JP2018173304A - 車両の走行制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】積雪により車線区画線情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる車両の走行制御装置を提供する。【解決手段】走行制御装置１０は、過去直近の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法によって現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出するとともに、推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出し、車線区画線情報が積雪によって検出不能であるとき、推定位置を用いて走行制御のための制御情報を演算し、車線区画線情報を検出不能な場合であっても、走行環境情報として取得された地物に基づいて地図情報上の自車位置が新たに算出されたとき、当該新たに算出された自車位置に関する情報を用いた推定位置の算出を行い、車線区画線情報が検出不能となった場合であっても、推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は、走行制御を継続する。【選択図】図４

Description

本発明は、自車両が走行する目標経路を生成し、当該目標経路への追従走行を制御する車両の走行制御装置に関する。

従来、車両においては、ドライバの運転をより快適且つ安全に行うための自動運転の技術を利用した様々な提案がされ、実用化されている。例えば、特開２０１３−９７７１４号公報（以下、特許文献１）には、車載カメラの画像から認識した車線の車線幅と、ＧＰＳ情報に基づいて検出した自車位置における地図情報から取得した車線幅と、を比較し、画像による車線認識が誤認識か否かを判定し、画像による車線認識が誤認識の場合、自車両前方を撮像するカメラの画像から認識した先行車両の横位置を利用して、誤認識した側の車線区画線を判別し、その判別結果に応じて車線維持のための目標横位置を修正して車線維持（レーンキープ）制御を行う技術が開示されている。

特開２０１３−９７７１４号公報

ところで、この種の車両の走行制御では、積雪等によって車載カメラによる車線陣式が不能となる場合等のように、自車両の走行経路を認識するための情報が一時的に取得不能となる場合がある。

しかしながら、このように所定の情報が一時的に取得不能となった場合であっても、ドライバの利便性維持等の観点上、可能な限り走行制御を継続することが望ましい。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、積雪により車線区画線情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる車両の走行制御装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様による車両の走行制御装置は、地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、衛星からの信号を受信して自車位置の測位情報を取得する測位手段と、自車両の前方の車線区画線情報を含む走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、を備えた車両制御系に設けられた車両の走行制御装置であって、前記地図情報と前記測位情報と前記車線区画線情報とに基づいて自車両の走行制御のための制御情報を演算する制御情報演算手段と、前記制御情報に基づいて自車両の走行制御を行う走行制御手段と、前記車線区画線情報に基づいて算出された過去直近の前記地図情報上の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出する推定位置算出手段と、前記推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて、累積的に変化する推定位置信頼度を算出する推定位置信頼度算出手段と、積雪によって前記車線区画線情報を取得不能であるとき、前記推定位置を用いて前記制御情報を演算する異常時制御情報演算手段と、を備え、前記推定位置算出手段は、前記車線区画線情報を取得不能な場合であっても、前記走行環境情報として取得された地物に基づいて前記地図情報上の自車位置が新たに算出されたとき、前記新たに算出された自車位置に関する情報を用いた前記推定位置の算出を行い、前記走行制御手段は、前記車線区画線情報が検出不能となった場合であっても、前記推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は、前記走行制御を継続するものである。

本発明の車両の走行制御装置によれば、積雪により車線区画線情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる。

車両の制御系の構成図 走行制御ルーチンを示すフローチャート 通常時における走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 車線区画線情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 雪路走行時における道路中心と目標経路との関係を示す説明図

以下、図面を参照して本発明の形態を説明する。図面は本発明の一実施形態に係り、図１は車両の制御系の構成図、図２は走行制御ルーチンを示すフローチャート、図３は通常時における走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図４は車線区画線情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図５は雪路走行時における道路中心と目標経路との関係を示す説明図である。

図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この車両１に、走行制御を中心とする車両制御系２が搭載されている。

車両制御系２は、走行制御装置１０、エンジン制御装置２０、ブレーキ制御装置３０、操舵制御装置４０、走行環境認識装置５０、地図情報処理装置６０、測位装置７０等が、車載ネットワークを形成する通信バス１００に接続されて構成されている。

なお、通信バス１００及び通信バス１００に接続される各制御装置には、運転状態を検出する各種センサ類や各種設定及び操作用のスイッチ類が接続されている。図１においては、車速を検出する車速センサ６、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ７、ジャイロセンサ等の自車両の進行方向を検出する方位センサ８、操舵角を検出する操舵角センサ９が通信バス１００に接続される例を示している。

走行制御装置１０は、運転者の運転操作に対して、運転者の操作を要しない自動運転を含む運転支援を可能とするものであり、先行車両に対する追い越し、車線維持、高速道路自動合流等を含む適応走行制御、障害物の自動回避制御、標識及び信号検知による一時停止・交差点通過制御、異常発生時の路肩への緊急退避制御等の運転支援制御を実行する。これらの運転支援制御は、例えば、走行環境情報取得手段としての走行環境認識装置５０で認識した自車両の走行環境情報、地図情報記憶手段としての地図情報処理装置６０からの地図情報、測位手段としての測位装置７０で測位した自車両の位置情報（測位情報）、各種センサで検出した車両走行状態の検出情報に基づいて実行される。

エンジン制御装置２０は、車両のエンジン（図示せず）の運転状態を制御する制御装置であり、例えば、吸入空気量、スロットル開度、エンジン水温、吸気温度、空燃比、クランク角、アクセル開度、その他の車両情報に基づき、燃料噴射制御、点火時期制御、電子制御スロットル弁の開度制御等の主要な制御を行う。

ブレーキ制御装置３０は、例えば、ブレーキスイッチ、４輪の車輪速、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、４輪のブレーキ装置（図示せず）をドライバのブレーキ操作とは独立して制御する。ブレーキ制御装置３０は、走行制御装置１０から、各輪のブレーキ力が入力された場合、該ブレーキ力に基づいて各輪のブレーキ液圧を算出してブレーキ駆動部（図示せず）を作動させ、アンチロック・ブレーキ・システムや横すべり防止制御等の車両に付加するヨーモーメントを制御するヨーモーメント制御、及びヨーブレーキ制御を行う。

操舵制御装置４０は、例えば、車速、ドライバの操舵トルク、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、車両の操舵系に設けた電動パワーステアリングモータ（図示せず）によるアシストトルクを制御する。この操舵制御装置４０は、自車両を走行車線内に維持するレーンキープ制御、走行車線からの逸脱防止制御を行う車線逸脱防止制御が可能となっており、これらレーンキープ制御、車線逸脱防止制御に必要な操舵角、或いは、操舵トルクが、走行制御装置１０により算出されて操舵制御装置４０に入力され、入力された制御量に応じて電動パワーステアリングモータが駆動制御される。

走行環境認識装置５０は、車両の外部環境を撮影して画像情報を処理するカメラ装置（ステレオカメラ、単眼カメラ、カラーカメラ等）、車両の周辺に存在する立体物からの反射波を受信するレーダ装置（レーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波レーダ等）で構成されている。本実施の形態においては、走行環境認識装置５０は、車両１の前方をステレオ撮像して画像情報から物体を３次元的に認識するステレオカメラユニット３を主として、車両１の前側方の物体を検出する側方レーダユニット４、車両１の後方の物体を検出するマイクロ波等による後方レーダユニット５を備えている。

ステレオカメラユニット３は、例えば、車室内上部のフロントウィンドウ内側のルームミラー近傍に設置される左右２台のカメラ３ａ，３ｂで構成されるステレオカメラを主としている。左右２台のカメラ３ａ，３ｂは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有するシャッタ同期のカメラであり、所定の基線長で固定されている。

このステレオカメラユニット３には、左右のカメラ３ａ，３ｂで撮像した一対の画像をステレオ画像処理して、先行車両等の前方の物体の実空間における３次元位置情報を取得する画像処理部が一体的に備えられている。物体の３次元位置は、ステレオ画像処理によって得られる物体の視差データと画像座標値とから、例えば、ステレオカメラの中央真下の道路面を原点として、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向（距離方向）をＺ軸とする３次元空間の座標値に変換される。

具体的には、ステレオカメラユニット３は、左右のカメラ３ａ，３ｂで撮像した一対の画像に対してステレオマッチング処理を行うことにより、左右画像の対応位置の画素ずれ量（視差）を求め、画素ずれ量か求まる距離情報の分布を示す距離画像を生成する。さらに、ステレオカメラユニット３は、距離情報の分布に対して周知のグルーピング処理を行い、自車両１が走行する車線区画線（白線等）、自車両１の前方を走行する先行車、対向車線を走行する対向車、及び、道路脇の標識や信号機、道路上の障害物等の各種立体物を、走行環境情報として３次元的に認識する。

側方レーダユニット４は、自車両周辺に存在する比較的近距離の物体を検出する近接レーダであり、例えば、フロントバンパの左右コーナー部に設置され、マイクロ波や高帯域のミリ波等のレーダ波を外部に送信して物体からの反射波を受信し、ステレオカメラユニット３の視野外となる自車両の前側方に存在する物体までの距離や方位を測定する。

また、後方レーダユニット５は、例えば、リヤバンパの左右コーナー部に設置され、同様にレーダ波を外部に送信して物体からの反射波を受信し、自車両後方から後側方にかけて存在する物体までの距離や方位を測定する。

地図情報処理装置６０は、地図データベースＤＢを備え、測位装置７０で測位した自車両の位置データ（測位情報）から地図データベースＤＢの地図データ（地図情報）上での位置を特定して出力する。地図データベースＤＢには、例えば、主として車両走行の経路案内や車両の現在位置を表示する際に参照されるナビゲーション用の地図データと、この地図データよりも詳細な、自動運転を含む運転支援制御を行う際に参照される走行制御用の地図データとが保持されている。

ナビゲーション用の地図データは、現在のノードに対して前のノードと次のノードとがそれぞれリンクを介して結びつけられており、各リンクには、信号機、道路標識、建築物等に関する情報が保存されている。一方、走行制御用の高精細の地図データは、ノードと次のノードとの間に、複数のデータ点を有している。このデータ点には、自車両１が走行する道路の曲率、車線幅、路肩幅等の道路形状データや、道路方位角、道路白線種別、レーン数等の走行制御用データが、データの信頼度やデータ更新の日付等の属性データと共に保持されている。

また、地図情報処理装置６０は、地図データベースＤＢの保守管理を行い、地図データベースＤＢのノード、リンク、データ点を検定して常に最新の状態に維持すると共に、データベース上にデータが存在しない領域についても新規データを作成・追加し、より詳細なデータベースを構築する。地図データベースＤＢのデータ更新及び新規データの追加は、測位装置７０によって測位された位置データと、地図データベースＤＢに記憶されているデータとの照合によって行われる（マップマッチング）。

測位装置７０は、複数の衛星からの信号に基づいて自車位置を測位する衛星航法を主として測位を行う。すなわち、測位装置７０は、例えば、ＧＮＳＳ衛星等の複数の航法衛星２００から送信される軌道及び時刻等に関する情報を含む信号を受信し、受信した信号に基づいて自車両の自己位置を３次元の絶対位置として測位する。

次に、走行制御装置１０において実行される走行制御について、図２に示す走行制御ルーチンのフローチャートに従って説明する。なお、本実施形態において、走行制御装置１０は、以下の処理を行うことにより、制御情報演算手段、異常時制御情報演算手段、走行制御手段、推定位置算出手段、及び、推定位置信頼度算出手段としての各機能を実現する。

このルーチンは、設定時間毎に繰り返し実行されるものであり、ルーチンがスタートすると、走行制御装置１０は、先ず、ステップＳ１０１において、自車走行レーンを区画する車線区画線が走行環境認識装置５０によって適切に認識されているか否かを調べる。

そして、ステップＳ１０１において、走行制御装置１０は、車線区画線が認識されていると判定した場合にはステップＳ１０２に進み、積雪等によって車線区画線が認識されていないと判定した場合にはステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０１からステップＳ１０２に進むと、走行制御装置１０は、自車走行レーンの車線区画線及び自車両１の測位情報がともに取得されている通常時における自車両１の制御情報の演算を行う。さらに、ステップＳ１０２において、走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出し、推定位置を少なくとも１つ含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置情報を算出する。

このようなステップＳ１０２における各処理は、例えば、図３に示す手順に従って行われる。

すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ２０１において、車線区画線と地図データからローカライゼーションを行う。

具体的に説明すると、走行制御装置１０は、走行環境認識装置５０によって認識された左右の車線区画線と自車両１との相対位置と、地図データ上の車線区画線の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車両１の横位置（自車横位置）を算出する。また、走行制御装置１０は、例えば、車線区画線に基づいて自車走行レーンの前方に分岐路の開始点（分岐点）を認識しているとき、自車両１から分岐点までの距離と、地図データ上の分岐点の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車両１の前後位置（自車前後位置）を算出する。ここで、走行制御装置１０は、自車走行レーンの前方に分岐路等が存在しない場合にも、走行環境認識装置５０によって認識された自車走行レーンの曲率等から求まる自車両１の方位角と、地図データ上の道路曲率等から求まる方位角との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車位置（自車前後位置）を算出することも可能である。

また、ステップＳ２０２において、走行制御装置１０は、ステップＳ２０１でローカライゼーションされた地図データ上での自車位置（座標）に基づいて、測位装置７０によって得られた測位情報（ＧＮＳＳ測位によって算出された地図データ上の自車位置の座標：ＧＮＳＳ自車位置）を補正する。

また、ステップＳ２０３において、走行制御装置１０は、例えば、走行環境認識装置５０によって認識された車線区画線から求まる道路形状と、測位情報の座標における地図データ上での道路形状との比較により、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、車線区画線から求まる道路形状（道路幅、曲率等）と、地図データ上での道路形状（道路幅、曲率等）との一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。

そして、ステップＳ２０３で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ２０４において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。

このように、自車走行レーンの車線区画線情報及び自車両１の測位情報がともに取得されている通常時において、走行制御装置１０は、これら車線区画線情報と測位情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定閾値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。

また、ステップＳ２０５において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置の座標から求まる地図データ上の横位置及び前後位置と、ＧＮＳＳ自車位置の座標から求まる地図データ上の横位置及び前後位置との各偏差（図７参照）を測位情報に対する補正値であるＧＮＳＳ補正値として算出する。

そして、ステップＳ２０６において、走行制御装置１０は、今回算出したＧＮＳＳ補正値と前回算出したＧＮＳＳ補正値との比較に基づいてＧＮＳＳ補正値信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ＧＮＳＳ補正値の前回値と今回値との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ補正値信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ補正値信頼度を算出する。この信頼度補正値は、ＧＮＳＳ補正値の前回値と今回値との偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ補正値信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど高い値が算出される。

そして、ステップＳ２０７において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ補正値信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

また、ステップＳ２０８において、走行制御装置１０は、測位装置７０によって現在取得されている測位情報を、過去の自車位置に関する情報である前回のＧＮＳＳ補正値によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出する。

そして、ステップＳ２０９において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置と、ステップＳ２０８において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置とステップＳ２０８において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ信頼度を算出する。この信頼度補正値は、例えば、上述の自車位置と推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。

そして、ステップＳ２１０において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

また、ステップＳ２１１において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、前回ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。

そして、ステップＳ２１２において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０８において算出した推定位置と、ステップＳ２１１において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０８で算出された推定位置とステップＳ２１１において算出された推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。

そして、ステップＳ２１３において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

また、ステップＳ２１４において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置と、ステップＳ２１１において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第１のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置とステップＳ２１１において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第１のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第１のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の自車位置と推定位置との偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第１のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。

また、ステップＳ２１５において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と前回ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。

そして、ステップＳ２１６において、走行制御装置１０は、ステップＳ２１１において算出した推定位置と、ステップＳ２１５において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２１１において算出した推定位置とステップＳ２１５において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。

そして、ステップＳ２１７において、走行制御装置１０は、ステップＳ２１０において算出した第１のデッドレコニング信頼度、及び、ステップＳ２１６において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０１からステップＳ１０２に進むと、走行制御装置１０は、自車走行レーンの車線区画線情報が積雪等によって取得不能である異常時における自車両１の制御情報の演算を行う。さらに、ステップＳ１０２において、走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置を算出し、推定位置を少なくとも１つ含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出する。

このようなステップＳ１０３における処理は、例えば、図４に示す手順に従って行われる。

すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ３０１において、走行環境認識装置５０において認識された車線区画線以外の各種立体物（先行車、対向車、及び、地物等）を用いて自車走行レーンを推定する。すなわち、走行制御装置１０は、例えば、車線区画線情報を取得不能であるとき、走行環境認識装置５０において認識された先行車や対向車の走行軌跡、ガードレールの形状、道路標識や信号機等の車線区画線以外の情報に基づいて自車走行レーンの曲率等を推定する。さらに、走行制御装置１０は、例えば、地図情報上に記録されている地物に対応する所定地物（自車走行レーンの前方に存在するスノーポール、道路標識、信号機等）が走行環境認識装置５０によって認識された場合には、自車両１から地物までの距離と、地図データ上で対応する地物の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車位置（自車前後位置）を算出する。

また、ステップＳ３０２において、走行制御装置１０は、車線区画線情報が取得不能となる直前（過去直近）のＧＮＳＳ補正値を前回のＧＮＳＳ補正値（前回補正値）として用い、測位装置７０によって現在取得されている測位情報を上述のステップＳ２０７と同様の演算によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出する。

そして、ステップＳ３０３において、走行制御装置１０は、上述のステップＳ３０１において地物等に基づく地図データ上における自車位置の算出がなされている場合には、当該地物等に基づく自車位置を用いて、ステップＳ３０２で算出された推定位置を補正する。さらに、走行制御装置１０は、推定位置を補正した際の補正量に基づいて、過去直近のＧＮＳＳ補正値（前回補正値）を補正する。

そして、ステップＳ３０４において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０１において推定された自車走行レーンと、ステップＳ３０２において推定された自車位置（推定位置）或いはステップＳ３０３において補正された自車位置（推定位置）と、に基づいて、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、ステップＳ３０１において推定された自車走行レーンの形状（曲率等）と、ステップＳ３０２において推定された自車位置（推定位置）或いはステップＳ３０３において補正された自車位置（推定位置）に対応する地図データ上での道路形状（曲率等）と、の一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。

そして、ステップＳ３０４で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ３０５において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。

このように、自車走行レーンの車線区画線情報を取得不能である異常時において、走行制御装置１０は、車線区画線情報以外の走行環境情報と測位情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定閾値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。

この場合において、目標経路は、基本的には、自車走行路の道路中心に沿って目標経路を設定するが、雪路走行時には道路中心に沿って目標経路を設定することが必ずしも適切であるとは限らない。すなわち、例えば、図５に示すように、路肩に除雪された雪の一部が道路内に進入するなどして、実際の道路中心と見かけ上の道路中心とが相違する場合がある。そこで、例えば、雪路走行時において、自車両１を道路中央からオフセットさせるための操舵入力がドライバによってなされた場合、走行制御装置１０は、操舵力が解放されたタイミングにおける道路中心からのオフセット量を記憶する。そして、走行制御装置１０は、積雪によって車線区画線情報が取得不能である間は、目標経路を記憶したオフセット量だけ道路中心からオフセットさせる。

また、ステップＳ３０６において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置（すなわち、ステップＳ２０１において最後に算出された自車位置、或いは、その後ステップＳ３０１において地物等に基づいて算出された自車位置）とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。

そして、ステップＳ３０７において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０２において算出した推定位置と、ステップＳ３０６において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０２で算出された推定位置とステップＳ３０６において算出された推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。但し、上述のようにステップＳ３０６において直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置に基づいて推定位置を累積的に算出する本ケースでは、ステップＳ３０１において新たな自車位置が算出されない限りヨーレート等の検出誤差が自車位置の推定位置に累積される。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、基本的には、車線区画線情報が取得不能となってからの時間が経過するほど累積的に低くなる。

そして、ステップＳ３０８において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

また、ステップＳ３０９において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置（すなわち、ステップＳ２０１において最後に算出された自車位置、或いは、その後ステップＳ３０１において地物等に基づいて算出された自車位置）とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。

そして、ステップＳ３１０において、走行制御装置１０は、ステップＳ３０６において算出した推定位置と、ステップＳ３０９において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０６において算出した推定位置とステップＳ３０９において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。但し、上述のようにステップＳ３０６及びステップＳ３０９において直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置に基づいて推定位置を累積的に算出する本ケースでは、ステップＳ３０１において新たな自車位置が算出されない限りヨーレートやハンドル角等の検出誤差が自車位置の推定位置に累積される。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、基本的には、車線区画線情報が取得不能となってからの時間が経過するほど累積的に低くなる。

そして、ステップＳ３１１において、走行制御装置１０は、ステップＳ３１０において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。

図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０２からステップＳ１０４に進むと、走行制御装置１０は、通常時における制御情報が算出されているか否かを調べる。すなわち、走行制御装置１０は、現在の制御信頼度が所定閾値以上であり、走行制御を行うための制御情報が算出されているか否かを調べる。

そして、ステップＳ１０４において、走行制御装置１０は、制御情報が算出されていると判定した場合にはステップＳ１０７に進み、制御情報が算出されていないと判定した場合にはステップＳ１０８に進む。

また、ステップＳ１０３からステップＳ１０５に進むと、走行制御装置１０は、異常時における制御情報が算出されているか否かを調べる。すなわち、走行制御装置１０は、現在の制御信頼度が所定閾値以上であり、走行制御を行うための制御情報が算出されているか否かを調べる。

そして、ステップＳ１０５において、走行制御装置１０は、制御情報が算出されていると判定した場合にはステップＳ１０６に進み、制御情報が算出されていないと判定した場合にはステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０５からステップＳ１０６に進むと、走行制御装置１０は、現在算出されている推定位置信頼度が設定閾値（例えば、信頼度５０％）以下であるか否かを調べる。

そして、ステップＳ１０６において、走行制御装置１０は、推定位置信頼度の全てが設定閾値よりも大きいと判定した場合にはステップＳ１０７に進み、推定位置信頼度のうちの少なくとも何れか１つが設定閾値以下であると判定した場合にはステップＳ１０８に進む。

そして、ステップＳ１０４或いはステップＳ１０６からステップＳ１０７に進むと、走行制御装置１０は、現在算出されている制御情報に基づいて走行制御を実行した後、ルーチンを抜ける。

一方、ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、或いは、ステップＳ１０６からステップＳ１０８に進むと、走行制御装置１０は、現在走行制御が行われている場合には、当該走行制御を中止した後、ルーチンを抜ける。

このような実施形態によれば、過去直近の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法によって現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出するとともに、推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出し、車線区画線情報が積雪によって検出不能であるとき、推定位置を用いて走行制御のための制御情報を演算し、車線区画線情報を検出不能な場合であっても、走行環境情報として取得された地物に基づいて地図情報上の自車位置が新たに算出されたとき、当該新たに算出された自車位置に関する情報を用いた推定位置の算出を行い、車線区画線情報が検出不能となった場合であっても、推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は、走行制御を継続することにより、積雪により車線区画線情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる。

すなわち、積雪により走行環境認識装置５０において車線区画線情報を取得不能となった場合には、走行環境情報から自車両１の走行経路を直接的に認識することが困難となり、さらに、走行環境情報を用いて測位情報を直接的に補正することも困難となる。しかしながら、このような場合においても、例えば、現在取得されている測位情報を、車線区画線情報に基づいて算出された過去直近の自車位置に関する情報の１つである前回のＧＮＳＳ補正値によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。また、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線情報に基づいて算出された過去直近の自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。さらに、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線情報に基づいて算出された過去直近の自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。そして、これら複数の推定位置の少なくとも何れかを用いて制御情報を演算することにより、走行制御を継続することができる。この場合において、車線区画線情報を取得不能な場合であっても、走行環境情報として取得された地物に基づいて地図情報上の自車位置が新たに算出されたとき、新たに算出された自車位置に関する情報を用いた推定位置の算出を行うことにより、推定位置信頼度の累積的な低下を防止することができ、雪路等においても継続的な走行制御を実現することができる。また、異なる方法により得られた推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて累積的に変化する推定位置信頼度を算出し、車線区画線情報を取得不能となった場合の走行制御の継続を推定位置信頼度の何れかが設定閾値以下となるまでに制限することにより、信頼性の低い情報に基づいて必要以上に走行制御を継続させることなく、適切な走行制御を実現することができる。加えて、各推定位置を含む位置情報の各種組み合わせによって推定位置信頼度を多重に算出し、これらのうちの何れかの推定位置信頼度が設定閾値以下となった場合には走行制御を中止することにより、高い信頼性にて走行制御の継続を実現することができる。

また、積雪によって車線区画線情報を取得不能であるとき、ドライバの操作入力に基づいて設定されたオフセット量を記憶し、地図情報上の道路中央に対してオフセット量だけオフセットさせた目標経路を設定し、この目標経路に基づいて制御情報を算出することにより、積雪によって実際の道路中央と見かけ上の道路中央とが相違する場合にも違和感のない走行制御を実現することができる。

なお、本発明は、以上説明した各実施形態に限定されることなく、種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の技術的範囲内である。

１ … 車両（自車両）
２ … 車両制御系
３ … ステレオカメラユニット
３ａ，３ｂ … カメラ
４ … 側方レーダユニット
５ … 後方レーダユニット
６ … 車速センサ
７ … ヨーレートセンサ
８ … 方位センサ
９ … 操舵角センサ
１０ … 走行制御装置（制御情報演算手段、異常時制御情報演算手段、推定位置算出手段、推定位置信頼度算出手段、走行制御手段）
２０ … エンジン制御装置
３０ … ブレーキ制御装置
４０ … 操舵制御装置
５０ … 走行環境認識装置（走行環境情報取得手段）
６０ … 地図情報処理装置（地図情報記憶手段）
７０ … 測位装置（測位手段）
ＤＢ … 地図データベース
１００ … 通信バス
２００ … 航法衛星

Claims (2)

1. 地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、衛星からの信号を受信して自車位置の測位情報を取得する測位手段と、自車両の前方の車線区画線情報を含む走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、を備えた車両制御系に設けられた車両の走行制御装置であって、
   前記地図情報と前記測位情報と前記車線区画線情報とに基づいて自車両の走行制御のための制御情報を演算する制御情報演算手段と、
   前記制御情報に基づいて自車両の走行制御を行う走行制御手段と、
   前記車線区画線情報に基づいて算出された過去直近の前記地図情報上の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出する推定位置算出手段と、
   前記推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて、累積的に変化する推定位置信頼度を算出する推定位置信頼度算出手段と、
   積雪によって前記車線区画線情報を取得不能であるとき、前記推定位置を用いて前記制御情報を演算する異常時制御情報演算手段と、を備え、
   前記推定位置算出手段は、前記車線区画線情報を取得不能な場合であっても、前記走行環境情報として取得された地物に基づいて前記地図情報上の自車位置が新たに算出されたとき、前記新たに算出された自車位置に関する情報を用いた前記推定位置の算出を行い、
   前記走行制御手段は、前記車線区画線情報が検出不能となった場合であっても、前記推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は、前記走行制御を継続することを特徴とする車両の走行制御装置。
2. 前記走行制御手段は、積雪によって前記車線区画線情報を取得不能であるとき、ドライバによって設定されたオフセット量を記憶し、前記地図情報上の道路中央に対して前記オフセット量だけオフセットさせた目標経路を設定し、前記オフセットさせた目標経路に基づいて前記制御情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両の走行制御装置。

Images