(57)【要約】  本発明は、最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法及び装置を開示し、運転者制御動作定量化方法は、自走式車両の電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モジュールを予め設置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転制御動作の交通リスクと通行効率を同時に反映するアクション量2020536797.tif 000461を含むＳ１ステップと、自走式車両の情報収集装置により、時間と同期した自走式車両情報及び交通環境情報を取得するＳ２ステップと、時間と同期した前記自走式車両情報及び交通環境情報に基づき、運転者制御メカニズム定量的記述モジュールにおける2020536797.tif 000462で現在の走行指導速度を取得し、前記アクション量2020536797.tif 000463の値を最小にするＳ３ステップとを含み、本発明は、最小アクション量原理を用いて運転者が車両を運転するプロセスにおけるリスクと効率の間のトレードオフを記述し、任意の運転者が運転するプロセスにおける効率を最大化しながらリスクを回避するという運転特性を定量的に記述できる。
2020536797.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法であって、
自走式車両の電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モジュールを予め設
置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転制御動作の交通リ
スクと通行効率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000316
を含み、
2020536797.tif 000317
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000318
式中、
2020536797.tif 000319
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、
2020536797.tif 000320
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000321
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000322
が予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し、
2020536797.tif 000323
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000324
式中、
2020536797.tif 000325
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000326
が自走式車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーが予め
設定された、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定されるＳ
１ステップと、
自走式車両の情報収集装置により、時間と同期した自走式車両情報及び交通環境情報を
取得するＳ２ステップと、
時間と同期した前記自走式車両情報及び交通環境情報に基づき、運転者制御メカニズム
定量的記述モジュールにおける
2020536797.tif 000327
で現在の走行指導速度を取得し、前記アクション量
2020536797.tif 000328
の値を最小にするＳ３ステップとを含むことを特徴とする最小アクション量原理に基づく
運転者制御動作定量化方法。
【請求項２】
前記アクション量
2020536797.tif 000329
の取得方法は、
テスト車両に交通環境情報収集装置を取り付けることで、車両プラットフォームを構築
するＳ１１ステップと、
異なる運転者が前記車両プラットフォームを運転して異なる環境において自由走行テス
トを行うことで、時間と同期した自走式車両及び環境に関連するテストデータを収集する
Ｓ１２ステップと、
前記テストデータに基づき、任意の交通環境における前記アクション量
2020536797.tif 000330
の数式を取得するＳ１３ステップとを含むことを特徴とする
請求項１に記載の最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法。
【請求項３】
Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、単一の車両が直線道路を走行することであり、車
の流れの方向に沿って一定の力場及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起
因する抵抗場が存在することを予め設定し、前記ラグランジュ量
2020536797.tif 000331
が次のように表され、
2020536797.tif 000332
2020536797.tif 000333
2020536797.tif 000334
式中、
2020536797.tif 000335
が車両
2020536797.tif 000336
の質量であり、
2020536797.tif 000337
が車両
2020536797.tif 000338
の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000339
が車両
2020536797.tif 000340
の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000341
が車両
2020536797.tif 000342
の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000343
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000344
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000345
が勾配であり、
2020536797.tif 000346
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000347
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000348
が車両回転質量換算係数であることを特徴とする
請求項２に記載の最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法。
【請求項４】
Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、単一の車両が車線又は道路境界のある直線道路を
走行することであり、車の流れの方向に沿って一定の力場及び転がり抵抗、坂道抵抗、加
速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在することを予め設定し、前記ラグランジュ量
2020536797.tif 000349
が次のように表され、
2020536797.tif 000350
2020536797.tif 000351
2020536797.tif 000352
2020536797.tif 000353
2020536797.tif 000354
式中、
2020536797.tif 000355
が車両
2020536797.tif 000356
の質量であり、
2020536797.tif 000357
が車両
2020536797.tif 000358
の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000359
が車両
2020536797.tif 000360
の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000361
が車両
2020536797.tif 000362
の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000363
が車両
2020536797.tif 000364
の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000365
が
2020536797.tif 000366
の一次導関数を表し、車両
2020536797.tif 000367
の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000368
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000369
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000370
が勾配であり、
2020536797.tif 000371
が車両
2020536797.tif 000372
の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000373
が車両
2020536797.tif 000374
の風上面積であり、
2020536797.tif 000375
が車両
2020536797.tif 000376
の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000377
が
2020536797.tif 000378
に位置する車線
2020536797.tif 000379
又は道路境界によって形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000380
でのベクトル場の強さであり、
2020536797.tif 000381
が車線
2020536797.tif 000382
又は道路境界のタイプを表し、
2020536797.tif 000383
が車線
2020536797.tif 000384
又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000385
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000386
が車線
2020536797.tif 000387
又は道路境界から車両の重心
2020536797.tif 000388
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000389
が調整係数であり、
2020536797.tif 000390
が車両
2020536797.tif 000391
の等価質量を表し、
2020536797.tif 000392
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000393
が運転者影響因子を表すことを特徴とする
請求項２に記載の最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法。
【請求項５】
Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、車追従モードにおける単一の車両が直線道路を走
行することであり、車の流れの方向に沿って重力に類似する一定の力場
2020536797.tif 000394
、及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在すると仮定
すると、前記ラグランジュ量
2020536797.tif 000395
が次のように表され、
2020536797.tif 000396
2020536797.tif 000397
2020536797.tif 000398
2020536797.tif 000399
2020536797.tif 000400
であり、
式中、
2020536797.tif 000401
が車両
2020536797.tif 000402
の質量であり、
2020536797.tif 000403
が車両
2020536797.tif 000404
の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000405
が車両
2020536797.tif 000406
の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000407
が車両
2020536797.tif 000408
の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000409
が車両
2020536797.tif 000410
の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000411
が車両
2020536797.tif 000412
の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000413
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000414
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000415
が勾配であり、
2020536797.tif 000416
が車両
2020536797.tif 000417
の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000418
が車両
2020536797.tif 000419
の風上面積であり、
2020536797.tif 000420
が車両
2020536797.tif 000421
の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000422
が
2020536797.tif 000423
に位置する車線
2020536797.tif 000424
又は道路境界によって形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000425
でのベクトル場の強さであり、
2020536797.tif 000426
が車線
2020536797.tif 000427
又は道路境界のタイプを表し、
2020536797.tif 000428
が車線又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000429
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000430
が車線
2020536797.tif 000431
又は道路境界から車両
2020536797.tif 000432
の重心
2020536797.tif 000433
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000434
が調整係数であり、
2020536797.tif 000435
が車両
2020536797.tif 000436
の等価質量を表し、
2020536797.tif 000437
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000438
が運転者影響因子を表し、
2020536797.tif 000439
が
2020536797.tif 000440
番目の車両に対して物体
2020536797.tif 000441
によって生成されたポテンシャルエネルギーを表し 、
2020536797.tif 000442
が車線を表し、
2020536797.tif 000443
が合計
2020536797.tif 000444
本の車線があることを表し、
2020536797.tif 000445
が
2020536797.tif 000446
個の道路利用者がいることを表し、
2020536797.tif 000447
が１個の調整係数であることを特徴とする
請求項２に記載の最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法。
【請求項６】
最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化装置であって、
自走式車両に設置され、時間と同期した自走式車両情報及び交通環境情報を取得するこ
とに用いられる情報収集装置と、
電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モジュールを予め設置し、前記運
転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転制御動作の交通リスクと通行効
率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000448
を含み、
2020536797.tif 000449
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000450
（１）
式中、
2020536797.tif 000451
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、
2020536797.tif 000452
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000453
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000454
が予め設定されを予め設定した交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し
、
2020536797.tif 000455
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000456
であり、
式中、
2020536797.tif 000457
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000458
が、自走式車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーを予
め設定した、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定される電
子制御ユニットとを備え、
前記電子制御ユニットは、時間と同期した前記自走行情報及び交通環境情報に基づき、
2020536797.tif 000459
で現在の走行指導速度を取得し、アクション量
2020536797.tif 000460
の値を最小にすることに用いられることを特徴とする
最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法装置。
【請求項７】
インテリジェント車両であって、請求項６に記載の最小アクション量原理に基づく運転
者制御動作定量化装置を備えることを特徴とするインテリジェント車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インテリジェントの車両応用技術分野に関し、特に最小アクション量原理に
基づく運転者制御動作定量化方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路交通安全は人間−車両−環境閉ループシステムに関連し、交通事故を構成する人間
、車両、環境の３つの要素において、通常、人間要素の割合が最も大きく、即ちほとんど
の交通事故が人的要因によって引き起こされ、したがって、車両に対する運転者の制御動
作が交通安全を確保する重要な要因になる。現在、急速に発展しているインテリジェント
交通、インテリジェント運転技術とインテリジェント自動車に対して、自動車インテリジ
ェントシステムの安全性能と運転者の受け入れ程度が自動車インテリジェント化を制約す
る重要な要因であり、その中の運転者の受け入れ程度とは自動車インテリジェントシステ
ムが運転者の運転制御動作に適合する必要があることを指す。
【０００３】
従来技術では、通常、統計分析法を使用して運転者の運転制御動作を研究することがで
き、この研究結果が自動車インテリジェントシステムを最適化して安全性能と運転者の受
け入れ程度を調整することに役立つ。従来の統計分析法では例えば確率統計、ファジー数
学、ラフ集合理論などの研究方法又は実車実験データ統計分析に基づく運転者動作特性化
記述方法を用いる。しかし、運転者の運転制御動作自体に個人差、年齢差、性差と地域差
などの様々な違い影響があるため、従来の研究方法を用いると大量のデータサンプルが必
要になることが多く、研究に大きな困難をもたらす。
【０００４】
上述した異なる運転者の運転制御動作に違いが存在する以外、現在の自動車インテリジ
ェントシステムは、さらに道路環境の複雑さ、走行動作の違い、走行状況の変動性などに
よって制御され、実際の応用において誤警報率が高く、受け入れ可能性が悪いなどの問題
が依然として存在する。
【０００５】
したがって、運転者個人の動作変動及び違いに対する自動車インテリジェントシステム
の適応性を向上させるため、運転者の運転制御メカニズムを深く研究する必要がある。し
たがって、運転者の運転室運転制御メカニズムの定量的記述方法に対して新しい設計を専
門に行う必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法及び装置を
提供することにあり、該方法が運転者の車両及び交通環境における情報の収集に従って、
最小アクション量原理を利用し、運転者が運転プロセスにおいて効率を最大化しながらリ
スクを回避するという運転制御メカニズムを記述することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、最小アクション量原理に基づく運転者制御動作
定量化方法を提供し、前記最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法は以
下のステップを含み、
ステップＳ１、自走式車両の電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モジ
ュールを予め設置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転制
御動作の交通リスクと通行効率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000003
を含み、
2020536797.tif 000004
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000005
式中、
2020536797.tif 000006
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、
2020536797.tif 000007
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000008
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000009
が予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し、
2020536797.tif 000010
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000011
であり、
式中、
2020536797.tif 000012
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000013
が、自走式車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーが予
め設定された、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定される
。
【０００８】
ステップＳ２、自走式車両の情報収集装置により、時間と同期した自走式車両情報及び
交通環境情報を取得する。
【０００９】
ステップＳ３、時間と同期した前記自走式車両情報及び交通環境情報に基づき、運転者
制御メカニズム定量的記述モジュールにおける
2020536797.tif 000014
で現在の走行指導速度を取得し、前記アクション量
2020536797.tif 000015
の値を最小にする。
【００１０】
さらに、前記アクション量
2020536797.tif 000016
の取得方法は、
テスト車両に交通環境情報収集装置を取り付けることで、車両プラットフォームを構築
するステップＳ１１と、
異なる運転者が前記車両プラットフォームを運転して異なる環境において自由走行テス
トを行うことで、時間と同期した自走式車両及び環境に関連するテストデータを収集する
ステップＳ１２と、
前記テストデータに基づき、任意の交通環境における前記アクション量
2020536797.tif 000017
の数式を取得するステップＳ１３とを含む。
【００１１】
さらに、Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、単一の車両が直線道路を走行することで
あり、車の流れの方向に沿って一定の力場及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気
抵抗に起因する抵抗場が存在することを予め設定し、前記ラグランジュ量
2020536797.tif 000018
が次のように表され、
2020536797.tif 000019
2020536797.tif 000020
2020536797.tif 000021
、
式中、
2020536797.tif 000022
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000023
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000024
が車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000025
が車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000026
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000027
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000028
が勾配であり、
2020536797.tif 000029
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000030
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000031
が車両回転質量換算係数である。
【００１２】
さらに、Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、単一の車両が車線
2020536797.tif 000032
又は道路境界のある直線道路を走行することであり、車の流れの方向に沿って一定の力場
及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在することを予
め設定し、前記ラグランジュ量
2020536797.tif 000033
が次のように表され、
2020536797.tif 000034
2020536797.tif 000035
2020536797.tif 000036
2020536797.tif 000037
2020536797.tif 000038
式中、
2020536797.tif 000039
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000040
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000041
が車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000042
が車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000043
が車両の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000044
が
2020536797.tif 000045
の一次導関数を表し、車両の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000046
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000047
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000048
が勾配であり、
2020536797.tif 000049
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000050
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000051
が車両の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000052
が
2020536797.tif 000053
に位置する車線
2020536797.tif 000054
又は道路境界によって形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000055
でのベクトル場の強さであり、
2020536797.tif 000056
が車線
2020536797.tif 000057
又は道路境界のタイプを表し、
2020536797.tif 000058
が車線
2020536797.tif 000059
又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000060
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000061
が車線
2020536797.tif 000062
又は道路境界から車両の重心
2020536797.tif 000063
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000064
が調整係数であり、
2020536797.tif 000065
が車両の等価質量を表し、
2020536797.tif 000066
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000067
が運転者影響因子を表す。
【００１３】
さらに、Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、車追従モードにおける単一の車両が直線
道路を走行することであり、車の流れの方向に沿って重力に類似する一定の力場及び転が
り抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在すると仮定すると、前
記ラグランジュ量
2020536797.tif 000068
が次のように表され、
2020536797.tif 000069
2020536797.tif 000070
2020536797.tif 000071
2020536797.tif 000072
2020536797.tif 000073
式中、
2020536797.tif 000074
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000075
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000076
が車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000077
が車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000078
が車両の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000079
が車両の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000080
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000081
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000082
が勾配であり、
2020536797.tif 000083
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000084
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000085
が車両の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000086
が
2020536797.tif 000087
に位置する車線
2020536797.tif 000088
又は道路境界によって形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000089
でのベクトル場の強さであり、
2020536797.tif 000090
が車線
2020536797.tif 000091
又は道路境界のタイプを表し、
2020536797.tif 000092
が
2020536797.tif 000093
車線又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000094
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000095
が車線
2020536797.tif 000096
又は道路境界から車両の重心
2020536797.tif 000097
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000098
が調整係数であり、
2020536797.tif 000099
が車両の等価質量を表し、
2020536797.tif 000100
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000101
が運転者影響因子を表し、
2020536797.tif 000102
が
2020536797.tif 000103
番目の車両に対して物体jによって生成されたポテンシャルエネルギーを表し、
2020536797.tif 000104
が車線
2020536797.tif 000105
を表し、
2020536797.tif 000106
が合計
2020536797.tif 000107
本の車線があることを表し、
2020536797.tif 000108
がｎ個の道路利用者がいることを表し、
2020536797.tif 000109
が１個の調整係数である。
【００１４】
本発明は、最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化装置を提供し、前記運
転者制御動作定量化装置は、
自走式車両に設置され、時間と同期した自走式車両情報及び交通環境情報を取得するこ
とに用いられる情報収集装置と、
電子制御ユニットであって、前記電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モ
ジュールを予め設置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転
制御動作の交通リスクと通行効率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000110
を含み、
2020536797.tif 000111
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000112
（1）
式中、
2020536797.tif 000113
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、
2020536797.tif 000114
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000115
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000116
が予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し、
2020536797.tif 000117
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000118
式中、
2020536797.tif 000119
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000120
が車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーが予め設定さ
れた、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定される電子制御
ユニットとを備え、
前記電子制御ユニットは、時間と同期した前記自走式車両情報及び交通環境情報に基づ
き、
2020536797.tif 000121
で現在の走行指導速度を取得し、
2020536797.tif 000122
アクション量の値を最小にすることに用いられる。
【００１５】
本発明は、インテリジェント車両をさらに提供し、インテリジェント車両は前記運転者
制御動作定量化装置を備える。
【００１６】
本発明の有益な効果は、本発明に係る最小アクション量原理に基づく運転者運転制御メ
カニズム定量化記述方法及びその装置では、６４線レーザーレーダー、ミリ波レーダー及
びビジョンセンサーで構成されたマルチセンサー検知システムを用いてインテリジェント
車両プラットフォームを構築し、周囲の移動物体、静止物体の位置情報と状態情報を識別
でき、大量のデータを収集し、データベースを構築し、車両走行中の動的交通システムの
特徴を分析し、運転者の運転制御メカニズムを識別し、そして運転者の運転制御メカニズ
ムを定量的に記述することで、さらに運転者の運転動作を定量的に分析することができる
ことである。 
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明における車両プラットフォームの側面図である。
【図２】図１に示す車両プラットフォームの平面図である。
【図３】本発明に係る単一の自走式車両の交通システムの概略図である。
【図４】本発明に係る車線の車両に対する制約ポテンシャルエネルギーモデルを説明する概略図である。
【図５】本発明に係る車両追跡シーンの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図面において、同じ又は類似の素子又は同じ又は類似の機能を備えた素子を同じ又は類
似の記号で表す。以下、図面を参照しながら本発明の実施例を詳しく説明する。
【００１９】
本実施例に係る最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化方法は、主に外部
環境の全ての要因の影響を受ける自走式車両を考慮し、以下のステップを含み、Ｓ１ステ
ップ、自走式車両の電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述モジュールを予
め設置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運転制御動作の交
通リスクと通行効率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000123
を含み、
2020536797.tif 000124
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000125
式中、
2020536797.tif 000126
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、即ち予め
設定された交通プロセスにおける自走式車両の経時的なラグランジュ量の積分として表さ
れてもよく、
2020536797.tif 000127
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000128
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000129
が予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し、
2020536797.tif 000130
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000131
式中、
2020536797.tif 000132
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000133
は自走式車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーを予め
設定した、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定される。
【００２０】
ステップＳ２ステップ、自走式車両の情報収集装置により、時間と同期した自走式車両
情報及び交通環境情報を取得する。ステップＳ２により、情報収集装置は、自走式車両の
交通環境情報を検出及び識別することができ、該交通環境情報が周囲の障害物（車両、サ
イクリスト、歩行者、フェンス、バリケード）と交通情報（信号機、速度制限標識、車線
）を含む。自走式車両情報は自走式車両ＣＡＮデータを含み、具体的には、エンジン回転
数、ハンドル角度、車両速度、ギア、加速及び減速とＧＰＳ情報である。
【００２１】
ステップＳ３ステップ、時間と同期した前記車両情報及び交通環境情報に基づき、運転
者制御メカニズム定量的記述モジュールにおける
2020536797.tif 000134
で現在の走行指導速度を取得し、前記アクション量
2020536797.tif 000135
の値を最小にする。
【００２２】
本実施例に係る方法では、インテリジェント車両が走行するプロセスにおいて、情報収
集装置が自走式車両の周辺環境での障害物又は交通情報を検出した場合、前記運転者制御
メカニズム定量的記述モジュールは予め設定された交通プロセスにおけるアクション量
2020536797.tif 000136
を計算し、前記アクション量
2020536797.tif 000137
の値を最小にすることで、一つのインテリジェント車両が走行する現在の速度の最適値を
取得し、該最適値が現在の走行指導速度とされる。インテリジェント車両が既に取得した
現在の走行指導速度で速度制御を行う場合、最適な自己安全性及び通行効率を達成するこ
とができる。
【００２３】
一実施例では、前記アクション量
2020536797.tif 000138
の取得方法は、
テスト車両に交通環境情報収集装置を取り付けることで、車両プラットフォームを構築
するステップＳ１１と、
異なる運転者が前記車両プラットフォームを運転して異なる環境において自由走行テス
トを行うことで、時間と同期した自走式車両及び環境に関連するテストデータを収集する
ステップＳ１２と、
前記テストデータに基づき、任意の交通環境における前記アクション量
2020536797.tif 000139
の数式を取得するステップＳ１３とを含む。
【００２４】
ステップＳ１１において、テスト車両に、時間と同期したターゲットオブジェクトの位
置情報及び動き情報を取得するためのレーダーとビジョンセンサーを取り付ける。図１と
図２に示すように、Ｓ１１は具体的には、以下のステップを含み、
ステップＳ１１１、テスト車両の上部に、６４線レーザーレーダー１を取り付け、６４
線レーザーレーダー１がターゲットオブジェクトの縦方向及び横方向の座標位置、種類の
センサーの生データを取得することに用いられる。
【００２５】
ステップＳ１１２、テスト車両の前、後、左、右の４つの方向に第１のミリ波レーダー
２ａ、第２のミリ波レーダー２ｂ、第３のミリ波レーダー２ｃ、第４のミリ波レーダー２
ｄ及び第１のビジョンセンサー３ａ、第２のビジョンセンサー３ｂ、第３のビジョンセン
サー３ｃ、第４のビジョンセンサー３ｄをそれぞれ取り付け、各ビジョンセンサーとミリ
波レーダーによってターゲットオブジェクトの速度、加速度、縦方向及び横方向の位置情
報を取得する。
【００２６】
ステップＳ１１３、Ｓ１１ステップ及びＳ１１２ステップにおける６４線レーザーレー
ダー１及び各ミリ波レーダーとビジョンセンサーの前記テスト車両での位置に対してキャ
リブレーションを行う。キャリブレーション方法について従来のキャリブレーション方法
を用いて実現することができる。
【００２７】
なお、ステップＳ１１で各センサーによって収集されたデータがいずれもセンサーの生
データであるため、後のステップで生データを応用する前に、いずれもターゲットデータ
に解析する必要がある。生データは、カメラで撮影された写真、ビデオ、レーザーレーダ
ーでスキャンされたポイントクラウド、ミリ波レーダーで受信されたミリ波信号である。
ターゲットデータは、上記の３種センサーの生データを融合した後、歩行者、サイクリス
ト、車両などのターゲットオブジェクトの速度、位置データを取得する。「データ融合」
方法は、
レーザーレーダーが特徴抽出とポイントクラウドクラスタリング方法を用いてターゲッ
トを検出し、正確なターゲット位置情報を取得し、ビジョンセンサーが道路ターゲットに
対して機械学習に基づくターゲット検出を行い、レーザーレーダーによるターゲット検出
のためのターゲットカテゴリ情報を提供し、ミリ波レーダーが動的ターゲットを識別して
正確なターゲット速度と位置情報を提供することである。データ関連付け方法により、各
センサーで検出された同じターゲット情報をマッチングし、最終的に正確なターゲットオ
ブジェクトの位置情報と動き情報即ち座標、速度、加速度を取得する。
【００２８】
したがって、本実施例では６４線レーザーレーダー、ミリ波レーダー及びビジョンセン
サーで構成されたマルチセンサー検知システムを用いて車両プラットフォームを構築し、
周囲の移動物体、静止物体の位置情報と状態情報を識別できる。
【００２９】
いくつかの実施例では、ステップＳ１２での「運転者」の選択原則は、
運転経験が長く大きな交通事故を起こしなかった一定数の運転者を選択することを含む
。
【００３０】
「運転者」の数を可能な限り多くにし、このようにして可能な限り多くのテストデータ
を収集することで、より多くの運転者の運転習慣を考慮することができ、これにより、後
のステップＳ３及びステップＳ４で得られたリスク識別曲線は一般性と代表性をさらに有
し、リスク識別に対する運転者の受け入れ程度を向上させることに役立つ。
【００３１】
ステップＳ１２での「自走式車両及び環境に関連するテストデータ」は、自走式車両の
テストデータと環境のテストデータを含み、
自走式車両のテストデータはレーダーとビジョンセンサーによって収集された、時間と
同期したターゲットオブジェクトの位置情報と動き情報及び自走式車両のＣＡＮデータを
含む。自走式車両のＣＡＮデータは、エンジン回転数、ハンドル角度、車両速度、ギア、
加速及び減速とＧＰＳ情報を含む。各前記レーダーとビジョンセンサーによって収集され
たデータを融合し、正確なターゲットオブジェクトの位置情報と動き情報即ち座標、速度
、加速度を取得する。センサーによって取得された情報は、主に自走式車両以外の環境に
おける他の道路利用者、障害物の速度、自車との相対する位置。
【００３２】
ステップＳ１２での「異なる環境」は、環境タイプ、交通参加者、交通標識、道路標識
、天気条件を含み、
環境タイプについては、一級タイプがキャンパス、工業団地、都市、高速道路がであり
、二級タイプが上り坂、下り坂、橋の上、橋の下、トンネル、直線道路、曲線道路であり
、
交通参加者については、一級タイプが自動車、非自動車、静止物体であり、二級タイプ
には、動力車両がセダン、バス、ミニバン、トラック、中型乗用車、オートバイ、その他
の自動車を含み、非動力車両が歩行者、サイクリスト、二輪車、他の非動力車両を含み、
静止物体がバリケード、フェンスなどを含み、
交通標識については、一級タイプが交通標識板、信号機、車線であり、二級タイプには
、交通標識板が速度制限、高さ制限、重量制限、指示、警告、禁止、その他の標識板を含
み、信号機が円形、矢印、歩行者パターン、二輪車パターンを含み、
道路標識については、一級タイプが車線と路面標識を含み、二級タイプには車線がシン
グル実線、二重実線と点線を含み、路面標識が直線矢印、右折矢印、左折矢印、他の路面
標識を含み、
天気条件については晴れ、曇り、雨、雪である。
【００３３】
即ち、環境のテストデータは上記の「異なる環境」に示される様々な情報に対応する。
ステップＳ１２での時間と同期した「自走式車両及び環境に関連するテストデータ」は
データベースの方式によって記憶される。
【００３４】
以下、異なる「交通環境」について、前記アクション量
2020536797.tif 000140
の数式を説明する。
一、ステップＳ１３での「交通環境」は、単一の車両が直線道路を走行することであり
、図３に示すように、車の流れの方向に沿って重力に類似する一定の力場及び転がり抵抗
、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在することを予め設定し、前記
ラグランジュ量
2020536797.tif 000141
が次のように表され、
2020536797.tif 000142
2020536797.tif 000143
2020536797.tif 000144
式中、
2020536797.tif 000145
が自走式車両の縦方向の運動エネルギー
2020536797.tif 000146
を含み、
2020536797.tif 000147
が抵抗場
2020536797.tif 000148
と一定の力場
2020536797.tif 000149
を含み、
2020536797.tif 000150
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000151
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000152
が
2020536797.tif 000153
一次導関数を表し、車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000154
が
2020536797.tif 000155
の二次導関数を表し、車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000156
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000157
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000158
が勾配であり、
2020536797.tif 000159
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000160
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000161
が車両回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000162
が自動車理論の関連コンテンツに基づき、一般には、１．０５であってもよい。
【００３５】
二、Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、単一の車両が車線
2020536797.tif 000163
又は道路境界のある直線道路を走行することであり、図４に示すように、車の流れの方向
に沿って一定の力場及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場
が存在することを予め設定する。
【００３６】
車線
2020536797.tif 000164
又は道路境界の影響を考慮する場合、走行安全フィールド理論に従って、
2020536797.tif 000165
に位置する車線
2020536797.tif 000166
又は道路境界で形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000167
でのベクトル場の強さ
2020536797.tif 000168
が次のように記述されてもよく、
2020536797.tif 000169
したがって、車線
2020536797.tif 000170
又は道路境界が近いほど、車両が受ける制約エネルギーが大きくなる。したがって、車線
2020536797.tif 000171
又は道路境界によって生成された運転安全フィールドの力が次のように記述されてもよく
、
2020536797.tif 000172
したがって、車線を考慮した単一の自走式車両の交通システムのラグランジュ量
2020536797.tif 000173
が次のように表され、
2020536797.tif 000174
2020536797.tif 000175
2020536797.tif 000176
式中、
2020536797.tif 000177
が自走式車両の縦方向の運動エネルギー
2020536797.tif 000178
と横方向の運動エネルギー
2020536797.tif 000179
を含み、
2020536797.tif 000180
が抵抗場
2020536797.tif 000181
、一定の力場
2020536797.tif 000182
と
2020536797.tif 000183
に位置する車線又
2020536797.tif 000184
は道路境界で形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000185
でのベクトル場の強さを含み、
2020536797.tif 000186
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000187
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000188
が車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000189
が車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000190
が車両の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000191
が
2020536797.tif 000192
の一次導関数を表し、車両の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000193
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000194
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000195
が勾配であり、
2020536797.tif 000196
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000197
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000198
が車両の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000199
が車線
2020536797.tif 000200
又は道路境界のタイプであり、その大きさが交通規制によって決定され（例えば、白い実
線が白い破線に対応する値よりも大きい）、
2020536797.tif 000201
が車線
2020536797.tif 000202
又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000203
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000204
が車線
2020536797.tif 000205
又は道路境界から車両の重心
2020536797.tif 000206
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000207
車線
2020536797.tif 000208
又は道路境界から図４における白い長方形ブロックで示される車両の重心
2020536797.tif 000209
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000210
の範囲が
2020536797.tif 000211
であり、
2020536797.tif 000212
が調整係数であり、
2020536797.tif 000213
が車両の等価質量を表し、
2020536797.tif 000214
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000215
が運転者影響因子を表す。
【００３７】
三、Ｓ１３ステップでの「交通環境」は、車追従モードにおける単一の車両が直線道路
を走行することであり、図５に示すように、車の流れの方向に沿って重力に類似する一定
の力場
2020536797.tif 000216
、及び転がり抵抗、坂道抵抗、加速抵抗及び空気抵抗に起因する抵抗場が存在すると仮定
すると、
走行安全フィールド理論に従って、移動物体によって生成されるフィールド強さは次の
とおりであり、
2020536797.tif 000217
式中、勾配
2020536797.tif 000218
が次のとおりであり、
2020536797.tif 000219
【００３８】
したがって、車追従プロセスでは、図５に示すように、
2020536797.tif 000220
の番目車両に対して物体jによって生成されたポテンシャルエネルギーを取得することが
でき、該ポテンシャルエネルギーの式が次のとおりであり、物体ｊが
2020536797.tif 000221
番目の車両以外の道路利用者又は障害物であり、
2020536797.tif 000222
番目の車両が自走式車両であってもよいし、他の車両、即ち現在の研究されているオブジ
ェクト車両であってもよく、
2020536797.tif 000223
したがって、前記ラグランジュ量は次のように表され、
2020536797.tif 000224
2020536797.tif 000225
2020536797.tif 000226
2020536797.tif 000227
2020536797.tif 000228
【００３９】
式中、
2020536797.tif 000229
が自走式車両の縦方向の運動エネルギー
2020536797.tif 000230
と横方向の運動エネルギー
2020536797.tif 000231
を含み、
2020536797.tif 000232
が抵抗場
2020536797.tif 000233
、一定の力場
2020536797.tif 000234
、
2020536797.tif 000235
に位置する車線
2020536797.tif 000236
又は道路境界で形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000237
でのベクトル場の強さ
2020536797.tif 000238
を含み、
2020536797.tif 000239
が
2020536797.tif 000240
番目車両に対して物体ｊによって生成されたポテンシャルエネルギーを表し、
2020536797.tif 000241
が車両の質量であり、
2020536797.tif 000242
が車両の縦方向の変位であり、
2020536797.tif 000243
が車両の縦方向の速度であり、
2020536797.tif 000244
が車両の縦方向の加速度であり、
2020536797.tif 000245
が車両の横方向の変位であり、
2020536797.tif 000246
が車両の横方向の速度であり、
2020536797.tif 000247
が重力加速度であり、
2020536797.tif 000248
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000249
が勾配であり、
2020536797.tif 000250
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000251
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000252
が車両の回転質量換算係数であり、
2020536797.tif 000253
が
2020536797.tif 000254
に位置する車線
2020536797.tif 000255
で形成されたポテンシャルエネルギー場の
2020536797.tif 000256
でのベクトル場の強さであり、
2020536797.tif 000257
が車線a又は道路境界のタイプを表し、その大きさが交通規制によって決定され（例えば
、白い実線が白い破線に対応する値よりも大きい）、
2020536797.tif 000258
が車線a又は道路境界の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000259
が車線の幅を表し、
2020536797.tif 000260
が車線
2020536797.tif 000261
又は道路境界から車両の重心
2020536797.tif 000262
までの距離ベクトルを表し、
2020536797.tif 000263
が車線
2020536797.tif 000264
と道路境界から図４における白い長方形ボックスで示される車両の重心
2020536797.tif 000265
までの距離ベクトルであり、
2020536797.tif 000266
の範囲が
2020536797.tif 000267
であり、
2020536797.tif 000268
が調整係数であり、
2020536797.tif 000269
が車両の等価質量を表し、
2020536797.tif 000270
が自走式車両が位置する場所の道路影響因子を表し、
2020536797.tif 000271
が運転者影響因子を表し、
2020536797.tif 000272
が
2020536797.tif 000273
番目の車両に対して物体ｊによって生成されたポテンシャルエネルギーを表し、
2020536797.tif 000274
が車線
2020536797.tif 000275
を表し、
2020536797.tif 000276
合計
2020536797.tif 000277
本の車線があることを表し、
2020536797.tif 000278
が
2020536797.tif 000279
つ個の道路利用者がいることを表し、
2020536797.tif 000280
が１個の調整係数である。
【００４０】
一実施例では、運転者が車両を運転するプロセスにおいて、常に効率を最大化しながら
リスクを回避することを図り、即ち安全性を確保しながら効率を可能な限り向上させ、即
ち運転者の運転制御動作がアクション量の数式でシステムアクション量
2020536797.tif 000281
として説明されて極値をとることができ、アクション量の値を最小にし、
2020536797.tif 000282
即ち、任意の運転者が車両を運転する場合、その運転制御動作が他の求める速度で示され
てもよく、該速度が上記を解くことで取得されてもよい。
【００４１】
例えば、図３の単一の車両が自由に走行するシーンでは、システムのアクション量は次
のように記述されてもよく、
2020536797.tif 000283
2020536797.tif 000284
の極小値を求めるために、以上の説明に従って、汎関数
2020536797.tif 000285
が極値をとる時に、その変分が０であることを必ず満たし、したがって、
2020536797.tif 000286
以下を得ることでき、
2020536797.tif 000287
即ち、上記の方法を用いて、図３に示すＳ１３ステップでの「交通環境」が単一の車両
が直線道路を走行することである場合、現在の走行指導速度が以下のとおりであり、
2020536797.tif 000288
なお、上記各パラメータでは、
2020536797.tif 000289
番目の車両が車両プラットフォーム自体であり、したがって、ここで
2020536797.tif 000290
が既知であり、
2020536797.tif 000291
、
2020536797.tif 000292
がいずれも自走式車両のＣＡＮデータである。
【００４２】
2020536797.tif 000293
が転がり抵抗係数であり、
2020536797.tif 000294
が勾配であり、
2020536797.tif 000295
が車両の風抵抗係数であり、
2020536797.tif 000296
が車両の風上面積であり、
2020536797.tif 000297
が車両の回転質量換算係数であり、技術マニュアル又は教科書の内容から取得されてもよ
い。
【００４３】
2020536797.tif 000298
がカメラによって識別されることで取得され、
2020536797.tif 000299
がマルチセンサーによってデータを融合することで取得される。
2020536797.tif 000300
が車両の等価質量を表し、走行安全フィールド理論に従って取得されてもよく、
2020536797.tif 000301
、
2020536797.tif 000302
が経験値をとることができる。
本発明は、最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化装置をさらに提供し、
前記最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化装置は、
車両に設置され、時間と同期した自走式車両情報及び交通環境情報を取得することに用
いられる情報収集装置と、
電子制御ユニットであって、前記電子制御ユニットに運転者制御メカニズム定量的記述
モジュールを予め設置し、前記運転者制御メカニズム定量的記述モジュールが運転者の運
転制御動作の交通リスクと通行効率を同時に反映するアクション量
2020536797.tif 000303
を含み、
2020536797.tif 000304
の数式が式（１）であり、
2020536797.tif 000305
（３）
式中、
2020536797.tif 000306
が前記予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のアクション量を表し、
2020536797.tif 000307
が前記予め設定された交通プロセスの開始時点であり、
2020536797.tif 000308
が前記予め設定された交通プロセスの終了時点であり、
2020536797.tif 000309
が予め設定された交通プロセスにおける自走式車両のラグランジュ量を表し、
2020536797.tif 000310
の式が次のとおりであり、
2020536797.tif 000311
式中、
2020536797.tif 000312
が自走式車両の運動エネルギーを表し、
2020536797.tif 000313
が自走式車両が受けるポテンシャルエネルギーを表し、該ポテンシャルエネルギーが予め
設定された、車の流れの方向に沿って存在する一定の力場と抵抗場によって決定される電
子制御ユニットとを備え、
前記電子制御ユニットが時間と同期した前記自走式車両情報及び交通環境情報に基づき
、
2020536797.tif 000314
で現在の走行指導速度を取得し、アクション量
2020536797.tif 000315
の値を最小にする。
【００４４】
本発明は、インテリジェント車両をさらに提供し、前記インテリジェント車両は、上記
実施例に記載の最小アクション量原理に基づく運転者制御動作定量化装置を備える。
【００４５】
最後に説明すべきものとして、以上の実施例は本発明の技術的解決手段を説明するため
のものだけであるがそれを制限しない。当業者は、上記の各実施例に記載の技術的解決手
段を変更し、又はそのうちの一部の技術的特徴に対して同等入れ替えを行うことができ、
これらの変更又は入れ替えが対応する技術的解決策の本質を本発明の各実施例の技術的解
決手段の精神及び範囲から逸脱させないことを理解すべきである。
【図１】
2020536797.tif 000464
【図２】
2020536797.tif 000465
【図３】
2020536797.tif 000466
【図４】
2020536797.tif 000467
【図５】
2020536797.tif 000468
【国際調査報告】
2020536797.tif 000469
2020536797.tif 000470
2020536797.tif 000471
2020536797.tif 000472