し、車線変更による運転円滑度の改善度の情報を地図データの車線変更支援情報に含ませてもよい。その場合、運転支援部18は、自車両100が走行中の道路における車線変更による運転円滑度の改善度に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変更してもよい。例えば、車線変更による運転円滑度の改善度が小さい場合は、画像のみで提示を行い、改善度が大きい場合は、画像に加えて音声を用いた提示を行うなど、改善度が大きい車線変更を強く促すことが好ましい。The map data generation unit 17 may calculate the degree of improvement in driving smoothness due to a lane change from information on the driving smoothness of the vehicle 100 before and after the lane change, and include the information on the degree of improvement in driving smoothness due to a lane change in the lane change assistance information of the map data. In this case, the driving assistance unit 18 may change the method of presenting lanes advantageous for smooth driving to the driver depending on the degree of improvement in driving smoothness due to a lane change on the road on which the vehicle 100 is traveling. For example, if the degree of improvement in driving smoothness due to a lane change is small, it is preferable to strongly encourage the driver to make a lane change with a large improvement, such as by presenting only an image, and if the degree of improvement is large, by presenting using audio in addition to an image.
また、自車両100の円滑な運転を阻害する要因に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変えてもよい。例えば、円滑な運転を阻害する要因が衝突リスクであり、衝突リスクを避けるために車線変更を案内する場合は、電動パワーステアリング(EPS)を駆動させてハンドルに力覚を加えたり、自動走行制御により車線変更を行う運転操作の一部または全てをアシストしたりしてもよい。 The method of presenting lanes advantageous for smooth driving to the driver may also be changed depending on factors that hinder smooth driving of the vehicle 100. For example, if the factor that hinders smooth driving is the risk of a collision and guidance is provided to change lanes to avoid the risk of a collision, the electric power steering (EPS) may be activated to apply a force sensation to the steering wheel, or automatic driving control may be used to assist in some or all of the driving operation of changing lanes.
運転支援部18は、車線変更が行われたときに撮影された周辺映像を解析し、過去に車線変更が行われたときの自車両100の周辺状況を学習する機能を備えてもよい。運転支援部18は、自車両100の走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でなく、且つ、学習の結果から、自車両100の周辺の状況が過去に車線変更が行われたときの周辺状況に近い状況になったと判断した場合に、円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を行う。The driving assistance unit 18 may have a function to analyze surrounding video captured when a lane change is made and learn the surrounding conditions of the vehicle 100 when a lane change was made in the past. If the driving assistance unit 18 determines that the lane the vehicle 100 is traveling in is not one that is advantageous for smooth driving and that the conditions around the vehicle 100 have become similar to the surrounding conditions when a lane change was made in the past, it issues a warning to encourage the vehicle to change lanes to a lane that is advantageous for smooth driving.
車線変更情報は、曜日、天候、時刻、祭日、イベント(催し物)等の走行条件別にカテゴライズして記録媒体24に記録されてもよい。その場合、運転支援部18は、自車両100の現在の状況が、カテゴライズされた走行条件のいずれかに一致する場合に、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示するようにしてもよい。 Lane change information may be categorized by driving conditions such as day of the week, weather, time of day, holidays, events, etc. and recorded on the recording medium 24. In this case, the driving assistance unit 18 may present the driver with a lane that is advantageous for smooth driving when the current situation of the vehicle 100 matches any of the categorized driving conditions.
また、図17において自車両100内または走行情報生成装置10内に示されている要素の一部をサーバ上に構築してもよい。特にAIを用いた学習などは、CPUおよびメモリの性能が高いサーバで実行すると効果的である。 In addition, some of the elements shown in Figure 17 within the vehicle 100 or the driving information generating device 10 may be constructed on a server. In particular, learning using AI is effective when performed on a server with high CPU and memory performance.
<ハードウェア構成例>
図20および図21は、それぞれ走行情報生成装置10のハードウェア構成の例を示す図である。図1に示した走行情報生成装置10の構成要素の各機能は、例えば図20に示す処理回路50により実現される。すなわち、走行情報生成装置10は、自車両の位置の情報を取得し、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得し、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得し、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得し、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定し、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成するための処理回路50を備える。処理回路50は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサ(中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSP(Digital Signal Processor)とも呼ばれる)を用いて構成されていてもよい。
<Hardware configuration example>
20 and 21 are diagrams illustrating examples of the hardware configuration of the driving information generation device 10. The functions of the components of the driving information generation device 10 illustrated in FIG. 1 are realized, for example, by a processing circuit 50 illustrated in FIG. 20. That is, the driving information generation device 10 includes a processing circuit 50 that acquires information on the position of the host vehicle, acquires driving lane information indicating the lane in which the host vehicle is traveling, acquires vehicle state information that includes at least one of the driving state of the host vehicle and the state of the driver of the host vehicle, acquires surrounding information that is information on the surrounding conditions of the host vehicle, detects a lane change of the host vehicle from the driving lane information, estimates whether the intention to change lanes was a smooth intention to drive the host vehicle smoothly based on the vehicle state information or the surrounding information, and generates lane change information that includes the position of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimated result of the lane change intention. The processing circuit 50 may be dedicated hardware, or may be configured using a processor (also called a central processing unit (CPU), processing device, arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, or DSP (Digital Signal Processor)) that executes a program stored in memory.
処理回路50が専用のハードウェアである場合、処理回路50は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。走行情報生成装置10の構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されてもよいし、それらの機能がまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。 When the processing circuit 50 is dedicated hardware, the processing circuit 50 may be, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination of these. The functions of each component of the driving information generating device 10 may be realized by a separate processing circuit, or these functions may be realized together by a single processing circuit.
図21は、処理回路50がプログラムを実行するプロセッサ51を用いて構成されている場合における走行情報生成装置10のハードウェア構成の例を示している。この場合、走行情報生成装置10の構成要素の機能は、ソフトウェア等(ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせ)により実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ52に格納される。プロセッサ51は、メモリ52に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、走行情報生成装置10は、プロセッサ51により実行されるときに、自車両の位置の情報を取得する処理と、自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する処理と、自車両の走行状態および自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する処理と、自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する処理と、走行車線情報から自車両の車線変更を検出し、車両状態情報または周辺情報に基づいて、車線変更の意図が自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する処理と、車線変更の位置、車線変更の前後の車線、および車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する処理と、が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ52を備える。換言すれば、このプログラムは、走行情報生成装置10の構成要素の動作の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。 Figure 21 shows an example of the hardware configuration of the driving information generation device 10 when the processing circuit 50 is configured using a processor 51 that executes a program. In this case, the functions of the components of the driving information generation device 10 are realized by software, etc. (software, firmware, or a combination of software and firmware). The software, etc. is written as a program and stored in memory 52. The processor 51 realizes the functions of each part by reading and executing the program stored in memory 52. That is, the driving information generation device 10 includes a memory 52 for storing a program that, when executed by the processor 51, results in the execution of the following processes: acquiring information on the position of the vehicle, acquiring driving lane information indicating the lane in which the vehicle is traveling, acquiring vehicle state information including at least one of the driving state of the vehicle and the state of the driver of the vehicle, acquiring peripheral information which is information on the surrounding conditions of the vehicle, detecting a lane change of the vehicle from the driving lane information and estimating, based on the vehicle state information or the peripheral information, whether the intention to change lanes was a smooth intention to drive the vehicle smoothly, and generating lane change information including the position of the lane change, the lanes before and after the lane change, and the estimated result of the lane change intention. In other words, this program can be said to cause a computer to execute the procedures and methods of the operations of the components of the driving information generation device 10.
ここで、メモリ52は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD(Digital Versatile Disc)およびそのドライブ装置のほか、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。 Here, memory 52 may be, for example, non-volatile or volatile semiconductor memory such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), HDD (Hard Disk Drive), magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini disk, DVD (Digital Versatile Disc) and its drive device, or any storage medium to be used in the future.
以上、走行情報生成装置10の構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、走行情報生成装置10の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路50でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ51としての処理回路50がメモリ52に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。 The above describes a configuration in which the functions of the components of the driving information generating device 10 are realized either through hardware or software, etc. However, this is not limited to this, and the configuration may also be such that some of the components of the driving information generating device 10 are realized through dedicated hardware, and other components are realized through software, etc. For example, the functions of some components may be realized by a processing circuit 50 as dedicated hardware, and the functions of other components may be realized by the processing circuit 50 as a processor 51 reading and executing a program stored in memory 52.
以上のように、走行情報生成装置10は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。 As described above, the driving information generating device 10 can realize each of the above-mentioned functions through hardware, software, etc., or a combination of these.
なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。 In addition, it is possible to freely combine each embodiment, and to modify or omit each embodiment as appropriate.
上記した説明は、すべての態様において、例示であって、例示されていない無数の変形例が想定され得るものと解される。 It is understood that the above description is illustrative in all respects and that countless variations not illustrated can be envisioned.
10 走行情報生成装置、11 位置情報取得部、12 走行車線情報取得部、13 車両状態情報取得部、14 周辺情報取得部、15 意図推定部、16 車線変更情報生成部、17 地図データ生成部、18 運転支援部、21 ロケータ、22 周辺検出装置、23 車内LAN、24 記録媒体、25 地図データベース、26 報知装置、50 処理回路、51 プロセッサ、52 メモリ、100 自車両、101 他車両、200 サーバ。10 Driving information generation device, 11 Position information acquisition unit, 12 Driving lane information acquisition unit, 13 Vehicle state information acquisition unit, 14 Surrounding information acquisition unit, 15 Intention estimation unit, 16 Lane change information generation unit, 17 Map data generation unit, 18 Driving assistance unit, 21 Locator, 22 Surrounding detection device, 23 In-vehicle LAN, 24 Recording medium, 25 Map database, 26 Notification device, 50 Processing circuit, 51 Processor, 52 Memory, 100 Host vehicle, 101 Other vehicles, 200 Server.
Claims (20)
前記自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得する走行車線情報取得部と、
前記自車両の走行状態および前記自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得する車両状態情報取得部と、
前記自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記走行車線情報から前記自車両の車線変更を検出し、前記自車両の前記車線変更前と前記車線変更後の前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、前記車線変更の意図が前記自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定する意図推定部と、
前記車線変更の位置、前記車線変更の前後の車線、および前記車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する車線変更情報生成部と、
を備える走行情報生成装置。 a position information acquisition unit that acquires information about the position of the vehicle;
a driving lane information acquisition unit that acquires driving lane information indicating the lane on which the host vehicle is traveling;
a vehicle state information acquisition unit that acquires vehicle state information that includes at least one of a running state of the host vehicle and a state of a driver of the host vehicle;
a surrounding information acquisition unit that acquires surrounding information, which is information about the surrounding conditions of the host vehicle;
an intention estimation unit that detects a lane change of the host vehicle from the driving lane information, and estimates whether the intention of the lane change was a smooth intention, which is an intention to drive the host vehicle smoothly, based on the vehicle state information or the surrounding information before and after the lane change of the host vehicle;
a lane change information generating unit that generates lane change information including the position of the lane change, the lanes before and after the lane change, and an estimation result of the intention of the lane change;
A driving information generating device comprising:
前記意図推定部は、前記車線変更後の前記自車両の走行速度が前記車線変更前の前記自車両の走行速度よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the vehicle state information acquisition unit acquires a traveling speed of the host vehicle as the vehicle state information;
the intention estimation unit estimates the intention to change lanes to be the smooth intention when the traveling speed of the host vehicle after the lane change is higher than the traveling speed of the host vehicle before the lane change and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記意図推定部は、前記車線変更を行わずに走行した場合の前記自車両の走行速度を推定し、前記車線変更後の前記自車両の走行速度が、前記車線変更を行わずに走行した場合の前記自車両の走行速度の推定値よりも高く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the vehicle state information acquisition unit acquires a traveling speed of the host vehicle as the vehicle state information;
The intention estimation unit estimates a traveling speed of the host vehicle when traveling without changing lanes, and when the traveling speed of the host vehicle after changing lanes is higher than the estimated value of the traveling speed of the host vehicle when traveling without changing lanes and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold, estimates that the intention to change lanes is the intention to smooth the lane.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記意図推定部は、前記車線変更前の車線における前記自車両の前方に前記走行阻害要因が存在し、前記車線変更後の車線における前記自車両の前方に前記走行阻害要因が存在しない場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the surrounding information acquisition unit acquires, as the surrounding information, information on travel obstruction factors ahead of the host vehicle;
the intention estimation unit estimates the intention to change lanes to be the intention to smoothly change lanes when the driving obstruction factor is present ahead of the host vehicle in the lane before the lane change and the driving obstruction factor is not present ahead of the host vehicle in the lane after the lane change.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記意図推定部は、前記車線変更の前後における前記自車両の前記障害物への衝突リスクの高さを算出し、前記車線変更後の前記衝突リスクが前記車線変更前の前記衝突リスクよりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the surrounding information acquisition unit acquires information about an obstacle ahead of the host vehicle as the surrounding information;
the intention estimation unit calculates a level of a collision risk of the host vehicle with the obstacle before and after the lane change, and, when the collision risk after the lane change is lower than the collision risk before the lane change and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold, estimates that the intention to change lanes is the smooth intention.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記意図推定部は、前記車線変更後の前記心理的不快指数が前記車線変更前の前記心理的不快指数よりも低く、その差が予め定められた閾値以上である場合に、前記車線変更の意図を前記円滑意図と推定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the vehicle state information acquisition unit acquires a psychological discomfort index of the driver as the vehicle state information,
the intention estimation unit estimates the intention to change lanes to be the intention to smooth the lane change when the psychological discomfort index after the lane change is lower than the psychological discomfort index before the lane change and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold.
The driving information generating device according to claim 1 .
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the lane change information generation unit includes, in the lane change information, any one of a decrease in speed of the host vehicle, an encounter with a driving obstruction factor, and an occurrence of a collision risk as information on a factor that obstructed smooth driving in the lane before the lane change;
The driving information generating device according to claim 1 .
前記車線変更情報生成部は、前記車線変更の前後における前記運転円滑度の情報を前記車線変更情報に含ませる、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the intention estimation unit calculates driving smoothness of the host vehicle before and after the lane change;
The lane change information generation unit includes information on the driving smoothness before and after the lane change in the lane change information.
The driving information generating device according to claim 1 .
請求項1に記載の走行情報生成装置。 a map data generating unit configured to generate map data including lane change assistance information indicating lanes advantageous for smooth driving based on the lane change information;
The driving information generating device according to claim 1 .
請求項9に記載の走行情報生成装置。 10. The driving information generation device according to claim 9, wherein the map data generation unit identifies a road on which the lane change contrary to the lane change assistance information in the map data has occurred based on the new lane change information, and corrects the lane change assistance information for roads on which the lane change contrary to the lane change assistance information has occurred with a frequency equal to or greater than a certain frequency.
前記意図推定部は、前記車線変更が行われたときに撮影された前記周辺映像を解析し、前記周辺映像の解析結果と前記円滑意図の判断結果との関係を学習し、その学習の結果に基づいて前記円滑意図の推定ロジックを策定する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the surrounding information acquisition unit acquires, as the surrounding information, a surrounding image that is an image captured around the host vehicle;
The intention estimation unit analyzes the surrounding image captured when the lane change is performed, learns the relationship between the analysis result of the surrounding image and the determination result of the smooth driving intention, and formulates the smooth driving intention estimation logic based on the learning result.
The driving information generating device according to claim 1 .
請求項9に記載の走行情報生成装置。 The vehicle navigation system further includes a driving assistance unit that presents to the driver lanes that are advantageous for smooth driving based on the lane change assistance information of the map data.
The driving information generating device according to claim 9.
前記車線変更情報生成部は、前記車線変更に手間取った時間の情報を前記車線変更情報に含ませ、
前記地図データ生成部は、前記車線変更情報に含まれる前記車線変更に手間取った時間の情報から前記車線変更の困難度を判断し、前記車線変更の前記困難度の情報を前記地図データの前記車線変更支援情報に含ませ、
前記運転支援部は、前記車線変更の前記困難度の高い場所では、前記車線変更の前記困難度の低い場所よりも前記車線変更を促す報知のタイミングを早くする、
請求項12に記載の走行情報生成装置。 the driving assistance unit, when the lane in which the host vehicle is traveling is not a lane advantageous for smooth driving, issues a notification to encourage the host vehicle to change to the lane advantageous for smooth driving;
the lane change information generating unit includes information about the time taken to change lanes in the lane change information,
the map data generation unit determines a degree of difficulty of the lane change from information on a time taken to change lanes, which is included in the lane change information, and includes the information on the degree of difficulty of the lane change in the lane change assistance information of the map data;
The driving assistance unit may make the timing of the notification prompting the driver to change lanes earlier in a location where the degree of difficulty in changing lanes is high than in a location where the degree of difficulty in changing lanes is low.
The driving information generating device according to claim 12.
前記車線変更情報生成部は、前記車線変更の前後における前記自車両の前記運転円滑度の情報を前記車線変更情報に含ませ、
前記地図データ生成部は、前記車線変更情報に含まれる前記車線変更の前後における前記自車両の前記運転円滑度の情報から前記車線変更による前記運転円滑度の改善度を算出し、前記車線変更による前記運転円滑度の前記改善度の情報を前記地図データの前記車線変更支援情報に含ませ、
前記運転支援部は、前記自車両が走行中の道路における前記車線変更による前記運転円滑度の前記改善度に応じて、円滑な運転に有利な車線を運転者に提示する方法を変更する、
請求項12に記載の走行情報生成装置。 the intention estimation unit calculates driving smoothness of the host vehicle before and after the lane change,
the lane change information generation unit includes information on the driving smoothness of the host vehicle before and after the lane change in the lane change information,
the map data generation unit calculates an improvement degree of the driving smoothness due to the lane change from information on the driving smoothness of the host vehicle before and after the lane change, which is included in the lane change information, and includes the information on the improvement degree of the driving smoothness due to the lane change in the lane change assistance information of the map data;
the driving assistance unit changes a method of presenting a lane advantageous for smooth driving to the driver according to the degree of improvement in the driving smoothness due to the lane change on the road on which the host vehicle is traveling.
The driving information generating device according to claim 12.
前記運転支援部は、前記車線変更が行われたときに撮影された前記周辺映像を解析し、過去に前記車線変更が行われたときの前記自車両の前記周辺状況を学習し、
前記運転支援部は、前記自車両の走行中の車線が円滑な運転に有利な車線でなく、且つ、前記自車両の周辺の状況が、過去に前記車線変更が行われたときの前記周辺状況に近い状況になった場合に、当該円滑な運転に有利な車線への車線変更を促す報知を行う、
請求項12に記載の走行情報生成装置。 the surrounding information acquisition unit acquires, as the surrounding information, a surrounding image that is an image captured around the host vehicle;
the driving assistance unit analyzes the surrounding image captured when the lane change is performed, and learns the surrounding situation of the host vehicle when the lane change was performed in the past;
When the lane on which the host vehicle is traveling is not a lane advantageous for smooth driving and the situation around the host vehicle becomes similar to the situation around the host vehicle when the lane change was previously performed, the driving assistance unit issues a notification to encourage the host vehicle to change to a lane advantageous for smooth driving.
The driving information generating device according to claim 12.
前記車線変更情報生成部は、運転者が車線変更の意思を持ってから実際に前記車線変更が行われるまでの時間を、前記車線変更に手間取った時間の情報として、前記車線変更情報に含ませる、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the intention estimation unit detects that the driver has an intention to change lanes based on the vehicle state information or the surrounding information;
The lane change information generating unit includes, in the lane change information, a time period from when the driver intends to change lanes until the lane change is actually performed, as information on a time period taken to change lanes.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記車線変更情報生成部は、前記みなし車線変更の意図の推定結果を含む前記車線変更情報を生成する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 the intention estimation unit detects that the driver has an intention to change lanes based on the vehicle state information or the surrounding information, treats the driver's intention to change lanes as a deemed lane change, and estimates the driver's intention to change lanes;
the lane change information generation unit generates the lane change information including an estimation result of the assumed lane change intention.
The driving information generating device according to claim 1 .
前記車線変更情報生成部は、さらに、前記他車両が行った前記円滑意図の前記車線変更に対応する前記車線変更情報を生成する、
請求項1に記載の走行情報生成装置。 The intention estimation unit further detects a lane change of another vehicle around the host vehicle from the surrounding information, and estimates whether the lane change intention of the other vehicle was the smooth intention based on the surrounding information;
The lane change information generating unit further generates the lane change information corresponding to the smooth lane change performed by the other vehicle.
The driving information generating device according to claim 1 .
複数の前記車両の前記走行情報生成装置から前記車線変更情報を収集し、収集した前記車線変更情報に基づいて、円滑な運転に有利な車線を示す車線変更支援情報を含む地図データを生成する地図データ生成部を有するサーバと、
を備える地図データ生成システム。 A vehicle equipped with the driving information generating device according to claim 1;
a server having a map data generation unit that collects the lane change information from the driving information generation devices of the plurality of vehicles and generates map data including lane change assistance information that indicates lanes that are advantageous for smooth driving based on the collected lane change information;
A map data generation system comprising:
前記走行情報生成装置の走行車線情報取得部が、前記自車両の走行中の車線を示す走行車線情報を取得し、
前記走行情報生成装置の車両状態情報取得部が、前記自車両の走行状態および前記自車両の運転者の状態の少なくとも片方を含む情報である車両状態情報を取得し、
前記走行情報生成装置の周辺情報取得部が、前記自車両の周辺状況の情報である周辺情報を取得し、
前記走行情報生成装置の意図推定部が、前記走行車線情報から前記自車両の車線変更を検出し、前記自車両の前記車線変更前と前記車線変更後の前記車両状態情報または前記周辺情報に基づいて、前記車線変更の意図が前記自車両を円滑に運転する意図である円滑意図であったか否かを推定し、
前記走行情報生成装置の車線変更情報生成部が、前記車線変更の位置、前記車線変更の前後の車線、および前記車線変更の意図の推定結果を含む車線変更情報を生成する、
走行情報生成方法。 a position information acquisition unit of the driving information generating device acquires information on the position of the vehicle;
a driving lane information acquisition unit of the driving information generation device acquires driving lane information indicating a lane in which the host vehicle is traveling;
a vehicle state information acquisition unit of the driving information generating device acquires vehicle state information that is information including at least one of a driving state of the host vehicle and a state of a driver of the host vehicle;
a surrounding information acquisition unit of the traveling information generation device acquires surrounding information that is information about a surrounding situation of the host vehicle;
an intention estimation unit of the driving information generation device detects a lane change of the host vehicle from the driving lane information, and estimates whether the intention of the lane change was a smooth intention, which is an intention to drive the host vehicle smoothly, based on the vehicle state information or the surrounding information before and after the lane change of the host vehicle;
a lane change information generating unit of the traveling information generating device generating lane change information including a position of the lane change, lanes before and after the lane change, and an estimation result of the intention of the lane change;
A method for generating driving information.
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