JP2020189560A

JP2020189560A - 車両制御装置

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Publication number: JP2020189560A
Application number: JP2019095641A
Authority: JP
Inventors: 龍稲葉; Ryu Inaba
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2019-05-22
Filing date: 2019-05-22
Publication date: 2020-11-26
Anticipated expiration: 2039-05-22
Also published as: JP7227072B2; WO2020235386A1; CN113840764A; US20220234580A1

Abstract

【課題】安全性や乗心地を担保することのできる車両制御装置を提供する。【解決手段】車両に搭載された外界センサ２〜５から得られるセンサ情報を地物情報を点群として含む地図情報とマッチングして前記車両の自己位置（地図上の絶対位置情報）を推定する自己位置推定処理部３０６と、前記地図情報とのマッチングの阻害要因物体の行動予測を行う立体物行動予測部３０７と、前記阻害要因物体の行動予測結果、将来時刻における道路状況の推測結果、及び将来時刻における前記車両の位置誤差の推定結果に基づいて、前記車両の運転行動計画を行う運転行動候補生成部（運転行動計画部）３０９と、を備える。【選択図】図８

Description

本発明は、自動車等の車両、特に自動運転走行中の目標軌道生成機能および追従制御機能を備えた車両を制御する車両制御装置に関する。

従来、自車両の周辺の物体情報を取得し、取得した物体情報および地図情報に基づき自車両の運転行動を計画し、それに基づき軌道を生成し、その軌道に追従するように自車両を制御するシステムが開発されている（例えば、下記特許文献１を参照）。

また、生成する軌道のベースとなる車両が通るべき車線中心線情報を地図から算出するための自車両の自己位置情報を、車両に搭載された距離センサ（レーザレンジファインダ、超音波センサ、赤外線センサ、カメラ等）から得られた特徴点マップと点群地図をマッチングすることにより、高精度に得る手法が開発されている（例えば、下記特許文献２を参照）。

特開２０１８−６２２６１号公報特開２０１７−１４６８９３号公報

しかしながら、自車両周辺の特徴点が得られる立体物（地物）とそれを捕らえるためのセンサ間にトラックや看板などの障害物が存在する場合には、必要な特徴点を得ることが出来ず、そのため、点群地図とのマッチングが高精度に実施することが出来ない場合があり、その結果、自己位置情報に誤差が生じる場合があった。従来の自動運転の考え方では高精度な位置情報に基づいた軌道生成および軌道追従制御を前提としているため、推定された自己位置情報の誤差が大きい場合、参照するべき道路中心点と自車位置との相対情報に誤差が生じ、軌道生成や、生成した軌道への追従制御が安定しないため、安全性や乗心地を担保することが難しい場合があった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、安全性や乗心地を担保することのできる車両制御装置を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明に係る車両制御装置は、車両に搭載された外界センサから得られるセンサ情報を地物情報を点群として含む地図情報とマッチングして前記車両の自己位置を推定する自己位置推定処理部と、前記地図情報とのマッチングの阻害要因物体の行動予測を行う立体物行動予測部と、前記阻害要因物体の行動予測結果、将来時刻における道路状況の推測結果、及び将来時刻における前記車両の位置誤差の推定結果に基づいて、前記車両の運転行動計画を行う運転行動計画部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、自車両の位置誤差が小さくなるので、自車両の加減速頻度や車両操舵量が低減することで乗心地が悪化することを防ぐことができる。

本発明のその他の課題、構成、作用、および効果については、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

図１は、本発明の実施例１に係る車両制御装置を搭載した自動運転車両の走行駆動系およびセンサの構成を示したブロック図である。図２は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の構成を示したブロック図である。図３は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の自動運転計画部の構成を示したブロック図である。図４は、本発明の実施例１に係る車両制御装置を適用した例を示した説明図である。図５は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の自己位置推定処理部が用いる点群地図を示した説明図である。図６は、特徴点マップと点群データベースをマッチングさせた点群地図を示した説明図である。図７（ａ）、（ｂ）は、自車両前方をセンサで取得した画像を示した図である。図８は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の運転行動候補生成部を説明したブロック図である。図９は、運転行動候補生成演算部で行なう処理のフローチャートを示した図である。図１０は、運転行動候補生成演算部で行なう処理における位置誤差改善行動候補生成のフローチャートを示した図である。図１１は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の車両運動制御部の構成を示したブロック図である。図１２は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の自動運転計画部および車両運動制御部が用いる高精度道路地図を示した説明図である。図１３は、本発明の実施例１に係る車両制御装置の軌道候補生成部の構成を示したブロック図である。図１４は、本発明の実施例１において阻害要因の存在の有無による停止線付近における自車両の位置と自車両速度および位置推定誤差の関係を表現した図である。図１５は、本発明の実施例２に係る車両制御装置を適用した例を示した説明図である。図１６は、本発明の実施例２の将来時刻において自車両が異なる行動をとった場合の自車両が検知できる特徴点の違いを説明する図である。図１７は、本発明の実施例２において阻害要因の存在の有無による交差点付近における自車両の位置と自車両車線および前後位置推定誤差の関係を表現した図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例１に係る車両制御装置１を搭載した自動運転車両（以下、単に車両や自車両ということがある）４０１の全体構成を示した説明図である。なお、図中、ＦＬ輪は左前輪、ＦＲ輪は右前輪、ＲＬ輪は左後輪、ＲＲ輪は右後輪をそれぞれ意味する。

図示実施例の車両４０１は、外界を認識する外界センサ（以下、単にセンサという）２、３、４、５の情報（外界情報）に基づき、車両４０１の進行方向を制御するアクチュエータとしてのステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０への指令値を演算する車両制御装置１を備える。また、車両４０１は、当該車両制御装置１からの指令値に基づき上記ステアリング制御機構１０を制御する操舵制御装置８と、当該指令値に基づき上記ブレーキ制御機構１３を制御して各輪（ＦＬ輪、ＦＲ輪、ＲＬ輪、ＲＲ輪）のブレーキ力配分を調整する制動制御装置１５と、当該指令値に基づきスロットル制御機構２０を制御してエンジン（不図示）のトルク出力を調整する加速制御装置１９と、自車両４０１の走行計画や周辺に存在する移動体の行動予測等を表示する表示装置２４とを備える。なお、本例では、駆動源としてエンジンを使用しているが、駆動源としてモータを使用した電動車両にも本発明を適用できることは勿論である。

車両４０１は、外界を認識するセンサ２、３、４、５として、前方にカメラ２、左右側方にレーザーレーダ３、４、後方にミリ波レーダ５を備えており、自車両４０１と周囲車両の相対距離及び相対速度を検出することができる。また、車両４０１は、路車間または車々間の通信を行う通信装置２３を備える。なお、本実施例では、センサ構成の一例として上記センサの組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせでもよい。上記センサ信号（センサの出力信号）が、車両制御装置１に入力される。

車両制御装置１は、図１に詳細に示していないが、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。上記ＲＯＭには、以下で説明する車両走行制御のフローが記憶されている。詳細は後述するが、車両制御装置１は、生成した走行計画に従って車両走行を制御するための各アクチュエータ１０、１３、２０の指令値を演算する。各アクチュエータ１０、１３、２０の制御装置８、１５、１９は、車両制御装置１の指令値を通信により受信し、当該指令値に基づき各アクチュエータ１０、１３、２０を制御する。

次に、ブレーキの動作について説明する。ドライバが車両４０１を運転している状態では、ドライバのブレーキペダル１２を踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構１３を介して、ホイルシリンダ１６ＦＬ〜１６ＲＲに供給される。ホイルシリンダ１６ＦＬ〜１６ＲＲは、不図示のシリンダ、ピストン、パッド等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。なお、ディスクロータは、車輪とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。

制動制御装置１５は、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。制動制御装置１５には、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ１４と、各輪に設置された車輪速センサ１１ＦＬ〜１１ＲＲと、上述の車両制御装置１からのブレーキ力指令値と、後述する操舵制御装置８を介したハンドル角検出装置２１からのセンサ信号が入力されている。また、制動制御装置１５の出力は、不図示のポンプ、制御バルブを有するブレーキ制御機構１３に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。制動制御装置１５は、上記情報に基づいて車両４０１のスピン、ドリフトアウト、車輪のロックを推定し、それらを抑制するようにブレーキ制御機構１３等を制御して該当輪の制動力を発生させ、ドライバの操縦安定性を高める役割を担っている。また、車両制御装置１が、制動制御装置１５にブレーキ力指令値を通信することで、車両４０１に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に制動を行う役割を担っている。但し、本発明は上記制動制御装置１５に限定するものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

次に、ステアリングの動作について説明する。ドライバが車両４０１を運転している状態では、ドライバがハンドル６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置７とハンドル角検出装置２１で検出し、それらの情報に基づいて操舵制御装置８はモータ９を制御してアシストトルクを発生させる。なお、操舵制御装置８も、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。上記ドライバの操舵トルクと、モータ９によるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構１０が可動し、前輪が切れる。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構１０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。

操舵制御装置８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータ９によりトルクを発生し、ステアリング制御機構１０を制御することができる。従って、車両制御装置１は、操舵制御装置８に操舵力指令値を通信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に操舵を行う役割を担っている。但し、本発明は上記操舵制御装置８に限定するものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

次に、アクセルについて説明する。ドライバのアクセルペダル１７の踏み込み量はストロークセンサ１８で検出され、加速制御装置１９に入力される。なお、加速制御装置１９も、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。加速制御装置１９は、上記アクセルペダル踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジン（のトルク出力）を制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両４０１を加速させることができる。また、加速制御装置１９は、ドライバのアクセルペダル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、車両制御装置１は、加速制御装置１９に加速指令値を通信することで、車両４０１に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に加速を行う役割を担っている。

次に、本実施例の自動運転用車両制御装置１の構成について、図２に示したブロック図を用いて説明する。

図示実施例の車両制御装置１は、基本的に、後述する自車両を自動的に（自動で）目的地へ運転するための自車両の動作を計画する自動運転計画部２０１、駐車場などで自車両を自動的に駐車枠に駐車させるための自車両の動作を計画する自動駐車計画部２０２、自動運転車両の車両運動を制御するための指令値を生成する車両運動制御部２０３、前述したステアリング・ブレーキ・エンジンなどの各アクチュエータ１０、１３、２０を（制御装置８、１５、１９を介して）制御するためのアクチュエータ制御部２０４を備え、それらは異なるコントローラ（ＣＰＵ）に実装されているとする。そのため、各コントローラ間の通信を行なうための車両ネットワーク２０５が必要となる。ただし、車両ネットワーク２０５は、有線接続以外にも無線接続されている場合も考えられる。また、各コントローラへの実装方法としては、自動駐車計画部２０２と自動運転計画部２０１が同一のハードウェアに実装されている場合なども考えられる。また、アクチュエータ制御部２０４の実装についても、エンジン制御用コントローラやブレーキ制御用コントローラなどの異なるハードウェアに実装される場合も考えられる。

次に、本実施例の車両制御装置１に含まれる自動運転計画部２０１の構成および動作について、図３に示したブロック図を用いて説明する。

図示実施例の自動運転計画部２０１は、主に、センサ情報処理部３０４、地図情報処理部３０５、自己位置推定処理部３０６、立体物行動予測部３０７、記憶部３０８、運転行動候補生成部（運転行動計画部）３０９を含んで構成される。各ブロックについて以下に説明する。

図３に示す例では、外界を認識するセンサとして、電波を対象物に向けて発射し、その反射波を測定することにより、対象物までの距離や方向を測るレーダ３０１、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影することにより、その奥行き方向の情報も記録できるようにしたステレオカメラ３０２、車両の速度やタイヤの回転数を測定するセンサ情報、GNSS（全球測位衛星システム）を用いた自動運転車両の平均位置を算出した情報、自動運転車両に乗員している人がナビゲーションシステムをインターフェースとして入力した目的地情報、電話回線などの無線通信を活用して遠隔地にいるオペレータなどが指定した目的地情報などの車両状態を検知できるセンサ群としての車両センサ３０３が搭載され、それらの情報に基づいて得られた周囲の環境の情報をセンサ情報処理部３０４に入力し、自車両の周囲に存在する移動物体などの物体情報に変換する。具体的な物体情報としては、歩行者、自転車、車両などの属性情報や、それらの現在位置および現在速度ベクトルを抽出する。ここで、移動物体には、現時刻で得られた速度がゼロであったとしても、将来において動く可能性がある駐車車両などは含めるものとする。また、自車両が自動運転を開始する地点から目標地点およびその周辺に関する道路情報や信号機情報、現在位置から目標地点までのルート情報、走行する区間の交通ルールデータベースなどを記憶する記憶部３０８がある。また、記憶部３０８には、自己位置推定処理部３０６で用いる点群データベースが記憶されている（後で詳述）。また、記憶部３０８の記憶している情報に基づいて自動運転を行なうために必要な道路の車線中心線情報や信号機情報に基づいて、自動運転車両が通行予定である信号機の点灯情報などを整理して利用できる形式にするための地図情報処理部３０５がある。また、後述する自己位置推定処理部３０６では、上記センサで得られた周辺情報と点群データベースおよび車両のステアリング角度および車両速度やGNSSで得られた情報に基づいて、自車両が存在する場所（詳細には、地図上の絶対位置）を推定する。

次に、前記の物体情報および地図情報を（センサ情報処理部３０４および地図情報処理部３０５から）立体物行動予測部３０７に入力する。立体物行動予測部３０７では、入力情報に基づいて、各移動物体の将来の位置および速度情報（物体予測情報）を演算する。各移動物体の動きを予測するために、物体情報に基づいて各物体の将来時間Tにおける位置R(X(T),Y(T))を予測する。予測する具体的な方法としては、移動物体の現在位置Rn0(Xn(0),Yn(0))、現在速度Vn(Vxn,Vyn)とした場合、以下の線形予測式（１）に基づいて、予測演算を行なう方法が考えられる。
［数１］
Rn(Xn(T),Yn(T))＝Vn(Vxn,Vyn)×T+Rn0(Xn(0),Yn(0)) ・・・（１）
ここでの演算方法は、各物体は将来時間において現在速度を維持して移動する等速直線運動することを仮定している。これにより、立体物行動予測部３０７は、短時間に多くの物体の予測が可能となる。

次に、立体物行動予測結果および地図情報を（立体物行動予測部３０７および地図情報処理部３０５から）運転行動候補生成部３０９に入力する。運転行動候補生成部３０９では、後述するように、入力情報に基づいて、自動運転車両（自車両）が他車両および自車両周辺に存在する立体物に衝突せず、かつ、ルート情報および現在の車両状態（速度、位置、向きなど）に適した、運転行動候補（運転行動計画ともいう）を演算して出力する。

次に、本実施例の自己位置推定処理部３０６から出力される自己位置推定情報に基づいた（加味した）運転行動候補生成手法について、図４に示した代表的なシーンの模式図等を用いて説明する。図４に示すシーンにおいて、自車両４０１が自動運転走行を行なっている。対向１車線道路とし、自車両４０１の前方には先行車両（以下、前方車両ということもある）４０２が走行している。ここで、先行車両４０２の特徴としては、トラックやトレーラーなどの車高や車幅が比較的大きい車両を想定している。また、道路と歩道の境界として配置されているフェンス４０５がある。また、ステレオカメラ３０２（図３）の検知情報もしくは、自車両４０１の位置情報に基づいて自車両周辺地図から入手する方法で、車両が安全に停車することができる道路の端として道路端点列４０７および道路中心線４０６の情報を自車両４０１は得ることができるものとする。また、立体物行動予測部３０７の出力結果である先行車両４０２の予測軌道情報４０４を得られている。ここでは、先行車両４０２の５秒後までの予測軌道を演算した結果を示している。

次に、本実施例における自己位置推定処理部３０６での処理内容について以下に説明する。図５に示したのは、図４で示す道路領域走行時において（記憶部３０８に記憶されている）点群データベースから出力されてくる点群地図である。自己位置推定処理部３０６で自己位置推定を行なうに当たっては、２つの点群が整合するように、その位置姿勢の関係を調整する方法の１つであるICP（Iterative Closest Point）を使うことにより、自車両位置においてセンサで得られた特徴点情報と、位置情報と関係付けられている点群を重ね合わせることで（ICPマッチング手法）、高精度に自己位置を推定することが可能となる。例えば、図４において、フェンス４０５や立体物４１１ａ、４１１ｂは、画像を取得するセンサにおいて画像変換を行なうことでエッジ情報を検出することが可能となるため、事前にネットワーク型RTK測量手法と距離センサ（例えばライダー）を使って、エッジ情報と位置情報を関係付けた地図を作成しておくことにより、比較的廉価な距離センサ（例えばステレオカメラ）や画像センサ（単眼カメラ）を使って特徴点マップを得ることが出来る。図５で示した点群地図（地物情報を点群として含む地図）においては、立体物４１１ａ、４１１ｂとフェンス４０５との特徴点（５０１ａ、５０１ｂ、５０２ａ、５０２ｂ）を位置に関連付けてそれぞれ記録されている。

次に、車載センサで得られた特徴点マップと点群地図のマッチングについて図６を用いて説明する。前述したICPマッチング手法を使う場合、センサで得られた特徴点マップの特徴点が少ない場合に、点群地図（点群データベース）とマッチングが行なえない場合が存在する。それは、前述したICPマッチング手法では、各特徴点と対応する点群間の距離を算出することで、距離和が最小となるように拡大・縮小・回転などを行なうが、特徴点が少ないため、複数個所における距離和がほぼ等しい結果となり、位置を特定することができない場合である。そのため、センサで得られた特徴点が多い場合には、図６に示す画像から得られた特徴点マップ７０１ｂが一致する場所の候補（マッチング候補地図）として、６０１ｂが出力され、そのマッチング中心点６０２のばらつきは少なくなるが、センサで得られた特徴点が少ない場合には、図６に示す画像から得られた特徴点マップ７０１ａが一致する場所の候補（マッチング候補地図）として、６０１ａ〜６０１ｃが出力され、そのマッチング中心点６０２がばらつくことで位置推定誤差となる。

特に、図４で示すような自車両４０１の前方に高さもしくは横幅が大きなトラックなどが先行車両４０２として走行している場合には、車両前方のみを撮像することができるセンサ（例えば、ステレオカメラ）では視野角（センサ検知範囲４１２）が狭いことに加えて撮影した画像内で先行車両４０２が大半の領域を占めることにより、得たい特徴点を得ることが出来ない場合がある。図４に示す状況において、車載センサで得られた結果（画像）を図７（ａ）に示す。この図７（ａ）は、前記した図６の特徴点マップ７０１ａに対応している。この結果から、特徴点マップ７０１ａが得られているが、特徴点が少ないために前記したマッチングが上手くいかない場合がある。

そこで、本実施例では、センサ検知範囲内でマッチングの阻害要因となっている物体（図４のシーンでは先行車両４０２）の行動予測結果と周辺の道路状況推測結果とに基づき将来時刻における特徴点取得予測を行い、それらの結果に基づいて、自車両４０１の運転行動候補（運転行動計画）を生成することとする。

次に、本実施例の運転行動候補生成部３０９について、図８を用いてより詳細に説明する。図示実施例の運転行動候補生成部３０９は、主に、道路状況推測部９０１、特徴点取得結果予測部９０２、運転行動候補生成演算部９０３を含んで構成される。各ブロックについて以下に説明する。

道路状況推測部９０１では、立体物行動予測部３０７からの立体物行動予測結果、地図情報処理部３０５からの道路情報、信号機情報に基づいて、将来の（将来時刻における）道路状況を予測する。例えば、図４に示す状況においては、信号機４０９の現在の点灯情報やネットワーク通信や過去に通過時の情報などに基づく将来の信号機予測情報、立体物行動予測結果から得られる交差点４１０付近の歩行者の存在有無情報、先行車両（阻害要因）４０２のこれまでの走行パターンに基づく情報などから、将来の道路状況を推測する。その一例としては、将来５秒後の状態では自車両前方および後方には車両は存在せず、信号機４０９も赤色（停止）を示している状況であることが推測される。

次に、特徴点取得結果予測部９０２においては、道路状況推測部９０１からの道路状況推測結果および立体物行動予測部３０７からの立体物行動予測結果、記憶部３０８からの点群データベースなどから、将来位置において得られる特徴点の取得結果を予測する。予測する手法としては、道路状況予測結果に基づいて、自車両４０１がいくつかの走行パターンで進んだ際（換言すれば、複数の運転行動パターンで運転した際）の自車両周辺状況を予測することができ、（各走行パターンにおいて）その位置におけるセンサの画角情報に基づいて、点群データベースに登録されている地物（立体物）がセンサ検知範囲内に存在するかを予測し、その結果から得られる特徴点取得結果を予測する。例えば、図４の示す状況であれば、将来時刻（例えば４秒後）などであれば、先行車両４０２が遠方に移動することにより、自車両４０１のセンサから得られる特徴点が増加することが予想される。図７（ｂ）がその例である。なお、この図７（ｂ）は、前記した図６の特徴点マップ７０１ｂに対応している。

次に、運転行動候補生成演算部９０３（の処理内容）について、図９のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ８０１の基本行動候補生成では、周辺センサおよび地図情報などに基づいて、周辺環境のコンテキスト認知を行い、（複数の）基本行動候補を生成する。例えば、図４の状況であれば、まず、現在車線を先行車両４０２に追従して走行することが考えられる。他には、先行車両４０２を追い越すことも考えられる。他のシーンの例としては、複数の走行車線が存在する場合には、車線変更することも考えられる。また、駐車車両が存在すれば、駐車車両を追い越すことなども考えられる。ここで生成された行動候補はメモリに格納される。

ステップＳ８０２の将来位置誤差推定では、メモリ内に格納されている行動候補に対して、対象の行動を行なった場合の位置誤差を特徴点取得結果予測部９０２で得られた結果に基づいて推定する。例えば、図４の状況であれば、現在車線を先行車両４０２に追従して走行するという基本行動をとった場合には、将来位置において得られる特徴点が少なくなることが予想されるため、位置誤差情報が増えることが推定される。

ステップＳ８０３の誤差条件判定では、メモリ内に格納されている行動候補ごとに、ステップＳ８０２の将来位置誤差推定結果と、その行動に必要な誤差条件とを比較することにより誤差条件判定を行なう。例えば、図４の状況であれば、現在車線を先行車両４０２に追従して走行するという基本行動をとった場合に、停止線４０８で停車しようとした際に、前後位置誤差が増えているため、停止線４０８直前での急停車となり乗心地が悪化する。そのため、メモリ内に格納されている行動候補に乗心地等に関する誤差条件（後で説明）を満たさない行動候補がある場合には、ステップＳ８０４に進む。全ての行動候補が乗心地等に関する誤差条件を満たしている場合には、ループ処理を抜けて終了となる。

ステップＳ８０４の位置誤差改善行動候補生成では、ステップＳ８０３の誤差条件判定で条件を満たさなかった行動候補に対して、変更を加えることで将来位置誤差が改善しないかを試みる。変更する方針としては、はじめに時間（速度）軸方向（前後方向）の行動を変更した場合を検討し、次に横方向の行動を変更した場合を検討する方法が考えられる。時間（速度）軸方向（前後方向）の行動を変更した場合として、図４の状況であれば、現在車線を先行車両４０２に追従せずに車間を空けて走行するという行動候補を生成する。これには、特徴点取得結果予測結果に基づいて時間軸方向に探索的に誤差が小さくなる行動候補を探す方法が考えられる。次に、横方向の行動を変更した場合については、車線変更などを試みる方法が考えられる。

前述のステップＳ８０４において位置誤差改善行動候補生成について、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０に示すように、ステップＳ１８０１において、前後方向回避が可能かを判定する。ここで、Ｓ８０３の誤差条件判定による繰り返し処理において、阻害要因物体（例えば先行車両４０２）に対して、前後方向の回避行動だけで誤差条件を満たせると判断された場合には、Ｓ１８０２の前後方向回避行動生成を行う。一方、Ｓ８０３の誤差条件判定による繰り返し処理において、前後方向回避の行動が棄却されており、阻害要因物体（例えば先行車両４０２）に対して、前後方向の回避行動だけでは誤差条件を満たせないと判断された場合には、Ｓ１８０３の左右方向回避行動生成を行う。これにより、先行車両に対して前後方向もしくは左右方向へ回避する行動（運転行動候補）が生成される。

ステップＳ８０５の行動候補メモリ交換処理では、ステップＳ８０４で生成された位置誤差改善行動候補が行動候補を格納しているメモリ内の誤差条件が満たされていない行動候補と交換される。そして、再びステップＳ８０２に進む。

これにより、自動運転計画部２０１（の運転行動候補生成部３０９）は、道路状況推測部９０１からの道路状況推測結果や立体物行動予測部３０７からの立体物行動予測結果などに基づき、自車両４０１がいくつかの走行パターンで進んだ際の将来時刻における特徴点取得結果を予測し、その予測結果に基づき、自車両４０１の将来位置誤差を推定し、その推定結果に基づき、安全性や乗心地を考慮した運転行動候補（運転行動計画）を生成する。

なお、本実施例の車両制御装置１に含まれる自動駐車計画部２０２は、基本的に目的地が駐車場などの駐車枠で、自動駐車中の（駐車枠までの）運転行動候補を生成（演算）する以外は、前述した自動運転計画部２０１とほぼ同じである。

次に、本実施例の車両制御装置１に含まれる車両運動制御部２０３の構成および動作について、図１１を用いて説明する。

車両運動制御部２０３は、自動運転計画部２０１や自動駐車計画部２０２から出力される運転行動候補および周辺地図情報、自己位置推定情報に基づいて、アクチュエータ１０、１３、２０の指令値（アクチュエータ目標値や軌道追従制御指令値ともいう）を演算する。車両運動制御部２０３の中には、車線中心線生成部１１０１、軌道候補生成部１１０２、軌道評価部１１０３、目標軌道決定部１１０４、軌道追従制御指令値演算部１１０５が存在する。各ブロックについて以下に説明する。

車線中心線生成部１１０１では、自己位置推定情報と周辺地図情報に基づき、自車両が存在する車線の中心点列（緯度経度もしくは、平面座標上の（X_1,Y_1）、・・・・、（X_N,Y_N）で表現する）を算出する。例えば図１２に示す例では、横断歩道情報１００３、信号機点灯情報１００４、停止線位置情報１００５、車線中心点列（対向車線）１００２などに基づき、車線中心点列（自車線）１００１を算出する。

軌道候補生成部１１０２では、運転可能領域および周辺地図情報に基づいて軌道候補を生成する。なお、運転可能領域とは、自動運転車両が他車両および自車両周辺に存在する立体物に衝突せず、かつ、ルート情報および現在の車両状態（速度、位置、向きなど）に適した、停車を含む走行が可能な領域を意味する。

例えば、図１３に示すように、軌道候補生成部１１０２には、経路候補生成部１２０１および速度候補生成部１２０２が存在する方法が考えられる。この方法では、始めに経路候補生成部１２０１にて経路（時系列情報を持たずに、自車両が通過する点列）を運転可能領域および周辺地図情報に基づいて演算する。その方法としては、運転可能領域内において、下記の変分方程式（２）を満たすような経路を候補とする方法が考えられる。
［数２］

ここで、自車両の将来の運動状態を演算する方法としては、車両のプラントモデルを利用する方法が考えられる。プラントモデルとしては例えば、バイスクルモデルや４輪モデルなどを用いることが考えられる。上記の変分方程式（２）で演算した経路を走行した場合の車両の挙動（車両の縦加速度、横加速度、車頭角度など）をモデルから得ることができる。以下に述べる速度候補生成部１２０２においても、同様のモデルを用いて将来の車両挙動を予測することが可能となる。

この方程式（２）の出力は、各係数の重み(w1,w2,w3)を変更することや、評価する項目を変更することにより、複数の経路を生成することが可能となる。また、この方程式（２）からの出力以外にも、運転可能領域内の自車線の車線中心点列を利用する方法も考えられる。これらの複数（もしくは単一でも可）の経路候補に対して、速度候補生成部１２０２では、下記の方程式（３）を満たすような速度列情報を速度候補とすることが考えられる。方程式（３）中のw4,w5,w6は各係数の重みである。
［数３］

このときに速度候補として取り得る範囲について、図４に示すシーンでは、自車両４０１の後方に他車両が存在していないため、道路に規定されている法廷速度以下の範囲内で検索する方法が考えられる。

次に、軌道評価部１１０３では、軌道候補生成部１１０２で生成された軌道候補に対して、評価を行なう。評価の方法としては、それぞれの軌道候補に対して、下記の方程式（４）の乗心地を示す評価項目（例えば、車両横方向の加速度の２乗、車両縦方向の加速度の２乗、それら加速度を微分した加々速度の２乗の線形和）とする方法が考えられる。ただし、v1,v2,v3,v4は重み係数である。
［数４］
乗心地評価値＝v1×（車両横方向加速度）²＋v2×（車両縦方向加速度）²＋v3×（車両横方向加々速度）²＋v4×（車両縦方向加々速度）² ・・・（４）

次に、目標軌道決定部１１０４では、軌道評価部１１０３で評価された軌道候補に対して、乗心地が良い評価値となる候補軌道を選択する。ただし、このとき、目標軌道決定部１１０４は、一度選択した候補軌道については所定時間は変更しないように軌道評価部１１０３で得られた評価値に対して、重みをつけて調整する方法が考えられる。これは、例えば車線変更を意図する候補軌道を選択した次の演算周期において、目標軌道決定部１１０４側で車線変更しないで現在車線を意図する候補軌道を選択するようなことがあった場合に、乗員が車両の動作に不安を持つ可能性があるためである。

次に、軌道追従制御指令値演算部１１０５では、目標軌道決定部１１０４で選択・決定した目標軌道に対して、車両４０１が追従するようにステアリング指令値やブレーキ動作量、エンジン出力値などを演算する。この方法については、目標軌道決定部１１０４で決定した目標軌道に対して、目標軌道に追従するためのステアリング、ブレーキ、エンジンの指令値（軌道追従制御指令値）を演算する。ステアリングの指令値を演算する方法としては、目標軌道との誤差が減少するように操舵量を決定する方法が知られている。また、目標速度を実現するエンジンおよびブレーキへの指令値を演算する方法としては、従来の所定の速度で車両を制御することが出来るクルーズコントロール制御の演算手法を用いる方法が考えられる。

次に、本実施例の車両制御装置１の車両運動制御部２０３の動きについて、図４に示した状況における作用効果を図１４を用いて以下に説明する。図１４中、実線が地図情報とのマッチングの阻害要因となる先行車両が存在している場合、点線は地図情報とのマッチングの阻害要因が存在しない場合の、自車両速度と位置推定誤差情報を示す。

阻害要因が存在する場合、時刻Ｔ＝Ｔ１において先行車両と周辺の情報、点群データベースに登録されている情報に基づいて先行車両への追従をやめて、速度を低下させる行動を選択している。その後、阻害要因がセンサの視界からなくなったことにより、地図情報とのマッチングが可能となり、時刻Ｔ＝Ｔ２のときに位置誤差が小さくなり始めていることがわかる。そのため、時刻Ｔ＝Ｔ３において停止線に対しても急減速することがないため、乗心地を損なわない自動運転が可能となる。

本実施例の車両制御装置１に含まれるアクチュエータ制御部２０４は、前述したように、車両運動制御部２０３（の軌道追従制御指令値演算部１１０５）から出力された指令値（軌道追従制御指令値）に基づいて、ステアリング・ブレーキ・エンジンなどの各アクチュエータ１０、１３、２０を（制御装置８、１５、１９を介して）任意に制御することで、車両制御装置１は、前述した自動運転を実現する。

以上で説明したように、本実施例の車両制御装置１は、車両に搭載された外界センサ２〜５から得られるセンサ情報を地物情報を点群として含む地図情報とマッチングして前記車両の自己位置（地図上の絶対位置情報）を推定する自己位置推定処理部３０６と、前記地図情報とのマッチングの阻害要因物体の行動予測を行う立体物行動予測部３０７と、前記阻害要因物体の行動予測結果、将来時刻における道路状況の推測結果、及び将来時刻における前記車両の位置誤差の推定結果に基づいて、前記車両の運転行動計画を行う運転行動候補生成部（運転行動計画部）３０９と、を備える。また、運転行動候補生成部（運転行動計画部）３０９は、前記外界センサ２〜５のセンサ検知範囲内で、前記阻害要因物体の行動予測結果と将来時刻における道路状況の推測結果に基づいて、将来時刻における特徴点取得結果を予測し、その予測結果に基づいて将来時刻における前記車両の位置誤差を推定し、その推定結果に基づいて前記車両の運転行動計画を行う。

これにより、自車両の位置誤差が小さくなるので、自車両の加減速頻度や車両操舵量が低減することで乗心地が悪化することを防ぐことができる。

続いて、図１５〜図１７を用いて、本発明の実施例２、特に実施例２における運転行動候補生成演算部（図８参照）について説明する。なお、本実施例２における車両制御装置の構成自体は、上述した実施例１と同様である。

例えば図４に示すシーンのように、白線により車線が規定されている道路であれば、白線検知等により車線中心情報を取得し、目標経路の車線をレーンキープしたり、車線変更したりすることができる。一方、交差点を通過する場合は、白線がないため、センサ情報から自己位置推定を行い、自己位置と地図から追従する目標車線（車線中心情報）（通行線）を算出する必要がある。

図１５は、当該実施例を適用する場面の一例である。自車両４０１の前方には先行車両４０２が存在している。また、走行道路は、片側２車線の道路であり、自車両４０１および先行車両４０２は左側車線を走行している。また、前方には交差点４１０が存在しており、自車両４０１は、ナビゲーションシステムなどから設定されている経路情報に基づいて、交差点４１０を右折する経路が設定されている。また、当該交差点４１０は、右側車線及び左側車線のどちらでも右折が可能であるとする。実施例１と同様に、自車両４０１（の車両制御装置１）は、周辺の物体（中央分離帯１５０１、立体物１５０２ａ、立体物１５０２ｂ等）を用いて自車両４０１の推定位置情報の誤差を減らすように計画している。一方で、先行車両４０２が存在していることにより、先行車両４０２の後方を走行してしまうと、センサにより周辺の物体（中央分離帯１５０１、立体物１５０２ａ、立体物１５０２ｂ）の特徴点を検知することができず、誤差を減らすことができない可能性がある。

そのため、図９のステップＳ８０４および図１０のフローチャートを用いて説明したように位置誤差改善行動候補を生成する。つまり、ステップＳ１８０１において、前後方向回避が可能かを判定する。ここでは、Ｓ８０３の誤差条件判定による繰り返し処理において、前後方向回避の行動が棄却されており、阻害要因物体（例えば先行車両４０２）に対して、前後方向の回避行動だけでは誤差条件を満たせないと判断された場合には、Ｓ１８０３の左右方向回避行動生成を行う。これにより、先行車両４０２に対して左右方向へ回避する行動（運転行動候補）が生成される。

なお、図１５中、１００１ａは、左側車線（現状の走行車線）の車線中心点列、１００１ｂは、右側車線（左右方向（具体的には右側）へ回避した車線）の車線中心点列を表している。

次に、左右方向への運転行動候補が生成された場合の自車両の動きおよび周辺環境について図１６を用いて説明する。

時刻Ｔ＝Ｔａにおいて、自車両４０１は、時刻Ｔ＝Ｔｂにおける自車両４０１の状態を予測して行動（運転行動候補ならびに目標軌道）を決定する。時刻Ｔ＝Ｔｂにおいて自車両４０１が先行車両４０２の後方に位置した場合、周辺の物体（中央分離帯１５０１、立体物１５０２ａ、立体物１５０２ｂ等）は先行車両４０２によって（換言すれば、先行車両４１２に阻害されて）ほとんど検知することができないことが予測される（センサ検知範囲４１２ａ）。一方、左右方向への回避行動である、右側車線に車線変更した場合、時刻Ｔ＝Ｔｂにおいて周辺の物体（中央分離帯１５０１、立体物１５０２ａ、立体物１５０２ｂ等）がセンサによって検知できることが予測され（センサ検知範囲４１２ｂ）、その結果、自車両４０１の位置誤差が所定の値以下になることが予測できる。

次に、本実施例の車両制御装置１の車両運動制御部２０３の動きについて、図１５に示した状況における作用効果を図１７を用いて以下に説明する。図１７中、車線１（左側車線）を走行したまま交差点を右折した場合を点線、車線１（左側車線）から途中で車線２（右側車線）に車線変更して交差点を右折した場合を実線で示している。

図１７に示すように、途中で車線変更した場合、交差点右折を行うときに、前後位置推定誤差が、車線変更しなかった場合に比べて小さくなっていることがわかる。前後位置推定誤差が小さくなることにより、交差点右折するシーンにおいて、車線中心線への追従制御が安定することで乗心地が改善することが期待される。

このように、本実施例２においても、上述した実施例１と同様に、自車両の位置誤差（特に、白線がない交差点での位置誤差）が小さくなるので、自車両の加減速頻度や車両操舵量が低減することで乗心地が悪化することを防ぐことができる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形形態が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１車両制御装置
２〜５外界センサ
８操舵制御装置
１０ステアリング制御機構
１３ブレーキ制御機構
１５制動制御装置
１９加速制御装置
２０スロットル制御機構
２３通信装置
２４表示装置
２０１自動運転計画部
２０２自動駐車計画部
２０３車両運動制御部
２０４アクチュエータ制御部
２０５車両ネットワーク
３０１レーダ
３０２ステレオカメラ
３０３車両センサ
３０４センサ情報処理部
３０５地図情報処理部
３０６自己位置推定処理部
３０７立体物行動予測部
３０８記憶部
３０９運転行動候補生成部（運転行動計画部）
４０１自動運転車両（自車両）
４０２先行車両（前方車両）
４０４前方車両の予測軌道情報
４０５フェンス
４０６道路中心線
４０７道路端点列
４０８停止線
４０９信号機
４１０交差点
４１１ａ、４１１ｂ立体物
４１２、４１２ａ、４１２１ｂセンサ検知範囲
５０１ａ、５０１ｂ立体物によって生じる特徴点
５０２ａ、５０２ｂフェンスによって生じる特徴点
６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃマッチング候補地図
６０２マッチング中心点（誤差情報含む）
７０１ａ、７０１ｂ画像から得られた特徴点マップ
９０１道路状況推測部
９０２特徴点取得結果予測部
９０３運転行動候補生成演算部
１００１、１００１ａ、１００１ｂ車線中心点列（自車線）
１００２車線中心点列（対向車線）
１００３横断歩道情報
１００４信号機点灯情報
１００５停止線位置情報
１１０１車線中心線生成部
１１０２軌道候補生成部
１１０３軌道評価部
１１０４目標軌道決定部
１１０５軌道追従制御指令値演算部
１２０１経路候補生成部
１２０２速度候補生成部
１５０１中央分離帯
１５０２ａ、１５０２ｂ立体物

Claims

車両に搭載された外界センサから得られるセンサ情報を地物情報を点群として含む地図情報とマッチングして前記車両の自己位置を推定する自己位置推定処理部と、
前記地図情報とのマッチングの阻害要因物体の行動予測を行う立体物行動予測部と、
前記阻害要因物体の行動予測結果、将来時刻における道路状況の推測結果、及び将来時刻における前記車両の位置誤差の推定結果に基づいて、前記車両の運転行動計画を行う運転行動計画部と、を備えることを特徴とする車両制御装置。
請求項１に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、前記外界センサのセンサ検知範囲内で、前記阻害要因物体の行動予測結果と将来時刻における道路状況の推測結果に基づいて、将来時刻における特徴点取得結果を予測し、その予測結果に基づいて将来時刻における前記車両の位置誤差を推定し、その推定結果に基づいて前記車両の運転行動計画を行うことを特徴とする車両制御装置。
請求項２に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、前記車両が複数の運転行動パターンで運転した際の将来時刻における道路状況を推測し、各運転行動パターンにおいて、将来時刻における前記車両の位置における前記外界センサのセンサ検知範囲内で将来時刻における特徴点取得結果を予測することを特徴とする車両制御装置。
請求項３に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、前記車両が複数の運転行動パターンで運転した際の将来時刻における道路状況を推測し、各運転行動パターンにおいて、将来時刻における前記車両の位置における前記外界センサの画角情報に基づいて、点群データベースに登録されている地物が前記外界センサのセンサ検知範囲内に存在するかを予測し、その予測結果に基づいて、将来時刻における特徴点取得結果を予測することを特徴とする車両制御装置。
請求項２に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、複数の行動候補を生成してメモリに格納するとともに、特徴点取得結果の予測結果に基づいて、メモリ内に格納されている行動候補に対して対象の行動を行なった場合の前記車両の位置誤差を推定することを特徴とする車両制御装置。
請求項５に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、メモリ内に格納されている行動候補ごとに、将来時刻における前記車両の位置誤差の推定結果と所定の誤差条件とを比較することにより誤差条件判定を行うことを特徴とする車両制御装置。
請求項６に記載の車両制御装置において、
前記所定の誤差条件には、乗心地条件が含まれることを特徴とする車両制御装置。
請求項７に記載の車両制御装置において、
前記乗心地条件は、前記車両の加速度の２乗および加加速度の２乗の線形和を含むことを特徴とする車両制御装置。
請求項６に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、阻害要因物体に対して、前記所定の誤差条件を満たすように前記車両の前後方向に回避する行動候補を生成することを特徴とする車両制御装置。
請求項６に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、阻害要因物体に対して、前記車両の前後方向に回避する行動候補により前記所定の誤差条件を満たすことができない場合に、前記車両の左右方向へ回避する行動候補を生成することを特徴とする車両制御装置。
請求項１に記載の車両制御装置において、
前記運転行動計画部は、
将来時刻における道路状況を推測する道路状況推測部と、
前記阻害要因物体の行動予測結果と将来時刻における道路状況の推測結果と点群データベースに基づき、将来時刻における特徴点の取得結果を予測する特徴点取得結果予測部と、
将来時刻における特徴点の取得結果の予測結果に基づいて、前記車両の行動候補を生成する運転行動候補生成演算部と、を有することを特徴とする車両制御装置。
請求項１に記載の車両制御装置において、
前記外界センサとして、前記車両と外界に存在する物体との相対距離を検出可能な距離センサを用いることを特徴とする車両制御装置。