JP-2026077417-A - サーバシステム

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Abstract

【課題】道路における速度低下現象の伝搬を検知する。【解決手段】サーバシステム（１０）は、道路上の所定の区間における交通特性を示す第１情報を取得する取得手段（１０８）と、第１情報に基づいて、所定の区間において減速が伝搬する波の伝搬速度を推定する推定手段（１１０）と、推定された伝搬速度に基づく第２情報を用いて、車両を制御する制御手段（１１２）と、を備える。【選択図】図１

Inventors

北岡広宣

Assignees

トヨタ自動車株式会社

Dates

Publication Date: 20260513
Application Date: 20241025

Claims (5)

道路上の所定の区間における交通特性を示す第１情報を取得する取得手段と、前記第１情報に基づいて、前記所定の区間において減速が伝搬する波の伝搬速度を推定する推定手段と、前記推定された伝搬速度に基づく第２情報を用いて、車両を制御する制御手段と、を備えるサーバシステム。
前記第１情報は、前記所定の区間における車両密度及び交通流率の少なくとも一方を含む請求項１に記載のサーバシステム。
前記第２情報は、前記減速が伝搬する波が、前記車両に到達する位置及び時刻の少なくとも一方を示す情報である請求項１に記載のサーバシステム。
前記制御手段は、前記車両が備える走行支援機能に係るパラメータを変更することによって、前記車両を制御する請求項１に記載のサーバシステム。
前記推定手段は、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、前記伝搬速度を推定する請求項１に記載のサーバシステム。

Description

本発明は、サーバシステムの技術分野に関する。この種のシステムとして、自車両周辺の地点における車両の平均速度、平均車頭時間、平均車間距離及び交通密度を含む交通情報に基づいて、自車両の走行を自動で制御する自動運転モードで自車両が走行する際の速度、車間距離及び車頭時間を含む運転制御パラメータを設定するシステムが提案されている（特許文献１参照）。特開２０１６－２００９３１号公報実施形態に係るサーバシステムの構成を示すブロック図である。交通流率と密度とで表される交通特性の一例を示す図である。車両の走行軌跡の一例を示す図である。サーバシステムに係る実施形態について図１乃至図３を参照して説明する。図１において、サーバシステム１０は、情報送受信部１０１、車両走行データ受信処理部１０２、急減速判定部１０４、交通状況推定部１０６、交通特性推定部１０８、バックワードウェーブ速度判定部１１０、バックワードウェーブ到達車両判定部１１１及び送信情報作成部１１２を備える。以降、「バックワードウェーブ速度判定部１１０」及び「バックワードウェーブ到達車両判定部１１１」を、夫々、「ＢＷ速度判定部１１０」及び「ＢＷ到達車両判定部１１１」と記載する。情報送受信部１０１は、車両２０と通信可能に構成されている。情報送受信部１０１は、車両２０から走行データを受信する。例えば、走行データには、車両２０の位置、車両２０の速度、車両２０から、車両２０の前方を走行する車両までの車間距離、ブレーキ操作があったことを示す情報、及び、運転支援機能の作動情報、の少なくとも一つを含んでいてよい。尚、運転支援機能には、衝突被害軽減ブレーキ（Ｐｒｅ－ＣｒａｓｈＳａｆｅｔｙ：ＰＣＳ）、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）、及び、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）の少なくとも一つが含まれていてよい。車両走行データ受信処理部１０２は、情報送受信部１０１が受信した走行データに、所定の処理を施す。例えば、車両走行データ受信処理部１０２は、該走行データをデータベースに適した形式に変換するための処理を、所定の処理として行ってよい。車両走行データ受信処理部１０２は、走行データを、データベース１０３に登録する。急減速判定部１０４は、データベース１０３に登録されている走行データに基づいて、急減速をした車両が存在するか否かを判定する。例えば、急減速判定部１０４は、車両（例えば、車両２０）の速度変化、ブレーキ操作の有無、及び、運転支援機能の作動情報の少なくとも一つに基づいて、急減速をした車両が存在するか否かを判定してよい。急減速をした車両が存在すると判定された場合、急減速判定部１０４は、走行データに含まれる車両の位置に基づいて、急減速が行われた地点を特定してよい。そして、急減速判定部１０４は、急減速が行われた地点及び急減速が行われた時刻を示す地点データを、データベース１０５に登録する。交通状況推定部１０６は、データベース１０３に登録されている走行データから、所定の区間を所定の時間帯に走行した複数の車両に係る走行データを抽出する。交通状況推定部１０６は、抽出された走行データに基づいて、所定の区間の所定の時間帯の交通状況を推定する。交通状況推定部１０６は、推定結果を示す交通状況データを、データベース１０７に登録する。例えば、交通状況推定部１０６は、交通状況として、密度及び交通流率を推定してよい。ここで、密度は、１台の車両が占有する距離（言い換えれば、長さ）の逆数として求められてよい。１台の車両が占有する距離は車両の車長と、車間距離との和であってよい。交通流率は、密度と車両の速度との積として求められてよい。尚、車両の速度は、所定の区間を走行する複数の車両の平均速度であってよい。尚、所定の区間及び所定の時間帯の少なくとも一方は、サーバシステム１０のオペレータによって予め指定されていてよい。尚、所定の区間は、自動車専用道路（例えば、高速道路）の一部であってよい。交通特性推定部１０８は、データベース１０７に登録されている交通状況データに基づいて、所定の区間の所定の時間帯の交通特性を推定する。ここで、交通特性は、図２に示すようなｋ－Ｑ曲線で表すことができる。例えば、交通特性推定部１０８は、交通状況データに基づいて、ｋ－Ｑ曲線を上記交通特性として推定してよい。交通特性推定部１０８は、推定結果を示す交通特性データを、データベース１０９に登録する。尚、ｋ－Ｑ曲線において、密度ｋが比較的小さい状態における交通流は「自由流」と称されてよい。ｋ－Ｑ曲線において、密度ｋが、自由流の密度よりも高く、且つ、交通流率Ｑが、自由流の交通流率よりも高い状態における交通流は「臨界流」と称されてよい。ｋ－Ｑ曲線において、密度ｋが、臨界流の密度よりも高い状態における交通流は「渋滞流」と称されてよい。ＢＷ速度判定部１１０は、データベース１０５に登録されている地点データに基づいて、所定時間内に急減速が行われた地点があるか否かを判定してよい。所定時間内に急減速が行われた地点があると判定された場合、ＢＷ速度判定部１１０は、急減速が行われた地点を含む区間、且つ、急減速が行われた時刻を含む時間帯の交通状況データ及び交通特性データを、データベース１０７及び１０９から取得する。ＢＷ速度判定部１１０は、交通状況データ及び交通特性データに基づいて、バックワードウェーブの伝搬速度を判定する。ここで、バックワードウェーブは、先行車両の動きに後続車両が追従しながら走行する場合に、先行車両の速度変化が後続車両に次々と伝搬する現象を波動現象として表現したものである。例えば、先行車両が急減速を行うと、速度低下現象が後続車両に次々と伝搬する。尚、バックワードウェーブは、ショックウェーブと称されてもよい。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、急減速が発生した区間における、急減速が発生した時間帯及び該時間帯の前の時間帯の交通状況との差を特定してよい。急減速が発生した場合、車間距離が短くなる。このため、急減速が発生した時間帯の密度は、急減速が発生した時間帯の前の時間帯の密度よりも高くなる。例えば、図２に示すｋ－Ｑ曲線において、急減速が発生した時間帯の前の時間帯の交通状況が点Ａに該当する交通状況であり、急減速が発生した時間帯の交通状況が点Ｂに該当する交通状況である場合、バックワードウェーブの伝搬速度は、点Ａ及び点Ｂを結ぶ線分の傾きθから判定可能である。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、上記特定された差と、ｋ－Ｑ曲線とからバックワードウェーブの伝搬速度を判定してよい。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、急減速が発生した区間の交通状況と、該区間の下流の区間の交通状況との差を特定してよい。尚、急減速が発生した区間の下流の区間は、急減速を行った車両が存在する区間よりも、該車両の進行方向前方の区間を意味する。急減速が発生した区間の下流の区間の交通状況は、急減速が発生した区間において急減速が発生する前の交通状況であると言える。このため、ＢＷ速度判定部１１０は、上記特定された差と、ｋ－Ｑ曲線とからバックワードウェーブの伝搬速度を判定してよい。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、地点データ及び交通状況データ等の、道路上の各区間の過去の統計データから、同一のバックワードウェーブに起因して生じた急減速を集約して、バックワードウェーブの伝搬速度を予め求めてよい。そして、ＢＷ速度判定部１１０は、交通特性データの一例としてのｋ－Ｑ曲線と、バックワードウェーブの伝搬速度との関係を予め記録してよい。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、今回、急減速が発生した区間における交通状況と、上記予め記録された関係とに基づいて、バックワードウェーブの伝搬速度を判定してよい。先行車両の速度変化が後続車両に次々と伝搬すると仮定すると、一の車両が急減速を行うと、一の車両の後続車両も急減速を行うことになる。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、複数の地点データから、同一のバックワードウェーブに起因して生じた急減速に係る一以上の地点データを抽出してよい。そして、ＢＷ速度判定部１１０は、抽出された地点データにより示される急減速が行われた地点及び急減速が行われた時刻に基づいて、バックワードウェーブの伝搬速度を判定してよい。例えば、ＢＷ速度判定部１１０は、学習済モデル（言い換えれば、ＡＩ）を用いて、バックワードウェーブの伝搬速度を判定してよい。尚、学習済モデルは、道路上の各区間のデータ（例えば、地点データ、交通状況データ及び交通特性データ）等を学習データとする機械学習により構築された学習済モデルであってよい。ＢＷ到達車両判定部１１１は、データベース１０５に登録されている地点データと、ＢＷ速度判定部１１０により判定されたバックワードウェーブの伝搬速度とに基づいて、急減速が発生した地点よりも上流で、今後、バックワードウェーブが伝搬すると推定される車両を特定する。そして、ＢＷ到達車両判定部１１１は、該特定された車両が、バックワードウェーブに遭遇する位置及び時刻を判定（又は、推定）する。尚、急減速が発生した地点よりも上流は、急減速を行った車両の進行方向後方を意味する。ここで、図３に示すタイムスペース図を参照して説明を加える。図３において白丸は、急減速が発生した地点を示している。図３においてバックワードウェーブを示す破線矢印の傾きは、バックワードウェーブの伝搬速度に応じて変化する。図３において、黒丸は、車両Ａの現在の位置を示している。該黒丸から延びる実線は、車両Ａの過去の走行軌跡に相当し、黒丸から延びる破線は、車両Ａの将来の走行軌跡に相当する。図３において、車両Ａの現在の位置を示す黒丸から延びる破線と、バックワードウェーブを示す破線矢印との交点（時刻ｔ、距離Ａ）が、ＢＷ到達車両判定部１１１により判定される、車両Ａがバックワードウェーブに遭遇する位置及び時刻に相当する。送信情報作成部１１２は、ＢＷ到達車両判定部１１１によって特定された、今後バックワードウェーブが伝搬する車両に送信すべき送信情報を作成する。例えば、送信情報は、該車両のドライバに注意喚起を促す情報、及び、走行支援機能に係るパラメータを変更するための情報の少なくとも一方であってよい。ドライバに注意喚起を促す情報としては、追突が発生しやすい状況であることをドライバに知らせるための情報が挙げられる。例えば、走行支援機能に係るパラメータとしては、衝突被害軽減ブレーキが追突警報を発するタイミングを早めるためのパラメータ（具体的には、追突警報を発する車間距離及び相対速度の少なくとも一方に係るパラメータ）、衝突被害軽減ブレーキにおいてブレーキ圧を高める制御の開始タイミングを早めるためのパラメータ、アダプティブクルーズコントロールの設定車間距離を一時的に長くするためのパラメータ、等が挙げられる。情報送受信部１０１は、送信情報作成部１１２により作成された送信情報を、車両（例えば、車両２０）に送信する。車両２０は、情報送受信部２０１、車両情報集計部２０２、走行状態判定部２０３、バックワードウェーブ到達推定部２０４、ＰＣＳ機能変更部２０５、ＰＣＳ機能２０６、ＡＣＣ機能変更部２０７及びＡＣＣ機能２０８を備える。以降、「バックワードウェーブ到達推定部２０４」を、適宜「ＢＷ到達推定部２０４」と記載する。尚、ＰＣＳ機能２０６は、衝突被害軽減ブレーキと言い換えられてもよい。尚、車両２０は、コネクテッドカーであってよい。車両情報集計部２０２は、車両２０に搭載されている各種センサの情報を取得してよい。車両情報集計部２０２は、所定の期間毎に、情報送受信部２０１を介して、取得した情報を走行データとしてサーバシステム１０に送信してよい。走行状態判定部２０３は、車両情報集計部２０２により取得された各種センサの情報に基づいて、車両２０の走行状態を判定してよい。ＢＷ到達推定部２０４は、情報送受信部２０１を