JP2019067337A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両が自動運転を継続しながら分岐路を通過することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。【解決手段】実施形態の車両制御装置は、車両の周辺の状況を認識する周辺状況認識部と、前記周辺状況認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する分岐箇所認識部と、前記分岐箇所に接続された主車線を認識する主車線認識部と、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御部であって、前記車両を、前記分岐箇所において前記主車線認識部により認識された主車線の方向に走行させる運転制御部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。

近年、車両を自動的に制御することについて研究が進められている。これに関連して、自動運転中に目的地までの地図情報から分岐点があるか否かを判断し、分岐点があると判断された場合に、分岐点を走行経路の終了点に変更して自動運転を継続し、終了点に到達したときに、自動運転を終了して手動運転モードに切り替える技術が知られている（特許文献１参照）。

特許第３８２６３８５号公報

しかしながら、従来の技術では、車両が自動運転を継続しながら分岐路を通過することについては、考慮されていなかった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両が自動運転を継続しながら分岐路を通過することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）：車両（自車両Ｍ）の周辺の状況を認識する周辺状況認識部（１３０）と、前記周辺状況認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する分岐箇所認識部（１３２）と、前記分岐箇所に接続された主車線を認識する主車線認識部（１３４）と、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御部であって、前記車両を、前記分岐箇所において前記主車線認識部により認識された主車線の方向に走行させる運転制御部（１４０，１６０）と、を備える車両制御装置（１００）である。

（２）：（１）において、前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路区画線または道路端部の位置を認識し、前記主車線認識部は、前記周辺状況認識部により認識された道路区画線または道路端部の位置に基づいて、前記分岐箇所に接続された主車線を認識するものである。

（３）：（１）または（２）において、前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置を少なくとも認識し、前記分岐箇所認識部は、前記周辺状況認識部により認識された道路端部の位置に基づいて導出される道路幅の広がり程度に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識するものである。

（４）：（１）〜（３）のうちいずれか一つにおいて、前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置を少なくとも認識し、前記分岐箇所認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置が前記車両から見て手前側に突出しているクロスポイントの存在の有無に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識するものである。

（５）：（１）〜（４）のうちいずれか一つにおいて、前記主車線認識部は、前記分岐箇所の手前側の車線に対して、曲率が連続している車線を、前記主車線と認識するものである。

（６）：（１）〜（５）のうちいずれか一つにおいて、前記主車線認識部は、前記分岐箇所の手前側の車線に対して、走行に必要な操舵角が連続すると予想される車線を、前記主車線と認識するものである。

（７）：周辺状況認識部が、車両の周辺の状況を認識し、分岐箇所認識部が、前記周辺状況認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識し、主車線認識部が、前記分岐箇所に接続された主車線を認識し、運転制御部が、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御し、前記車両を、前記分岐箇所において前記主車線認識部により認識された主車線の方向に走行させる、車両制御方法である。

（８）：コンピュータに、車両の周辺の状況を認識する処理と、前記認識の結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識し、前記分岐箇所に接続された主車線を認識する処理と、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する処理と、前記車両を、前記分岐箇所において前記認識された主車線の方向に走行させる処理と、を実行させるためのプログラムである。

（１）〜（８）によれば、車両が自動運転を継続しながら分岐路を通過することができる。

実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 分岐箇所認識部１３２および主車線認識部１３４の処理内容について説明するための図である。 カメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。 操舵角を予想することについて説明するための図である。 予想される操舵角Ｓａθの推移について説明するための図である。 実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。なお、以下の説明では、自動運転車両を用いて説明する。自動運転とは、乗員の操作に依らずに、車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御して車両を走行させることである。また、自動運転車両は、乗員による手動運転が行われてもよい。手動運転とは、後述する運転操作子の操作量に応じて、後述する車両の走行駆動力出力装置、ブレーキ装置、およびステアリング装置が制御される。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置（車両制御装置の一例）１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、自車両Ｍの車体の前端部やフロントウインドシールド上部、ルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、必要に応じて、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）等を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等を含む。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。経路決定部５３により決定された地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された地図上経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所等が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。認識部１３０は、例えば、分岐箇所認識部１３２と、主車線認識部１３４とを備える。認識部１３０は、「周辺状況認識部」の一例である。また、行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを合わせたものが、「運転制御部」の一例である。

第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等を利用した画像認識手法による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現される。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、自車両Ｍの周辺の状況を認識する。例えば、認識部１３０は、自車両の周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体には、他車両や静止した障害物が含まれる。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体が他車両である場合、物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。また、認識部１３０は、カメラ１０の撮像画像に基づいて、自車両Ｍがこれから通過するカーブの形状を認識する。認識部１３０は、カーブの形状をカメラ１０の撮像画像から実平面に変換し、例えば、二次元の点列情報、或いはこれと同等なモデルを用いて表現した情報を、カーブの形状を示す情報として行動計画生成部１４０に出力する。

また、認識部１３０は、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール等を含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、道路標識、信号機、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。また、これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置等を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

また、認識部１３０は、上記の認識処理において、認識精度を導出し、認識精度情報として行動計画生成部１４０に出力してもよい。例えば、認識部１３０は、一定期間において、道路区画線を認識できた頻度に基づいて、認識精度情報を生成する。認識部１３０の分岐箇所認識部１３２および主車線認識部１３４の機能については、後述する。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両Ｍの周辺状況に対応した自動運転が実行されるように、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。

第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［分岐箇所認識部および主車線認識部による機能］
次に、分岐箇所認識部および主車線認識部１３４による機能について説明する。以下の説明では、自車両Ｍが道なり自動運転を実行するものとする。道なり自動運転とは、例えば、乗員やシステム側から自動運転の停止指示があるまで、乗員の操作に依らずに道路の主車線を走行する運転制御である。本実施形態に適用される道のり自動運転としては、例えば、「予め分岐先に進行するような予定が生成されていない条件において、フルスペックの自動運転車両で道なり自動運転を実行する場合」や「自車両Ｍが走行中の車線を認識できなかった場合に、フェースセーフとして道なり自動運転を行う場合」、「乗員等の指示により道なり自動運転を実行する場合」等がある。

分岐箇所認識部１３２は、認識部１３０による自車両Ｍの周辺の状況の認識結果に基づいて自車両Ｍの進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する。主車線認識部１３４は、分岐箇所認識部１３２により認識された分岐箇所によって分岐される二以上の車線のうち、分岐箇所に接続された主車線を認識する。行動計画生成部１４０は、主車線認識部１３４により認識された主車線を走行する目標軌道を生成し、生成した目標軌道に沿って自車両Ｍを走行させる。以下の例では、分岐箇所により分岐される車線が二車線であるものとして説明する。

図３は、分岐箇所認識部１３２および主車線認識部１３４の処理内容について説明するための図である。図３の例では、同一方向に進行する車線Ｌ１およびＬ２を示しており、更に車線Ｌ１が二つの車線Ｌ１ＬとＬ１Ｒとに分岐している様子を示している。

認識部１３０は、例えば、カメラ１０の撮像画像に基づいて、自車両Ｍの進行方向における道路区画線または道路端部の位置を認識する。図４は、カメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。認識部１３０は、図４に示す撮像画像ＩＭ１の画像解析により、エッジ部分を抽出し、抽出したエッジを連ねたエッジ線から道路区画線または道路端部を認識する。図４の例では、撮像画像ＩＭ１の画像解析により、自車両Ｍの走行車線である車線Ｌ１の道路の右端部ＬＲと、左端部ＣＬとを認識する。左端部ＣＬは、車線Ｌ１とＬ２とを区画する道路区間線である。また、認識部１３０は、車線Ｌ２の左端部ＬＬを認識してもよい。

分岐箇所認識部１３２は、認識部１３０により認識された車線Ｌ１の左右の道路端部ＬＬおよびＣＬの位置に基づいて導出される車線Ｌ１の進行方向の道路幅Ｗを認識する。そして、分岐箇所認識部１３２は、認識した道路幅の広がり程度に基づいて、自車両Ｍの進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する。例えば、分岐箇所認識部１３２は、認識した車線Ｌ１の道路幅Ｗが、今まで走行していた車線Ｌ１の車線幅よりも所定幅（例えば、今まで走行していた車線Ｌ１の幅の２倍程度）以上に広がった場合に、車線Ｌ１の分岐箇所の存在を認識する。

分岐箇所認識部１３２は、例えば、カメラ１０の撮像画像ＩＭ１を解析して、実空間に射影したときの自車両Ｍが走行する車線Ｌ１の進行方向の道路幅Ｗを認識する。そして、分岐箇所認識部１３２は、図３に示すように、道路幅Ｗ１よりも二倍以上の広がりを持つ道路幅Ｗ２が認識された場合に、分岐箇所の存在を認識する。例えば、分岐箇所認識部１３２は、道路幅Ｗ２が認識された位置から所定距離Ｄだけ自車両Ｍの手前側にした位置を、分岐箇所であるものとする。

また、分岐箇所認識部１３２は、自車両Ｍの進行方向における道路端部の位置が自車両Ｍから見て手前側に突出しているクロスポイントの存在の有無に基づいて、自車両Ｍの進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識してもよい。

分岐箇所認識部１３２は、例えば、撮像画像ＩＭ１の画像解析によって、道路区画線または道路端部を示すエッジを抽出し、エッジを連ねたエッジ線が自車両Ｍの手前側に鋭角状に交差している場合に、交差している地点をクロスポイントとして認識する。図３および図４の例において、分岐箇所認識部１３２は、車線Ｌ１Ｌの右端部のエッジ線Ｌ１ＬＲと車線Ｌ１Ｒの左端部のエッジ線Ｌ１ＲＬとが自車両Ｍの手前側に鋭角状に交差している地点をクロスポイントＣＰ１として認識する。また、分岐箇所認識部１３２は、クロスポイントＣＰ１に対して自車両Ｍの手前側の所定の箇所に分岐箇所が存在すると認識する。以下では、主車線認識部１３４が、図３および図４に示すようにクロスポイントＣＰ１から所定距離Ｄだけ自車両Ｍの手前側にした位置を、分岐箇所ＢＬと認識したものとして説明する。

主車線認識部１３４は、分岐箇所認識部１３２により分岐箇所が認識された場合に、分岐された二つの車線Ｌ１ＬおよびＬ１Ｒのうち、主車線側の車線がいずれであるかを認識する。例えば、主車線認識部１３４は、分岐箇所認識部１３２により認識された分岐箇所ＢＬの手前側の車線に対して、認識した曲率が連続している車線を、主車線と認識する。

図４の例において、主車線認識部１３４は、カメラ１０の撮像画像ＩＭ１を解析して、車線Ｌ１の左側の端部ＣＬに対して、分岐箇所ＢＬよりも自車両Ｍの手前側の対象区間を実空間に射影したときの曲率Ｃ１Ｌと、分岐箇所ＢＬよりも先の対象区間を実空間に射影してしたときの曲率Ｃ２Ｌとを認識する。主車線認識部１３４は、例えば、車線Ｌ１の左側の端部ＣＬの対象区間におけるエッジ線を円弧にフィッティングすることで、曲率Ｃ１ＬおよびＣ２Ｌを認識する。

そして、主車線認識部１３４は、曲率Ｃ１ＬおよびＣ２Ｌを用いて、車線Ｌ１と、車線Ｌ１Ｌの曲率が連続しているか否かを判定する。例えば、主車線認識部１３４は、曲率Ｃ１ＬおよびＣ２Ｌの差分△Ｃ１（＝Ｃ２Ｌ／Ｃ１Ｌ）が閾値以下である場合に、車線Ｌ１と車線Ｌ１Ｌの曲率が連続していると判定し、差分△Ｃ１が閾値を越える場合に、車線Ｌ１と車線Ｌ１Ｌの曲率が連続していないと判定する。

また、主車線認識部１３４は、車線Ｌ１の右側の端部ＲＬに対して、分岐箇所ＢＬよりも自車両Ｍの手前側の対象区間を実空間に射影したときの曲率Ｃ１Ｒと、分岐箇所ＢＬよりも先の対象区間を実空間に射影してしたときの曲率Ｃ２Ｒとを認識する。そして、主車線認識部１３４は、認識された曲率Ｃ１Ｒと曲率Ｃ２Ｒの差分△Ｃ２（＝Ｃ２Ｒ／Ｃ１Ｒ）が閾値以下である場合に、車線Ｌ１と車線Ｌ１Ｒの曲率が連続していると判定し、差分△Ｃ２が閾値を越える場合に、車線Ｌ１と車線Ｌ１Ｒの曲率が連続していないと判定する。

また、主車線認識部１３４は、曲率Ｃ１ＬおよびＣ２Ｌの差分△Ｃ１と、曲率Ｃ１Ｒと曲率Ｃ２Ｒの差分△Ｃ２とを比較し、値の小さい方の車線を曲率が連続している車線と判定してもよい。図３および図４の例において、主車線認識部１３４は、差分△Ｃ２よりも差分△Ｃ１の方が小さいため、左側の車線Ｌ１Ｌを主車線であると認識する。

また、主車線認識部１３４は、上述した車線の曲率に基づいて主車線を認識することに代えて（または加えて）、分岐箇所ＢＬの手前側の車線に対して、走行に必要な自車両Ｍの操舵角が連続すると予想される車線を、主車線と認識してもよい。この場合、主車線認識部１３４は、行動計画生成部１４０により並行して生成されている車線Ｌ１Ｌ側に走行するための目標軌道候補Ｋ１と、車線Ｌ１Ｒ側に走行するための目標軌道候補Ｋ２とに基づいて、将来の操舵角の推移を予想する。

図５は、操舵角を予想することについて説明するための図である。図５の例では、目標軌道候補Ｋ１に含まれる軌道点ＫＰｉ１、ＫＰｉ２、…における旋回角θｉ１、θｉ２、…を示している。主車線認識部１３４は、分岐箇所であるクロスポイントＣＰ１の手前側の車線に対して、旋回角θｉ１および自車両Ｍの走行速度等に基づいて、軌道点ごとの操舵角Ｓａθを導出する。また、主車線認識部１３４は、目標軌道候補Ｋ２に対しても同様に、各軌道点間の旋回角から軌道点ごとの操舵角Ｓａθを導出する。

図６は、予想される操舵角Ｓａθの推移について説明するための図である。図６において、Ｓａθ１は、目標軌道候補Ｋ１における操舵角を示し、Ｓａθ２は、目標軌道候補Ｋ２における操舵角を示している。

例えば、主車線認識部１３４は、所定時間ごとの操舵角の変位量を取得し、取得した変位量が所定量以下である場合に、操舵角の変位が連続していると判定する。また、主車線認識部１３４は、取得した変位量が所定量を越える場合に、操舵角の変位が連続していないと判定する。図６の例において、目標軌道候補Ｋ１における操舵角Ｓａθ１の変位量が所定量以下であり、目標軌道候補Ｋ２における操舵角Ｓａθ２の変位量が所定量を越えている。したがって、主車線認識部１３４は、目標軌道候補Ｋ１を主車線側の目標軌道として認識する。

また、主車線認識部１３４は、操舵角Ｓａθ１および操舵角Ｓａθ２の変位量が両方とも所定量以下である、または所定量を越えている場合には、操舵角の変位量が少ない目標軌道候補を主車線側の目標軌道として認識してもよい。

これにより、自車両Ｍは、ナビゲーション装置５０の地図情報等を参照することなく、主車線側を認識して走行することができる。また、自車両Ｍの位置の認識等に誤差があった場合であったり、トンネル内を走行することで自車両Ｍの位置が正確に認識できないような道路状況下において、分岐箇所をより正確に認識し、自車両Ｍに主車線側を走行させることができる。

［処理フロー］
図７は、実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の一例を示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートは、例えば、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道に沿って自車両Ｍを目的地まで走行させる処理において、繰り返し実行される処理である。まず、認識部１３０は、自車両Ｍが走行する車線の進行方向の道路幅を認識する（ステップＳ１００）。

次に、分岐箇所認識部１３２は、認識された道路幅に基づいて道路幅が所定幅以上に広がったか否かを判定する（ステップＳ１０２）。認識された道路幅が所定幅以上に広がった場合、分岐箇所認識部１３２は、所定幅以上に広がった箇所を自車両Ｍの進行方向に存在する分岐箇所として認識する（ステップＳ１０４）。

次に、主車線認識部１３４行動計画生成部１４０は、分岐箇所ＢＬの手前側の車線の曲率と、分岐箇所ＢＬから分岐する左右の車線の曲率との差分△Ｃ１、△Ｃ２を算出する（ステップＳ１０６）。次に、主車線認識部１３４は、曲率の差分△Ｃ１が、△Ｃ２よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０８）。

曲率の差分△Ｃ１が、差分△Ｃ２よりも小さい場合に、主車線認識部１３４は、分岐後の左側の車線を主車線として認識する（ステップＳ１１０）。また、曲率の差分△Ｃ１が、差分△Ｃ２以上である場合に、主車線認識部１３４は、分岐後の右側の車線を主車線として認識する（ステップＳ１１２）。次に、行動計画生成部１４０は、主車線を走行する目標軌道を生成し、第２制御部１６０は、生成された目標軌道に基づいて自車両Ｍを走行させる運転制御を実行する（ステップＳ１１４）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。また、ステップＳ１０２の処理において、道路幅が所定幅以上に広がっていない場合、本フローチャートの処理は終了する。

上述した実施形態によれば、自車両の周辺の状況を認識する認識部１３０と、認識部１３０の認識結果に基づいて、自車両Ｍの進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する分岐箇所認識部１３２と、分岐箇所に接続された主車線を認識する主車線認識部１３４と、自車両Ｍの操舵または加減速のうち一方または双方を制御する第２制御部１６０であって、自車両Ｍを、分岐箇所において主車線認識部１３４により認識された主車線の方向に走行させる第２制御部１６０を備えることで、自車両Ｍが自動運転を継続しながら分岐路を通過することができる。したがって、分岐路を通過する場合にも、自車両Ｍの道なり自動運転を実現することができる。

［ハードウェア構成］
上述した実施形態の自動運転制御装置１００は、例えば、図８に示すようなハードウェアの構成により実現される。図８は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５に格納されたプログラム１００−５ａがＤＭＡコントローラ（不図示）等によってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、第１制御部１２０、および第２制御部１６０が実現される。また、ＣＰＵ１００−２が参照するプログラムは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
情報を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に格納されたプログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
車両の周辺の状況を認識し、
前記認識した結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識し、
前記分岐箇所に接続された主車線を認識し、
前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御し、前記車両を、前記分岐箇所において前記認識された主車線の方向に走行させる、
ように構成されている、
車両制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…分岐箇所認識部、１３４…主車線認識部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、Ｍ…自車両

Claims (8)

1. 車両の周辺の状況を認識する周辺状況認識部と、
   前記周辺状況認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する分岐箇所認識部と、
   前記分岐箇所に接続された主車線を認識する主車線認識部と、
   前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御部であって、前記車両を、前記分岐箇所において前記主車線認識部により認識された主車線の方向に走行させる運転制御部と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路区画線または道路端部の位置を認識し、
   前記主車線認識部は、前記周辺状況認識部により認識された道路区画線または道路端部の位置に基づいて、前記分岐箇所に接続された主車線を認識する、
   請求項１記載の車両制御装置。
3. 前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置を少なくとも認識し、
   前記分岐箇所認識部は、前記周辺状況認識部により認識された道路端部の位置に基づいて導出される道路幅の広がり程度に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する、
   請求項１または２記載の車両制御装置。
4. 前記周辺状況認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置を少なくとも認識し、
   前記分岐箇所認識部は、前記車両の進行方向における道路端部の位置が前記車両から見て手前側に突出しているクロスポイントの存在の有無に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識する、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
5. 前記主車線認識部は、前記分岐箇所の手前側の車線に対して、曲率が連続している車線を、前記主車線と認識する、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記主車線認識部は、前記分岐箇所の手前側の車線に対して、走行に必要な操舵角が連続すると予想される車線を、前記主車線と認識する、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 周辺状況認識部が、車両の周辺の状況を認識し、
   分岐箇所認識部が、前記周辺状況認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識し、
   主車線認識部が、前記分岐箇所に接続された主車線を認識し、
   運転制御部が、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御し、前記車両を、前記分岐箇所において前記主車線認識部により認識された主車線の方向に走行させる、
   車両制御方法。
8. コンピュータに、
   車両の周辺の状況を認識する処理と、
   前記認識の結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する分岐箇所の存在を認識し、
   前記分岐箇所に接続された主車線を認識する処理と、
   前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する処理と、
   前記車両を、前記分岐箇所において前記認識された主車線の方向に走行させる処理と、
   を実行させるためのプログラム。

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