JP2019094880A - 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】制御上の工夫によって車載センサが汚れることを防止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。【解決手段】自車両の前方に存在する前走車両を認識する認識部と、前記認識部により前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定する判定部と、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する運転制御部と、を備える車両制御装置。【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。

従来、車載光学センサの汚れを、洗浄液ノズルから洗浄液を噴射して洗浄するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−１９４０３号公報

しかしながら、洗浄液でも洗浄しきれずに汚れが残ってしまった場合、センサの検出能力が低下しているため、自動運転を継続できない場合があった。また、そのような機器を車両に設ける場合、空力的な損失が大きく、強度を維持する面でも課題が大きい。

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、制御上の工夫によって車載センサが汚れることを防止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）：自車両の前方に存在する前走車両を認識する認識部（１３０）と、前記認識部により前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定する判定部（１４６）と、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部１３０に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する運転制御部（１５０，１６０）と、を備える車両制御装置。

（２）：（１）において、前記自車両が存在する地域の天候情報を取得する取得部（１４２）を更に備え、前記判定部は、更に、前記取得部により取得された天候情報に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定するもの。

（３）：（２）において、前記判定部は、前記天候情報に基づいて、巻き上げられた微小物体により将来の前記認識部による認識能力が低下することとなるか否かを判定し、前記運転制御部は、前記判定部により、巻き上げられた微小物体により将来の前記認識部による認識能力が低下することとなると判定された場合、前記相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御するもの。

（４）：（１）から（３）のいずれかにおいて、前記認識部は、更に、路面の状態を認識し、前記判定部は、前記認識部により前記路面が濡れていることが認識され、且つ雨が降っていない場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定するもの。

（５）：（１）から（４）のいずれかにおいて、前記判定部は、前記認識部による認識能力が閾値未満となった場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定するもの。

（６）：（１）から（５）のいずれかにおいて、前記判定部は、前記自車両が存在する地域の天候情報に基づいて、降水直後であるか否かを判定するとともに、降水中であるか否かを判定し、前記運転制御部は、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与え、且つ、降水直後であると判定された場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与え、且つ、降水中であると判定された場合に比べて、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御するもの。

（７）：自車両の前方に存在する前走車両と、路面の状態とを認識する認識部（１３０）と、自車両が存在する地域の天候情報を取得する取得部（１４２）と、前記認識部により前記路面が濡れていることが認識され、且つ雨が降っていない場合、前記認識部により前記路面が濡れていることが認識されていない、又は雨が降っている場合に比して、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する運転制御部（１５０，１６０）と、を備える車両制御装置。

（８）：認識部が、自車両の前方に存在する前走車両を認識し、判定部が、前記認識部により前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定し、運転制御部が、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する車両制御方法。

（９）：コンピュータに、自車両の前方に存在する前走車両を認識させ、前記前走車両を認識させる際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前走車両の認識に影響を与えるか否かを判定させ、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前走車両の認識に影響を与えると判定させた場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御させる、プログラム。

（１）〜（９）によれば、制御上の工夫によって車載センサが汚れることを防止することができる。

第１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。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 カメラ１０によって撮像された画像３０１の一例である。 第１制御部１２０により実行される第１判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第２判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第３判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第４判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第５判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第６判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第７判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１制御部１２０により実行される第８判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る自動運転制御装置１００Ａの機能構成図である。 第１制御部１２０Ａにより実行される第９判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１Ｂの構成図である。 各実施形態の車両制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜第１実施形態＞
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。

［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などの内燃機関、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、フロントウインドシールド上部や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の周辺にミリ波など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、速度などを認識する。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。なお、速度取得部は、レーダ装置１２を含むものであってもよい。

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）などを利用して、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、キーなどを含む。

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などの記憶装置に第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、キーなどを含む。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）情報などを含んでもよい。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などの記憶装置に第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などが存在する場合、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、電話番号情報などが含まれてよい。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のうち少なくとも一つまたは全部に出力される。

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は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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）などのハードウェア（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１５０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人口知能）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、道路標示などがある）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。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）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。物体の「状態」とは、物体両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１５０に出力する。

また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。車線の認識結果は、例えば、同じ進行方向の複数車線のうち自車両Ｍが走行している車線がどこであるかを示すものである。なお、一車線の場合、その旨が認識結果であってもよい。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、ガードレールなどを含む走路境界（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、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

走行車線を認識する際、認識部１３０は、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の基準点の位置などを、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。

上記の認識処理において、認識部１３０は、認識精度を導出し、認識精度情報として行動計画生成部１５０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は、巻き上げ状態認識部１４０を備える。巻き上げ状態認識部１４０は、取得部１４２と、状態認識部１４４と、判定部１４６とを備える。これらの構成に関しては後述する。

行動計画生成部１５０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の周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両ｍに追従する追従走行イベント、前走車両を追い越す追い越しイベント、障害物との接近を回避するための制動および／または操舵を行う回避イベント、カーブを走行するカーブ走行イベント、交差点や横断歩道、踏切などの所定のポイントを通過する通過イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、自動停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバイベントなどがある。

行動計画生成部１５０は、起動したイベントに応じて、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。各機能部の詳細については後述する。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。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１５０は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離（イベントの種類に応じて決定されてよい）手前に差し掛かると、通過イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１５０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、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を制御する。

図２に戻り、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１５０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、および変速機などの組み合わせと、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。

次に、認識部１３０に含まれる巻き上げ状態認識部１４０の各構成について、詳細に説明する。

取得部１４２は、通信装置２０を用いて、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する。例えば、取得部１４２は、通信装置２０を用いて、ナビゲーション装置５０により取得された自車両Ｍの位置情報を外部サーバに送信し、外部サーバから天候情報を取得する。天候情報には、天候の種類（雨、雪、晴れ、曇り等）と、降水量を示す情報等とが含まれる。

また、取得部１４２は、物体認識装置１６による認識能力の程度を示す情報を取得する。例えば、取得部１４２は、物体認識装置１６による認識結果において、カメラ１０により認識された物体と、ファインダ１４により認識された物体とが一致しない場合、物体認識装置１６による認識能力が基準レベルよりも低下していることを示す情報を取得する。また、取得部１４２は、一定期間において認識された物体が一致しなかった回数に応じて、低下のレベルを示す情報を導出してもよい。また、取得部１４２は、ファインダ１４による認識結果が不自然である場合、物体認識装置１６による認識能力が基準レベルよりも低下していることを示す情報を取得してもよい。ファインダ１４による認識結果が不自然な場合には、例えば、自車両Ｍのすぐ近くにおいて物体が所定時間以上認識され続けている場合等が含まれる。なお、以下の説明において、物体認識装置１６による認識能力は、認識部１３０による認識能力に直接的に影響するため、双方は実質的に同じ意味である。

状態認識部１４４は、カメラ１０により撮像された画像に基づいて、自車両Ｍの前方の状態を認識する。前方の状態には、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態や、路面が濡れている状態あるいは凍結している状態等が含まれる。例えば、状態認識部１４４は、例えば、ディープラーニング等の機械学習の手法を利用して、前方の状態を認識する。また、状態認識部１４４は、パターンマッチングなどのモデル化された手法によって、前方の状態を認識してもよいし、機械学習の手法とモデル化された手法とを並行して実行してもよい。状態認識部１４４は、認識結果を、判定部１４６に出力する。

図４は、カメラ１０によって撮像された画像３０１の一例である。画像３０１には、濡れた路面の上を走る前走車両ｍが写っている。この前走車両ｍは、路面の雨水等を巻き上げながら走行している。このため、画像３０１には、前走車両ｍのタイヤ付近において、しぶきが上がっている様子が写っている。前走車両ｍが巻き上げている雨水等には、泥、砂、ごみ等が含まれており、これらは前走車両ｍが巻き上げる微小物体の一例である。状態認識部１４４は、上述したような手法を用い、画像３０１に基づいて、路面が濡れている状態であることを認識するとともに、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態であることを認識する。なお、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている場合、しぶきにより前走車両ｍのタイヤ付近が見えにくくなっている可能性がある。この場合、状態認識部１４４は、画像３０１から前走車両ｍの画像を抽出し、画像３０１において前走車両ｍのタイヤ付近が認識しにくい場合、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態であることを認識してもよい。

判定部１４６は、自車両Ｍの前方の状態に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０（物体認識装置１６等を含む）に影響を与えるか否かを判定する。例えば、判定部１４６は、上述したように、状態認識部１４４により前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識された場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。また、判定部１４６は、状態認識部１４４により路面が濡れている状態であると認識された場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定してもよい。

また、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定してもよい。例えば、自車両Ｍが存在する地域の天候が、降水中あるいは降水直後（雨が上がってから所定時間以内）であった場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定してもよい。なお、雨が上がってからの所定時間を任意に設定することにより、降水直後には、降水後まもなく（５分以内）も、降水後しばらく（１時間以内）も含まれる。

また、判定部１４６は、取得部１４２により取得された物体認識装置１６による認識能力の程度を示す情報に基づいて、物体認識装置１６による認識能力が基準レベルよりも低下している場合（あるいは認識能力の程度が閾値以下となった場合）、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定してもよい。

なお、判定部１４６は、上述の判定手法のうちいずれか一つの条件、あるいは複数の条件を満たした場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定してもよい。例えば、判定部１４６は、天候情報に基づいて、自車両Ｍが存在する地域で雨が降っていない場合であっても、状態認識部１４４により路面が濡れている状態であると認識された場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定してもよい。

また、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０の認識能力が低下することとなるか否かを判定してもよい。例えば、降水量が所定の範囲内（例えば、弱い雨からやや強い雨の範囲である５〜２０ｍｍ／ｈ未満）である場合、前走車両ｍが巻き上げた雨水等がファインダ１４の検出面に付着して認識能力が低下する可能性が高い。一方、降水量が所定の範囲以上（例えば、どしゃ降りの範囲である２０〜３０ｍｍ／ｈ以上）である場合、巻き上げられた雨水等がファインダ１４に付着しにくく、また、降った雨がファインダ１４の検出面を洗い流す場合もあるため、認識能力が低下する可能性が低い。そこで、判定部１４６は、降水量が所定の範囲内である場合、巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０の認識能力が低下することとなると判定する。一方、降水量が所定の範囲以上である場合、判定部１４６は、巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０の認識能力が低下することとならないと判定する。

次に、行動計画生成部１５０による巻き上げ回避制御について、詳細に説明する。
行動計画生成部１５０は、各種のイベントを実行している際に、判定部１４６による判定結果に基づいて、自車両Ｍと前走車両ｍとの相対距離（以下、車間距離と記す）を調整する。

例えば、行動計画生成部１５０は、判定部１４６により、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定された場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定されない場合に比して、自車両Ｍと前走車両ｍとの車間距離を大きくするように、自車両Ｍの速度を制御する。例えば、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を一定にする制御を行っている場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定された場合の車間距離をＤ１に設定し、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定されない場合の車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する。また、行動計画生成部１５０は、車間距離を一定にする制御を行っていない場合でも、所定距離以内に接近している前走車両ｍとの車間距離を空けるように減速制御を実行し、計測される車間距離が設定された車間距離以上となるように減速制御を継続的に実行してもよく、設定された車間距離を維持するような制御（車間距離を一定にする制御）に切り替えてもよい。

また、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定された場合、自車両Ｍの存在している地域の天候や路面状況に応じて、それぞれ異なる車間距離を設定してもよい。例えば、行動計画生成部１５０は、雨が降っている場合に車間距離Ｄ３（Ｄ３＞Ｄ１）を設定し、雨が止んだ直後あるいは雨が止んでいるが路面が濡れている状態である場合に車間距離Ｄ４（Ｄ４＞Ｄ３＞Ｄ１）を設定してもよい。

また、行動計画生成部１５０は、判定部１４６により巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなると判定された場合、予め車間距離を大きくするように、自車両Ｍの速度を制御してもよい。例えば、行動計画生成部１５０は、判定部１４６により巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなると判定された場合、Ｄ１よりも大きいＤ５を車間距離に設定する。なお、Ｄ５は、Ｄ２と同一の値であってもよく、Ｄ２よりも小さい値であってもよい。

次に、図５〜１２を参照して、第１制御部１２０による処理例について説明する。図５〜１０は、第１制御部１２０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５〜１２の処理は、例えば、認識部１３０により前走車両ｍが認識されたタイミングで実行される。第１制御部１２０は、図５〜１２のいずれかの処理によって、車間距離を設定する。

図５を参照して、第１制御部１２０による第１判定処理の一例について説明する。まず、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の状態を認識する（ステップＳ１１１）。判定部１４６は、状態認識部１４４による認識結果に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定する（ステップＳ１１３）。状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識されなかった場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識されなかった場合）、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定する。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ１１５）。一方、ステップＳ１１３において、状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識された場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識された場合）判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ１１７）。この第１判定処理を利用することにより、実際に前走車両ｍにより雨水等が巻き上げられている状況、あるいは、巻き上げている可能性の高い状況に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを簡単に判定することができる。

次に、図６を参照して、第１制御部１２０による第２判定処理の一例について説明する。なお、第１判定処理と同一の処理については、同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。まず、取得部１４２は、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、自車両Ｍが存在する地域が降水中あるいは降水直後であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。自車両Ｍが存在する地域が降水中あるいは降水直後でないと判定した場合、判定部１４６は、処理を終了する。一方、自車両Ｍが存在する地域が降水中あるいは降水直後であると判定された場合、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の状態を認識する（ステップＳ１１１）。その後、判定部１４６および行動計画生成部１５０は、第１判定処理と同様の処理を実行する。この第２判定処理を利用することにより、天候に応じて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かの判定を実行することができる。

次に、図７を参照して、第１制御部１２０による第３判定処理の一例について説明する。なお、第２判定処理と同一の処理については、同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。ステップＳ１１３において、状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識された場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識された場合）、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。次いで、判定部１４６は、ステップＳ１０１において取得した天候情報に基づいて、自車両Ｍが存在する地域で雨が降っているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。判定部１４６により雨が降っていないと判定された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ１１７）。一方、ステップＳ１１４において、判定部１４６により雨が降っていないと判定された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きく且つＤ２よりも小さいＤ５に設定する（ステップＳ１１６）。この第３判定処理を利用することにより、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定された場合であっても、雨が降っている場合の車間距離を、雨が降っていない（例えば降水直後）場合の車間距離に比べて小さくすることができる。これにより、ファインダ１４等（あるいはレーダ装置１２）の検出面が汚れることを防止するために適切な車間距離を作ることができる。

次に、図８を参照して、第１制御部１２０による第４判定処理の一例について説明する。まず、取得部１４２は、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する（ステップＳ３０１）。そして、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、自車両Ｍが存在する地域に雨が降っているか否かを判定する（ステップＳ３０３）。雨が降っていないと判定された場合、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の路面状態を認識する（ステップＳ３０５）。判定部１４６は、状態認識部１４４により路面が濡れている状態が認識されたか否かを判定する（ステップＳ３０７）。路面が濡れている状態が認識されていないと判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定する（ステップＳ３０９）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ３１１）。

一方、ステップＳ３０３において、雨が降っていると判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する（ステップＳ３１３）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ３に設定する（ステップＳ３１５）。

また、ステップＳ３０７において、路面が濡れている状態が認識されたと判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する（ステップＳ３１７）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を、Ｄ３よりも大きいＤ４に設定する（ステップＳ３１９）。

この第４判定処理を利用することにより、雨が降っている場合の車間距離を、路面が濡れている状態で雨が降っていない場合に比べて、小さくすることにより、ファインダ１４の検出面が汚れることを防止するために適切な車間距離を作ることができる。

次に、図９を参照して、第１制御部１２０による第５判定処理の一例について説明する。なお、第４判定処理と同一の処理については、同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。ステップＳ３０３において、雨が降っていると判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定する（ステップＳ３０９）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ３１１）。

一方、ステップＳ３０３において、雨が降っていないと判定された場合、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の路面状態を認識する（ステップＳ３０５）。判定部１４６は、状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識され、且つ、路面が濡れている状態が認識されたか否かを判定する（ステップＳ３０８）。前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識されないと判定した場合、あるいは、路面が濡れている状態が認識されないと判定した場合、ステップＳ３０９およびステップＳ３１１が実行される。

一方、ステップＳ３０８において、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識されたと判定し、且つ、路面が濡れている状態が認識されたと判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する（ステップＳ３１７）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ３２１）。

この第５判定処理を利用することにより、前走車両ｍがしぶきを巻き上げていることが認識され、且つ、雨が降った直後である場合、そうでない場合に比べて、車間距離を大きく設定することができる。これにより、ファインダ１４の検出面が汚れることを防止するための適切な車間距離を作ることができる。また、雨が降っている場合、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えない場合もあるため、この場合には車間距離を変更しないことにより、ファインダ１４の検出面が汚れることを防止するための適切な車間距離を作ることができる。

なお、ステップＳ３０８における処理は、路面が濡れている状態が認識されたか否かだけを判定するものであってもよい。こうすれば、路面が濡れており、且つ、雨が降っていない場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。そして、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定した場合に比べて、車間距離を大きくすることができる。路面が濡れている場合は、前走車両ｍがしぶきを上げていない状態であっても、部分的に低くなっており水がたまっている道路の一部を前走車両ｍが走行した場合、しぶきが上がる場合がある。上記構成とすることにより、このような場合を考慮して、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定することができる。

次に、図１０を参照して、第１制御部１２０による第６判定処理の一例について説明する。まず、取得部１４２は、認識部１３０による認識能力の程度を示す情報を取得する（ステップＳ４０１）。判定部１４６は、取得された認識能力の程度が閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。認識能力が閾値未満でない場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定する（ステップＳ４０５）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ４０７）。

一方、ステップＳ４０３において、取得された認識能力の程度が閾値未満であると判定した場合、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する（ステップＳ４０９）。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を、Ｄ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ４１１）。この第６判定処理を利用することにより、前走車両ｍにより巻き上げられた雨水等によりファインダ１４が実際に汚れてしまっている状態か否かに応じて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定することができる。

次に、図１１を参照して、第１制御部１２０による第７判定処理の一例について説明する。まず、取得部１４２は、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する（ステップＳ５０１）。そして、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。判定部１４６より、将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなると判定された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を、Ｄ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ５０５）。

一方、ステップＳ５０３において、判定部１４６より、将来の認識部１３０による認識能力が低下することとならないと判定された場合、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の状態を認識する（ステップＳ５０７）。判定部１４６は、状態認識部１４４による認識結果に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定する（ステップＳ５０９）。状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識された場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識された場合）、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ５０５）。

一方、ステップＳ５０９において、状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識されなかった場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識されなかった場合）、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ５０９）。この第７判定処理を利用することにより、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かの判定結果に関わらず、将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなると判定された場合、車間距離を大きくすることができる。よって、ファインダ１４をクリーニングするまでの期間を長くすることができる。

次に、図１２を参照して、第１制御部１２０による第８判定処理の一例について説明する。まず、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の状態を認識する（ステップＳ６０１）。判定部１４６は、状態認識部１４４による認識結果に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識されなかった場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識されなかった場合）、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えないと判定する。そして、取得部１４２は、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する（ステップＳ６０５）。そして、判定部１４６は、取得部１４２により取得された天候情報に基づいて、巻き上げられた雨水等により将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなるか否かを判定する（ステップＳ６０７）。判定部１４６より、将来の認識部１３０による認識能力が低下することとならないと判定された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ６０９）。

一方、ステップＳ５０３において、状態認識部１４４により、前走車両ｍのタイヤ付近においてしぶきが上がっている状態が認識された場合（あるいは、路面が濡れている状態が認識された場合）、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定する。この判定部１４６による判定結果に基づいて、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ２に設定する（ステップＳ６１１）。

また、ステップＳ５０７において、判定部１４６より、将来の認識部１３０による認識能力が低下することとなると判定された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を、Ｄ１よりも大きく且つＤ２よりも小さいＤ５に設定する（ステップＳ６１３）。この第８判定処理を利用することにより、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えない場合であっても、天候情報に応じて将来の認識能力が低下するか否かを判定し、判定結果に応じて車間距離を大きくすることができる。よって、ファインダ１４をクリーニングするまでの期間を長くすることができる。

以上説明した第１実施形態の車両制御装置によれば、自車両Ｍの前方に存在する前走車両ｍを認識する認識部１３０と、認識部１３０により前走車両ｍが認識される際の自車両Ｍの前方の認識状態に基づいて、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えるか否かを判定する判定部１４６と、判定部１４６により、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定された場合、自車両Ｍと前走車両ｍとの相対距離を大きくするように、自車両Ｍの速度を制御する運転制御部（１５０、１６０）とを備えることにより、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与える場合は、前走車両ｍから離れて走行することができる。よって、制御上の工夫によって前走車両ｍが巻き上げる微小物体によりファインダ１４が汚れることを防止することができる。

＜第２実施形態＞
次に、図１３を参照して、実施形態に係る自動運転制御装置１００Ａの一例について説明する。図１３は、実施形態に係る自動運転制御装置１００Ａの機能構成図である。自動運転制御装置１００Ａは、第１制御部１２０Ａと第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０Ａの認識部１３０は、巻き上げ認識部１４０Ａを含む。巻き上げ認識部１４０Ａは、判定部１４６を備えていない点で、第１実施形態に係る巻き上げ認識部１４０と異なる。行動計画生成部１５０は、状態認識部１４４による認識結果に基づいて、自車両Ｍと前走車両ｍとの車間距離を調整する。なお、同様の構成については同一の符号を付して、詳細な説明は書略する。

次に、図１４を参照して、第１制御部１２０Ａによる処理例について説明する。図１４は、第１制御部１２０Ａにより実行される第９判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、状態認識部１４４は、自車両Ｍの前方の路面状態を認識する（ステップＳ７０１）。状態認識部１４４は、路面が濡れている状態が認識された場合、その旨を示す情報を行動計画生成部１５０に出力する。次いで、取得部１４２は、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する（ステップＳ７０３）。取得部１４２は、取得された天候情報に雨が降っていることが含まれる場合、その旨を示す情報を行動計画生成部１５０に出力する。

行動計画生成部１５０は、取得部１４２から、雨が降っていることを示す情報が入力されたか否かを判定する（ステップＳ７０５）。雨が降っていることを示す情報が入力されていない場合、行動計画生成部１５０は、状態認識部１４４から、路面が濡れていることを示す情報が入力されたか否かを判定する（ステップＳ７０７）。路面が濡れていることを示す情報が入力されていない場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１に設定する（ステップＳ７０９）。

一方、ステップＳ７０５において、雨が降っていることを示す情報が入力された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離をＤ１よりも大きいＤ３に設定する（ステップＳ７１１）。また、ステップＳ７０７において、路面が濡れていることを示す情報が入力された場合、行動計画生成部１５０は、前走車両ｍとの車間距離を、Ｄ１よりも大きく且つＤ３よりも小さいＤ４に設定する（ステップＳ７１３）。

以上説明した本実施形態の車両制御装置によれば、自車両Ｍの前方に存在する前走車両ｍを認識する認識部１３０と、路面の状態とを認識する状態認識部１４４と、自車両Ｍが存在する地域の天候情報を取得する取得部１４２と、状態認識部１４４により路面が濡れていることが認識され、且つ雨が降っていない場合、状態認識部１４４により路面が濡れていることが認識されていない、又は雨が降っている場合に比して、自車両Ｍと前走車両ｍとの相対距離を大きくするように、自車両Ｍの速度を制御する運転制御部（１５０、１６０）とを備えることにより、前走車両ｍが微小物体を巻き上げている可能性が高く、且つ、巻き上げた微小物体等が雨により洗い流されない可能性が高い場合、そうでない場合に比べて、前走車両ｍよりもより遠くを走行することができる。

＜第３実施形態＞
図１５を参照し、上述した第１制御部１２０が備える構成と同様の機能と構成を有する認識部１３０と運転制御部（１５０、１６０）の一部が、運転支援機能を備える車両に利用された例について、以下説明する。

図１５は、運転支援機能を備える車両に、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１Ｂの構成図である。なお、車両システム１と同様の機能と構成については説明を省略する。車両システム１Ｂは、例えば、車両システム１が備える構成の一部に変えて、運転支援制御ユニット３００を備える。運転支援制御ユニット３００は、認識部３３０と、運転支援制御部３１０とを備える。認識部３３０は、巻き上げ状態認識部３４０を備える。巻き上げ状態認識部３４０は、取得部３４２と、状態認識部３４４と、判定部３４６とを備える。なお、これらの構成は、取得部１４２と、状態認識部１４４と、判定部１４６と同様の機能を有する。なお、図１５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。

運転支援制御部３１０は、例えば、ＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist system）、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control system）、ＡＬＣ（Auto Lane Change system）等の機能を備える。運転支援制御部３１０は、前走車両ｍとの車間距離を一定にする制御を行っている場合、上記実施形態と同じ規則で車間距離を調整する。

以上説明した第３実施形態の車両制御装置によれば、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の車両制御装置は、例えば、図１６に示すようなハードウェアの構成により実現される。図１６は、実施形態の車両制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

車両制御装置は、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などの二次記憶装置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、光ディスクなど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）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、車両制御装置が実現される。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。
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、
自車両の前方に存在する前走車両を認識し、
前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の雨水等が前記認識部に影響を与えるか否かを判定し、
前記前走車両によって巻き上げられている路上の雨水等が前記認識部に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する、
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。

例えば、判定部１４６は、前走車両ｍによって巻き上げられている路上の雨水等が認識部１３０に影響を与えると判定した場合、巻き上げ度合を導出してもよい。巻き上げ度合は、例えば、数字（例えば、１〜３）で定義された段階で表されてもよく、高い低い等で表されてもよい。例えば、状態認識部１４４により巻き上げられた雨水のしぶきの大きさや高さが認識された場合、判定部１４６は、このしぶきの大きさや高さに応じて、巻き上げ度合を導出してもよい。また、取得部１４２により天候情報が取得された場合、判定部１４６は、天候情報に含まれる降水量に応じて、巻き上げ度合を導出してもよい。また、取得部１４２により、認識部１３０による認識能力を示す情報が取得された場合、判定部１４６は、認識能力の度合に応じて、巻き上げ度合を導出してもよい。そして、行動計画生成部１５０は、判定部１４６により導出された巻き上げ度合に応じて、異なる車間距離を設定してもよい。例えば、行動計画生成部１５０は、巻き上げ度合が高い方が、巻き上げ度合が低い方に比べて、車間距離を大きくするように、自車両Ｍの速度を制御してもよい。

また、取得部１４２における物体認識装置１６の認識能力を取得する機能は、物体認識装置１６に搭載されていてもよい。

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、１４０…巻き上げ状態認識部、１４２…取得部、１４４…状態認識部、１４６…判定部、１５０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、１６２…取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、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

Claims (9)

1. 自車両の前方に存在する前走車両を認識する認識部と、
   前記認識部により前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部１３０に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する運転制御部と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記自車両が存在する地域の天候情報を取得する取得部を更に備え、
   前記判定部は、更に、前記取得部により取得された天候情報に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記判定部は、前記天候情報に基づいて、巻き上げられた微小物体により将来の前記認識部による認識能力が低下することとなるか否かを判定し、
   前記運転制御部は、前記判定部により、巻き上げられた微小物体により将来の前記認識部による認識能力が低下することとなると判定された場合、前記相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記認識部は、更に、路面の状態を認識し、
   前記判定部は、前記認識部により前記路面が濡れていることが認識され、且つ雨が降っていない場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定する、
   請求項１から３のうちいずれか一項に記載の車両制御装置。
5. 前記判定部は、前記認識部による認識能力が閾値未満となった場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定する、
   請求項１から４のうちいずれか一項に記載の車両制御装置。
6. 前記判定部は、前記自車両が存在する地域の天候情報に基づいて、降水直後であるか否かを判定するとともに、降水中であるか否かを判定し、
   前記運転制御部は、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与え、且つ、降水直後であると判定された場合、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与え、且つ、降水中であると判定された場合に比べて、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する、
   請求項１から５のうちいずれか一項に記載の車両制御装置。
7. 自車両の前方に存在する前走車両と、路面の状態とを認識する認識部と、
   自車両が存在する地域の天候情報を取得する取得部と、
   前記認識部により前記路面が濡れていることが認識され、且つ雨が降っていない場合、前記認識部により前記路面が濡れていることが認識されていない、又は雨が降っている場合に比して、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する運転制御部と、
   を備える車両制御装置。
8. 認識部が、自車両の前方に存在する前走車両を認識し、
   判定部が、前記認識部により前記前走車両が認識される際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えるか否かを判定し、
   運転制御部が、前記判定部により、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記認識部に影響を与えると判定された場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御する、
   車両制御方法。
9. コンピュータに、
   自車両の前方に存在する前走車両を認識させ、
   前記前走車両を認識させる際の前記自車両の前方の認識状態に基づいて、前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前記前走車両の認識に影響を与えるか否かを判定させ、
   前記前走車両によって巻き上げられている路上の微小物体が前走車両の認識に影響を与えると判定させた場合、前記自車両と前記前走車両との相対距離を大きくするように、前記自車両の速度を制御させる、
   プログラム。

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