JP2020148601A - 認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】積雪の有無を適切に判定することができる認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得する取得部と、前記取得部により取得された検出結果に基づいて物標を特定する物標特定部と、前記取得部により取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する判定部と、を備える認識装置。【選択図】図２

Description

本発明は、認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラムに関する。

従来、自車両に搭載されたライダーの検出点情報に基づいて、自車両の周辺の物標を認識する物標認識装置に関する発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この装置は、ライダーの検出点情報に基づいて、トラッキングしている他車両の大きさが拡大したか否かを判定し、拡大したと判定した場合に、ライダーの検出点情報に基づいて、他車両の近傍の近傍物標をロストしたか否かを判定し、ロストしたと判定されないとき、ライダーの検出した検出点のうち、拡大前の他車両の周囲に位置する検出点を通過可能物標として認識する。通過可能物標として、巻き上げられた氷雪が例示されている。

特開２０１８−１１５９９０号公報

従来の技術では、ライダーの検出結果に基づいて積雪の有無を適切に判定することができなかった。

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、積雪の有無を適切に判定することができる認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。

（１）：この発明の一態様に係る認識装置は、車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得する取得部と、前記取得部により取得された検出結果に基づいて物標を特定する物標特定部と、前記取得部により取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する判定部と、を備えるものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記判定部は、前記基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果が示す反射光の強度が基準よりも高い場合、前記車両が存在する道路に積雪があると判定するものである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記判定部は、前記物標特定部により前記物標のうち道路区画線が所定の信頼度以上で特定されたか否かに基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定するものである。

（４）：上記（１）から（３）のいずれかの態様において、前記取得部は、更に、外気温センサから外気温の情報を取得し、前記判定部は、前記取得された外気温が所定温度よりも低い場合、前記車両が存在する道路に積雪があると判定する確率を高くするものである。

（５）：上記（１）から（４）のいずれかの態様において、前記取得部は、更に、前記車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を取得し、前記カメラにより撮像された画像を解析して道路区画線を検出する画像解析部を更に備え、前記判定部は、前記画像解析部により前記道路区画線が所定の信頼度以上で検出された場合、前記車両が存在する道路に積雪が無いと判定するものである。

（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記判定部は、前記照射方向が基準方向よりも下方の第１照射方向である場合の前記ライダーの検出結果が示す反射光の強度と、前記照射方向が前記第１照射方向よりも上方の第２照射方向である場合の前記ライダーの検出結果が示す反射光の強度との差分に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定するものである。

（７）：本発明の他の態様に係る車両制御装置は、上記（１）から（６）のいずれかの態様の認識装置と、車両の速度または操舵を制御する運転制御部であって、前記認識装置により前記車両が存在する道路に積雪があると判定された場合に制御の度合いを抑制する運転制御部と、を備えるものである。

（８）：本発明の他の態様に係る認識方法は、コンピュータが、車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得し、前記取得された検出結果に基づいて物標を特定し、前記取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定するものである。

（９）：本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得させ、前記取得された検出結果に基づいて物標を特定させ、前記取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定させるものである。

（１）〜（９）の態様によれば、積雪の有無を適切に判定することができる。

ライダー１０と認識装置１００の設置位置の一例を示す図である。 認識装置１００の内部構成等を示す図である。 車両Ｍにカメラが搭載されているとした場合のカメラ画像を示す図である。 ライダー１０の出力から認識される三次元の反射点分布を示している 車両Ｍにカメラが搭載されているとした場合の、積雪のある道路を撮像したカメラ画像を示す図である。 ライダー１０の出力から認識される三次元の反射点分布を示す図である。 認識装置１００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。 第２実施形態の認識装置１００Ａの内部構成等を示す図である。 第２実施形態の認識装置１００Ａによって認識される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 認識装置を利用する自動運転制御装置４００の構成等を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の認識装置、車両制御装置、認識方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、ライダー１０と認識装置１００の設置位置の一例を示す図である。ライダー（Light Detection and Ranging）は、車両Ｍの任意の方向を見渡すことができる位置に取り付けられる。図１の例では、ライダー１０は車両Ｍの前端部における道路面からの高さがｈの位置に取り付けられている。高さｈは、例えば数十［ｃｍ］程度である。

ライダー１０は、光を照射して反射光を検出し、照射から検出までの時間Ｔを測定することで物標の輪郭までの距離を検出する。ライダー１０は、光の照射方向を、仰角または俯角（上下方向の照射方向）と、方位角（水平方向の照射方向）との双方について変更可能である。ライダー１０は、例えば、上下方向の照射方向を固定して水平方向の照射方向を変えながらスキャンを行い、次いで上下方向の照射方向を変更し、変更した角度で上下方向の照射方向を固定して水平方向の照射方向を変えながらスキャンを行う、という動作を繰り返し行う。以下、上下方向の照射方向のことを「レイヤ」と称し、レイヤを固定して水平方向の照射方向を変えながら行う一回のスキャンのことを「サイクル」と称し、水平方向の照射方向のことを「アジマス」と称する。レイヤは、例えばＬ１〜Ｌｎまで有限数で設定される（ｎは自然数）。レイヤの変更は、例えば、前回のサイクルで照射した光が今回のサイクルにおける検知に干渉しないように、Ｌ０→Ｌ４→Ｌ２→Ｌ５→Ｌ１…というように角度に関して不連続に行われる。なお、これに限らず、レイヤの変更が角度に関して連続的に行われても構わない。

ライダー１０は、例えば、｛レイヤ、アジマス、時間Ｔ、検出した反射光の強度Ｐ｝を含むデータセットを認識装置１００に出力する。認識装置１００は、車両Ｍにおける任意の箇所に設置される。

図２は、認識装置１００の内部構成等を示す図である。認識装置１００は、例えば、ライダー１０の他、外気温センサ２０の出力を利用して処理を行ってもよい。外気温センサ２０は、車両Ｍの外装部に設けられ、外気温を測定して測定結果を認識装置１００に出力する。外気温センサ２０は、ボンネット内の温度から外気温を推定するシステム等によって置換されてもよい。また、外気温センサ２０は省略されてもよい。

認識装置１００は、認識結果等を出力先機器２００に出力する。認識結果は、ライダー１０から入力されたデータセットから把握される反射点を連ねて推定される物標の存在に加えて、車両Ｍが存在する（走行している、または停止している）道路に積雪があるか否かを判定した結果が含まれる。出力先機器２００は、各種の運転支援装置、自動運転制御装置、表示装置、スピーカなどである。後述する第３実施形態で示すように、認識装置１００と出力先機器２００は一体に構成されてもよい。

認識装置１００は、例えば、取得部１１０と、物標特定部１２０と、判定部１３０とを備える。これらの構成要素は、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。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。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）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インストールされてもよい。

取得部１１０は、ライダー１０からデータセットを取得し、外気温センサ２０から測定結果を取得して、不図示のメモリに格納する。

物標特定部１２０は、データセットのうちレイヤ、アジマス、時間Ｔから反射点の位置を算出すると共に、反射点ごとの反射光の強度Ｐに基づいて、車両Ｍの周辺（図１の例では斜め前側方から前方にかけて）に存在する物標を特定する。例えば、物標特定部１２０は、強度Ｐが閾値以上であり、かつ水平方向および高さ方向に所定のサイズ（例えば水平方向に１〜４［ｍ］程度、高さ方向に数十［ｃｍ］から百数十［ｃｍ］程度）を有する反射点群を、車両であると特定する。また、物標特定部１２０は、道路上に描画または埋設された道路標示を、道路面に対する強度Ｐの差異に基づいて特定する。道路標示は、白線や黄線の実線または破線の態様で道路面に描画されたり、ボッツドッツやキャッツアイの態様で道路に埋設されたりした道路区画線、或いは道路面に描画された法定速度や横断歩道予告などの道路標示である。

図３および図４は、物標特定部１２０が道路区画線の存在を特定する仕組みについて説明するための図である。図３は、車両Ｍにカメラが搭載されているとした場合のカメラ画像を示しており、図４は、図３と同じ位置に車両Ｍが存在する場合に、ライダー１０の出力から認識される三次元の反射点分布を示している。図３の例において、カメラはフロントウインドシールドの上部などに取り付けられている。図３に示すように道路面ＲＦが比較的暗い色に視認され、道路区画線ＳＬが道路面ＲＦよりも明確に明るい色である場合、色の相違は光の反射率の違いであるため、反射光の強度Ｐに相違が生じる。物標特定部１２０は、例えば、強度Ｐの絶対値が第１閾値以上であり、且つ、アジマス方向に一つ隣の反射点との強度Ｐの差分が第２閾値以上である反射点を道路区画線ＳＬの候補（候補点ＣＰ）とし、候補点ＣＰが道路平面において直線状に並んでいる場合に、その並んでいる候補点ＣＰの集合を道路区画線ＳＬであると特定（推定）する。道路面ＲＦの色や道路区画線ＳＬの反射率は国によって異なるため、上記に限らず適切な規則で道路区画線ＳＬが特定されてよい。このとき、物標特定部１２０は、道路区画線ＳＬの特定に関する信頼度を出力してもよい。道路区画線ＳＬの特定に関する信頼度は、例えば、直線状に並ぶ候補点ＣＰの数、直線から逸脱した候補点ＣＰの数などに基づいて、物標特定部１２０により算出される。なお、物標特定部１２０は、信頼度を出力はせず、物標特定部１２０が道路区画線ＳＬであると特定したことが、所定の信頼度以上であったことを意味してもよい。

判定部１３０は、取得部１１０により取得されたデータセットのうち、基準方向よりも照射方向が下方のレイヤで光が照射された際の検出結果に基づいて、車両Ｍが存在する道路に積雪があるか否かを判定する。より具体的に、判定部１３０は、少しでも積雪がある場合に積雪があると判定するのではなく、道路区画線ＳＬが認識困難になる程度の積雪がある場合に、積雪があると判定する。

基準方向よりも照射方向が下方のレイヤとは、例えば、図１に示すレイヤＬ０である（レイヤＬ０とレイヤＬ１の間の方向（角度）が基準方向）。これに限らず、基準方向よりも照射方向が下方のレイヤは、Ｌ０、Ｌ１、Ｌ２のように複数のレイヤを含んでもよい。以下の説明では、「基準方向よりも照射方向が下方のレイヤ」をレイヤＬ０と表記する。

判定部１３０による判定は、例えば以下の基準（１）〜（３）を論理和または論理積で結合した条件に基づいて行われる。

（１）レイヤＬ０の検出結果が示す反射光の強度Ｐが基準よりも高い場合、車両Ｍが存在する道路に積雪があると判定する。基準よりも高いとは、全体として高いことを示すものであり、例えば、レイヤＬ０の検出結果の平均値が第３閾値以上であることであってもよいし、レイヤＬ０の検出結果のうち所定割合以上が第４閾値以上であることであってもよい。

（２）物標特定部１２０により道路区画線ＳＬが所定の信頼度以上で特定できなかった場合、車両Ｍが存在する道路に積雪があると判定する。物標特定部１２０が信頼度を算出して出力しない場合、判定部１３０は、物標特定部１２０により道路区画線ＳＬが特定されたことをもって、「物標特定部１２０により道路区画線ＳＬが所定の信頼度以上で特定できた」と判定してよい。

（３）外気温センサ２０により測定された外気温が所定温度よりも低い場合、車両が存在する道路に積雪があると判定する確率を高くする。

一例として、判定部１３０は、（１）と（２）の条件の基準で積雪があると判定した場合に、「積雪がある」旨の判定を出力し、外気温センサ２０により測定された外気温に基づいて、判定結果の信頼度を示す情報を付加して出力先機器２００に出力してもよい。また、外気温が、積雪が考えにくいような温度である場合（例えば、３０［℃］以上など）、判定結果を「積雪が無い」に変更してもよい。

図５および図６は、積雪により生じる現象について説明するための図である。図５は、車両Ｍにカメラが搭載されているとした場合の、積雪のある道路を撮像したカメラ画像を示しており、図６は、図５と同じ位置に車両Ｍが存在する場合に、ライダー１０の出力から認識される三次元の反射点分布を示している。図示するように、積雪のある道路を車両Ｍが走行している場合、レイヤＬ０の検出結果が他と比べて有意に強度Ｐの高いものとなっている。このため、（１）の条件が有効である。また、図６の検出結果では候補点ＣＰが綺麗に直線状になっておらず分散しているため、物標特定部１２０の信頼度が高くならない、或いは物標を特定しないことが想定される。このため、（２）の条件も有効である。

図７は、認識装置１００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。まず、取得部１１０がライダー１０からデータセットを取得する（ステップＳ１００）。次に、物標特定部１２０が、処理に必要な所定数のデータセットがメモリに蓄積されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。なお、ライダー１０から所定数のデータセットをまとめて取得する場合、ステップＳ１０２の判定は不要である。所定数のデータセットがメモリに蓄積されると、物標特定部１２０が物標を特定する（ステップＳ１０４）。

次に、判定部１３０が、レイヤＬ０のデータセットを抽出し（ステップＳ１０６）、レイヤＬ０の検出結果の示す反射光の強度Ｐが基準よりも高いか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８において肯定的な判定結果を得た場合、判定部１３０は、物標特定部１２０により道路区画線が所定の信頼度以上で特定されたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１１０で否定的な判定結果を得た場合、判定部１３０は、外気温センサ２０から入力される外気温が、１０［℃］未満、１０［℃］以上３０［℃］未満、３０［℃］以上のいずれに該当するかを判定する（ステップＳ１１２）。

ステップＳ１１２で１０［℃］未満であると判定した場合、判定部１３０は、積雪があると判定し、判定結果を出力先機器２００に出力する（ステップＳ１１４）。

ステップＳ１１２で１０［℃］以上３０［℃］未満であると判定した場合、判定部１３０は、積雪があると判定するが、信頼度が低めであるという付加情報を判定結果に付加して、出力先機器２００に出力する（ステップＳ１１６）。

ステップＳ１０８で否定的な判定結果を得た場合、ステップＳ１１０で肯定的な判定結果を得た場合、またはステップＳ１１２で３０［℃］以上であると判定した場合、判定部１３０は、積雪が無いと判定し、判定結果を出力先機器２００に出力する（ステップＳ１１８）。なお、この場合、判定結果を出力しないものとしてもよい。

以上説明した第１実施形態によれば、車両Ｍに搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダー１０から検出結果を取得する取得部１１０と、取得部１１０により取得された検出結果に基づいて物標を特定する物標特定部１２０と、取得部１１０により取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果（例えばレイヤＬ０の検出結果）に基づいて、車両Ｍが存在する道路に積雪があるか否かを判定する判定部１３０と、を備えることにより、積雪の有無を適切に判定することができる。

＜第１実施例の変形例＞
図６に示すように、レイヤＬ０の検出結果が他と比べて有意に強度Ｐの高いものとなることから、判定部１３０は、下記の（４）の条件をアンド条件として追加してもよいし、（１）の条件に代えて（４）の条件を採用してもよい。すなわち、判定部１３０は、（１）、（２）、および（４）の全ての条件が満たされた場合に積雪があると判定するようにしてもよいし、（２）および（４）の条件が満たされた場合に積雪があると判定するようにしてもよい。

（４）レイヤＬ０の検出結果（照射方向が基準方向よりも下方の第１照射方向である場合のライダーの検出結果の一例）が示す反射光の強度Ｐと、レイヤＬ１（或いはレイヤＬ２、Ｌ３、…でもよい）の検出結果（照射方向が第２照射方向である場合のライダーの検出結果の一例）が示す反射光の強度Ｐとの差分が第５閾値以上である場合、車両が存在する道路に積雪があると判定する。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。図８は、第２実施形態の認識装置１００Ａの内部構成等を示す図である。認識装置１００Ａは、第１実施形態の認識装置１００に比して、更に、カメラ３０により撮像された画像を取得して判定処理を行い、画像解析部１４０を更に備える。

カメラ３０は、車両Ｍの周辺（特に前方または後方）を撮像可能な任意の位置に設置される。例えば、カメラ３０は、フロントウインドシールドの上部に設置される。カメラ３０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を備えるデジタルカメラであり、所定周期で繰り返し車両Ｍの周辺を撮像する。

画像解析部１４０は、カメラ３０の撮像した画像を解析し、道路区画線ＳＬなどの物標を特定する。画像解析部１４０は、例えば、隣接画素との輝度差が閾値以上の画素をエッジとして抽出し、エッジを連ねた線を道路区画線ＳＬの輪郭として特定する。このとき、画像解析部１４０は、物標特定部１２０と同様に、道路区画線ＳＬの特定に関する信頼度を出力してもよい。道路区画線ＳＬの特定に関する信頼度は、例えば、直線状に並ぶエッジの数、直線から逸脱したエッジの数などに基づいて、画像解析部１４０により算出される。なお、画像解析部１４０は、信頼度を出力はせず、画像解析部１４０が道路区画線ＳＬであると特定したことが、所定の信頼度以上であったことを意味してもよい。

認識装置１００Ａは、画像解析部１４０により特定された道路区画線ＳＬなどの物標と、物標特定部１２０の特定した物標とに対してセンサフュージョン処理を行い、処理結果を出力先機器２００に出力する。センサフュージョン処理とは、互いの結果に対してアンド条件を課したり、一方が物標をロストした場合に他方の処理結果で補完したりする処理である。

そして、判定部１３０Ａは、画像解析部１４０により道路区画線ＳＬが所定の信頼度以上で特定された場合、車両Ｍが存在する道路に積雪が無いと判定する。

図９は、第２実施形態の認識装置１００Ａによって認識される処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、画像解析部１４０は物標特定部１２０とは非同期に処理を行うことができるため、図９のフローチャートの中に画像解析部１４０の処理は含まれていない。

ステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理は図７のフローチャートと同様である。ステップＳ１０７において、判定部１３０は、画像解析部１４０によって道路区画線ＳＬが所定の信頼度以上で特定されたか否かを判定する。画像解析部１４０によって道路区画線ＳＬが所定の信頼度以上で特定されたと判定した場合、判定部１３０は、積雪が無いと判定し、判定結果を出力先機器２００に出力する（ステップＳ１１８）。

以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態よりも精度よく積雪の有無を判定することができる。

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３実施形態は、認識装置（１００または１００Ａ）が出力先機器２００と共に車両制御装置を構成するものである。ここでは、出力先機器２００に相当するものが、自動運転を行うための制御装置であるものとする。

図１０は、認識装置を利用する自動運転制御装置４００の構成等を示す図である。本図に示す構成は、車両に搭載される。車両には、例えば、カメラ３１０と、レーダ装置３１２と、ライダー３１４と、物体認識装置３１６と、通信装置３２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３３０と、車両センサ３４０と、ナビゲーション装置３５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）３６０と、運転操作子３８０と、自動運転制御装置４００と、走行駆動力出力装置５００と、ブレーキ装置５１０と、ステアリング装置５２０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１０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。図１０に示す構成のうち、物体認識装置３１６または認識部４３０が、第１または第２実施形態で説明した認識装置と同様の機能を有する。

カメラ３１０は、第２実施形態におけるカメラ３０と同様のものである。また、ライダー３１４は、第１または第２実施形態におけるライダー１０と同様のものである。レーダ装置３１２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３１２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３１６は、カメラ３１０、レーダ装置３１２、およびライダー３１４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、物標の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置３１６は、認識結果を自動運転制御装置４００に出力する。物体認識装置３１６は、カメラ３１０、レーダ装置３１２、およびライダー３１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置４００に出力してよい。また、物体認識装置３１６は省略されてもよい。

通信装置３２０は、例えば、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信したり、無線基地局を介して各種サーバ装置と通信したりする。ＨＭＩ３３０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３４０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３５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機３５１と、ナビＨＭＩ３５２と、経路決定部３５３とを備える。ナビゲーション装置３５０は、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報３５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機３５１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３４０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ＨＭＩ３５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。経路決定部３５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機３５１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ＨＭＩ３５２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３５４を参照して決定する。地図上経路は、ＭＰＵ３６０に出力される。ナビゲーション装置３５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ３５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置３５０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３５０は、通信装置３２０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。

ＭＰＵ３６０は、例えば、推奨車線決定部３６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報３６２を保持している。推奨車線決定部３６１は、ナビゲーション装置３５０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３６２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３６１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３６２は、第１地図情報３５４よりも高精度な地図情報である。

運転操作子３８０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３８０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４００、もしくは、走行駆動力出力装置５００、ブレーキ装置５１０、およびステアリング装置５２０のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置４００は、例えば、第１制御部４２０と、第２制御部４６０とを備える。第１制御部４２０と第２制御部４６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ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やＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ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。プログラムは、予め自動運転制御装置４００のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装置に装着されることで自動運転制御装置４００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。

第１制御部４２０は、例えば、認識部４３０と、行動計画生成部４４０とを備える。第１制御部４２０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４３０は、カメラ３１０、レーダ装置３１２、およびライダー３１４から物体認識装置３１６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４３０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。例えば、認識部４３０は、第２地図情報３６２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３１０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４３０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３５０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４３０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。

認識部４３０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４３０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。これに代えて、認識部４３０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。

行動計画生成部４４０は、原則的には推奨車線決定部３６１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、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４４０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などがある。行動計画生成部４４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。

第２制御部４６０は、行動計画生成部４４０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５００、ブレーキ装置５１０、およびステアリング装置５２０を制御する。

このように、行動計画生成部４４０は、認識部４３０の認識結果に基づいて、車両の速度または操舵を制御する。そして、行動計画生成部４４０は、第１または第２実施形態で説明した認識装置と同様の機能を有する物体認識装置３１６または認識部４３０によって、車両が存在する道路に積雪があると判定された場合に、自動運転に係る制御の度合いを抑制する。例えば、行動計画生成部４４０は、自動運転から手動運転に切り替えるための処理を行ったり、自動運転の中でも制御度合いの高い状態（運転者に課される注意義務が低い状態）から制御度合いの低い状態（運転者に課される注意義務が高い状態）に切り替えたりする。これによって、積雪のある状態で無理な制御が行われるような事態が生じるのを抑制することができる。

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が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、
車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得し、
前記取得された検出結果に基づいて物標を特定し、
前記取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する、
ように構成されている、認識装置。

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。

１０、３１４ ライダー
２０ 外気温センサ
３０、３１０ カメラ
１００、１００Ａ 認識装置
１１０ 取得部
１２０ 物標特定部
１３０、１３０Ａ 判定部
１４０ 画像解析部
３１６ 物体認識装置
４００ 自動運転制御装置
４３０ 認識部
４４０ 行動計画生成部

Claims (9)

1. 車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された検出結果に基づいて物標を特定する物標特定部と、
   前記取得部により取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する判定部と、
   を備える認識装置。
2. 前記判定部は、前記基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果が示す反射光の強度が基準よりも高い場合、前記車両が存在する道路に積雪があると判定する、
   請求項１記載の認識装置。
3. 前記判定部は、前記物標特定部により前記物標のうち道路区画線が所定の信頼度以上で特定されたか否かに基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する、
   請求項１または２記載の認識装置。
4. 前記取得部は、更に、外気温センサから外気温の情報を取得し、
   前記判定部は、前記取得された外気温が所定温度よりも低い場合、前記車両が存在する道路に積雪があると判定する確率を高くする、
   請求項１から３のうちいずれか１項記載の認識装置。
5. 前記取得部は、更に、前記車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を取得し、
   前記カメラにより撮像された画像を解析して道路区画線を検出する画像解析部を更に備え、
   前記判定部は、前記画像解析部により前記道路区画線が所定の信頼度以上で検出された場合、前記車両が存在する道路に積雪が無いと判定する、
   請求項１から４のうちいずれか１項記載の認識装置。
6. 前記判定部は、前記照射方向が基準方向よりも下方の第１照射方向である場合の前記ライダーの検出結果が示す反射光の強度と、前記照射方向が前記第１照射方向よりも上方の第２照射方向である場合の前記ライダーの検出結果が示す反射光の強度との差分に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する、
   請求項１から５のうちいずれか１項記載の認識装置。
7. 請求項１から６のうちいずれか１項記載の認識装置と、
   車両の速度または操舵を制御する運転制御部であって、前記認識装置により前記車両が存在する道路に積雪があると判定された場合に制御の度合いを抑制する運転制御部と、
   を備える車両制御装置。
8. コンピュータが、
   車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得し、
   前記取得された検出結果に基づいて物標を特定し、
   前記取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定する、
   認識方法。
9. コンピュータに、
   車両に搭載され、少なくとも上下方向に光の照射方向を変更可能であり、光を照射して反射光の強度を検出するライダーから検出結果を取得させ、
   前記取得された検出結果に基づいて物標を特定させ、
   前記取得された検出結果であって、基準方向よりも下方の照射方向で光が照射された際の検出結果に基づいて、前記車両が存在する道路に積雪があるか否かを判定させる、
   プログラム。