特許 7341214 安全車間距離推定システム及び推定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-08-31

(45)【発行日】2023-09-08

(54)【発明の名称】安全車間距離推定システム及び推定方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20230901BHJP

   B60W 30/16 20200101ALI20230901BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 E

B60W30/16

【請求項の数】 18

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021210665

(22)【出願日】2021-12-24

(65)【公開番号】P2023075881

(43)【公開日】2023-05-31

【審査請求日】2022-02-21

(31)【優先権主張番号】110143172

(32)【優先日】2021-11-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(73)【特許権者】

【識別番号】390023582

【氏名又は名称】財團法人工業技術研究院

【氏名又は名称原語表記】ＩＮＤＵＳＴＲＩＡＬ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ

【住所又は居所原語表記】Ｎｏ．１９５，Ｓｅｃ．４，ＣｈｕｎｇＨｓｉｎｇＲｄ．，Ｃｈｕｔｕｎｇ，Ｈｓｉｎｃｈｕ，Ｔａｉｗａｎ ３１０４０

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100169823

【弁理士】

【氏名又は名称】吉澤 雄郎

(72)【発明者】

【氏名】胡 振▲フエイ▼

(72)【発明者】

【氏名】許 修▲ウェイ▼

(72)【発明者】

【氏名】古 昆隴

(72)【発明者】

【氏名】▲チャン▼ 巧同

【審査官】増子 真

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－０６０９３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３９４４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１９－５０６３２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１６－５１４３１７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

Ｂ６０Ｗ １０／００ － １０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００ － ６０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自律走行車に適した安全車間距離推定システムであって、
センサと、
前記センサに結合されたプロセッサとを具え、
前記センサは、隣接車両を計測して第１センシングデータを生成し、前記自律走行車を計測して第２センシングデータを生成し、前記隣接車両は前記自律走行車に隣接し、
前記プロセッサは、舗装材料データに応じて前記隣接車両の車輪と舗装道路との間の第１摩擦パラメータを推定し、前記第２センシングデータに応じて前記自律走行車の車輪と前記舗装道路との間の第２摩擦パラメータを推定し、前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ、前記第１摩擦パラメータ、及び前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車と前記隣接車両との間の安全車間距離を計算し、
前記プロセッサが、前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ、前記第１摩擦パラメータ、及び前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車と前記隣接車両との間の安全車間距離を計算することが、
前記第１センシングデータに応じて前記隣接車両の動的仕様を識別することであって、該動的仕様は前記隣接車両の最大減速度を含むことと、
前記隣接車両の前記動的仕様及び前記第１摩擦パラメータに応じて、前記隣接車両の第１最大減速度を推定することと、
前記自律走行車の前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車の第２最小減速度を推定することと、
前記自律走行車の転がり摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車の第３最大加速度を推定することと、
前記第１最大減速度、前記第２最小減速度、及び前記第３最大加速度に応じて、前記安全車間距離を計算することと
を含む、安全車間距離推定システム。

【請求項2】

前記第１センシングデータが、前記隣接車両の縦速度、横速度、画像データ、及びＬｉＤＡＲデータを含む、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項3】

前記第２センシングデータが、前記自律走行車の縦速度、横速度、車輪速度、車輪偏角、ヨーレート、及び傾斜角を含む、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項4】

前記プロセッサが高精度マップを調べることにより、あるいは前記センサが前記舗装道路を計測することにより、前記舗装材料データを生成する、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項5】

前記舗装材料データをルックアップテーブルに入力して、前記第１摩擦パラメータに相当する第１摩擦係数を生成し、前記ルックアップテールが舗装材料と前記第１摩擦係数との対応を含む、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項6】

前記プロセッサが、前記隣接車両の複数の特徴を前記第１センシングデータから抽出して、該複数の特徴を車両分類器に提供して前記動的仕様を生成する、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項7】

上面図を表示するために使用される表示装置をさらに具え、該上面図は、前記自律走行車、前記隣接車両、及び前記自律走行車と前記隣接車両との間の第１距離を含む、請求項１に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項8】

前記プロセッサが前記第１距離を前記安全車間距離と比較し、前記上面図が、異なる比較結果に対応する異なる色で前記第１距離を示す、請求項７に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項9】

前記プロセッサが、前記第１距離を前記安全車間距離と比較して、前記自律走行車が安全確認に合格するか否かを判定し、前記安全車間距離が縦距離及び横距離を含む、請求項７に記載の安全車間距離推定システム。

【請求項10】

自律走行車に適した安全車間距離推定方法であって、
隣接車両を計測して第１センシングデータを生成し、前記自律走行車を計測して第２センシングデータを生成するステップであって、前記隣接車両が前記自律走行車に隣接するステップと、
舗装材料データに応じて、前記隣接車両の車輪と舗装道路との間の第１摩擦パラメータを推定するステップと、
前記第２センシングデータに応じて、前記自律走行車の車輪と前記舗装道路との間の第２摩擦パラメータを推定するステップと、
前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ、前記第１摩擦パラメータ、及び前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車と前記隣接車両との間の安全車間距離を計算するステップと
を含み、
前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ、前記第１摩擦パラメータ、及び前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車と前記隣接車両との間の安全車間距離を計算するステップが、
前記第１センシングデータに応じて前記隣接車両の動的仕様を識別するステップであって、該動的仕様は前記隣接車両の最大減速度を含むステップと、
前記隣接車両の前記動的仕様及び前記第１摩擦パラメータに応じて、前記隣接車両の第１最大減速度を推定するステップと、
前記自律走行車の前記第２摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車の第２最小減速度を推定するステップと、
前記自律走行車の転がり摩擦パラメータに応じて、前記自律走行車の第３最大加速度を推定するステップと、
前記第１最大減速度、前記第２最小減速度、及び前記第３最大加速度に応じて、前記安全車間距離を計算するステップと
を含む、安全車間距離推定方法。

【請求項11】

前記第１センシングデータが、前記隣接車両の縦速度、横速度、画像データ、及びＬｉＤＡＲデータを含む、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項12】

前記第２センシングデータが、前記自律走行車の縦速度、横速度、車輪速度、車輪偏角、ヨーレート、及び傾斜角を含む、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項13】

プロセッサが高精度マップを調べることにより、あるいはセンサが前記舗装道路を計測することにより、前記舗装材料データを生成する、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項14】

前記舗装材料データをルックアップテーブルに入力して、前記第１摩擦パラメータに相当する第１摩擦係数を生成し、前記ルックアップテールが、舗装材料と前記第１摩擦係数との対応を含む、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項15】

前記第１センシングデータに応じて前記隣接車両の前記動的仕様を識別するステップが、
前記隣接車両の複数の特徴を前記第１センシングデータから抽出して、該複数の特徴を車両分類器に提供して前記動的仕様を生成するステップを含む、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項16】

上面図を表示するステップをさらに含み、該上面図は、前記自律走行車、前記隣接車両、及び前記自律走行車と前記隣接車両との間の第１距離を含む、請求項１０に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項17】

前記第１距離を前記安全車間距離と比較するステップをさらに含み、前記上面図が、異なる比較結果に対応する異なる色で前記第１距離を示す、請求項１６に記載の安全車間距離推定方法。

【請求項18】

前記第１距離を前記安全車間距離と比較して、前記自律走行車が安全確認に合格するか否かを判定するステップを更に含み、前記安全車間距離が縦距離及び横距離を含む、請求項１６に記載の安全車間距離推定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、安全車間距離推定システム及び安全車間距離推定方法に関するものであり、特に自律走行車において使用される安全車間距離推定システム及び安全車間距離推定方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

関連技術の説明
急ブレーキによって生じる衝突を避けるための最も効果的な方策のうちの１つは、走行中に自律走行車と周囲の車両及び物体との間の適切な安全車間距離を維持することである。自律走行車の安全確認及び監視に関しては、米国電気電子技術者標準化協会（ＩＥＥＥ－ＳＡ：Electrical and Electronics Engineers Standards Association）が、自律走行車についての安全仕様、ＩＥＥＥ Ｐ２８４６（Formal Model for Safety Considerations in Automated Vehicle Decision Making（自動運転車の意思決定における安全性考察用の形式モデル））を刊行している。ＩＥＥＥ Ｐ２８４６は、責任感知型安全論（ＲＳＳ：responsibility-sensitive safety）モデルを含む。ＲＳＳモデルは、自律走行車の安全状況を規定して測定可能なパラメータを提供する。ＲＳＳモデルは、特定の安全車間距離、即ち、異なるシナリオにおいて最悪条件下で衝突を回避して交通事故を回避するための周囲車両からの距離を保つ共通ルールを含む。

【0003】

しかし、異なる交通環境において異なる動的パフォーマンスで自律走行車と周囲車両との間の適切な安全車間距離を維持することは、自律走行車技術の開発にとって挑戦である。例えば、貨物を積載した大型トラックは大きな減速度を有することができ、従って、大型トラックの背後の自律走行車は、より長い安全車間距離をとる必要がある。水または雪が存在する舗装道路上を自律走行車が走行中である際には、車輪と舗装道路との間の摩擦係数が、舗装道路が乾燥した状態における摩擦係数よりも低く、自律走行車のブレーキ能力の大幅な低下を生じさせる。従って安全車間距離を増加させる必要がある。他方では、適切な安全車間距離により、先行車と後続車との間の過度の距離を回避することができ、交通網の効率を維持することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】欧州特許出願公開第３１０６３６０号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

技術課題
本発明は、安全車間距離推定システム及び安全車間距離推定方法を提供し、これらの安全車間距離推定システム及び安全車間距離推定方法は、隣接車両の動的仕様を識別し、隣接車両の車輪及び自律走行車の車輪と舗装道路との間の摩擦パラメータを推定することにより、隣接車両と自律走行車との間の距離を計算する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

課題の解決策
本発明の好適例は、自律走行車に適した安全車間距離推定システムを提供する。この安全車間距離推定システムはセンサ及びプロセッサを含み、但しこれらを含むことに限定されない。センサは、隣接車両を計測して第１センシングデータを生成し、自律走行車を計測して第２センシングデータを生成し、隣接車両は自律走行車に隣接している。プロセッサは、舗装材料データに応じて隣接車両の車輪と舗装道路との間の第１摩擦パラメータを推定し、第２センシングデータに応じて自律走行車の車輪と舗装道路との間の第２摩擦パラメータを推定し、第１センシングデータ、第２センシングデータ、第１摩擦パラメータ、及び第２摩擦パラメータに応じて、自律走行車と隣接車両との間の安全車間距離を計算する。

【0007】

本発明の好適例は、自律走行車に適した安全車間距離推定方法を提供する。この安全車間距離推定方法は次のことを含む。隣接車両を計測して第１センシングデータを生成し、自律走行車を計測して第２センシングデータを生成し、隣接車両は自律走行車に隣接している。舗装材料データに応じて、隣接車両の車輪と舗装道路との間の第１摩擦パラメータを推定する。第２センシングデータに応じて、自律走行車の車輪と舗装道路との間の第２摩擦パラメータを推定する。第１センシングデータ、第２センシングデータ、第１摩擦パラメータ、及び第２摩擦パラメータに応じて、自律走行車と隣接車両との間の安全車間距離を計算する。

【発明の効果】

【0008】

以上のことに基づいて、本発明の一部の好適例では、隣接車両の車輪及び自律走行車の車輪と舗装道路との間の摩擦係数を推定することにより、自律走行車及び隣接車両の最大加速度／減速度のリアルタイム推定精度が向上し、安全車間距離を適用することができるシナリオが増加し、自律走行車の信頼性及び安全性が向上する。

【0009】

本発明の以上の特徴及び利点のさらなる理解をもたらすために、図面を伴う実施形態を以下に詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施形態による安全車間距離推定システムのブロック図である。

【図2】本発明の一実施形態による安全車間距離推定方法のフローチャートである。

【図3】本発明の一実施形態による、安全車間距離を計算して安全確認を実行するフローチャートである。

【図4】本発明の一実施形態による、動的仕様を生成するフローチャートである。

【図5】本発明の一実施形態による、車両間の距離の上面図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

実施形態の説明
本願の（特許請求の範囲を含めた）明細書の全文中で用いる「結合（または接続）」とは、あらゆる直接または間接的な接続方法を参照し得る。例えば、第１装置が第２装置に結合（または接続）されているという文章中に記載されている場合、第１装置を第２装置に直接接続することができ、あるいは第１装置を他の装置またはある種の接続方法により第２装置に間接的に接続することができることとして解釈するべきである。それに加えて、可能な限り、図面及び実施形態中で同じ参照番号を有する要素／構成要素／ステップは同一または同様な部分を表す。異なる実施形態中で同じ参照番号または同じ用語を有する要素／構成要素／ステップは、関連する説明用に参照することがある。

【0012】

図１に、本発明の一実施形態による安全車間距離推定システムのブロック図を示す。図２に、本発明の一実施形態による安全車間距離推定方法のフローチャートを示す。図１及び２を参照すれば、安全車間距離推定システム１０がセンサ１１０及びプロセッサ１２０を含み、但しこれらを含むことに限定されず、プロセッサ１２０はセンサ１１０に結合されている。本発明の一実施形態では、安全車間距離推定システム１０が自律走行車に適し、安全車間距離推定システム１０は、複数のセンシングデータ及び高精度マップを、自律走行車のセンサ１１０及び通信システム（図示せず）を通して受信することができ、複数のセンシングデータ及び高精度マップに応じて、自律走行車と隣接車両との間の安全車間距離ＤＭＩＮを責任感知型安全論モデル（ＲＳＳモデル）により生成する。安全車間距離ＤＭＩＮは、プロセッサ１２０が、事故を回避するために自律走行車に対する補助的な制御を実行する必要があるか否かをさらに判定することを可能にし、自律走行車上の表示装置（図示せず）により上面図を運転者の参考用に表示することができる。

【0013】

一実施形態では、センサ１１０が、カメラ、ＬｉＤＡＲ（ライダー：laser intensity direction and ranging：レーザー強度方向検出及び測距、光による検知と測距）、レーダー、加速度計、ジャイロスコープ、気象センサ、車輪速度計、温度計、等を含むことができ、これらの個数及び種類は限定されない。プロセッサ１２０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、プログラマブル・コントローラ、プログラマブル・ロジックデバイス（ＰＬＤ：programmable logic device）、または他の同様な装置、あるいはこれらの装置の組合せを含み、但しこれらに限定されない。

【0014】

ステップＳ２１０では、センサ１１０が、隣接車両を計測して第１センシングデータＳ１を生成し、自律走行車を計測して第２センシングデータＳ２を生成し、隣接車両は自律走行車に隣接している。第１センシングデータＳ１は、隣接車両の縦速度Ｖ_f、横速度、画像データ、及びＬｉＤＡＲデータを含み、但しこれらを含むことに限定されず、第２センシングデータは、自律走行車の縦速度Ｖ_r、横速度、車輪速度、車輪偏角、及びヨーレート（ヨー角変化速度）、及び舗装道路の傾斜角度を含み、但しこれらを含むことに限定されない。

【0015】

ステップＳ２２０では、プロセッサ１２０が高精度マップを調べることにより、あるいはセンサ１１０が舗装道路を計測することにより、舗装材料データＰＭを生成し、舗装材料データＰＭに応じて、隣接車両と舗装道路との間の第１摩擦係数μ１を推定する。高精度マップは、センチメートルレベルの非常に高い精度を有し、勾配、曲率、道路境界、舗装構造、交通標識、等のような舗装道路の複合情報を含む。プロセッサ１２０は、通信システム／電気通信網を通して高精度マップを受信し、高精度マップを調べて、隣接車両が現在位置する舗装道路の舗装材料データＰＭ、例えばアスファルト舗装、セメント舗装、または未舗装等を生成することができる。次に、通信システム／電気通信網を通して局地気象を取得し、あるいは車外温度及び舗装道路を覆う材料をセンサ１１０によって計測して、アスファルト舗装（乾燥）、アスファルト道路（濡れ）、表面凍結、積雪した舗装道路、等のように舗装材料データをさらに更新する。他方では、センサ１１０によって舗装を計測し、プロセッサ１２０によってデータベースと比較して舗装材料データを生成することもでき、本発明はこのことに限定されない。舗装材料データを生成した後に、プロセッサ１２０は、舗装材料データＰＭをルックアップテーブル（早見表）（表１）に入力して、隣接車両と舗装道路との間の摩擦係数μ１を生成することができる。なお、第１摩擦係数μ１は、舗装材料データＰＭに対応する摩擦係数の最大値である。例えば、舗装材料がアスファルト舗装（乾燥）である際には、対応する最大摩擦係数は０．８～０．９である。

【0016】

【表1】

【0017】

ステップＳ２３０では、プロセッサ１２０が、第２センシングデータＳ２に応じて、自律走行車と舗装道路との間の第２摩擦係数μ２及び転がり摩擦係数μｒを推定することができる。一実施形態では、プロセッサ１２０が高精度マップを調べることにより、あるいはセンサ１１０が舗装道路を計測することにより、プロセッサ１２０が舗装道路の傾斜角及び計画経路のカーブを生成する。次に、第２センシングデータ中の自律走行車の縦速度Ｖ_r、車輪速度、車輪偏角、ヨーレート、舗装道路の傾斜角度、及び計画経路のカーブにより、自律走行車と舗装道路との間の第２摩擦係数μ２を計算する。具体的計算方法については欧州特許出願公開第３１０６３６０号（特許文献１）を参照することができる。舗装材料データＰＭを生成した後に、プロセッサ１２０は、舗装材料データＰＭをルックアップテーブル（表２）に入力して、自律走行車と舗装道路との間の転がり摩擦係数μｒを生成することができる。このルックアップテーブルは、舗装材料ＰＭと転がり摩擦係数μｒとの対応を含む。

【0018】

【表2】

【0019】

次に、ステップＳ２４０では、プロセッサ１２０が、第１センシングデータＳ１、第２センシングデータＳ２、第１摩擦係数μ１、第２摩擦係数μ２、及び転がり摩擦係数μｒに応じて、自律走行車と隣接車両との間の安全車間距離ＤＭＩＮを計算する。安全車間距離ＤＭＩＮは図３中に詳細に説明する。

【0020】

図３に、本発明の一実施形態による、安全車間距離を計算して安全確認を実行するフローチャートを示す。図３を参照すれば、ステップＳ３１０では、センサ１１０が隣接車両を計測して第１センシングデータＳ１を生成する。次に、ステップＳ３２０では、プロセッサ１２０が、第１センシングデータＳ１を受信し、第１センシングデータＳ１を識別して隣接車両の車両型式を識別し、識別した車両型式に応じて、対応する動的仕様ＤＳを調べる。動的仕様ＤＳは、少なくとも隣接車両の仕様中の最大減速度、即ち、隣接車両の最大の制動減速度を含む。自律走行車に隣接した隣接車両は走行プロセスを絶えず変化させ得るので、センサ１１０によって計測した第１センシングデータも変化することは言及に値する。従って、動的仕様も相応に変化する。ステップＳ３２０における識別の詳細は図４中に詳細に説明する。

【0021】

ステップＳ３３０では、プロセッサ１２０が舗装材料データＰＭを取得する。具体的には、舗装材料データＰＭは、プロセッサ１２０が高精度マップを調べることにより、あるいはセンサ１１０が舗装道路を計測することにより取得することができ、本発明はこれらのことに限定されない。次に、ステップＳ３４０では、プロセッサ１２０が舗装材料データＰＭをルックアップテーブル（表１参照）に入力して、隣接車両と舗装道路との間の第１摩擦係数μ１を生成する。

【0022】

ステップＳ３５０では、センサ１１０が自律走行車を計測して第２センシングデータＳ２を生成する。次に、ステップＳ３６０では、プロセッサ１２０が、第２センシングデータＳ２を受信し、第２センシングデータＳ２に応じて第２摩擦係数μ２及び転がり摩擦係数μｒを推定する。一実施形態では、プロセッサ１２０が、自律走行車と舗装道路との間の摩擦係数μ２を、第２センシングデータ中の自律走行車の縦速度Ｖ_r、車輪速度、車輪偏角、ヨーレート、及び舗装道路の傾斜角度により計算する。舗装材料データＰＭをルックアップテーブル（表２参照）に入力して、自律走行車と舗装道路との間の転がり摩擦係数μｒを生成する。詳細についてはステップＳ２３０を参照することができ、本明細書中では繰り返さない。

【0023】

ステップＳ３７０では、プロセッサ１２０が、動的仕様ＤＳ、第１摩擦係数μ１、第２摩擦係数μ２、及び転がり摩擦係数μｒに応じて、隣接車両の第１最大減速度Ａ１、及び自律走行車の第２最小減速度Ａ２と第３最大加速度Ａ３を推定する。一実施形態では、プロセッサ１２０が、動的仕様ＤＳ中の隣接車両の最大減速度、及び隣接車両と舗装道路との間の第１摩擦係数μ１をルックアップテーブル（表３）中に代入して、隣接車両の第１最大減速度Ａ１を推定することができる。第１最大減速度Ａ１は、第１摩擦係数μ１を考慮した後の隣接車両の最大減速度である。例えば、積雪した舗装道路上を走行中の隣接車両を識別した後に、隣接車両の最大減速度７．５m/s²を生成することができる。積雪した舗装道路に対応する第１摩擦係数μ１は０．２である。隣接車両の最大減速度及び第１摩擦係数μ１をルックアップテーブル中に代入した後の、対応する第１最大減速度Ａ１は１．６７m/s²である。表３は例示用に過ぎず、本発明は表３に限定されない。動的仕様ＤＳ中の隣接車両の最大減速度に比べれば、第１最大減速度Ａ１は、隣接車両のブレーキ性能に対する舗装道路の摩擦係数の影響をさらに含むことは言及に値する。

【0024】

【表3】

【0025】

一実施形態では、プロセッサ１２０が、第２摩擦係数μ２に応じて自律走行車の最小減速度Ａ２を推定し、転がり摩擦係数μｒに応じて第３最大加速度Ａ３を推定することができる。具体的には、自律走行車の仕様中のこれらの最大加速度及び最小減速度は既知の固定値であり、プロセッサ１２０は、第２摩擦係数μ２及び転がり摩擦係数μｒをルックアップテーブル（表４及び表５）中に代入して、それぞれ、自律走行車の第２摩擦係数μ２に対応する第２最小減速度Ａ２及び転がり摩擦係数μｒに対応する最大加速度Ａ３を生成することができる。第２最小減速度Ａ２は、第２摩擦係数μ２を考慮した後の自律走行車の最小減速度であり、第３最大加速度Ａ３は、転がり摩擦係数を考慮した後の自律走行車の最大加速度である。第２最小減速度Ａ２に関しては、例えば、自律走行車の第２摩擦係数μ２が０．２であるものと仮定すれば、自律走行車の第２最小減速度Ａ２は、表４をチェックした後に０．８９m/s²として得られる。表４は例示用に過ぎず、本発明は表４に限定されない。第３最大加速度Ａ３に関しては、プロセッサ１２０は、舗装材料データＰＭを、舗装材料データＰＭと転がり摩擦係数μｒとのルックアップテーブル（表２）中に入力して、舗装材料データＰＭに対応する転がり摩擦係数μｒを導出することができる。転がり摩擦係数μｒは、具体的には、加速中の自律走行車と舗装道路との間の摩擦係数を参照する。例えば、自律走行車が良好なアスファルト舗装道路上を走行中である場合、その転がり摩擦係数μｒは、表をチェックした後に０．００６８とすることができる。次に、０．００６８の転がり摩擦係数μｒを表５中に代入し、この表をチェックした後に、自律走行車に対応する第３最大加速度Ａ３を４．９８m/s²として得ることができる。表５は例示用に過ぎず、本発明は表５に限定されない。自律走行車の仕様中の最小減速度及び最大加速度に比べれば、第２最小減速度Ａ２及び第３最大加速度Ａ３は、自律走行車のブレーキ性能及び加速性能に対する舗装道路の摩擦係数及び転がり摩擦係数の影響をさらに含むことは、言及に値する。

【0026】

【表4】

【0027】

【表5】

【0028】

ステップＳ３８０では、プロセッサ１２０が、第１センシングデータＳ１、第２センシングデータＳ２、第１最大減速度Ａ１、第２最小減速度Ａ２、及び第３最大加速度Ａ３をＲＳＳモデルに代入して、安全車間距離ＤＭＩＮを計算する。以下の式(1)を参照することができる。”max”は｛｝内の最大値を表す：

【数1】

【0029】

式(1)では、Ｖ_rは自律走行車の縦速度であり、ρはブレーキを開始する前の反応時間であり、Ｖ_fは隣接車両の縦速度であり、第１センシングデータＳ１はＶ_fを含み、第２センシングデータＳ２はＶ_rを含む。

【0030】

ステップＳ３９０では、プロセッサ１２０が、第１センシングデータＳ１に応じて、隣接車両と自律走行車との間の距離Ｄ１を取得することができる。一実施形態では、センサ１１０内のＬｉＤＡＲ及びレーダーを用いて隣接車両までの距離を測定して、隣接車両と自律走行車との間の第１距離Ｄ１を導出することができる。プロセッサ１２０は、第１距離Ｄ１を安全車間距離ＤＭＩＮと比較して、自律走行車が安全確認に合格するか否かを判定することができる。第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮ以上であると、プロセッサ１２０は自律走行車が安全確認に合格するものと判定する。第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮ未満であると、プロセッサ１２０は自律走行車が安全確認に合格しないものと判定する。プロセッサ１２０が、自律走行車が安全確認に合格していないものと判定すると、プロセッサ１２０は自律走行車を適切に減速させて、第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮよりも大きくなるまで、隣接車両と自律走行車との間の第１距離Ｄ１を増加させる。

【0031】

図４に、本発明の一実施形態による、動的仕様を生成するフローチャートを示す。ステップＳ４０５では、プロセッサ１２０が第１センシングデータＳ１を受信する。次に、ステップＳ４１０では、プロセッサ１２０が隣接車両の複数の特徴を第１センシングデータＳ１から抽出する。第１センシングデータＳ１は隣接車両の画像及びＬｉＤＡＲデータを含み、プロセッサ１２０は、ナンバープレートのナンバー、商標、外観、サイズ、ランプ形状、車輪の数、等のような複数の特徴を、隣接車両の画像及びＬｉＤＡＲデータから抽出し、本発明はこれらに限定されない。ステップＳ４２０では、プロセッサ１２０が隣接車両の複数の特徴を車両分類器に提供する。一実施形態では、車両分類器がモジュール式ソフトウェアを含み、このモジュール式ソフトウェアは、画像及びＬｉＤＡＲの特徴に応じて車両カテゴリを識別し、車両分類器は種々の車両仕様をさらに含む。次に、ステップＳ４３０では、車両分類器が、上述した複数の特徴に応じて、隣接車両が識別可能な車両型式であるか否かを判定する。「いいえ」であればステップＳ４４０に進み、「はい」であればステップＳ４５０に進む。

【0032】

ステップＳ４４０では、隣接車両が識別可能な車両型式でないものと車両分類器が判定しているので、車両分類器は、隣接車両が属する車両カテゴリの一般仕様、例えば乗用車、ＲＶ（recreation vehicle：レクリエーション・ビークル）、バス、トラックについての一般仕様をさらに調べ、この一般仕様は少なくとも隣接車両の最大減速度を含む。ステップＳ４５０では、隣接車両が識別可能な車両型式であるものと車両分類器が判定しているので、車両分類器は、隣接車両が属する車両カテゴリの具体的仕様、例えばトヨタ（登録商標）ＸＸＸまたはホンダ（登録商標）ＹＹＹの具体的仕様をさらに調べ、この具体的仕様は少なくとも隣接車両の最大減速度を含む。次に、ステップＳ４６０では、調べた一般仕様または具体的仕様に応じて、車両分類器は、隣接車両の最大減速度を含む動的仕様を出力する。

【0033】

図５に、本発明の一実施形態による車両間の距離の上面図を示す。一実施形態では、安全車間距離推定システム１０が表示装置をさらに含む。この表示装置を用いて車両間の距離の上面図を表示する。この表示装置は、ダッシュボード、フロントガラス、バックミラー、またはモバイル機器上に配置することができ、但しこれらに限定されない。図５を参照すれば、この表示装置は車両間の距離の３つの表示シナリオを提供することができる。具体的には、センサ１１０が自律走行車と隣接車両との間の第１距離Ｄ１を生成することにより、プロセッサ１２０は第１距離Ｄ１を安全車間距離ＤＭＩＮと比較する。３つの比較結果に対応して、自律走行車と隣接車両との間の距離指示線（第１距離を表す）を異なる色で表示装置上に表示する。例えば、第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮよりも大きい際には、自律走行車と隣接車両との間の距離指示線が緑色線として表示される。第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮに等しい際には、自律走行車と隣接車両との間の距離指示線が黄色線として表示される。第１距離Ｄ１が安全車間距離ＤＭＩＮ未満である際には、自律走行車と隣接車両との間の距離指示線が赤色線として表示される。このようにして、運転者は、表示装置上の文字または数字を詳細に識別しなければならない代わりに、隣接車両までの距離が安全車間距離を満足するか否かを距離指示線の色により迅速に判定するだけでよく、これによりユーザ体験を改善する。

【0034】

なお、本文中の隣接車両は、自律走行車の周囲の車両を参照する。自律走行車の周囲の車両は、自律走行車からの縦方向距離及び／または横方向距離を有する車両とすることができる。即ち、自律走行車の周囲の車両は、自律走行車の進路の前方、斜め前方、または横方向に位置し得る。自律走行車の周囲の車両の数は２台以上であり得る。但し本発明はこのことに限定されない。

【0035】

ＲＳＳモデルは縦方向の安全車間距離及び横方向の安全車間距離を含むので、自律走行車は縦方向の安全車間距離及び横方向の安全車間距離を共に考慮することができる。一実施形態では、縦方向の距離が第１距離Ｄ１であり、横方向の距離が第２距離Ｄ２である場合、縦方向の安全車間距離は例えば縦方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｖであり、横方向の安全車間距離は例えば横方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｓである。自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の第１距離Ｄ１が縦方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｖよりも大きく、第２車間距離Ｄ２が横方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｓよりも大きい際に、プロセッサ１２０は、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の縦距離及び横距離が安全確認に合格しており、自律走行車は安全な状態であるものと判定する。他のシナリオでは、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の第１距離Ｄ１が縦方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｖ未満であり、第２距離Ｄ２が横方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｓ未満である際に、プロセッサ１２０は、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の縦距離及び横距離が安全確認に合格しておらず自律走行車が当該自律走行車の周囲の車両に衝突し得るものと判定する。他のシナリオでは、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の第１距離Ｄ１が縦方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｖ未満であり、第２距離Ｄ２が横方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｓよりも大きい場合、あるいは自律走行車と当該自律走行車の付近の車両との間の第１距離Ｄ１が縦方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｖよりも大きく、第２距離Ｄ２が横方向の安全車間距離ＤＭＩＮ＿Ｓ未満である際に、プロセッサ１２０は、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の縦距離及び横距離の一方が安全確認に合格しておらず、自律走行車が当該自律走行車の周囲の車両に衝突する差し迫った危険はないものと判定する。しかし、警告メッセージを運転者に提供して、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の縦距離も横距離も安全確認に合格していない状況を回避することを運転者に気付かせることができる。

【0036】

なお、本発明における摩擦係数、例えば第１摩擦係数μ１、第２摩擦係数μ２、及び転がり摩擦係数μｒは例に過ぎない。摩擦の特性に相当する他の摩擦パラメータ、例えば第１摩擦パラメータ、第２摩擦パラメータ、及び転がり摩擦パラメータを処理することができる。

【0037】

要約すれば、本発明では、隣接車両の動的仕様を識別して、自律走行車の周囲の車両の車輪及び当該自律走行車の車輪と舗装道路との間の摩擦係数を推定することにより、自律走行車と当該自律走行車の周囲の車両との間の最大加速度／減速度のリアルタイム推定精度を向上させることができ、安全車間距離を適用することができるシナリオを増加させることができ、自律走行車の信頼性及び安全性を向上させることができる。他方では、表示装置を用いて、安全車間距離と比較した車両間の距離の異なるシナリオを異なる色で表示して、車両間の距離が安全車間距離を満足するか否かを運転者が迅速に判断することを可能にし、これによりユーザ体験を改善する。

【0038】

以上では実施形態により本発明を開示してきたが、これらの実施形態は本発明を限定することを意図していない。この技術分野における通常の知識を有する者は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、種々の変更及び変形を加えることができる。従って、本発明の保護範囲は、添付した特許請求の範囲に支配される。

【産業上の利用可能性】

【0039】

本発明の安全車間距離推定システム及び安全車間距離推定方法は、自律走行車に適用することができる。

【符号の説明】

【0040】

参照符号リスト
１０：安全車間距離推定システム
１１０：センサ
１２０：プロセッサ
Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０、Ｓ２４０、Ｓ３１０、Ｓ３２０、Ｓ３３０、Ｓ３４０、Ｓ３５０、Ｓ３６０、Ｓ３７０、Ｓ３８０、Ｓ３９０、Ｓ４０５、Ｓ４１０、Ｓ４２０、Ｓ４３０、Ｓ４４０、Ｓ４５０、Ｓ４６０：ステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】