[发明专利]驾驶辅助装置在审

专利信息
申请号: 201410509401.X 申请日: 2014-09-28
公开(公告)号: CN104512415A 公开(公告)日: 2015-04-15
发明(设计)人: 松村健 申请(专利权)人: 丰田自动车株式会社
主分类号: B60W30/14 分类号: B60W30/14;B60W50/00
代理公司: 北京泛诚知识产权代理有限公司 11298 代理人: 吴立;文琦
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 驾驶 辅助 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种驾驶辅助装置,该驾驶辅助装置学习驾驶者进行驾驶操作并使车辆行驶的期间的行驶数据,并基于该学习的结果来进行驾驶辅助。

背景技术

开发了各种用于辅助车辆的驾驶者的装置,有的装置进行行驶控制等驾驶辅助,以便车速成为目标车速。作为该目标车速,有的情况下在驾驶者进行驾驶操作并使车辆行驶的期间存储车速数据,并学习该车速数据来设定目标车速。作为使用了基于驾驶者的驾驶操作的车速数据的驾驶辅助,例如在日本特开2010-89698中公开了如下的自动驾驶系统:存储驾驶者进行驾驶操作并使车辆行驶的期间的车辆在各位置的车速,并将以自动驾驶使车辆行驶时存储的车速作为各位置的车速目标值来控制车辆。并且,例如在日本特开2011-161949中公开了如下驱动控制装置:获取对道路形状进行规定的各个地点即节点的车速(学习数据)的学习次数、偏差,根据学习次数、偏差求出置信度(在学习次数多的情况、偏差小的情况下,置信度高),置信度(可靠性)越高,越提高将已学习的车速用于行驶控制的程度。

那么,上述的现有的驱动控制装置在到达节点前控制车辆的加减速,以便在车辆到达学习了车速的节点时达到该车速。然而,由于未学习到达节点前的加减速,因此有可能给驾驶者带来不协调感。另一方面,对于驾驶者而言,若为了进行协调感少的行驶控制,而对于车辆的行驶路径上的所有的地点学习车速,则学习的车速数据会变成庞大的量。

发明内容

本发明提供一种驾驶辅助装置,能够抑制所学习的车速数据的量,并且能够降低根据用该车速数据学习过的车速进行的行驶控制给驾驶者带来的不协调感。

本发明的一个形态所涉及的驾驶辅助装置对由驾驶者进行驾驶操作而使车辆行驶的期间的行驶数据进行学习,并根据该学习的结果来进行驾驶辅助,其中,包括:存储部,其使用在驾驶者进行加减速操作并使车辆行驶时获取的车速,针对行驶路径上的各位置多次存储车速;第1学习部,其在存储部所存储的各位置之中存在多个车速的偏差小于阈值的位置的情况下,根据该偏差小于阈值的位置所涉及的多个车速,学习该位置的第1学习车速;第2学习部,其根据比存储部所存储的通过第1学习部学习的位置靠跟前的设定范围内的位置的多个车速、或者从该多个车速各自的变化得到的多个加减速度,学习设定范围内的位置的第2学习车速或者学习加减速度;位置获取部,其获取车辆的当前位置;以及行驶控制部,其根据由位置获取部获取的车辆的当前位置、第1学习车速、第2学习车速或者学习加减速度来进行行驶控制。

该驾驶辅助装置在利用行驶控制部进行行驶控制以便在通过第1学习部学习过的位置达到第1学习车速的情况下,参考通过第2学习部学习过的位置的第2学习车速或者学习加减速度来进行行驶控制。这样进行行驶控制以便在基于驾驶者的加减速操作的车速的偏差为阈值以下的位置达到第1学习车速时,使用比该位置靠跟前的设定范围内的位置的第2学习车速或者学习加减速度,从而由于该设定范围内的位置的第2学习车速或者学习加减速也是从基于驾驶者的加减速操作的车速或者加减速学习的,因此能够使基于行驶控制的加减速更接近基于驾驶者的加减速操作的加减速。这样,驾驶辅助装置也学习比通过第1学习部学习过的位置靠跟前的设定范围内的位置的第2学习车速或者学习加减速度,还参考该设定范围内的位置的第2学习车速或者学习加减速度来进行行驶控制,从而与学习行驶路径上的所有的位置的情况相比,能够抑制所学习的车速数据的量。所以,该驾驶辅助装置能够抑制所学习的车速数据的量,并且降低根据用该车速数据学习过的车速进行的行驶控制给驾驶者带来的不协调感。

在上述形态中,也可以构成为:第2学习部学习距通过第1学习部学习的位置一定距离的跟前位置的第2学习车速或者学习加减速度。这样学习比第1学习部的学习位置靠跟前一定距离的位置的第2学习车速或者学习加减速度,从而不需要用于确定通过第2学习部学习的位置的另行的处理,能够降低第2学习部的处理负荷。

在上述形态中,也可以构成为:第2学习部学习在设定范围内多个车速或者多个加减速度的偏差最小的位置的第2学习车速或者学习加减速度。这样学习在比第1学习部的第1学习位置靠跟前的设定范围内的、多个车速或者多个加减速度的偏差最小的位置的第2学习车速或者学习加减速度,从而在车速或者加减速度的偏差小的情况下,基于驾驶者的加减速操作的车速或者加减速度稳定,因此,在学习方面,能够得到基于可靠性高的数据的学习值。

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