JP2020187593A - 自動運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】降雪の多い地域で車載周辺監視センサが使用できない状況であっても、自車両が通過可能か否かを適切に判断して自動運転を継続させることができるようにする。【解決手段】自車両Ｍが自動運転により通過しようとする道路に設定されている計測点Ｐで降雪が検出された場合（Ｓ３２）、この計測点Ｐを既に通過しているプローブ車両Ｌのプローブ情報を読込み（Ｓ３５）、このプローブ情報に基づき計測点Ｐを過去に通過した頻度から信頼度を求め、信頼度の高いプローブ情報を有するプローブ車両Ｌを抽出し（Ｓ３７）、当該プローブ情報に基づいて計測点Ｐを通過する際の横位置を求め（Ｓ３７）、この通過横位置に基づいて、車両の走行可能幅Ｗｔを算出する（Ｓ４２）。そして、この走行可能幅Ｗｔと自車両Ｍの自車走行可能幅Ｗｍとを比較し、Ｗｔ≧Ｗｍの場合、通行可能と判定し、自動運転を継続させる。【選択図】図７

Description

本発明は、計測点を通過した前走車の位置情報と車幅情報とを集計して、走行可能な車両の幅である走行可能幅を求め、この走行可能幅が自車両の自車走行可能幅以上の場合、自動運転を継続させるようにした自動運転支援システムに関する。

車両に搭載されている運転支援ユニットは、ＧＰＳ衛星を代表とするＧＮＳＳ((Global Navigation Satellite System / 全球測位衛星システム)衛星等の測位衛星から受信した位置情報に基づいて高精度道路地図（ダイナミックマップ）に自車位置をマップマッチングさせる。そして、搭乗者（主に運転者）が高精度道路地図上に目的地を設定すると、運転支援ユニットは自車位置と目的地とを結ぶ走行ルートを構築する。

その後、自車両を走行ルートに沿って走行せるための目標進行路を自車両から数Ｋｍ先まで設定する。高精度道路地図には自動運転に必要な道路情報が記憶されている。この道路情報は、車線数情報（２車線や３車線等）、道路幅情報、カーブの曲率情報等であり、運転支援ユニットは、高精度道路地図の道路情報に基づき、自車両を、選択した走行車線の中央を走行させる目標進行路を設定する。

又、自車両にカメラやレーザスキャナ等の車載周辺監視センサが搭載されている場合、この車載周辺監視センサにより走行車線の左右を区画する区画線を認識して、道路形状を検出し、自車両が走行車線の中央を走行するように誘導する運転支援も知られており、この運転支援制御と上述した高精度道路地図情報と自車位置情報とのマッチングによる自動運転制御とで冗長系が構築されている。

従って、例えば積雪により路面上の白線や車線が検知できない場合、冗長性が低下するため、自動運転が解除されて手動運転に引き継がれる。これに対し、例えば、特許文献１（特開２０１９−５３５９６号公報）には、車載周辺監視センサ（検知手段）で検知した走行可能な道路幅（検知幅）と高精度道路地図情報から取得した道路幅（規定幅）とを比較し、検知幅が規定幅よりも狭い場合、検知幅に基づいて自動運転を継続させる技術が開示されている。

特開２０１９−５３５９６号公報

ところで、運転支援ユニットを搭載する車両が降雪の多い地域を自動運転により走行しようとするに際し、強風等で道路上の積雪が多量に空気中を舞うような状況では、運転視界が極端に限定されるため、当然、カメラやレーザスキャナ等の車載周辺監視センサ（検知部）による道路形状の検出が困難となり、冗長性がかなり低下する。そのため、上述した文献に開示されているような自動運転を継続させることは困難である。

一方、屋外の遮蔽物が少ない走行環境では、ＧＮＳＳ衛星等の測位衛星からの信号に基づいて自車位置を推定することができるため、高精度道路地図情報と測位衛星からの信号に基づいて推定した自車位置情報とによる自動運転制御は可能である。

しかし、降雪の多い地域では除雪された領域が暫定的な車線となり、例えば、３車線の道路であっても、除雪により車道の両側に雪壁が形成された結果、走行可能な車線が２車線となった場合、これが暫定的な走行車線となる。高精度道路地図情報は積雪のない時期に計測したものであり、降雪時の走行車線とは必ずしも一致せず、高精度道路地図に沿って自車両を自動運転により走行させることは困難となり、手動運転に遷移して運転者に運転を引き継がせることになる。

除雪した道路の車線が実際の車線と一致しない場合であっても、可能な限り自動運転を継続させることができれば、運転者の負担を大幅に軽減させることができる。

本発明は、上記事情に鑑み、降雪の多い地域で、降雪や強風により車載周辺監視センサが使用できない状況であっても、自車両が通過可能か否かを適切に判断して、自動運転を継続させることで、運転者の負担を軽減させることのできる自動運転支援システムを提供することを目的とする。

本発明は、予め道路に設定した計測点毎に、該計測点を通過する前走車から該前走車の車幅情報と通過日時及び該計測点を通過した際の位置情報とを取得する走行情報取得部と、前記各計測点の走行環境情報を取得する走行環境情報取得部と、前記走行情報取得部で取得した前記前走車の各情報と前記走行環境情報取得部で取得した前記走行環境情報とに基づき、前記計測点での走行可能幅を求める走行可能幅演算部と、前記走行可能幅演算部で求めた前記走行可能幅と自車両の自車走行可能幅とを比較して該自車両が自動運転により前記計測点を通過して走行可能か否かを判定する自車走行可能判定部とを備える自動運転支援システムにおいて、前記走行可能幅演算部は、前記自車両が前記計測点を通過しようとする時刻から所定集計時間前までの間に前記走行情報取得部で取得した前記位置情報と前記車幅情報とを集計して前記走行可能幅を求める。

本発明によれば、自車両が予め設定した計測点を通過しようとする時刻から所定集計時間前までの間に、この計測点を通過した前走車の位置情報と車幅情報とを集計して走行可能幅を求め、この走行可能幅が自車両の自車走行可能幅以上の場合に、自車両を自動運転により計測点を通過して走行させるようにしたので、降雪の多い地域で、降雪や強風により車載周辺監視センサが使用できない状況であっても、自車両が通過可能か否かを適切に判断し、自動運転を継続させることで、運転者の負担を軽減させることができる。

自動運転支援システム全体の概略構成図 プローブ車両から送信するプローブ情報の一例を示す説明図 クラウドサーバの概略構成図 車両に搭載されている運転支援ユニットの機能ブロック図 クラウドサーバで実行される交通管理処理ルーチンを示すフローチャート 運転支援ユニットで実行される走行ルート／目標進行路設定ルーチンを示すフローチャート 走行可能幅演算ルーチンを示すフローチャート（その１） 走行可能幅演算ルーチンを示すフローチャート（その２） 運転支援ユニットで実行される自動運転支援制御ルーチンを示すフローチャート 除雪された路上に設定した路測点を通過するプローブ車両からのプローブ情報に基づいて設定する最大走行領域の説明図 降雪量が多い場合の図１０相当の最大走行領域の説明図 路測点で求める走行可能幅の説明図

以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す自動運転支援システムは、クラウドサーバ１と各交通情報センタ２と基地局３と気象情報センタ４とを有し、これらがインターネット５を介して接続されている。更に、クラウドサーバ１からのクラウド情報を、基地局３を介して取得する、自車両Ｍに搭載されている運転支援ユニット２１も自動運転支援システムに含まれている。

又、各交通情報センタ２は、民間、及び公的機関の管轄におかれ、時々刻々と変化する交通情報（例えば、各区間を走行する車両の台数）、及び環境情報を、各区間に予め設定されている計測点Ｐ（図１０、図１１参照）を通過する前走車としてのプローブ車両Ｌから送信されるプローブ情報を集計し、クラウドサーバ１に交通情報として配信する。例えば、民間の交通情報センタ２では、契約している各プローブ車両Ｌから取得したプローブ情報を収集してクラウドサーバ１に送信する。尚、図１０、図１１には、プローブ車両Ｌとして、現在時刻から所定時刻前までの間に走行したプローブ車両Ｌの内、最左側を走行するプローブ車両Ｌｌと最右側を走行するプローブ車両Ｌｒとを代表として示す。

図２に各プローブ車両Ｌから送信されるプローブ情報を例示する。同図に示すように、プローブ情報としては、当該プローブ車両Ｌの車両ＩＤ、車両情報（車種、車幅等）、及び、計測点Ｐを通過した際の履歴である通過日時（年月日、時刻）、通過位置（緯度、経度）、車速、進行している方角を有しており、その他、自車両が進もうとしている走行経路等もプローブ情報として送信される。

又、公的機関の交通情報センタ２では、例えば降雪時における各地域の除雪情報（除雪区間、除雪時刻等）を集計しクラウドサーバ１に配信する。

一方、気象情報センタ４は、民間、及び公的機関の管轄におかれ、各地域の現況の降雪量[cm/h]を逐次集計してクラウドサーバ１に配信する。

図３に示すように、クラウドサーバ１は、外部との通信を行う通信部１１、走行情報取得部としての交通情報取得部１２，走行環境情報取得部としての気象情報取得部１３、道路情報演算部１４、及び地図データベース部１５等を備えている。交通情報取得部１２は、通信部１１を介して、各交通情報センタ２から配信される交通情報を取得して、各計測点Ｐでの交通情報を集計する。又、気象情報取得部１３は通信部１１を介して気象情報センタ４から配信される気象情報（気象予報情報を含む）を取得して、各計測点Ｐでの気象情報を集計する。

又、道路情報演算部１４は、交通情報取得部１２で集計した、各計測点Ｐの交通情報、気象情報取得部１３で取得した気象情報に基づき、現在時刻から所定時刻前までの計測点Ｐ（図１０、図１１参照）における路面の状態を示す道路情報を演算する。そして、各計測点Ｐでの交通情報をリアルタイムに処理し、地図データベース部１５に記憶されているグローバルダイナミックマップに設定されている各計測点Ｐの道路情報を逐次更新する。

尚、このグローバルダイナミックマップは、４階層の構造をなしており、最下層の静的情報階層を基盤として、その上に、自動走行をサポートするために必要な付加的地図情報が重畳されている。静的情報階層は、高精度３次元地図情報であり、計測点Ｐの位置情報、各区間の路面の状態を示す道路情報、車線情報、交差点情報、３次元構造物、及び恒久的な規制情報等、変化の最も少ない静的な情報が格納された最下層の基盤情報層である。

又、この静的情報階層に重畳される付加的地図情報は、３階層に区分されており、下位階層から順に、準静的情報階層、準動的情報階層、動的情報階層を有している。この各階層は時間軸での変化（変動）度合いに応じて区分され、降雪情報や降雨情報は最も変化が大きく、リアルタイムに更新する必要がある情報であるため動的情報階層に格納される。尚、このグローバルダイナミックマップは、後述する自動運転可能な車両を自律走行させるに際し必要とする地図である。

更に、クラウドサーバ１は基地局３を介して自動運転可能な車両に対し、自動運転に必要な情報を配信する。尚、自動運転可能な車両として、本実施形態では、自ら（手動運転時の運転者）が乗車する車両（自車両）Ｍを例示して説明する。

自車両Ｍは、自動運転区間においては運転者の操作によらずに、自車両を自律走行させる運転支援ユニット２１が搭載されている。この運転支援ユニット２１は、ロケータユニット２２と自動運転制御部としての自動運転制御ユニット２３とを有し、ロケータユニット２２に、道路情報送受信機２２ａ、及びＧＮＳＳ受信機２２ｂが設けられている。ロケータユニット２２は、ＧＮＳＳ受信機２２ｂで受信した複数の測位衛星からの測位信号に基づいて自車位置を推定する。

又、ロケータユニット２２は、道路情報送受信機２２ａから、基地局３、インターネット５を介してクラウドサーバ１にアクセスして、道路情報やグローバルダイナミックマップに格納されている地図情報を取得する。そして、ロケータユニット２２は道路情報送受信機２２ａで受信した地図情報に基づき、自車位置を地図上にマップマッチングし、又、入力された目的地と自車位置とを結ぶ走行ルートを構築する。更に、ロケータユニット２２は構築した走行ルート上に、自動運転を実行させるための目標進行路を、自車両Ｍ前方の数キロメートル先まで設定する。

自車両Ｍに搭載されている運転支援ユニット２１のロケータユニット２２は、図４に示すように、地図ロケータ演算部３１と記憶部としての高精度道路地図データベース３２とを有している。この地図ロケータ演算部３１及び自動運転制御ユニット２３は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、不揮発性記憶部等を備える周知のマイクロコンピュータ、及びその周辺機器で構成されており、ＲＯＭにはＣＰＵで実行するプログラムやデータテーブル等の固定データ等が予め記憶されている。

この地図ロケータ演算部３１の入力側には、上述した道路情報送受信機２２ａ、ＧＮＳＳ受信機２２ｂ以外に、自律走行センサ２２ｃ、及びルート情報入力装置２２ｄが接続されている。自律走行センサ２２ｃは、トンネル内走行等、ＧＮＳＳ衛生からの受信感度が低く測位信号を有効に受信することのできない環境において、自律走行を可能にするもので、車速センサ、ヨーレートセンサ、及び前後加速度センサ等で構成されている。

ルート情報入力装置２２ｄは、搭乗者（主に運転者）が操作する端末装置である。すなわち、このルート情報入力装置２２ｄは、目的地や経由地の設定等、地図ロケータ演算部３１において走行ルートを設定する際に必要とする一連の情報、及び自動運転のＯＮを集約的に入力することができる。

このルート情報入力装置２２ｄは、具体的には、カーナビゲーションシステムの入力部（例えば、モニタのタッチパネル）、スマートフォン等の携帯端末、パーソナルコンピュータ等であり、地図ロケータ演算部３１に対して、有線、或いは無線で接続される。

搭乗者がルート情報入力装置２２ｄを操作して、目的地や経由地の情報（施設名、住所、電話番号等）の入力を行うと、この入力情報が地図ロケータ演算部３１で読込まれる。

地図ロケータ演算部３１は、目的地や経由地が入力された場合、その位置座標（緯度、経度）を設定する。地図ロケータ演算部３１は、自車位置を推定する自車位置推定演算部３１ａ、自車位置から目的地（及び経由地）までの走行ルート、及び自動運転区間において自車両Ｍを自動走行させるための目標進行路を設定する走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂを備えている。

又、高精度道路地図データベース３２はＨＤＤ等の大容量記憶媒体であり、周知の高精度道路地図情報（ローカルダイナミックマップ）が記憶されている。この高精度道路地図情報は、上述したクラウドサーバ１が有する地図データベース部１５に記憶されているグローバルダイナミックマップと同じ層構造を有しており、基盤となる最下層の静的情報が共通している。又、この最下層の静的情報階層上に、自動走行をサポートするために必要な付加的地図情報が重畳されている。この付加的地図情報は、走行ルートが設定された際に必要な周辺情報をグローバルダイナミックマップから取得し、順次更新する。

自車位置推定演算部３１ａは、ＧＮＳＳ受信機２２ｂで受信した測位信号に基づき自車両Ｍの現在の位置座標（緯度、経度）を取得し、この位置座標を高精度道路地図情報上にマップマッチングして、道路地図上の自車位置（現在位置）を推定する。

更に、自車位置推定演算部３１ａは、トンネル内走行等のようにＧＮＳＳ受信機２２ｂの感度低下により測位衛星からの有効な測位信号を受信することができない環境では、自律航法に切換え、自律走行センサ２２ｃ（車速センサで検出した車速、ヨーレートセンサで検出したヨーレート（ヨー角速度）、及び前後加速度センサで検出した前後加速度等）に基づき、自車両の移動距離と方位を求めてローカライゼーションを行う。

走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂは、自車位置推定演算部３１ａで推定した自車位置の位置情報（緯度、経度）と、入力された目的地（及び経由地）の位置情報（緯度、経度）とに基づき、高精度道路地図データベース３２に格納されているローカルダイナミックマップを参照する。走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂは、ローカルダイナミックマップ上で、自車位置と目的地（経由地が設定されている場合は、経由地を経由した目的地）とを結ぶ走行ルートを、予め設定されているルート条件（推奨ルート、最速ルート等）に従って構築する。

そして、自車両Ｍを自動運転により走行させるための目標進行路を、自車両Ｍの前方、数キロメートル先まで設定する。目標進行路として設定する項目は、自車両Ｍを走行させる車線（例えば、車線が３車線の場合に何れの車線を走行させるか）、目標進行路が分岐路方向へ設定されている場合の車線変更のタイミング等である。

この地図ロケータ演算部３１と自動運転制御ユニット２３とが車内通信回線（例えばＣＡＮ:Controller Area Network）を通じて双方向通信自在に接続されている。この自動運転制御ユニット２３の出力側に、自車両Ｍを目標進行路に沿って走行させる操舵制御部４１、強制ブレーキにより自車両Ｍを減速させるブレーキ制御部４２、自車両Ｍの車速を制御する加減速制御部４３、及びモニタ、スピーカ等の報知装置４４が接続されている。

自動運転制御ユニット２３は、目標進行路が設定されている場合、操舵制御部４１、ブレーキ制御部４２、加減速制御部４３を所定に制御して、ＧＮＳＳ受信機２２ｂで受信した自車位置を示す測位信号に基づき、自車両Ｍを目標進行路に沿って自動走行させる。

尚、図示しないが、自車両Ｍにはカメラやレーザスキャナ等の車載周辺監視センサが搭載されている。自動運転制御ユニット２３は、この車載周辺監視センサにより走行車線の左右を区画する区画線が認識される場合は、自車両Ｍが走行車線の中央を走行するように誘導する運転支援制御が行われ、上述した高精度道路地図情報と自車位置情報とのマッチングによる自動運転制御とで冗長系が構築されている。

ところで、降雪の多い地域では除雪された領域が暫定的な走行車線となる。しかし、高精度道路地図情報は積雪のない時期に計測したものであり、高精度道路地図上に目標進行路として設定した走行車線と除雪により形成された暫定的な走行車線とが一致せず、しかも、この暫定的な走行車線が車載周辺監視センサによって認識できない場合は、目標進行路を構築することができなくなる。本実施形態では、このような状況であっても、暫定的な走行車線に沿って目標進行路を構築できるようにしている。

上述したクラウドサーバ１の道路情報演算部１４では、交通情報取得部１２で集計した各計測点Ｐを通過したプローブ車両Ｌのプローブ情報、及び気象情報取得部１３で集計した各計測点Ｐでの気象情報に基づき、降雪時における各計測点Ｐでのクラウド情報（降雪クラウド情報）を生成する。

又、地図ロケータ演算部３１の走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂは、計測点Ｐでの降雪を検出した場合、除雪により狭められた走行可能幅Ｗｔを読込む。この走行可能幅Ｗｔは、実質的に走行可能な車幅であり、自車両Ｍの車幅が走行可能幅Ｗｔ未満の場合は走行不可と判定される。又、自車両Ｍの車幅が走行可能幅Ｗｔ以上の場合は走行可能と判定され、この走行可能幅Ｗｔの中央（Ｗｔ／２）を目標進行路として設定し、自車両Ｍの自動運転を継続させる。

上述したクラウドサーバ１の道路情報演算部１４で生成する降雪クラウド情報は、具体的には、図５に示す交通管理処理ルーチンにおいて生成される。このルーチンでは、先ず、ステップＳ１で、気象情報を読込み、ステップＳ２で降雪地域があるか否かを調べる。そして、降雪地域の情報がない場合はルーチンを抜ける。又、降雪地域の情報がある場合は、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、降雪地域に設定されている計測点Ｐでの降雪情報、及び除雪情報を読込む。次いで、ステップＳ４へ進み、当該計測点Ｐを通過したプローブ車両Ｌのプローブ情報を読込む。

その後、ステップＳ５へ進み、降雪地域の計測点Ｐにおける降雪情報とプローブ情報とに基づいて、降雪クラウド情報を生成する。この降雪クラウド情報は、各計測点Ｐの気象情報として現況の降雪量[cm/h]、及びそれに伴う積雪量[cm]がある。又、各計測点Ｐのプローブ情報としては、降雪を観測した際のプローブ車両Ｌのプローブ情報、及び当該プローブ車両Ｌの計測点Ｐを通過した過去の履歴が含まれている。

次いで、ステップＳ６へ進み、ステップＳ５で生成した降雪クラウド情報を、地図データベース部１５のグローバルダイナミックマップに設定されている計測点Ｐの準動的情報階層に蓄積させてルーチンを抜ける。

この降雪クラウド情報は、自車両Ｍに搭載されている運転支援ユニット２１のロケータユニット２２で読込まれる。

運転者が自車両Ｍに乗車して、運転支援ユニット２１を起動させると、ロケータユニット２２の自車位置推定演算部３１ａは、ＧＮＳＳ受信機２２ｂで受信した測位信号に基づき自車両Ｍの現在の位置座標（緯度、経度）を取得し、この位置座標を高精度道路地図データベース３２に格納されているローカルダイナミックマップの上にマップマッチングして、道路地図上の自車位置（現在位置）を推定する。

そして、運転者がルート情報入力装置２２ｄを操作して、目的地を入力すると、走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂが走行ルートを構築し、走行時においては、この走行ルート上に、自動運転を実行させるための目標進行路を、自車両Ｍの前方数キロメートル先まで設定する。

この走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂで実行される走行ルート及び目標進行路の設定は、具体的には、図６に示す走行ルート／目標進行路設定ルーチンに従って行われる。

このルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で目的地が入力されるまで待機する。運転者は自車両Ｍに乗車しルート情報入力装置２２ｄを操作して、目的地を入力すると、プログラムはステップＳ１２へ進み、高精度道路地図データベース３２に格納されているローカルダイナミックマップに、入力された目的地をマップマッチングする。そして、ローカルダイナミックマップ上に、現在位置と目的地とを結ぶ走行ルートを、予め設定されているルート条件（推奨ルート、最速ルート等）に従って構築する。

次いで、ステップＳ１３へ進み、構築した走行ルート上に目標進行路を、自車両Ｍの前方数キロメートル先まで設定する。この目標進行路は、自車両Ｍを、走行ルートに沿って運転者の操作に寄らず自動的に走行させるために必要な制御条件を設定するものである。

この制御条件としては、走行車線（３車線であれば、第１走行車線、第２走行車線、追越車線）の何れを走行させるか、走行車線を変更する必要がある場合は車線変更させるための目標ルート、目標進行路が分岐路（ジャンクション、高速道路やバイパス道路の出口等）に設定されている場合は、分岐路に進入させるための目標ルート等がある。後述する自動運転制御ユニット２３は、設定された目標ルートに沿って自車両Ｍを走行させるための操舵制御、車速制御を行う。

次いで、ステップＳ１４へ進み、目標進行路上に設定されている各計測点Ｐでの降雪クラウド情報を、道路情報送受信機２２ａからインターネット５を経てクラウドサーバ１に要求する。尚、計測点Ｐは、ローカルダイナミックマップの静的情報階層に、所定区間（例えば、数百メートル）毎に設定されている。

その後、ステップＳ１５ヘ進み、クラウドサーバ１から送信される降雪クラウド情報を受信して、ステップＳ１６へ進む。ステップＳ１６では、降雪クラウド情報から目標進行路上に設定されている計測点Ｐが降雪か否かを調べ、降雪なしの場合は、そのままルーチンを抜ける。又、降雪ありの場合は、ステップＳ１７へ分岐する。ステップＳ１７では、不揮発性記憶部に記憶されている、計測点Ｐにおける走行可能幅Ｗｔを読込む。この走行可能幅Ｗｔは、降雪により走行車線の両側が徐々に狭められた場合に、自車両Ｍが走行可能か否かを判定する幅であり、後述する走行可能幅設定ルーチンのステップＳ４２において求められる。

その後、ステップＳ１８へ進み、走行可能幅Ｗｔと自車走行可能幅Ｗｍとを比較する。この自車走行可能幅Ｗｍは、自車両Ｍの予め登録されている車幅Ｗに余裕幅α（例えば、５０[cm]、左右では２５[cm]ずつ）を加算した値であり、走行可能幅Ｗｔが自車走行可能幅Ｗｍよりも広い場合は（Ｗｔ≧Ｗｍ）、自動運転により計測点Ｐを通過可能と判断し、ステップＳ１９へ進む。又、狭い場合は（Ｗｔ＜Ｗｍ）、自動運転による走行が困難と判定し、ステップＳ２１へ分岐する。尚、ステップＳ１７，Ｓ１８での処理が、本発明の自車走行可能判定部に対応している。

ステップＳ１９へ進むと、車線中央Ｓｌｉｎを基準とする走行可能幅Ｗｔの１／２までの変位幅（横位置）ΔＳｌｉｎを算出する（図１２参照）。この車線中央Ｓｌｉｎは、ダイナミックマップの静的情報階層に記憶されており、左右を区画する区画線間の中央であって、積雪のない路面において、自動運転を行う際の目標進行路として通常設定されるものである。ところで、降雪量の多い状況での走行可能幅Ｗｔは、除雪車による除雪によって決められる場合が多い。従って、除雪車が例えば、第２車線を最初に除雪した場合、走行可能幅Ｗｔの中央は第２走行車線のほぼ中央となる。その際、図１２に符号Ｓｌｉｎ’で示すように、目標進行路として第１走行車線の中央が設定されている場合、変位幅はΔＳｌｉｎ’のようになる。

そして、ステップＳ２０へ進み、ステップＳ１３で設定した目標進行路を変位幅ΔＳｌｉｎだけ横位置へシフト補正させた新たな目標進行路を設定してルーチンを抜ける。因みに、本実施形態では、自動運転に際し、自車両Ｍの車幅方向の中央が目標進行路に沿って走行するように制御される。

後述するように、走行可能幅Ｗｔは計測点Ｐ毎に求められる。この計測点Ｐは数百メートル毎に設定されている場合、この走行可能幅Ｗｔは直近の計測点Ｐとその先の計測点Ｐとの間で大きく変動することはないため、次の計測点Ｐに到達するまでは、ステップＳ２０で設定した新たな目標進行路が継続される。尚、ステップＳ１３〜Ｓ２０までの処理が、本発明の目標進行路設定演算部に対応している。

一方、ステップＳ２１へ分岐すると、運転者に運転を引き継がせるべく、自動運転を解除し、手動運転に遷移させる。

上述した走行可能幅Ｗｔは、図７、図８に示す走行可能幅演算ルーチンにおいて算出される。尚、このルーチンでの処理が、本発明の走行可能幅演算部に対応している。又、本実施形態では、このルーチンでの処理を走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂで行う態様としているが、クラウドサーバ１の道路情報演算部１４で行うようにしても良い。道路情報演算部１４では、全国の降雪地域に設定されている計測点Ｐにおいて走行可能幅Ｗｔが逐次、算出され、上述したステップＳ１７では、該当する計測点Ｐの走行可能幅Ｗｔをクラウドサーバ１から読込む。

このルーチンでは、先ず、ステップＳ３１で、上述した走行ルート／目標進行路設定ルーチンのステップＳ１５で読込んだ降雪クラウド情報を参照する。尚、このルーチンがクラウドサーバ１の道路情報演算部１４で実行される場合は、当該道路情報演算部１４で設定した降雪クラウド情報を参照する。

次いで、ステップＳ３２へ進み、降雪クラウド情報に基づき計測点Ｐが降雪状態にあるか否かを調べる。そして、降雪状態にない場合は、ステップＳ３３へ分岐し、降雪状態のときは、ステップＳ３４へ進む。ステップＳ３３へ分岐すると、計測点Ｐに積雪があるか否かを、降雪クラウド情報に基づいて調べ、積雪がある場合はステップＳ３４へ進み、積雪がない場合は、通常通りに走行できると判定し、ルーチンを抜ける。

降雪状態、或いは積雪があると判定されて、ステップＳ３４へ進むと、単位時間当たりの降雪量に応じた集計時間Ｔｉｍを設定する。この集計時間Ｔｉｍは、計測点Ｐを通過したプローブ車両Ｌの情報を集計するに際し、自車両Ｍが計測点Ｐを通過しようとする時刻から何処まで遡って集計するかを設定する時間である。降雪量が多い場合、道路の積雪量は刻一刻と増加するため、最新の情報から走行可能幅Ｗｔを求める必要がある。一方、降雪が無く、道路に積雪が残存している場合は、時間的にかなり前（過去）までのプローブ情報を集計した方が高い精度の走行可能幅Ｗｔを得ることができる。

従って、この集計時間Ｔｉｍは、単位時間当たりの降雪量が多い場合は次第に短く設定され、少ない場合は長く設定される。例えば、降雪量が０の場合を最大２時間とし、降雪量の多い場合の上限時間を３０分とし、この間で降雪量に応じて比例的に設定する。

次いで、ステップＳ３５へ進み、降雪クラウド情報に基づき計測点Ｐを、現在から集計時間Ｔｉｍ前までに通過したプローブ車両Ｌのプローブ情報に基づき、当該プローブ車両Ｌの通過横位置情報（緯度、経度）、車幅情報、通過時刻情報を読込む。

次いで、ステップＳ３６へ進み、読込んだ各プローブ車両Ｌの信頼度を調べ、高い信頼度を有するプローブ車両Ｌのプローブ情報を抽出する。具体的には、プローブ車両Ｌのプローブ情報に含まれている車両ＩＤと計測点Ｐの通過日時から、直近１ヶ月の間に週１回以上当該計測点Ｐを通過したプローブ車両Ｌのプローブ情報を、信頼度の高い情報として抽出する。これは、地元の車両等、計測点Ｐが設定されている道路を通行する頻度が高いプローブ車両Ｌは、降雪時の運転操作に比較的慣れており、適切なライン取りが行われていると推定することができるので、信頼度の高いプローブ情報であると考えられる。尚、直近１ヶ月であって週１回以上と云う抽出条件は例示であり、これに限定されるものではない。

その後、ステップＳ３７へ進み、抽出した各プローブ車両Ｌのプローブ情報に含まれている計測点Ｐを通過した際の位置情報（緯度、経度）とローカルダイナミックマップに記憶されている計測点Ｐにおいて、自動運転時の目標進行路として通常設定される走行車線（例えば、２車線であれば第１走行車線）の車線中央Ｓｌｉｎ（図１２参照）を示す位置情報（緯度、経度）とに基づき、該車線中央Ｓｌｉｎを基準とするプローブ車両Ｌの通過横位置（緯度、経度）を求める。この横位置は、ローカルダイナミックマップに設定されている車線中央Ｓｌｉｎの位置座標とプローブ車両Ｌの車幅方向中央Ｓｖ（図１２では、Ｓｖｌ，Ｓｖｒ）の位置座標と間のずれ幅である。

その後、ステップＳ３８へ進み、各プローブ車両Ｌの横位置と自車幅Ｗ（図１２ではＷｌ，Ｗｒ）とに基づいて、目標進行路として通常設定される走行車線の車線中央Ｓｌｉｎから各プローブ車両Ｌの自車幅Ｗの左右端を示す位置（緯度、経度）までの距離をそれぞれ求める。

そして、ステップＳ３９へ進み、各プローブ車両Ｌの左端と右端との間の最大幅（最大左右幅）Ｗｍａｘを求める（図１２参照）。次いで、ステップＳ４０へ進み、最大左右幅Ｗｍａｘを示すプローブ車両Ｌｌ，Ｌｒ（図１０、図１１参照）の通過時刻情報に基づいて、当該プローブ車両Ｌｌ，Ｌｒが計測点Ｐを通過した時刻から自車両Ｍが計測点Ｐを通過するまでの経過時間ｔｌ，ｔｒを求める。

自車両Ｍが計測点Ｐを通過する時刻は、自車速と計測点Ｐまでの距離（道のり距離）から容易に予測することができる。降雪量が多い場合、最大左右幅Ｗｍａｘは、時間の経過と共に次第に狭くなる。例えば、図１０に示すように、路面の積雪量が比較的少ない場合、或いは現在は降雪していないが以前の降雪により両側に雪壁が形成されている場合、通行する車両は区画線内において、比較的自由な位置を走行することができるため、最大左右幅Ｗｍａｘは広い。

これに対し、図１１に示すように、降雪がある場合、除雪や車両の走行時の飛びはね等により、左右の雪壁が走行車線方向に侵出してくるため、最大左右幅Ｗｍａｘは次第に狭くなる。経過時間ｔｌ，ｔｒは、この時間的変化を考慮したものであるが、最大左右幅Ｗｍａｘを示すプローブ車両Ｌｌ，Ｌｒの計測点Ｐを通過する時間は異なっているため、経過時間ｔｌ，ｔｒを個別に求める。

その後、ステップＳ４１へ進み、降雪クラウド情報から取得した、自車両Ｍが計測点Ｐを通過する際の予想降雪量に基づいて係数ａを設定する。最大左右幅Ｗｍａｘは降雪時の経過時間ｔｌ，ｔｒのみならず、降雪量に寄っても侵出の度合いが異なってくる。この係数ａは予想降雪量にほぼ比例した値に設定されており、降雪がない状態を０とし、予想降雪量に比例して増加され、予め設定した限界予想降雪量で一定値となる。

そして、ステップＳ４２へ進み、自車両Ｍの走行可能幅Ｗｔを、
Ｗｔ←Ｗｍａｘ−（ａ・ｔｌ＋ａ・ｔｒ）
から算出する。従って、図１２に示すように、走行可能幅Ｗｔは最大左右幅Ｗｍａｘを示したプローブ車両Ｌｌ，Ｌｒが計測点Ｐを通過した際に送信したプローブ情報の送信時刻と自車両Ｍが通過しようとする時刻との開きが大きいほど、走行可能幅Ｗｔは狭くなる。

その後、ステップＳ４３へ進み、不揮発性記憶部に記憶されている当該計測点Ｐの走行可能幅Ｗｔを更新して、ルーチンを抜ける。従って、当該計測点Ｐの走行可能幅Ｗｔは、自車両Ｍが計測点Ｐを通過するまで、最新の値に順次更新される。

自動運転制御ユニット２３は、自車位置推定演算部３１ａで推定した自車位置が、走行ルート／目標進行路設定演算部３１ｂで設定した目標進行路上を所定車速で自動走行するように、各制御部４１〜４３を制御する。具体的には、図９に示す自動運転支援制御ルーチンに従って自動運転が実行される。

このルーチンでは、先ず、ステップＳ５１で自動運転がＯＮされているか否かを調べる。自動運転はルート情報入力装置２２ｄの表示画面を操作することで行う。或いは、ハンドルに自動運転スイッチが設けられており、そのスイッチで自動運転のＯＮ／ＯＦＦを操作するようにしても良い。

そして、自動運転がＯＮの場合はステップＳ５２へ進み、又、ＯＦＦの場合はルーチンを抜ける。自動運転がＯＦＦであっても、地図ロケータ演算部３１で目的地が設定されている場合は、カーナビゲーションシステムのモニタ上に、自車位置を示すアイコンと共に目的地までのルートが表示される。又、運転者は、上述した走行ルート／目標進行路設定ルーチンのステップＳ２１において自動運転が解除された場合、自らのハンドル操作、及びブレーキ操作、アクセル操作により、左右に形成された雪壁の間を徐行運転で走行させることは可能である。

又、自動運転がＯＮと判定されてステップＳ５２へ進むと、上述した走行ルート／目標進行路設定ルーチンのステップＳ２０で設定した目標進行路を読込む。次いで、ステップＳ５３へ進み、地図ロケータ演算部３１の自車位置推定演算部３１ａで推定した自車位置が目標進行路に沿って自動走行するように、各制御部４１〜４３を所定に制御して、ルーチンを抜ける。その結果、図１０、図１１に示すように、雪道や降雪により、車線幅が本来の走行車線よりも狭い場合であっても、上述した走行ルート／目標進行路設定ルーチンのステップＳ２０において設定した目標進行路に沿って自車両Ｍを自動運転させることができる。

このように、クラウドサーバ１は、降雪クラウド情報として、降雪の多い地域の降雪情報、除雪情報、及び予め道路上に設定されている計測点Ｐを通過するプローブ車両Ｌから取得したプローブ情報を取得する。そして、この降雪クラウド情報に基づいて、自車両Ｍの進むべき目標進行路を通常の車線中央Ｓｌｉｎに対し所定変位幅ΔＳｌｉｎ分だけシフトさせるようにしたので、積雪状況、除雪状況に応じた適切な目標進行路を設定することができる。

その結果、降雪の多い地域で、降雪や強風により車載周辺監視センサが使用できない状況であっても、測位衛星からの測位信号に基づいて自車位置が推定できれば、この自車位置と高精度道路地図情報に基づいて設定した目標進行路とにより、自動運転を継続させることができ、運転者の負担を大幅に軽減させることができる。

尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば自動運転に際し、先行車の情報を車々間通通信や路車間通信によって取得して、車速制御や車間距離制御を行うようにしてもよい。

１…クラウドサーバ、
２…交通情報センタ、
３…基地局、
４…気象情報センタ、
５…インターネット、
１１…通信部、
１２…交通情報取得部、
１３…気象情報取得部、
１４…道路情報演算部、
１５…地図データベース部、
２１…運転支援ユニット、
２２…ロケータユニット、
２２ａ…道路情報送受信機、
２２ｂ…ＧＮＳＳ受信機、
２２ｃ…自律走行センサ、
２２ｄ…ルート情報入力装置、
２３…自動運転制御ユニット、
３１…地図ロケータ演算部、
３１ａ…自車位置推定演算部、
３１ｂ…走行ルート／目標進行路設定演算部、
３２…高精度道路地図データベース、
４１…操舵制御部、
４２…ブレーキ制御部、
４３…加減速制御部、
４４…報知装置、
Ｌｌ，Ｌｒ…プローブ車両、
Ｍ…自車両、
Ｐ…計測点、
Ｓｌｉｎ，Ｓｌｉｎ’…車線中央、
Ｓｖ…車幅方向中央、
Ｔｉｍ…集計時間、
Ｗｔ…走行可能幅、
Ｗ…自車幅、
Ｗｍａｘ…最大左右幅、
Ｗｍ…自車走行可能幅、
ａ…係数、
ｔｌ，ｔｒ…経過時間、
ΔＳｌｉｎ，ΔＳｌｉｎ’…変位幅、
α…余裕幅

Claims (5)

1. 予め道路に設定した計測点毎に、該計測点を通過する前走車から該前走車の車幅情報と通過日時及び該計測点を通過した際の位置情報とを取得する走行情報取得部と、
   前記各計測点の走行環境情報を取得する走行環境情報取得部と、
   前記走行情報取得部で取得した前記前走車の各情報と前記走行環境情報取得部で取得した前記走行環境情報とに基づき、前記計測点での走行可能幅を求める走行可能幅演算部と、
   前記走行可能幅演算部で求めた前記走行可能幅と自車両の自車走行可能幅とを比較して該自車両が自動運転により前記計測点を通過して走行可能か否かを判定する自車走行可能判定部と
   を備える自動運転支援システムにおいて、
   前記走行可能幅演算部は、前記自車両が前記計測点を通過しようとする時刻から所定集計時間前までの間に前記走行情報取得部で取得した前記位置情報と前記車幅情報とを集計して前記走行可能幅を求める
   ことを特徴とする自動運転支援システム。
2. 前記走行可能幅演算部は、信頼度の高い前記前走車から抽出した前記位置情報と前記車幅情報とを集計して前記走行可能幅を求める
   ことを特徴とする請求項１記載の自動運転支援システム。
3. 前記走行可能幅演算部は、前記前走車が、前記自車両が該計測点を通過しようとする際の所定時間前までに通過し且つ直近の所定月以内に複数回以上、前記計測点を通過した場合に信頼度が高いと判定する
   ことを特徴とする請求項２記載の自動運転支援システム。
4. 前記自車両は、該自車両を自動走行させるための目標進行路を設定する目標進行路設定演算部と該自車両を前記目標進行路に沿って自動走行させる自動運転制御部とを備えており、
   前記自車走行可能判定部が前記前走車は自動運転により前記計測点を通過可能と判定した場合、前記目標進行路設定演算部は、前記走行可能幅演算部で求めた前記走行可能幅の中央を前記自車両の前記目標進行路として設定する
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の自動運転支援システム。
5. 前記走行可能幅演算部で求める前記走行可能幅は、前記信頼度の高い前記前走車の前記計測点を通過したときから前記自車両が該計測点を通過しようとするまでの経過時間と予想降雪量とに基づき、前記経過時間が長く且つ予想降雪量が多い場合は、狭い値に設定される
   ことを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の自動運転支援システム。

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