JP2019156222A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム Download PDF

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英樹 松永
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成光 土屋
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泰治 橋本
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悦生 渡部
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Abstract

【課題】自車両の進行方向に存在する歩行者との接触を回避する運転制御を、より好適に実行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】車両制御装置(100)において、車両の周辺状況を認識する認識部(130)と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御する運転制御部(140,160)と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とする。【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。
従来、車両の周辺に存在する歩行者を検知し、検知した歩行者との接触を未然に防止する歩行者検知システムが知られている(例えば、特許文献1)。特許文献1では、車両に搭載されたレーザレーダによるレーザー光を照射し、各照射点のうち歩行者または歩行者群に相当すると思われる照射点をグループ化し、そのグループ化された照射点の広がり幅と中心の移動速度とに基づき、歩行者または歩行者群を検知する技術が開示されている。
特開2000−3499号公報
しかしながら、従来の技術では、検知された歩行者または歩行者群に対して車両との最小間隔をどのように調整するかについては考慮されていなかった。また、仮に、車両が自動運転車両である場合には、検知された歩行者または歩行者群に対して接触を回避するための操舵制御が自動的に実行されるが、この場合の制御は、単に、車両に最も近い歩行者の動きに応じて操舵を制御するものであることが想定され、好適な運転制御が実行できない場合があった。
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、自車両の進行方向に存在する歩行者との接触を回避する運転制御を、より好適に実行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):車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とする、車両制御装置である。
(2):(1)において、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、認識された前記複数の歩行者のそれぞれの道路幅方向への移動量に基づいて、前記第2最小間隔を調整するものである。
(3):(1)または(2)において、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合であって、且つ、前記複数の歩行者のうち、道路の延在方向中央から遠い方に存在する歩行者が、前記道路の延在方向中央から近い方に存在する歩行者に接近した場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との間を前記第2最小間隔よりも大きい第3最小間隔以上とするものである。
(4):(1)〜(3)のうち何れか一つにおいて、前記運転制御部は、前記認識部により認識された複数の歩行者のそれぞれの属性に基づいて、前記第2最小間隔または前記第3最小間隔を調整するものである。
(5):車両制御装置が、車両の周辺状況を認識し、認識した前記周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御し、前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とするように、前記車両の操舵を自動的に制御する、車両制御方法である。
(6):車両制御装置に、車両の周辺状況を認識させ、認識させた前記周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御させ、前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とするように、前記車両の操舵を自動的に制御させる、プログラムである。
(1)〜(6)によれば、自車両の進行方向に存在する歩行者との接触を回避する運転制御を、より好適に実行することができる。
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。 自車両Mの進行方向に単独の歩行者が存在する場合における迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。 自車両Mの進行方向に複数の歩行者が存在する場合における迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。 複数の歩行者の横方向への移動量に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。 歩行者の属性に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図(その1)である。 歩行者の属性に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図(その2)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流れ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。以下では、左側通行の法規が適用される場合について説明するが、右側通行の法規が適用される場合、左右を逆に読み替えればよい。
[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。また、自動運転制御装置100は、「車両制御装置」の一例である。
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)の任意の箇所に取り付けられる。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。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。車両システム1から物体認識装置16が省略されてもよい。
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)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とを備える。ナビゲーション装置50は、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。地図上経路は、MPU60に出力される。ナビゲーション装置50は、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。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。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地図上経路と同等の経路を取得してもよい。
MPU60は、例えば、推奨車線決定部61を含み、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から提供された地図上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、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、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が他装置と通信することにより、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のうち一部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。これらの構成要素は、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。プログラムは、予め自動運転制御装置100のHDDやフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD−ROM等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置100のHDDやフラッシュメモリにインストールされてもよい。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。運転制御部は、例えば、認識部130により認識された周辺状況に基づいて自車両Mの速度または操舵のうち少なくとも操舵を自動的に制御する。
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。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てよい。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を介して入力された情報に基づいて、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。物体には、例えば、歩行者、他車両等の移動体や工事箇所等の障害物が含まれる。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、物体が、歩行者である場合、物体の「状態」とは、物体が移動する方向、あるいは「行動状態」(例えば、道路を横断している、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、サンプリング期間における物体の移動量を認識してもよい。
また、認識部130は、例えば、自車両Mが走行している車線(道路)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、自車両Mが走行する道路の幅を認識する。この場合、認識部130は、カメラ10によって撮像された画像から道路幅を認識してもよく、第2地図情報62から得られる道路区画線から道路幅を認識してもよい。また、認識部130は、カメラ10によって撮像された画像に基づいて、障害物の幅(例えば、他車両の車幅)や高さ、形状等を認識してもよい。また、認識部130は、一時停止線、赤信号、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の代表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。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の代表点の位置等を、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、第1地図情報54または第2地図情報62に基づいて、道路上の構造物(例えば、電柱、中央分離帯等)を認識してもよい。認識部130の移動量推定部132、歩行者属性判別部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の周辺状況に対応できるように、自車両Mが自動的に(運転者の操作に依らずに)将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、自車両Mの代表点が通過する目標となる軌道である。また、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。
行動計画生成部140は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベント等がある。行動計画生成部140は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。行動計画生成部140の迂回走行制御部142の機能については、後述する。
第2制御部160は、行動計画生成部140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。
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。
[迂回走行制御部の機能]
迂回走行制御部142は、認識部130により自車両Mが走行する道路の進行方向に歩行者が存在すると認識された場合に、歩行者を迂回して走行する制御を行う。以下では、専ら自車両Mの進行方向と同方向に移動する歩行者を追い越して歩行者を迂回する場合について図示および説明するが、これに限らず、自車両Mの進行方向と反対方向に移動する歩行者を回避して迂回する場合にも同様に適用可能である。
迂回走行制御部142は、認識部130により自車両Mが走行する道路の進行方向に歩行者が存在すると認識された場合に、存在する歩行者の数に基づいて自車両Mが歩行者を追い越すための目標軌道を生成する。図3は、自車両Mの進行方向に単独の歩行者が存在する場合における迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。図3の例では、左右の道路区画線LL、LRで区画された道路R1を走行する自車両Mの進行方向に、単独の歩行者P1が存在しているものとする。単独の歩行者とは、例えば、他の歩行者との距離が所定距離(例えば、数[m]程度)以上離れている歩行者である。また、図3の例において、自車両Mは、歩行者P1の右側を通過して追い越し運転を行うものとする。
例えば、迂回走行制御部142は、認識部130により自車両Mの進行方向に存在する歩行者P1が認識された場合に、歩行者P1の輪郭情報に基づいて、歩行者P1と接触する可能性があると推定される接触推定領域Pa1を設定する。また、迂回走行制御部142は、設定された接触推定領域Pa1に接触することなく、歩行者P1を追い越すための目標軌道K1を生成する。
まず、迂回走行制御部142は、自車両Mの中心(例えば、重心G)が通過する目標軌道K1を仮に設定し、仮に設定した目標軌道K1を横方向(道路幅方向;図中Y方向)に、自車両Mの左端部までの距離D1だけオフセットした左オフセット軌道KL1を生成する。そして、迂回走行制御部142は、歩行者P1を右側から追い越す場合に、左オフセット軌道KL1と接触推定領域Pa1との距離が第1最小間隔W1以上となるように目標軌道K1を生成する。
また、迂回走行制御部142は、左オフセット軌道KL1に加えて、仮に設定した目標軌道K1を横方向に、自車両Mの右側の車輪までの距離D2だけオフセットした右オフセット軌道KR1を生成してもよい。この場合、迂回走行制御部142は、左オフセット軌道KL1と接触推定領域Pa1との距離が第1最小間隔W1以上となり、且つ、右オフセット軌道KR1が道路区画線LRを超えないように目標軌道K1を生成する。これにより、自車両Mは、道路R1からはみ出ることなく、歩行者P1を追い越すことができる。
また、迂回走行制御部142は、認識部130により自車両Mの進行方向に複数の歩行者が存在すると認識され、且つ認識された複数の歩行者を追い越す場合に、自車両Mと、自車両Mに最も近い歩行者との距離を、第1最小間隔W1よりも大きい第2最小間隔以上とする。複数の歩行者とは、例えば、歩行者間の距離が所定距離(例えば、数[m]程度)未満に存在する二以上の歩行者である。また、複数の歩行者とは、歩行者間の距離が所定距離未満であることに加えて、移動方向または移動速度が所定範囲内の歩行者、或いは横方向に並んだ位置に存在する二以上の歩行者であってもよい。また、「最も近い」とは、例えば、自車両Mの外周面からの距離、自車両Mの重心からの距離、自車両Mの認知部(例えば、カメラ10やレーダ装置12、ファインダ14等)からの距離を基準にしてもよい。
図4は、自車両Mの進行方向に複数の歩行者が存在する場合における迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。図4の例では、道路R1を走行する自車両Mの進行方向に、複数の歩行者P1およびP2が存在しているものとする。この場合、迂回走行制御部142は、自車両Mが歩行者P1およびP2を追い越す目標軌道を生成する。
自車両Mが歩行者P1およびP2を追い越す目標軌道を生成する場合、迂回走行制御部142は、図4に示すように、自車両Mから見て最も近い方の歩行者P1の接触推定領域Pa1に接触することなく、歩行者P1およびP2を追い越すための目標軌道K1+を生成する。具体的には、迂回走行制御部142は、複数の歩行者P1,P2を追い越す場合に、左オフセット軌道KL1と接触推定領域Pa1との距離を第1最小間隔W1よりも大きい第2最小間隔W2以上とし、第2最小間隔W2以上となる位置を左オフセット軌道KL1が通過するように目標軌道K1+を生成する。なお、第2最小間隔W2は、第1最小間隔W1に比して、固定の間隔(例えば、0.5[m]程度)だけ大きくしてもよく、認識部130により認識された歩行者P1の歩幅に基づく間隔だけ大きくしてもよい。
このように、複数の歩行者が複数する場合には、ある歩行者の挙動によって、他の歩行者の挙動が連鎖的に広がり、単独の場合よりも大きく移動する可能性があるため、自車両Mと最も近い歩行者との距離を単独の歩行者が存在する場合よりも大きくすることで、歩行者との接触可能性を低減させることができ、より好適な運転制御を実行することができる。
また、迂回走行制御部142は、認識部130により自車両Mの進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、移動量推定部132により推定された複数の歩行者のそれぞれの横方向への移動量に基づいて、第2最小間隔を調整してもよい。図5は、複数の歩行者の横方向への移動量に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図である。図5の例では、歩行者P1およびP2のそれぞれが右斜め前方に向かって速度Vp1およびVp2で歩行しているものとする。歩行者P1は、道路R1の延在方向(図中X方向)中央から近い方に存在する歩行者である。歩行者P2は、道路R1の延在方向(図中X方向)中央から遠い方に存在する歩行者である。
[移動量推定部の機能]
移動量推定部132は、認識部130により自車両Mの進行方向に複数の歩行者P1およびP2の存在が認識された場合に、それぞれの移動量のうち、横方向に関する移動量xp1およびxp2を推定する。移動量xp1およびxp2は、例えば、歩行者P1およびP2が道路R1の外側(例えば、区画線LL)から内側(例えば、道路中央)に向かって横方向に移動する移動量である。また、移動量xp1およびxp2は、歩行者P1およびP2が、自車両Mに追い越される側に向かって横方向に移動する移動量であってもよい。
また、移動量推定部132は、それぞれの移動量xp1、xp2に基づいて、歩行者P2が歩行者P1に接近しているかを判定してもよい。この場合、移動量推定部132は、例えば、歩行者P1に対する歩行者P2の横方向に関する相対移動量xr(=xp2−xp1)を導出し、導出した相対移動量xrがゼロ(0)より大きい場合に、歩行者P2が歩行者P1に接近していると判定し、相対移動量xrがゼロ以下である場合に、歩行者P2が歩行者P1に接近していないと判定する。
迂回走行制御部142は、移動量推定部132により歩行者P2が歩行者P1に接近していると判定された場合に、図5に示すように、自車両Mと歩行者P1との距離を第2最小間隔W2よりも大きい第3最小間隔W3以上とする。このように、歩行者P2が歩行者P1に接近した場合には、将来、歩行者P1が現在よりも更に横方向に移動してくることを予測して、最小間隔を大きくすることで、歩行者との将来における接触可能性も低減させることができ、より好適な運転制御を実行することができる。
また、迂回走行制御部142は、移動量推定部132により歩行者P2が歩行者P1に接近していないと判定された場合には、自車両Mと歩行者P1との距離を第2最小間隔W2のままにしてもよく、相対移動量xrの大きさに基づいて、第2最小間隔W2を調整してもよい。この場合、相対移動量xrが負の値である場合には、歩行者P1と歩行者P2との距離が離れるため、歩行者P1は、歩行者P2の挙動による影響を受けにくい。そのため、迂回走行制御部142は、第2最小間隔W2を、歩行者P1の移動量xp1のみに基づいて、第3最小間隔W3未満の範囲で調整する。
また、迂回走行制御部142は、歩行者属性判別部134により判別された歩行者の属性に基づいて、第3最小間隔W3を調整してもよい。図6は、歩行者の属性に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図(その1)である。
[歩行者属性判別部の機能]
歩行者属性判別部134は、認識部130により自車両Mの進行方向に複数の歩行者が存在する場合に、それぞれの歩行者の属性を判別する。属性とは、例えば、大人であるか子供であるかを判別した結果である。また、属性とは、性別、年齢を判別した結果でもよい。歩行者属性判別部134は、例えば、カメラ10によって撮像された画像を解析して、画像に含まれる自車両Mの進行方向に存在する複数の歩行者のそれぞれの身長を推定し、推定された身長が、所定値以上である歩行者を大人と判別し、所定値未満の歩行者を子供と判別する。
また、歩行者属性判別部134は、歩行者の服装に基づいて属性を判別してもよい。この場合、歩行者属性判別部134は、カメラ10によって撮像された画像を解析し、解析結果により歩行者がランドセルを背負っていると判定される場合に、その歩行者を子供と判別する。また、歩行者属性判別部134は、複数の歩行者に対する属性比率(例えば、大人25%、子供75%)を判別してもよい。
図6の例において、歩行者属性判別部134は、歩行者P1を大人と判別し、歩行者P2を子供と判別したものとする。また、移動量推定部132は、歩行者P2の横方向の移動量xp2を推定したものとする。この場面において、歩行者P1は大人であるため、歩行者P2の移動量xp2に起因する歩行者P1の将来の横方向の移動量xp1#は、移動量xp2よりも小さくなることが予測される。したがって、迂回走行制御部142は、歩行者P2の移動量xp2に1未満の係数を乗算して、歩行者P1の将来の横方向の移動量xp1#を導出する。そして、迂回走行制御部142は、導出した移動量xp1#の大きさに基づいて、第3最小間隔W3を調整する。
図7は、歩行者の属性に基づく迂回走行制御部142の処理の一例を示す図(その2)である。図7の例において、歩行者属性判別部134は、歩行者P1およびP2を子供と判別したものとする。また、移動量推定部132は、歩行者P2の横方向の移動量xp2を推定したものとする。この場面において、歩行者P2が横方向に移動量xp2だけ移動すると、歩行者P1も子供であるため、接近する歩行者P2の移動量xp2に起因して横方向へ大きく移動することが予測される。そのため、迂回走行制御部142は、例えば、歩行者P2の移動量xp2に1より大きい値の係数を乗算して、歩行者P1の将来の横方向への移動量xp1##を導出する。そして、迂回走行制御部142は、導出した移動量xp1##の大きさに基づいて、第3最小間隔W3を調整する。具体的には、迂回走行制御部142は、移動量xp1##に基づく第3最小間隔W3の調整量を、移動量xp1#の場合に比して大きくする。
また、迂回走行制御部142は、歩行者属性判別部134により歩行者P1が女性の大人と判別された場合には、男性の大人と判別された場合に比して、第3最小間隔W3を大きくしてもよい。また、迂回走行制御部142は、歩行者属性判別部134により歩行者P1が高齢者(例えば、60歳以上)と判別された場合には、30歳と判別された場合に比して、第3最小間隔W3を大きくしてもよい。また、迂回走行制御部142は、歩行者属性判別部134により判別される複数の歩行者に対する属性比率に基づいて、第3最小間隔W3を大きくしてもよい。
このように、複数の歩行者のそれぞれの属性や、複数の歩行者の属性比率に基づいて第3最小間隔を調整することで、歩行者の属性に対応する連鎖的な移動量の広がりに対して、自車両Mと歩行者との距離を好適な間隔に保つことができる。
また、迂回走行制御部142は、自車両Mの進行方向に存在する歩行者の数が多くなるほど、第3最小間隔W3を大きくしてもよい。また、迂回走行制御部142は、三以上の歩行者が存在する場合には、自車両Mに最も近い歩行者以外の歩行者のそれぞれの移動量を導出し、導出したそれぞれの移動量の平均値や最大値等に基づいて、自車両Mに最も近い歩行者の移動量を予測し、予測した移動量に基づいて、第3最小間隔W3を調整してもよい。また、迂回走行制御部142は、三以上の歩行者のうち、横方向に移動する歩行者の数や順番に基づいて第3最小間隔W3を調整してもよい。
[処理フロー]
図8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流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。また、本フローチャートの開始時には、行動計画生成部140により目標軌道が生成され、生成された目標軌道に基づいて第2制御部160により自動運転が実行されているものとする。
図8の例において、行動計画生成部140は、認識部130により自車両Mの進行方向に存在する歩行者が認識されたか否かを判定する(ステップS100)。歩行者が認識されたと判定された場合、歩行者が単独の歩行者であるか否かを判定する(ステップS102)。歩行者が単独の歩行者である場合、迂回走行制御部142は、自車両Mと歩行者との距離が第1最小間隔以上となる目標軌道を生成する(ステップS104)。
また、歩行者が単独でない場合、複数の歩行者のうち、道路の延在方向中央から遠い方の歩行者が、近い方の歩行者に接近したか否かを判定する(ステップS106)。道路の延在方向中央から遠い方の歩行者が、近い方の歩行者に接近していないと判定された場合、迂回走行制御部142は、自車両Mと、自車両Mから最も近い歩行者との距離が、第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上となる目標軌道を生成する(ステップS108)。また、道路の延在方向中央から遠い方の歩行者が、近い方の歩行者に接近したと判定された場合、迂回走行制御部142は、自車両Mと、自車両Mから最も近い歩行者との距離が、第2最小間隔よりも大きい第3最小間隔以上となる目標軌道を生成する(ステップS110)。
また、ステップS100の処理において、自車両の進行方向に存在する歩行者が認識されなかったと判定された場合、行動計画生成部140は、周辺状況に基づいて目標軌道を生成する(ステップS112)。次に、第2制御部160は、ステップS104、S108、S110、またはS112の処理により生成された目標軌道に沿って、自車両Mを走行させる(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。
上述した実施形態によれば、車両制御装置において、車両の周辺状況を認識する認識部130と、認識部130により認識された周辺状況に基づいて少なくとも自車両Mの操舵を自動的に制御する運転制御部140,160と、を備え、運転制御部140、160は、認識部130により自車両Mの進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、自車両Mと歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、認識部130により自車両Mの進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、自車両Mと自車両Mに最も近い歩行者との距離を第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とすることにより、自車両Mの進行方向に存在する歩行者との接触を回避する運転制御を、より好適に実行することができる。
具体的には、本実施形態によれば、自車両Mの進行方向に複数の歩行者が存在する場合に、歩行者が単独の場合よりも歩行者との最小間隔が大きくなるように制御することで、複数の歩行者の移動による連鎖的な広がりを考慮して、好適な間隔を保つことができる。
[ハードウェア構成]
図9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。図示するように、自動運転制御装置100は、通信コントローラ100−1、CPU100−2、ワーキングメモリとして使用されるRAM100−3、ブートプログラム等を格納するROM100−4、フラッシュメモリやHDD等の記憶装置100−5、ドライブ装置100−6等が、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。通信コントローラ100−1は、自動運転制御装置100以外の構成要素との通信を行う。記憶装置100−5には、CPU100−2が実行するプログラム100−5aが格納されている。このプログラムは、DMA(Direct Memory Access)コントローラ(不図示)等によってRAM100−3に展開されて、CPU100−2によって実行される。これによって、自動運転制御装置100の第1制御部120および第2制御部160のうち一部または全部が実現される。
上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
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、前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺状況を認識し、
認識された前記周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御し、
前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とするように、前記車両の操舵を自動的に制御する、
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。
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…移動量推定部、134…歩行者属性判別部、140…行動計画生成部、142…迂回走行制御部、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 (6)

  1. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
    前記認識部により認識された周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御する運転制御部と、を備え、
    前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とする、
    車両制御装置。
  2. 前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、認識された前記複数の歩行者のそれぞれの道路幅方向への移動量に基づいて、前記第2最小間隔を調整する、
    請求項1に記載の車両制御装置。
  3. 前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合であって、且つ、前記複数の歩行者のうち、道路の延在方向中央から遠い方に存在する歩行者が、前記道路の延在方向中央から近い方に存在する歩行者に接近した場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第2最小間隔よりも大きい第3最小間隔以上とする、
    請求項1または2に記載の車両制御装置。
  4. 前記運転制御部は、前記認識部により認識された複数の歩行者のそれぞれの属性に基づいて、前記第2最小間隔または前記第3最小間隔を調整する、
    請求項1から3のうち何れか1項に記載の車両制御装置。
  5. 車両制御装置が、
    車両の周辺状況を認識し、
    認識した前記周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御し、
    前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とするように、前記車両の操舵を自動的に制御する、
    車両制御方法。
  6. 車両制御装置に、
    車両の周辺状況を認識させ、
    認識させた前記周辺状況に基づいて少なくとも前記車両の操舵を自動的に制御させ、
    前記車両の進行方向に単独の歩行者が認識された場合に、前記車両と歩行者との距離を第1最小間隔以上とし、前記車両の進行方向に複数の歩行者が認識された場合に、前記車両と前記車両に最も近い歩行者と前記車両との距離を前記第1最小間隔よりも大きい第2最小間隔以上とするように、前記車両の操舵を自動的に制御させる、
    プログラム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220090394A (ko) * 2020-12-22 2022-06-29 도요타지도샤가부시키가이샤 자동 운전 장치 및 자동 운전 방법
JP2023000684A (ja) * 2021-06-18 2023-01-04 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム
JP2023000677A (ja) * 2021-06-18 2023-01-04 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019156180A (ja) * 2018-03-13 2019-09-19 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
US11754408B2 (en) * 2019-10-09 2023-09-12 Argo AI, LLC Methods and systems for topological planning in autonomous driving
CN112440986B (zh) * 2020-11-30 2022-08-09 重庆长安汽车股份有限公司 一种行车控制方法、行人aeb系统、智能驾驶汽车、控制器及计算机可读存储介质
US20220348227A1 (en) * 2021-04-29 2022-11-03 Tusimple, Inc. Systems and methods for operating an autonomous vehicle

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013224094A (ja) * 2012-04-23 2013-10-31 Nissan Motor Co Ltd 車両走行制御装置
WO2015155867A1 (ja) * 2014-04-10 2015-10-15 日産自動車株式会社 移動推定装置
US20170277192A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-28 Honda Motor Co., Ltd. System and method for trajectory planning for unexpected pedestrians

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4879674B2 (ja) * 2005-08-23 2012-02-22 本田技研工業株式会社 車両制御装置
DE102008049824B4 (de) * 2008-10-01 2014-09-04 Universität Kassel Verfahren zur Kollisionsvermeidung
GB2490878B8 (en) * 2011-05-12 2014-07-23 Jaguar Cars Monitoring apparatus and method
US8195394B1 (en) * 2011-07-13 2012-06-05 Google Inc. Object detection and classification for autonomous vehicles
US8473144B1 (en) * 2012-10-30 2013-06-25 Google Inc. Controlling vehicle lateral lane positioning
JP5743286B2 (ja) * 2012-12-28 2015-07-01 富士重工業株式会社 車両の運転支援装置
US9809219B2 (en) * 2014-01-29 2017-11-07 Continental Automotive Systems, Inc. System for accommodating a pedestrian during autonomous vehicle operation
JP6174516B2 (ja) * 2014-04-24 2017-08-02 本田技研工業株式会社 衝突回避支援装置、衝突回避支援方法、及びプログラム
WO2015174178A1 (ja) * 2014-05-15 2015-11-19 本田技研工業株式会社 移動支援装置
JP6134687B2 (ja) * 2014-05-23 2017-05-24 本田技研工業株式会社 物体認識装置
KR102178433B1 (ko) * 2014-05-30 2020-11-16 주식회사 만도 긴급 제동 시스템 및 그의 보행자 인식 방법
JP6393523B2 (ja) * 2014-06-04 2018-09-19 北陽電機株式会社 レーザセンサ及び自動搬送装置
JP6184923B2 (ja) * 2014-09-11 2017-08-23 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両の移動体衝突回避装置
JP6532786B2 (ja) * 2015-08-07 2019-06-19 株式会社日立製作所 車両走行制御装置及び速度制御方法
WO2017138658A1 (ja) * 2016-02-10 2017-08-17 株式会社デンソー 走行支援装置
JP6432116B2 (ja) * 2016-05-23 2018-12-05 本田技研工業株式会社 車両位置特定装置、車両制御システム、車両位置特定方法、および車両位置特定プログラム
US9925979B2 (en) * 2016-06-06 2018-03-27 Robert Bosch Gmbh Autonomous braking failure management in pedestrian protection
US10196058B2 (en) * 2016-11-28 2019-02-05 drive.ai Inc. Method for influencing entities at a roadway intersection
US11048927B2 (en) * 2017-10-24 2021-06-29 Waymo Llc Pedestrian behavior predictions for autonomous vehicles

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013224094A (ja) * 2012-04-23 2013-10-31 Nissan Motor Co Ltd 車両走行制御装置
WO2015155867A1 (ja) * 2014-04-10 2015-10-15 日産自動車株式会社 移動推定装置
US20170277192A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-28 Honda Motor Co., Ltd. System and method for trajectory planning for unexpected pedestrians

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220090394A (ko) * 2020-12-22 2022-06-29 도요타지도샤가부시키가이샤 자동 운전 장치 및 자동 운전 방법
KR102599448B1 (ko) 2020-12-22 2023-11-08 도요타지도샤가부시키가이샤 자동 운전 장치 및 자동 운전 방법
JP2023000684A (ja) * 2021-06-18 2023-01-04 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム
JP2023000677A (ja) * 2021-06-18 2023-01-04 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム
JP7250070B2 (ja) 2021-06-18 2023-03-31 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム
JP7273896B2 (ja) 2021-06-18 2023-05-15 本田技研工業株式会社 警告制御装置、移動体、警告制御方法、及びプログラム

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