(57)【要約】【課題】走行制御関連データに欠落点が生じてしまうことを防止できる走行制御関連データ学習装置を提供する。【解決手段】前回のサンプリング地点からサンプリング距離α以上走行したら（Ｓ１０がＹＥＳ）、走行制御関連データをセンサから取得する（Ｓ２０）。そして、今回のサンプリング地点が前回のサンプリング地点から２α以上乖離しているかを判断する（Ｓ３０）。この判断が肯定判断である場合には、データ欠落点があることになるので、データ補間処理（Ｓ４０）を実行する。データ補間処理は、欠落点の前後の走行制御関連データを用いて欠落点のデータを補間する処理であり、この処理を実行することにより、走行制御関連データに欠落点が生じてしまうことを防止できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行制御に用いる走行制御関連データを、走行中に所定の取得タイミングで取得する走行中データ取得手段を備え、
その走行中データ取得手段によって取得した走行制御関連データを、地図データ上の道路の単位区間に対応付けて記憶する走行制御関連データ学習装置であって、
前記走行制御関連データが前記取得タイミングで取得されなかったためにデータ欠落点が生じたことに基づいて、そのデータ欠落点の前後の取得タイミングにおいて取得した前記走行制御関連データを用いて、データ欠落点の走行制御関連データを補間するデータ補間手段を備えることを特徴とする走行制御関連データ学習装置。
【請求項２】
前記取得タイミングが走行距離に基づいて定まるタイミングであることを特徴とする請求項１記載の走行制御関連データ学習装置。
【請求項３】
連続する複数の前記単位区間にそれぞれ対応づけて記憶された前記走行制御関連データを用いて所定の最適化処理を実行する最適化手段をさらに備えており、
その最適化手段は、前記データ補間手段によって欠落点が補間された後の制御関連データに基づいて前記最適化処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の走行制御関連データ学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行制御に利用する走行制御関連データを走行中に取得していく走行制御関連データ学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
種々の走行制御関連データを地図データ上の道路の単位区間に対応付けて記憶した走行制御関連データ記憶装置が知られている。この走行制御関連データ記憶装置は、通常、車両走行制御においてナビゲーション装置と一体となって用いられ、ナビゲーション装置の位置検出機能を用いて、走行中または走行予定の道路に対する走行制御関連データが走行制御関連データ記憶装置から読み出されて、走行中の道路に適した走行制御が実行される。
【０００３】
走行制御関連データを用いた走行制御を多くの道路で可能とするには、できるだけ多くの道路に対応した走行制御関連データが記憶装置に記憶されている必要がある。しかし、多くの道路に対応した走行制御関連データを人が入力するとすれば、多大なコストと時間が必要となる。そこで、車両走行中に種々のデータを取得して、次回の走行以降は、過去に取得したデータを利用して走行制御を行うことが提案されている（たとえば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−１２１７０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両走行中にデータを取得するためには、たとえば、セグメント毎、リンク毎、一定距離毎、一定時間毎など、所定の取得タイミングでデータを取得する必要がある。しかし、必ずその取得タイミングでデータを取得できるとは限らない。データが取得できず、データ欠落点が生じてしまうと、走行制御関連データを利用する走行制御の精度が低下し、また、場合によっては走行制御を実行できない可能性も生じる。
【０００５】
本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、走行制御関連データに欠落点が生じてしまうことを防止できる走行制御関連データ学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
その目的を達成するための請求項１記載の発明は、車両の走行制御に用いる走行制御関連データを、走行中に所定の取得タイミングで取得する走行中データ取得手段を備え、
その走行中データ取得手段によって取得した走行制御関連データを、地図データ上の道路の単位区間に対応付けて記憶する走行制御関連データ学習装置であって、
前記走行制御関連データが前記取得タイミングで取得されなかったためにデータ欠落点が生じたことに基づいて、そのデータ欠落点の前後の取得タイミングにおいて取得した前記走行制御関連データを用いて、データ欠落点の走行制御関連データを補間するデータ補間手段を備えることを特徴とする。
【０００７】
このようにすれば、何らかの原因により取得タイミングで走行制御関連データが取得されなかったとしても、データ補間手段により、データ欠落点の走行制御関連データが前後の走行制御関連データによって補間される。そのため、走行制御関連データに欠落点が生じてしまうことを防止できる。
【０００８】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の走行制御関連データ学習装置において、取得タイミングが走行距離に基づいて定まるタイミングであることを特徴とする。このように取得タイミングが走行距離に基づいて定まる場合、走行速度が速いと取得タイミングの時間間隔が短くなることから、データ欠落点が生じる可能性が高い。そのため、前述のデータ補間手段を設けて、データ欠落点の走行制御関連データを補間できるようにする意義が大きい。なお、走行距離に基づいて定まる取得タイミングとしては、一定距離毎、リンク毎、セグメント毎などがある。
【０００９】
請求項３記載の発明は、請求項１または２に記載の走行制御関連データ学習装置において、連続する複数の前記単位区間にそれぞれ対応づけて記憶された前記走行制御関連データを用いて所定の最適化処理を実行する最適化手段をさらに備えており、
その最適化手段は、前記データ補間手段によって欠落点が補間された後の制御関連データに基づいて前記最適化処理を実行することを特徴とする。
【００１０】
連続する単位区間の制御関連データを用いて最適化処理を実行する場合、データ欠落点が生じていると、当然、最適化処理の結果が異なってしまう。しかし、この請求項３のように、最適化処理の前に欠落点のデータを補間しておけば、精度のよい最適化処理結果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の走行制御関連データ学習装置としての機能を備えているナビゲーション装置１０の構成を示すブロック図である。
【００１２】
図１に示すように、ナビゲーション装置１０は、位置検出器１１と、種々の走行制御関連データを検出するためのセンサ１２と、記憶装置１３と、ナビゲーションＥＣＵ１４とを備えている。
【００１３】
位置検出器１１は車両の現在位置を検出するものであり、公知のナビゲーション装置に備えられているものと同様に、ＧＰＳ人工衛星からの電波を受信するＧＰＳ受信機、ジャイロセンサ、地磁気センサなど、車両の現在位置を算出するために必要な情報を取得する情報取得装置を少なくとも一つ備えている。そして、その情報取得装置によって取得された情報に基づいて車両の現在位置を逐次算出し、算出した現在位置を示す信号をナビゲーションＥＣＵ１４へ出力する。
【００１４】
センサ１２としては、たとえば、道路勾配を検出するための加速度センサ、ピッチ角センサ、道路曲率を検出するためのステアリング舵角センサ、ヨー角センサ、車両のロール角を検出するためのロール角センサ、車速を検出するための車速パルスセンサ、対地速センサ、消費電力を算出するための電流センサ、電圧センサ、空燃比と吸入空気量とから燃料消費量を算出するための空燃比センサ、吸入空気量センサ、シフトレバーの位置を検出するためのシフトポジションセンサなどがある。なお、燃料消費量は、燃料噴射量と噴射時間とから算出してもよく、その他の方法で算出してもよい。
【００１５】
記憶装置１３は、たとえばハードディスクなどの大容量の記憶媒体を備えており、その記憶媒体に道路地図データベースおよび収集データのデータベースを記憶している。道路地図データベースは、道路の平面形状を記憶しているデータベースであり、道路の平面形状が形状点とその形状点間を結ぶセグメントによって表現されている。
【００１６】
形状点には、交差点、分岐点、合流点を示すノードと、ノード間に配置される形状補間点とがあり、隣接する２つのノード間に含まれるセグメントを結合したもの、すなわち、ノード間の道路形状を示すものをリンクという。
【００１７】
各セグメントには、セグメントを特定するセグメントＩＤ、セグメントの長さを表すセグメント長、セグメントの曲率、セグメントの両端の形状点ＩＤ等が付与されている。また、リンクには、リンクを特定する固有番号（リンクＩＤ）、リンクの長さを示すリンク長、リンクの始端及び終端ノード座標（緯度・経度）、道路名称、道路種別、道路幅員、車線数、右折・左折専用車線の有無とその専用車線の数、及び制限速度等のリンクデータが付与されている。ノードには、ノードＩＤ、ノード座標、ノード名称、ノードに接続するリンクのリンクＩＤが記述される接続リンクＩＤ、交差点種類等のノードデータが付与されている。
【００１８】
収集データのデータベースは、前述のセンサ１２を用いて収集した種々の走行制御関連データを、本実施形態における道路の単位区間である一定区間（αメートル）毎に格納したデータベースである。
【００１９】
ナビゲーションＥＣＵ１４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えた公知のコンピュータであり、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することによって、ナビゲーションＥＣＵ１４は、案内経路の設定や経路案内処理を実行する。
【００２０】
また、ナビゲーションＥＣＵ１４は、位置検出器１１と記憶装置１３に記憶されている道路地図データベースとを用いて道路地図上の自車位置を逐次決定しつつ、データ取得処理を実行する。このデータ取得処理は、道路地図データベース上の道路に一定距離α間隔で設定されたサンプリング地点を通過する毎に、走行制御関連データをセンサ１２から取得する処理である。
【００２１】
さらに、そのデータ取得処理において、走行制御関連データを取得できなかったサンプリング地点があったと判定したときには、データ補間処理を実行する。データ補間処理は、走行制御関連データを取得できなかったサンプリング地点（以下、データ欠落点という）の走行制御関連データを、前後の走行制御関連データを用いて補間する処理である。
【００２２】
そして、走行制御関連データを収集および補間した後は、後述する最適化処理を実行する。さらに、収集データのデータベースに格納した走行制御関連データや最適化処理の結果を、同じ車両に搭載されている走行制御ＥＣＵ３０へ出力する。走行制御ＥＣＵ３０は種々の走行制御を実行するＥＣＵであり、たとえば回生制御ＥＣＵが該当する。
【００２３】
図２は、ナビゲーションＥＣＵ１４の上記データ取得処理をフローチャートにして示す図である。この処理は車両走行開始とともに実行を開始し、走行終了まで実行する。
【００２４】
まず、ステップＳ１０では、前回、後述するステップＳ４０で走行制御関連データを収集してからサンプリング距離α以上走行したか否かを判断する。この判断が否定判断である場合には、このステップＳ１０の判断を繰り返す。
【００２５】
一方、ステップＳ１０が肯定判断である場合にはステップＳ２０へ進んで、センサ１２から走行制御関連データを取得する。その後、ステップＳ３０へ進んで、前回のサンプリング地点から現在位置までの道路に沿った距離（以下、乖離距離Ｘという）が２α以上であるか否かを判断する。
【００２６】
ステップＳ３０の判断が肯定判断である場合にはデータ欠落点があることになる。そのため、ステップＳ４０へ進んでデータ補間処理を実行する。一方、ステップＳ３０が否定判断である場合には、後述するステップＳ５０を直接実行する。
【００２７】
なお、ステップＳ３０が肯定判断となる場合としては、たとえば、車速が速いために、前回、ステップＳ１０が肯定判断となってから、今回、ステップＳ１０を実行するまでに２α以上走行している場合などがある。
【００２８】
ステップＳ４０のデータ補間処理を図３に詳しく示す。図３に示すように、データ補間処理では、まず、ステップＳ４１において、前述の乖離距離Ｘをサンプリング距離αで割ることによって得られる値をα’とする。
【００２９】
続くステップＳ４２ではカウントを１に設定する。続くステップＳ４３では、下記式１から補間データ（count）を算出する。この式１は、前回データと今回データとを用いて欠落点のデータを直線線形補間するものである。
（式１）  補間データ（count）＝｛（前回データ−今回データ）／α｝＋前回データ
ステップＳ４４では、直前のステップＳ４３で算出した補間データ（count）をバッファに保存する。その後、ステップＳ４５にてカウントに１を加え、ステップＳ４６へ進む。
【００３０】
ステップＳ４６では、カウントがα’以下であるか否かを判断する。この判断が肯定判断であれば、前述のステップＳ４３以下を繰り返し実行する。このステップＳ４３乃至Ｓ４６の繰り返しにより、データ欠落点の走行制御関連データを順次算出する。ステップＳ４６が否定判断となった場合には、全てのデータ欠落点に対して補間データを算出したことになるので図２へ戻り、ステップＳ５０を実行する。
【００３１】
ステップＳ５０では、道路区間が切り替わったか否かを判断する。この道路区間とは、走行制御関連データを取得する単位区間を複数含む区間である。どのような区間を１つの道路区間とするかは、走行制御関連データを利用する走行制御の内容によって種々設定可能である。たとえば、単位区間の所定数分が１つの道路区間とされる。また、サンプリングをセグメント単位で行う場合にはリンクが１つの道路区間とされる。
【００３２】
このステップＳ５０が否定判断である場合にはステップＳ１０へ戻る。一方、肯定判断である場合には、ステップＳ６０へ進んで、走行制御関連データの最適化処理を実行する。この最適化処理は、連続する複数の単位区間に対応した走行制御関連データを複数用いる処理であり、最適化処理には、センサ１２から収集した走行制御関連データだけでなく、データ補間処理で得た補間データも用いる。最適化処理の具体的手法としては、たとえば、平均化処理がある。ただし、平均化処理に限らず、最適化処理の手法は、走行制御関連データを利用する走行制御の内容によって種々設定される。
【００３３】
ステップＳ７０では、ステップＳ２０で収集した走行制御関連データ、ステップＳ４４でバッファに保存した補間データ、および、ステップＳ６０の最適化処理によって得た結果を、それぞれ、道路地図データ上の道路に対応付けて、収集データのデータベースに保存する。
【００３４】
以上、説明した本実施形態によれば、何らかの原因により取得タイミングで走行制御関連データが取得されなかったとしても、データ補間処理（Ｓ４０）を実行して、データ欠落点の走行制御関連データを前後の走行制御関連データによって補間している。そのため、走行制御関連データに欠落点が生じてしまうことを防止できる。
【００３５】
また、本実施形態では、最適化処理（Ｓ６０）を実行する前にデータ補間処理（Ｓ４０）を実行しており、データ補間処理によって欠落点が補間された後の走行制御関連データを最適化処理している。そのため、精度のよい最適化処理結果を得ることができる。
【００３６】
ここで、最適化処理結果の精度が向上することを図４の例を用いて説明する。図４に示すように、時間の経過とともに車速が速くなっていったと仮定する。この場合、サンプリング地点がα間隔に設定されているとすると、サンプリングの時間間隔は、ｔ１〜ｔ９に示すように次第に短くなる。
【００３７】
この場合、車速が遅い時間帯と車速が速い時間帯とで、収集データと補間データの比率を比較すると、車速が遅い時間帯のほうが収集データの比率が高い。そのため、収集データのみで最適化処理（たとえば平均化処理）を実行した結果は、車速が遅い時間帯において収集した走行制御関連データの影響を大きく受けてしまう。一方、欠落点のデータを補間した後に最適化処理を行えば、車速の影響を除去した結果を得ることができるので、最適化処理結果の精度が向上する。
【００３８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の実施形態も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。
【００３９】
たとえば、前述の実施形態では、センサ１２から取得した走行制御関連データおよび補間した走行制御関連データを記憶装置１３のデータベースに格納していたが、それに加えて、またはそれに代えて、取得ないし補間した走行制御関連データを外部のサーバへ送信してもよい。
【００４０】
また、走行制御関連データとしては、前述の実施形態で示したもの以外に、ナビゲーションＥＣＵ１４や走行制御ＥＣＵ３０の制御パラメータであって、どの道路を走行しているかによって変化するパラメータがある。この制御パラメータを次回以降の走行において利用するために、走行中に所定のタイミングで演算するようにしつつ、何らかの理由により演算ができなかった場合には、前後の演算結果に基づいて補間するようにしてもよい。
【００４１】
また、前述の実施形態では、一定距離α毎に走行制御関連データを取得するようにしていたが、地図データ上の道路単位（たとえば、リンク単位、セグメント単位）で走行制御関連データを取得するようにしてもよいし、一定時間単位で走行制御関連データを取得するようにしてもよい。
【００４２】
また、前述の実施形態では、補間の手法として直線線形補間を用いていたが、二次以上の線形補間法を用いてもよいし、ラグランジュ補間、スプライン補間、ニュートン補間などの非線形補間法を用いてもよい。
【００４３】
また、前述の実施系形態では、欠落点のデータを前後各1点ずつの収集データを用いて補間していたが、前後とも複数の収集データを用いて補間を行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の走行制御関連データ学習装置としての機能を備えているナビゲーション装置１０の構成を示すブロック図である。
【図２】ナビゲーションＥＣＵ１４の上記データ取得処理をフローチャートにして示す図である。
【図３】図２のステップＳ４０のデータ補間処理を詳しく示すフローチャートである。
【図４】欠落点を補間することにより最適化処理結果の精度が向上することを説明する図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０：ナビゲーション装置（走行制御関連データ学習装置）
１１：位置検出器
１２：センサ
１３：記憶装置
１４：ナビゲーションＥＣＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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