JP2015203972A - 走行経路生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両が回避して走行する物体および走行路の境界が存在する場合、回避する走行経路を極力短時間で生成する走行経路生成装置を提供する。
【解決手段】走行経路生成装置は、自車両の周囲情報を取得する（Ｓ４００）。走行経路生成装置は、周囲情報に基づいて自車両が走行する走行路を認識し、走行路の境界上に認識点を設定する（Ｓ４０２）。走行経路生成装置は、周囲情報に基づいて自車両の周囲の物体を認識し、物体の輪郭に沿って物体を表わす認識点を設定する（Ｓ４０４）。走行経路生成装置は、自車両が走行して走行路の境界および物体を表わす認識点に接近できる走行許容度に応じた重みを設定する（Ｓ４０６、Ｓ４０８）。走行路の境界よりも物体を表わす認識点の方が走行許容度は低く設定される。走行経路生成装置は、認識点に設定された重みに基づいて、自車両の進行方向に向かって左右両側に認識点を分類する走行経路を生成する（Ｓ４１０）。
【選択図】図３

Description

本発明は、自車両が走行する走行経路を生成する走行経路生成装置に関する。

自車両が走行する走行経路を車両自体が生成する技術が公知である（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、自車両の走行を妨げる対象物を検出すると、自車両の走行車線の白線とは別に、対象物を回避するように曲線状の仮想白線を設定する技術が開示されている。

特開２０１１−１３４０７１号公報

特許文献１の技術では、対象物と自車両との距離、対象物の速度、および自車両の速度に基づいて自車両の走行車線の白線に対する曲げ量を計算して対象物を回避する曲線状の仮想白線を実際の白線とは別に設定するので、走行経路を生成するための処理時間が長くなるという問題がある。

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、自車両が回避して走行する物体および走行路の境界が存在する場合、回避する走行経路を極力短時間で生成する走行経路生成装置を提供することを目的とする。

本発明の走行経路生成装置は、周囲情報取得手段と、物体認識手段と、走行路認識手段と、許容度設定手段と、経路生成手段と、を備えている。
周囲情報取得手段は自車両の周囲情報を取得する。物体認識手段は周囲情報取得手段が取得する周囲情報に基づいて自車両の周囲の物体を認識し、走行路認識手段は周囲情報取得手段が取得する周囲情報に基づいて自車両が走行する走行路を認識する。

許容度設定手段は、物体認識手段が物体を認識する認識結果として物体を表わす認識点、ならびに走行路認識手段が走行路を認識する認識結果として走行路の境界を表わす認識点のそれぞれに対し、自車両が走行して認識点に接近できる走行許容度を設定する。経路生成手段は、許容度設定手段により設定された認識点の走行許容度に基づいて自車両の走行経路を生成する。

自車両の周囲情報に基づいて物体および走行路を認識する認識処理は、認識対象が物体であるか走行路の境界であるかを認識するために通常行われる処理であるから、認識処理によって自車両の走行経路を生成するための処理は増加しない。

自車両が走行して認識点に接近できる走行許容度は、自車両が認識点にどの程度接近できるか、言い換えれば自車両が認識点からどの程度離れる必要があるのかを表わしているので、認識点に走行許容度を設定するために複雑な演算が必要なわけではない。

そして、走行許容度により走行経路が認識点にどの程度接近できるのか、言い換えれば走行経路が認識点からどの程度離れる必要があるのかが決定されているので、認識点に設定された走行許容度に基づいて自車両の走行経路を生成する処理も、認識点に走行許容度を設定せずに走行経路を生成する処理に比べ、特に処理が増加するわけではない。

したがって、自車両が走行して認識点に接近できる走行許容度という特性値を認識点に設定することにより、自車両が回避して走行する物体および走行路の境界が存在する場合に、認識点に設定された走行許容度に基づいて走行経路を極力短時間で生成することができる。

第１実施形態の走行経路生成装置を示す機能ブロック図。 認識点に基づく経路生成を説明する模式図。 経路生成処理を示すフローチャート。 （Ａ）は認識点の重みに基づいて経路生成を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 物体の大きさに応じた重みの設定を説明する模式図。 （Ａ）は物体各部の走行路上での位置に応じた重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は物体各部の走行路上での位置に応じた重みの設定を説明する他の模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は駐車車両各部の走行路上での位置に応じた重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は物体各部の認識結果の正確度に応じた重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は物体の背後からの飛び出しを考慮した重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は走行路の中心に対するオフセット要求に応じた重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 （Ａ）は走行路の曲がり角に対する重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は重みの大きさを示すグラフ。 第２実施形態の走行経路生成装置を示す機能ブロック図。 （Ａ）は静止物体と移動物体とに対する重みの設定を説明する模式図、（Ｂ）は移動物体の移動領域に対する重みの設定を説明する模式図。 第３実施形態の走行経路生成装置を示す機能ブロック図。 先行車両に対する重みの設定を説明する模式図。

以下、本発明の実施形態を図に基づいて説明する。
［第１実施形態］
図１に示す走行経路生成装置２は、周囲情報取得部１０と、走行情報取得部１２と、走行路認識部２０と、物体認識部２２と、許容度設定部３０と、経路生成部３２とを備えており、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを有するマイクロコンピュータにより主に構成されている。

周囲情報取得部１０は、車両前方の直進方向を中心とする所定角度範囲を検出エリアとする前方センサと、車両左側方の車幅方向を中心とする所定角度範囲を検出エリアとする左側方センサと、車両右側方の所定角度範囲（左側方センサと同様）を検出エリアとする右側方センサとが出力する信号に基づいて、車両周囲の物体および道路状況を表わす周囲情報を取得する。

また、周囲情報取得部１０は、前記センサ群と、車両後方の指定角度範囲を検出エリアとする後方センサとが出力する信号に基づいて、車両周囲の物体および道路状況を表わす周囲情報を取得してもよい。

前方センサ、左右の側方センサおよび後方センサは、カメラ等の画像センサ、レーザレーダ、ミリ波レーダ、ソナー等の少なくともいずれかから構成されている。
車両周囲の物体は、車線区画突起物、他車両、歩行者等の他、自車両の走行を制限する地形や建造物等を含む。周囲情報取得部１０は、個々の物体の情報として、位置、大きさ、高さ、道路に沿った長さ等を取得する。

また、周囲情報取得部１０は、道路状況として、車線境界線、車道中央線、車道外側線等の路面に描かれた車線区画線の種類と、車線区画線上の複数の位置座標に基づいて規定される直線、曲線等の道路形状の情報と、道路幅とを取得する。周囲情報取得部１０は、道路状況として、ナビゲーション装置から道路形状および道路幅を取得してもよい。

走行情報取得部１２は、車速センサから自車両の車速を取得し、操舵角センサから自車両の操舵角を取得し、ＧＰＳ装置などの衛星測位装置から自車両の位置（自車位置）を取得する。走行情報取得部１２は、ＧＰＳ装置から取得する位置情報から自車両の車速を求めてもよい。

そして、走行情報取得部１２は、前進または後進を示すシフト位置と、操舵角センサが示す操舵方向とに基づいて自車両の進行方向を走行情報として取得する。これに対し、操舵角センサが示す操舵角から自車両の進路を予測し、自車位置から進路上の点を結ぶ直線の方向を進行方向としてもよい。また、走行情報取得部１２は、ＧＰＳ装置から取得する自車位置の変化から自車両の進行方向を走行情報として取得してもよい。

走行路認識部２０は、周囲情報取得部１０が周囲情報として取得するデータに基づいて、自車両が走行する走行路を認識する。走行路認識部２０の認識結果として、走行路の境界を表わす車線区画線に認識点が設定される。

物体認識部２２は、周囲情報取得部１０が周囲情報として取得するレーダの走査情報またはカメラの画像データに基づいて、自車両の周囲に存在する物体を認識する。物体認識部２２は、認識結果として物体を表わす認識点を設定する。物体を表わす認識点は、物体の横方向、前後方向、高さ方向の占有範囲と占有範囲の位置とを表わしている。

例えば図２において、走行路認識部２０は、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報に基づいて、自車両１００が走行する走行路２００の車線区画線２０２、２０４を認識する。物体認識部２２は、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報に基づいて、駐車車両等の物体２２０と自車両１００の周囲の物体とを認識する。走行路認識部２０および物体認識部２２による認識結果である認識点２１０、２１２、２２２は、それぞれ車線区画線２０２、２０４、および物体２２０を表わしている。

許容度設定部３０は、走行路認識部２０および物体認識部２２による認識結果である認識点に対し、自車両１００が走行して接近する走行許容度に応じて、各認識点に重みを設定する。走行許容度は、自車両１００が走行して認識点に接近するときの安全度、言い換えれば危険度を表わす特性値である。

許容度設定部３０は、走行許容度が高い認識点よりも走行許容度が低い認識点の重みを大きくする。重みが小さい認識点よりも重みが大きい認識点から自車両１００が離れて走行することにより、自車両１００は走行許容度の低い認識点を安全に通過できる。

また、許容度設定部３０は、認識点に対する安全マージンの大きさに基づいて走行許容度を設定してもよい。例えば、物体として駐車車両よりも歩行者に対する安全マージンを大きくし、駐車車両よりも歩行者の走行許容度を低く設定することが望ましい。

図２に示すように、経路生成部３２は、車線区画線２０２を表わす認識点２１０と物体２２０を表わす認識点２２２とを一つのクラスとし、車線区画線２０４を表わす認識点２１２を別のクラスとし、これら認識点２１０、２１２、２２２を自車両１００の進行方向に向かって左右両側の異なるクラスに分類する識別面２３０を生成する。

経路生成部３２は、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を識別器とし、識別面２３０によって左右にそれぞれ分類された認識点２１０、２１２、２２２に対し、進行方向に沿って所定範囲の位置をずらしながら、所定範囲内の認識点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い認識点との距離が最大になるように、識別関数を用いて識別面２３０を生成する。

識別面２３０は、所定範囲内の認識点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い認識点との距離が最大になるように生成される。この識別面２３０が、自車両が走行する走行経路２４０となる。

認識点２１０、２１２、２２２に設定される走行許容度が等しい場合には、図２に示すように、認識点２１０、２２２と認識点２１２とを左右に分類して認識点２１０、２２２と認識点２１２との中間を通る走行経路２４０が生成される。認識点２１０、２１２、２２２に設定される走行許容度が異なる場合には、走行許容度に応じて認識点２１０、２１２、２２２と走行経路２４０との距離が調整される。

（経路生成処理）
走行経路生成装置２が実行する経路生成処理を図３のフローチャートに基づいて説明する。図３において、「Ｓ」はステップを表わしている。経路生成処理は常時実行される。

図３のＳ４００において、周囲情報取得部１０は自車両の周囲情報を取得する。走行路認識部２０は、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報に基づいて自車両が走行する走行路を認識する（Ｓ４０２）。例えば図４において、走行路認識部２０は、自車両１００が走行している片側一車線の走行路２００の左側の車線区画線２０４と走行路２００の右側の車線区画線２０６とを認識し、認識結果として車線区画線２０６上と車線区画線２０４上とにそれぞれ認識点２１０、２１２を設定する。

物体認識部２２は、図４に示すように、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報に基づいて、自車両１００の進行方向に存在する物体２２０を認識する（Ｓ４０４）。そして、物体認識部２２は、認識結果として物体２２０を表わす認識点２２２を設定する。

許容度設定部３０は、認識点２１０、２１２、２２２の走行許容度に応じて認識点２１０、２１２、２２２に重みを設定する（Ｓ４０６、Ｓ４０８）。走行路２００上の物体２２０は、車線区画線２０４、２０６よりも走行許容度が低い、言い換えれば危険度が高いので、許容度設定部３０は、走行路２００の境界を表わす車線区画線２０４、２０６の認識点２１２、２１０よりも物体２２０を表わす認識点２１０の重みを大きく設定する。

例えば、車線区画線２０４、２０６の認識点２１２、２１０の重みを１に設定し、物体２２０の認識点２２２の重みを１０に設定する。以下、特に説明しない場合、車線区画線２０２、２０４、２０６の認識点の重みは１に設定される。

図４の（Ａ）において、認識点２１０、２１２、２２２の円の大きさが重みの大きさを表わしている。図４の（Ｂ）は、図４の（Ａ）において、矢印が示すＹ方向に向かって認識点の重みの変化を示している。

経路生成部３２は、車線区画線２０６を表わす認識点２１０を一つのクラスと、車線区画線２０４を表わす認識点２１２と物体２２０を表わす認識点２２２とを別のクラスとし、これら認識点２１０、２１２、２２２に設定された重みに基づいて、自車両１００の進行方向に向かって左右両側の異なるクラスに分類する走行経路２４０を生成する（Ｓ４１０）。

認識点２１０、２１２、２２２の重みがすべて等しい場合、点線で示す走行経路２５０が生成される。しかし、物体２２０の重みが車線区画線２０４、２０６の重みよりも大きいので、走行経路２５０よりも物体２２０から離れた走行経路２４０が生成される。これにより、自車両１００は物体２２０の横を安全に通過できる。

すべての物体に対して認識点の重みを同じにしてもよいし、物体の大きさに応じて重みを設定してもよい。例えば、図５に示すように、乗用車１２０よりも大きいトラック１１０は乗用車１２０よりも走行許容度が低いものとし、乗用車１２０の認識点１２２の重みよりもトラック１１０の認識点１１２の重みを大きくしてもよい。

また、周囲情報に基づいて雨、雪などによって路面が滑りやすいと判断できる場合、許容度設定部３０は、自車両１００の進行方向に存在する物体の走行許容度を、晴天時のように路面が滑りにくい場合よりも低くすることが望ましい。これにより、路面が滑りにくい場合よりも路面が滑りやすい場合に、自車両１００の進行方向に存在する物体から離れた走行経路が生成される。

図６に示すように、自車両１００の進行方向に対し左の車線区画線２０４側に物体２２０が存在する場合、許容度設定部３０は、自車両１００の通過側から遠い車線区画線２０４側の認識点２２２よりも自車両１００の通過側に近い車線区画線２０６側の認識点２２２の方が危険であり走行許容度が低いと判断する。そこで、許容度設定部３０は、物体２２０の車線区画線２０４側の認識点２２２よりも車線区画線２０６側の認識点２２２の重みを大きくする。

例えば、許容度設定部３０は、物体２２０の車線区画線２０４側の認識点２２２の重みを５に設定し、車線区画線２０６側の認識点２２２の重みを１０に設定する。これにより、物体２２０の認識点２２２の重みを車線区画線２０４と車線区画線２０６とで等しくする場合に生成される走行経路２５０よりも、物体２２０を大きく回避する走行経路２４０が生成される。

図６に示す形状の物体２２０だけでなく、図７に示す形状の物体２２０においても、許容度設定部３０は、物体２２０の車線区画線２０４側よりも車線区画線２０６側の走行許容度が低い判断する。そこで、許容度設定部３０は、図６と同様に、物体２２０の車線区画線２０４側の認識点２２２よりも車線区画線２０６側の認識点２２２の重みを大きくする。

これにより、物体２２０の重みを車線区画線２０４と車線区画線２０６とで等しくする場合に生成される走行経路２５０よりも、物体２２０を大きく回避する走行経路２４０が生成される。

図８に示すように、物体が駐車している他車両１３０である場合も、図７と同様に、許容度設定部３０は、他車両１３０の車線区画線２０４側よりも車線区画線２０６側の走行許容度が低いと判断する。

そこで、許容度設定部３０は、他車両１３０の車線区画線２０４側の認識点１３２よりも車線区画線２０６側の認識点１３２の重みを大きくする。車両の場合には、自車両１００が通過する車線区画線側のドアが開く可能性があるので、車線区画線２０６側の認識点１３２の重みをさらに大きくしてもよい。

また、図９に示すように、自車両１００から見て物体２２０の背後に認識結果の正確度が低く背後の大きさ、形状が不明なところがある場合、許容度設定部３０は、物体２２０の認識結果の正確度が低い部分が物体２２０の他の部分よりも走行許容度が低いと判断する。

そこで、許容度設定部３０は、認識結果の正確度が低い部分の認識点２２２の重みを他の認識結果の正確度が高い認識点２２２の重みよりも大きくする。例えば、許容度設定部３０は、認識結果の正確度が高い認識点２２２の重みを５に設定し、認識結果の正確度が低い認識点２２２の重みを１０に設定する。

また、図１０に示すように、物体２２０の背後から人などが飛び出す可能性がある場合、許容度設定部３０は、物体２２０の背後に面している部分が他の部分よりも走行許容度が低いと判断する。そこで、許容度設定部３０は、物体２２０の背後に面している部分の認識点２２２の重みを他の部分の認識点２２２の重みよりも大きくする。例えば、許容度設定部３０は、物体２２０の背後に面している部分の認識点２２２の重みを１０に設定し、他の部分の認識点２２２の重みを３に設定する。

図９および図１０のように、許容度設定部３０は、物体２２０の背後の認識点２２２の重みを他の認識点２２２の重みよりも大きくすることにより、認識点２２２の重みをすべて等しくした場合の走行経路２５０に対し走行経路２４０が物体２２０の背後から離れて膨らんだ形状になる。したがって、自車両１００は物体２２０の背後付近を安全に通過することができる。

また、図１１において、自車両１００の進行方向に対し左の車線区画線２０４にガードレールや壁などが面しており、車線区画線２０４に接近または車線区画線２０４から逸脱して自車両１００が走行できない場合、許容度設定部３０は、自車両１００の進行方向に対し右の車線区画線２０６よりも左の車線区画線２０４の走行許容度が低いと判断する。

あるいは、許容度設定部３０は、ドライバの運転の癖を学習し、走行路の中心よりも右寄りを走行する癖があると判断すると、その学習結果に基づき、図１１において、自車両１００の進行方向に対し右の車線区画線２０６よりも左の車線区画線２０４の走行許容度が低いと判断する。

いずれの場合も、許容度走行設定部３０は、図１１において、走行路２００の中心に対して右寄りのオフセット要求が高いと判断する。
そこで、許容度設定部３０は、車線区画線２０４の認識点２１２の重みを車線区画線２０６の重みよりも大きくする。例えば、許容度設定部３０は、車線区画線２０６の認識点２１０の重みを１に設定し、車線区画線２０４の認識点２１２の重みを３に設定する。

これにより、車線区画線２０４の認識点２１２の重みと車線区画線２０６の認識点２１０の重みとを等しくした場合の走行経路２５０よりも、走行経路２４０は右の車線区画線２０６側に移動する。

また、許容度設定部３０は、ドライバの運転の癖を学習し、静止物体および移動物体に関わらず物体を大きく避けて走行する癖があると判断すると、予め設定している初期値よりも物体の認識点の重みを大きくしてもよい。

図１２に示すように、自車両１００が左折する場合、許容度設定部３０は、直線部分の車線区画線２０４よりも左折する側の車線区画線２０４の角部の走行許容度が低いと判断する。そこで、許容度設定部３０は、車線区画線２０４の角部の認識点２１２の重みを、他の認識点２１０、２１２の重みよりも大きくする。

例えば、許容度設定部３０は、車線区画線２０４の角部の認識点２１２の重みを５に設定し、他の認識点２１０、２１２の重みを１に設定する。これにより、すべての認識点２１０、２１２の重みを等しくした場合の走行経路２５０よりも、角部の認識点２１２から離れて大回りする走行経路２４０が生成される。

［第２実施形態］
図１３に示す第２実施形態の走行経路生成装置４は、第１実施形態の走行経路生成装置２に対し移動検出部２４が追加されている。それ以外の構成は第１実施形態と実質的に同一である。

図１４の（Ａ）に示すように、移動検出部２４は、物体認識部２２が認識する認識結果に基づいて、物体の位置の変化から移動物体２６０を検出する。許容度設定部３０は、静止物体２２０よりも移動物体２６０の方が自車両１００に接近する可能性があるので走行許容度が低いと判断する。そこで、許容度設定部３０は、移動物体２６０の認識点２６２の重みを、静止している物体２２０の認識点２２２の重みよりも大きくする。

例えば、許容度設定部３０は、静止物体２２０の認識点２２２の重みを５に設定し、移動物体２６０の認識点２６２の重みを１０に設定する。これにより、移動物体２６０の認識点２６２の重みと静止している物体２２０の認識点２２２の重みとを等しくした場合の走行経路２５０よりも移動物体２６０から離れた走行経路２４０が生成される。

図１４の（Ｂ）に示すように、移動検出部２４が、これから移動物体２６０が移動する移動領域２７０を推定できる場合、許容度設定部３０は、移動物体２６０の移動領域２７０に認識点２７２を設定し、認識点２７２の重みを移動物体２６０の認識点２６２と同じ重みにする。これにより、移動領域が推定できずに移動物体２６０の認識点２６２の重みだけを設定した場合よりも、さらに移動物体２６０から離れた走行経路２４０が生成される。

［第３実施形態］
図１５に示す第３実施形態の走行経路生成装置６は、第１実施形態の走行経路生成装置２に対し衝突判定部２６が追加されている。それ以外の構成は第１実施形態と実質的に同一である。

図１６に示すように、衝突判定部２６は、物体認識部２２が認識する認識結果に基づいて、自車両１００の前方を走行している移動物体である他車両１３０と自車両１００との速度を比較して衝突可能性を判定する。許容度設定部３０は、衝突判定部２６による判定結果である衝突可能性に基づいて、他車両１３０の認識点１３２の重みを設定する。

例えば、自車両１００の車速をαｋｍ／ｈ、他車両１３０の車速をβｋｍ／ｈとすると、衝突判定部２６はαｋｍ／ｈとβｋｍ／ｈとの大小関係に基づいて衝突可能性を判定する。
（１）αｋｍ／ｈ≦βｋｍ／ｈの場合
自車両１００は他車両１３０と同じ車速で走行しており、自車両１００と他車両１３０との車間距離は変化しないか、自車両１００は他車両１３０よりも遅い車速で走行しており、自車両１００と他車両１３０との車間距離は長くなっていくので、自車両１００と他車両１３０とは衝突しないと衝突判定部２６は判定する。

自車両１００と他車両１３０とは衝突しないので、許容度設定部３０は、他車両１３０の認識点１３２の重みを０に設定する。これにより、他車両１３０は存在しないものとして走行経路が生成される。
（２）αｋｍ／ｈ＞βｋｍ／ｈの場合
自車両１００は他車両１３０よりも速い車速で走行しており、自車両１００と他車両１３０との車間距離は短くなっていくので、自車両１００と他車両１３０とは衝突する可能性があると衝突判定部２６は判定する。他車両１３０が自車両１００と同一方向に走行している場合に限らず、他車両１３０が自車両１００に向かって走行してくる場合も、自車両１００と他車両１３０とは衝突する可能性があると衝突判定部２６は判定する。

自車両１００と他車両１３０とが衝突する可能性があるので、許容度設定部３０は、他車両１３０の認識点１３２の重みを０よりも大きな値に設定する。認識点１３２の重みの値は、例えば、自車両１００と他車両１３０とが接近する相対速度が大きくなるほど大きな値に設定する。

他車両１３０の認識点１３２の重みを０よりも大きな値に設定することにより、他車両１３０を回避する走行経路が生成される。
以上説明した本発明の実施形態では、物体を表わす認識点と、走行路２００の境界を表わす認識点とに、自車両１００が走行して接近できる走行許容度に応じた重みを設定し、認識点の重みに基づいて走行経路２４０を生成した。自車両１００の周囲情報に基づいて物体および走行路２００を認識する認識処理は、自車両１００の走行経路２４０を生成するために通常行われる処理であるから、認識処理によって自車両１００の走行経路２４０を生成するための処理は増加しない。

走行許容度は、自車両１００が認識点にどの程度接近できるか、言い換えれば自車両が認識点からどの程度離れる必要があるのかを表わしているので、認識点に走行許容度を設定するために複雑な演算が必要なわけではない。

そして、走行許容度により走行経路２４０が認識点にどの程度接近できるのか、言い換えれば走行経路２４０が認識点からどの程度離れる必要があるのかが決定されているので、認識点に設定された走行許容度に基づいて自車両１００の走行経路２４０を生成する処理も、認識点に走行許容度を設定せずに走行経路２４０を生成する処理に比べ、特に処理が増加するわけではない。

したがって、自車両１００が回避して走行する物体および走行路２００の走行区画線が存在する場合にも、認識点に設定された走行許容度に基づいて、回避する走行経路２４０を極力短時間で生成することができる。

［他の実施形態］
上記実施形態では、走行許容度を表わす重みとして、走行許容度が高い認識点よりも走行許容度の低い認識点の重みを大きくした。これに対し、走行許容度が高い認識点よりも走行許容度の低い認識点の重みを小さくし、重みの大きい認識点と自車両との距離よりも重みの小さい認識点と自車両との距離が長くなるように走行経路を生成してもよい。

走行経路を生成する識別器として、上記実施形態で説明したＳＶＭ以外にも、パーセプトロン、ニューラルネットワークを用いてもよい。
上記実施形態では、ＧＰＳ装置などの衛星測位装置から自車両の位置を取得した。これ以外にも、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報として、例えば実際の建物、横断歩道、信号等の情報と地図ＤＢが示す情報とを照合して自車両の位置を取得してもよい。

本発明は、生成された走行経路に基づいて自動運転する車両に適用すると、走行許容度に応じて適切な走行経路を車両が生成するので効果的である。
このように、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。

２、４、６：走行経路生成装置、１０：周囲情報取得部（周囲情報取得手段）、２０：走行路認識部（走行路認識手段）、２２：物体認識部（物体認識手段）、２４：移動検出部（移動検出手段）、２６：衝突判定部（衝突判定手段）、３０：許容度設定部（許容度設定手段）３２：経路生成部（経路生成手段）、１００：自車両、１１０：トラック（物体）、１１２、１２２、１３２、２１０、２１２、２２２、２６２、２７２：認識点、１２０：乗用車（物体）、１３０：他車両（物体）、２００：走行路、２０２、２０４、２０６：車線区画線、２２０：物体、２３０：識別面、２４０：走行経路、２６０：移動物体（物体）、２７０：移動領域

Claims (15)

1. 自車両（１００）の周囲情報を取得する周囲情報取得手段（１０、Ｓ４００）と、
   前記周囲情報取得手段が取得する前記周囲情報に基づいて前記自車両の周囲の物体（１１０、１２０、１３０、２２０、２６０）を認識する物体認識手段（２２、Ｓ４０４）と、
   前記周囲情報に基づいて前記自車両が走行する走行路（２００）を認識する走行路認識手段（２０、Ｓ４０２）と、
   前記物体認識手段が前記物体を認識する認識結果として前記物体を表わす認識点（１１２、１２２、１３２、２２２、２６２）、ならびに前記走行路認識手段が前記走行路を認識する認識結果として前記走行路の境界（２０２、２０４、２０６）を表わす認識点（２１０、２１２）のそれぞれに対し、前記自車両が走行して前記認識点に接近できる走行許容度を設定する許容度設定手段（３０、Ｓ４０６、Ｓ４０８）と、
   前記許容度設定手段により設定された前記認識点の前記走行許容度に基づいて前記自車両の走行経路（２４０）を生成する経路生成手段（３２、Ｓ４１０）と、
   を備えることを特徴とする走行経路生成装置（２、４、６）。
2. 前記許容度設定手段は、前記走行路の前記境界よりも前記物体の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１に記載の走行経路生成装置。
3. 前記許容度設定手段は、小さい前記物体（１２０）よりも大きい前記物体（１３０）の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１または２に記載の走行経路生成装置。
4. 前記許容度設定手段は、前記物体の前記認識点について、前記自車両の通過側から遠い前記認識点よりも前記自車両の通過側に近い前記認識点の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
5. 前記許容度設定手段は、前記走行路が曲がり角を有する場合、前記走行路の直線部分よりも前記曲がり角の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
6. 前記許容度設定手段は、接近できる、または逸脱できる前記走行路の前記境界よりも接近できない、または逸脱できない前記走行路の前記境界の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
7. 前記許容度設定手段は、ドライバの運転の癖を学習し、学習結果に基づいて前記走行路の前記境界および前記物体の前記走行許容度を設定することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
8. 前記物体認識手段による前記認識結果に基づいて移動する前記物体を検出する移動検出手段（２４）を備え、
   前記許容度設定手段は、移動する前記物体を前記移動検出手段が検出すると、静止している前記物体よりも移動する前記物体（２６０）の前記走行許容度を低くする、
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
9. 移動する前記物体を前記移動検出手段が検出すると、前記許容度設定手段は、移動する前記物体の移動領域（２７０）上の点を前記認識点（２７２）として前記走行許容度を設定することを特徴とする請求項８に記載の走行経路生成装置。
10. 前記物体認識手段による前記認識結果に基づいて、前記物体と前記自車両との衝突可能性を判定する衝突判定手段（２６）を備え、
    前記許容度設定手段は、前記衝突判定手段による判定結果に基づいて、衝突可能性の低い前記物体よりも衝突可能性の高い前記物体の前記走行許容度を低くする、
    ことを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
11. 前記許容度設定手段は、前記物体認識手段による前記認識結果の正確度が高い前記認識点よりも、前記認識結果の正確度が低い前記認識点の前記走行許容度を低くすることを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
12. 前記許容度設定手段は、前記認識点に対する安全マージンの大きさに基づいて前記走行許容度を設定することを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
13. 前記経路生成手段は、前記認識点の前記走行許容度が等しい場合、前記自車両の進行方向に対し前記認識点を左右に分類して左右の前記認識点の中間を通る前記走行経路を生成し、前記認識点の前記走行許容度が異なる場合、前記走行許容度の高い前記認識点と前記走行経路との距離よりも前記走行許容度の低い前記認識点と前記走行経路との距離を長くすることを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。
14. 前記経路生成手段は、前記認識点を分類する識別関数を用いた識別器により前記走行経路を生成することを特徴とする請求項１３に記載の走行経路生成装置。
15. 前記許容度設定手段は、前記走行許容度を表わす重みとして、前記走行許容度の高い前記認識点の前記重みよりも前記走行許容度の低い前記認識点の前記重みを大きくして前記認識点のそれぞれに設定し、
    前記経路生成手段は、前記認識点の前記重みに基づいて前記走行経路を生成する、
    ことを特徴とする請求項１から１４のいずれか一項に記載の走行経路生成装置。

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