JP2021009653A - 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】道路狭窄要因と車両との干渉を予測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】車両の周辺状況を認識する周辺認識部と、前記周辺認識部により認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する運転制御部と、を備え、前記認識部は、前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、前記運転制御部は、前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、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、歩行者の支持基底面と体重心の位置との関係に基づいて、歩行者が車道にはみ出すかどうかを推定し、歩行者が回避行動を行うことを検出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２０１７−２１０１１８号公報

しかしながら、従来の技術では、歩行者などの交通参加者の回避対象である静止物との関係に基づいて、車両と道路狭窄要因（交通参加者と静止物）の干渉を予測することに関する検討は不十分であった。

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、道路狭窄要因と車両との干渉を予測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。

この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、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車両制御装置は、車両の周辺状況を認識する周辺認識部と、前記周辺認識部により認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する運転制御部と、を備え、前記周辺認識部は、前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、前記運転制御部は、前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、車両制御装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記道路狭窄要因には、路肩静止物と、前記路肩静止物を避けて移動することで前記車両の走行予定軌道と干渉すると予測される一以上の交通参加者とが含まれるものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記周辺認識部による前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さの認識結果に応じて、前記交通参加者の時系列の位置を予測する予測部をさらに備えるものである。

（４）：上記（３）の態様において、前記予測部は、前記周辺認識部により認識された前記道路狭窄要因の長さに基づいて、前記交通参加者が前記車両の走行予定軌道に干渉する期間を予測するものである。

（５）：上記（４）の態様において、前記運転制御部は、前記車両が走行予定である通行可能幅が所定幅未満である場合、前記道路狭窄要因が前記車両の走行予定軌道に干渉すると判断される前記期間が経過するまで、道路狭窄要因の手前で徐行または停止して待機するものである。

（６）：上記（４）または（５）のいずれかの態様において、前記運転制御部は、前記車両が走行予定である通行可能幅が所定幅以上である場合、前記道路狭窄要因が前記車両の走行予定軌道に干渉する期間に基づいて、横方向の回避制御を変更するものである。

（７）：上記（３）から（６）のいずれかの態様において、前記運転制御部は、前記車両が走行予定である走行路上での前記道路狭窄要因の時系列の位置に応じて横方向の回避制御を変更するものである。

（８）：この発明の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、車両の周辺状況を認識し、前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する、運転制御方法であって、前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、車両制御方法である。

（９）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両の周辺状況を認識させ、前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御させる、プログラムであって、前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定させ、前記道路狭窄要因が存在すると判定された場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識させ、前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成させる、プログラムである。

（１）〜（９）によれば、道路狭窄要因と車両との干渉を予測することができる。

第１の実施形態の車両制御装置１００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の走行する走行路ＬＲにおける道路狭窄要因を模式的に示す図である。 歩行者Ｐの時系列の位置を説明するための図である。 歩行者Ｐが他車両ｍＡを避けて移動する様子を説明するための上面図である。 第２制御部１６０が回避軌道を走行する際の自車両Ｍの車速の規則の一例を説明するための図である。 回避軌道生成部１４２により生成される回避軌道の一例を示す図である。 回避軌道生成部１４２により生成される回避軌道の他の一例を示す図である。 走行路ＬＲにおける路肩静止物が大型車両ｍＢである場面を説明するための図である。 走行路ＬＲにおける路肩静止物が大型車両ｍＢである場面を説明するための図である。 車両システム１の道路狭窄要因回避処理の流れの一例を示すフローチャートである。 予測部１３６による予測結果に基づく回避軌道生成部１４２による回避軌道の生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態の各種制御装置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。

［全体構成］
図１は、第１の実施形態の車両制御装置１００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、運転操作子８０と、車両制御装置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）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、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を車両制御装置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車両制御装置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）などを利用して、自動運転車両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、自動運転車両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、自動運転車両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、自動運転車両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、自動運転車両の位置を特定する。自動運転車両の位置は、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動運転車両の位置（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。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、自動運転車両が、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、車両制御装置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。

車両制御装置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、予め車両制御装置１００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着されることで車両制御装置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。

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１３０は、自車両Ｍの周辺を認識し、認識した対象物の挙動を推定する。認識部１３０は、例えば、周辺認識部１３２と、道路狭窄要因認識部１３４と、予測部１３６とを備える。

周辺認識部１３２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、自動運転車両の周辺にある物体（後述する前走車両や対向車両を含む）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、自動運転車両の代表点（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、周辺認識部１３２は、例えば、自動運転車両が走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、周辺認識部１３２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動運転車両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、周辺認識部１３２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から取得される自動運転車両の位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、周辺認識部１３２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。

周辺認識部１３２は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自動運転車両の位置や姿勢を認識する。周辺認識部１３２は、例えば、自動運転車両の基準点の車線中央からの乖離、および自動運転車両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動運転車両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、周辺認識部１３２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）に対する自動運転車両の基準点の位置などを、走行車線に対する自動運転車両の相対位置として認識してもよい。

周辺認識部１３２は、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の周辺車両と、カメラ１０により撮像された画像、ナビゲーション装置５０により取得された自車両Ｍの周辺の渋滞情報、または第２地図情報６２から得られる位置情報に基づいて、周辺車両、特に自車両Ｍの走行予定の車道に関する情報を認識する。走行予定の車道に関する情報には、例えば、自車両Ｍの走行予定の車線幅（車道幅）などが含まれる。周辺認識部１３２は、認識結果を道路狭窄要因認識部１３４に出力する。

道路狭窄要因認識部１３４は、周辺認識部１３２による認識結果を用いて、道路狭窄要因を認識する。道路狭窄要因とは、例えば、路肩に停車中の他車両や、工事等により設置された安全柵（バリケード）などの道路を一時的に狭窄する路肩静止物と、その路肩静止物を避けて移動する交通参加者とを含む。交通参加者は、例えば、歩行者、自転車、自動二輪車、他車両などである。道路狭窄要因認識部１３４は、道路狭窄要因があると認識した場合、さらに道路狭窄要因を３次元情報として認識した結果（以下、単に「３次元情報」）を取得する。

道路狭窄要因認識部１３４は、例えば、道路狭窄要因を３次元情報として認識した結果を予測部１３６に出力する。

予測部１３６は、周辺認識部１３２による認識結果および道路狭窄要因認識部１３４による認識結果に基づいて、道路狭窄要因の時系列の位置、特に交通参加者の時系列の位置を予測する。予測部１３６は、道路狭窄要因の輪郭のうち任意の点を候補点（地点）として設定し、その候補点の時系列の移動位置を予測することで、交通参加者の時系列の位置を予測する。

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の周辺状況に対応した自動運転が実行されるように、自車両Ｍが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。

行動計画生成部１４０は、例えば、回避軌道生成部１４２を備える。回避軌道生成部１４２は、予測部１３６の予測結果に基づいて、自車両Ｍが道路狭窄要因を避けて移動するための目標軌道を生成する。回避軌道生成部１４２は、道路狭窄要因認識部１３４により認識された道路狭窄要因の車両の走行方向の長さに基づいて、道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する。

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動運転車両が通過するように、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。行動計画生成部１４０と第２制御部１６０を合わせたものは「運転制御部」の一例である。

図１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、自動運転車両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。

図３は、自車両Ｍの走行する走行路ＬＲにおける道路狭窄要因を模式的に示す図である。自車両Ｍの走行する走行路ＬＲは、道路幅がＷＲである。走行路ＬＲは単一車線の道路であってもよいし、図示しない他の隣接車線があってもよい。図中のＸ軸は、走行路ＬＲの長手方向であり、自車両Ｍの進行予定方向の軸である。図中のＹ軸は、自車両Ｍの走行方向に対して走行路ＬＲの幅方向の軸である。図中のＺ軸は、自車両Ｍの高さ方向の軸である。道路狭窄要因認識部１３４は、３次元情報として、自車両Ｍの走行方向における路肩静止物のＸ軸方向の長さ、路肩静止物のＹ軸方向の長さ（幅）、路肩静止物のＺ軸方向の高さ、交通参加者の情報を認識する。

以下の説明において、道路狭窄要因の路肩静止物は他車両ｍＡ、交通参加者は歩行者Ｐであるものとして説明する。

道路狭窄要因認識部１３４は、自車両Ｍの進行方向（Ｘ軸方向）前方に停車している他車両ｍＡと、他車両ｍＡよりもさらに進行方向前方に歩行者Ｐとを認識する。

予測部１３６は、周辺認識部１３２による認識結果および道路狭窄要因認識部１３４による認識結果に基づいて、歩行者Ｐの時系列の位置を予測する。

予測部１３６は、予測結果を一以上の指標を用いて出力する。予測部１３６は、例えば、道路狭窄要因認識部１３４により認識された道路狭窄要因に近いほど否定的な値になる第１指標Ｒ（リスクポテンシャル）を、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補点（地点）ごとに導出して、複数の候補点のそれぞれに対応付ける。「対応付ける」とは、例えば、互いに対応する情報としてメモリに格納することをいう。本実施形態では、値がプラスであることが「否定的」、ゼロに近いことが「肯定的」であり、後述するスコアは値がゼロに近いほど肯定的な値（好ましい値）であるものとするが、この関係は逆でもよい。従って、予測部１３６は、道路狭窄要因認識部１３４により認識された道路狭窄要因に近いほど小さい値になる第１指標Ｒを、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補点（地点）ごとに導出する。予測部１３６は、例えば、道路狭窄要因である路肩静止物である他車両ｍＡの代表点を中心として、代表点に近いほど大きく、代表点から離れるほど小さくなるように、第１指標ＲｍＡを候補点ごとに導出する。

例えば、他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡの分布は、例えば値の等高線を求めると、Ｘ軸方向に長い楕円の形状となるように導出される。楕円の長軸と短軸の比率は、例えば、道路狭窄要因の縦方向の長さによって変更される。予測部１３６は、他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡの分布を示す楕円の長軸は他車両ｍＡの車長ＬｍＡに基づいて設定し、楕円の短軸は他車両ｍＡの車幅ＷｍＡに基づいて設定する。図３において、他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡがゼロとなる楕円の外縁線を破線で表記する。

同様に、予測部１３６は、道路狭窄要因である歩行者Ｐの代表点を中心として、代表点に近いほど大きく、代表点から離れるほど小さくなるように、第１指標ＲＰを候補点ごとに導出する。図３において、歩行者Ｐの第１指標ＲＰがゼロとなる楕円の外縁線を破線で表記する。

予測部１３６は、歩行者Ｐの時系列の位置を予測することで、自車両Ｍが通行可能な通行可能幅Ｄを予測して、回避軌道生成部１４２に出力する。

図４は、歩行者Ｐの時系列の位置を説明するための図である。図４は、図３に示した状態から所定時間が経過し、歩行者Ｐが他車両ｍＡを避けて移動することで、自車両Ｍの走行予定軌道と干渉する場面を示すものである。歩行者Ｐが他車両ｍＡを避けて移動している間、自車両Ｍが通行可能な道路幅は最小の状態（図示のＤ）となる。

予測部１３６は、路肩静止物である他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡと交通参加者である歩行者Ｐの第１指標ＲＰとを併せた道路狭窄要因の第１指標Ｒを導出する。予測部１３６は、例えば、歩行者Ｐが他車両ｍＡに接近した場合、他車両ｍＡおよび歩行者を一体の道路狭窄要因として捉えて第１指標Ｒを導出してもよいし、他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡと歩行者Ｐの第１指標ＲＰとをそれぞれ導出してもよい。

予測部１３６は、他車両ｍＡの車長ＬｍＡに基づいて、自車両Ｍと道路狭窄要因とが干渉する期間を予測する。干渉する期間とは、他車両ｍＡの第１指標ＲｍＡを自車両が回避した場合における横位置に対して、他車両ｍＡを回避した歩行者Ｐの第１指標ＲＰが干渉する期間のことである。

また、予測部１３６は、歩行者Ｐが図３に示す状態で自車両Ｍが他車両ｍＡの横を通過するのを待機すると予測される場合には、自車両Ｍと道路狭窄要因とは干渉しないと判定してもよい。

回避軌道生成部１４２は、予測部１３６により予測された歩行者Ｐの時系列の位置と、通行可能幅Ｄと、自車両の車幅ＷＭとの関係と、自車両Ｍと道路狭窄要因とが干渉する期間とに基づいて、横方向の回避制御を変更し、回避軌道を生成する。回避軌道生成部１４２は、特に通行可能幅Ｄが最小となる歩行者Ｐの時系列の位置を考慮して自車両Ｍの回避行動を生成する。回避行動には、自車両Ｍを他車両ｍＡの手前で一時停止したり、他車両ｍＡの手前で徐行したりすることが含まれる。なお、第２制御部１６０は、回避軌道生成部１４２により生成された回避軌道を自車両Ｍが走行する速度を、歩行者Ｐが自車両Ｍに気がついているか否かに応じて変更してもよい。第２制御部１６０は、歩行者Ｐが自車両Ｍに気付いていない場合、歩行者Ｐが自車両Ｍに気付いている場合に比してよりゆっくりと走行するように自車両Ｍの速度を制御する。

歩行者Ｐが自車両Ｍに気付いているか否かの推定は、例えば、カメラ１０により撮像された歩行者Ｐの顔向きや、歩行者Ｐの移動速度の変化に基づいて、予測部１３６により行われるものであってもよいし、他の画像解析方法により行われるものであってもよい。

図５は、歩行者Ｐが他車両ｍＡを避けて移動する様子を説明するための上面図である。図５の左上図は、予測部１３６が時刻Ｔにおいて、歩行者Ｐが他車両ｍＡを避け始めた位置予測を説明する図である。予測部１３６は、時刻Ｔにおいて歩行者Ｐが他車両ｍＡを避け始めると予測する。歩行者Ｐは時刻Ｔから所定時間ｔａ経過後の時刻Ｔ＋ｔａに他車両ｍＡの車両前方付近まで移動し（図５の右上図）、さらに所定時間ｔａ経過後の時刻Ｔ＋２ｔａに他車両ｍＡの車両後方付近まで移動する（図５の左下図）。歩行者Ｐは時刻Ｔ＋３ｔａには他車両ｍＡを避け終える（図５の右下図）。予測部１３６は、図５に示すように歩行者Ｐが他車両ｍＡを避けて移動すると予測する時刻Ｔ〜時刻Ｔ＋３ｔａの時系列の位置に基づいて、道路狭窄要因の第１指標Ｒを導出する。また、予測部１３６は、図５に示すそれぞれの時刻において、道路狭窄要因がＹ軸方向に最も迫り出している部分における通行可能幅Ｄを予測する。

予測部１３６は、自車両Ｍが他車両ｍＡを回避する回避期間と、歩行者Ｐが他車両ｍＡを回避する回避期間とが重なっているか否かを判定する。重なっていないと判定した場合、歩行者Ｐが自車両Ｍの走行に影響する可能性は低いため、他車両ｍＡを回避する制御を実行するよう、行動計画生成部１４０に出力する。

予測部１３６は、通行可能幅Ｄが自車両Ｍの車幅ＷＭよりも十分に大きい場合（例えば、通行可能幅Ｄが閾値Ｔｈ１以上である場合）、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を通過中であっても、自車両Ｍを道路狭窄要因である他車両ｍＡおよび歩行者Ｐの横を回避して走行することができると判定する。ここで閾値Ｔｈ１は、例えば、車幅ＷＭと所定の間隔（５０〜８０［ｃｍ］程度）の和によって定義可能な値である。また、予測部１３６は、通行可能幅Ｄが閾値Ｔｈ１未満、且つ閾値Ｔｈ２以上である場合、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を通過中は、自車両Ｍを徐行させて道路狭窄要因である他車両ｍＡおよび歩行者Ｐの横を回避して走行すると判定する。ここで閾値Ｔｈ２は、閾値Ｔｈ１よりもより厳しい（自車両Ｍが回避可能であると判定されにくくなる）条件を定義する閾値であって、例えば、車幅ＷＭと所定の間隔（２０〜５０［ｃｍ］程度）の和によって定義可能な値である。また、予測部１３６は、通行可能幅Ｄが閾値Ｔｈ２未満である場合、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を通過中は、自車両Ｍを他車両ｍＡよりも手前で一時停止して、干渉すると判断される期間が経過するまで、すなわち歩行者Ｐの通過するまで待ってから走行を再開すると判定する。閾値Ｔｈ１および閾値Ｔｈ２は、「所定幅」の一例である。

回避軌道生成部１４２は、図５に示すような予測部１３６による予測結果に基づいて、回避軌道を生成する。

回避軌道生成部１４２は、予測部１３６により他車両ｍＡを歩行者Ｐが回避する予測結果が出力された場合、図５に示すように第１指標Ｒの歩行者Ｐに対応する領域が時間によって変化することを考慮して自車両Ｍの回避軌道を設定してもよい。より具体的には、時刻Ｔ時点では歩行者Ｐは自車両Ｍから離れた位置に存在するため、横方向において他車両ｍＡに近い位置を通過するように回避軌道を設定しても良いし、時刻Ｔ＋３ｔａ時点では歩行者Ｐの横を通過後、横方向において他車両ｍＡに近い位置を通過するように軌道を設定してもよい。

すなわち、回避軌道生成部１４２は、時刻Ｔ〜Ｔ＋３ｔａのすべての予測結果に基づいて、常時歩行者Ｐが存在することを想定した大きな回避動作をすることなく、第１指標Ｒに合わせて最小限の回避動作を実現する回避軌道を生成してもよい。

図６は、第２制御部１６０が回避軌道を走行する際の自車両Ｍの車速の規則の一例を説明するための図である。第２制御部１６０は、例えば、通行可能幅Ｄと、歩行者Ｐが自車両Ｍに気付いているか否かの推定結果に基づいて、法定速度ＶＬを基準として、自車両Ｍが道路狭窄要因を回避する間の車速を制御する。

図７は、回避軌道生成部１４２により生成される回避軌道の一例を示す図である。回避軌道生成部１４２は、道路狭窄要因認識部１３４により認識された他車両ｍＡの車長ＬｍＡに基づいて回避軌道を生成する。回避軌道生成部１４２は、例えば、通行可能幅Ｄが閾値Ｔｈ２未満である場合などに、自車両Ｍを他車両ｍＡの手前で一時停止させて、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を移動し終えるまで待機する回避軌道Ｋ１を生成する（図７の左図）。さらに、回避軌道生成部１４２は、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を移動し終えてから、他車両ｍＡを避けて自車両Ｍを走行させる回避軌道Ｋ２を生成してもよい（図７の右図）。なお、第２制御部１６０は、図６に示した車速の規則に則って、自車両Ｍを走行させる。

図８は、回避軌道生成部１４２により生成される回避軌道の他の一例を示す図である。回避軌道生成部１４２は、例えば、通行可能幅Ｄが閾値Ｔｈ１よりも大きい場合などに、歩行者Ｐが他車両ｍＡの横を移動している最中であっても、自車両Ｍを歩行者Ｐの横を走行させる回避軌道Ｋ３を生成する。なお、第２制御部１６０は、図６に示した車速の規則に則って、自車両Ｍを走行させる。

図９および図１０は、走行路ＬＲにおける路肩静止物が大型車両ｍＢである場面を説明するための図である。大型車両ｍＢは、他車両ｍＡよりも車長の長い車両である。予測部１３６は、周辺認識部１３２による道路狭窄要因の大型車両ｍＢの車幅ＷｍＢおよび車長ＬｍＢの認識結果に応じて、自車両Ｍと道路狭窄要因である大型車両ｍＢおよび歩行者Ｐが干渉する期間を予測する。回避軌道生成部１４２は、予測部１３６による予測結果に基づいて図１０に示すような回避軌道Ｋ４を生成する。

［処理フロー］
図１１は、車両システム１の道路狭窄要因回避処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、周辺認識部１３２は、自車両Ｍの周辺状況を認識する（ステップＳ１００）。次に、道路狭窄要因認識部１３４は、道路狭窄要因である路肩静止物と交通参加者が自車両Ｍの周辺に存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。道路狭窄要因が存在しないと判定した場合、道路狭窄要因認識部１３４は、本フローチャートの処理を終了する。道路狭窄要因が存在すると判定した場合、道路狭窄要因認識部１３４は、路肩静止物の長さを認識する（ステップＳ１０４）。次に、道路狭窄要因認識部１３４は、交通参加者の移動速度を認識する（ステップＳ１０６）。

次に、予測部１３６は、道路狭窄要因認識部１３４による認識結果に基づいて、交通参加者の位置の予測を行い（ステップＳ１０８）、交通参加者が自車両Ｍの走行予定の走行路に移動してくるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。走行路に移動してこないと判定した場合、予測部１３６は、本フローチャートの処理を終了する。走行路に移動してくると判定した場合、予測部１３６は、交通参加者が走行路の方に移動して滞在する期間を予測する（ステップＳ１１２）。次に、回避軌道生成部１４２は、予測部１３６による予測結果に基づいて自車両Ｍの回避軌道を生成して（ステップＳ１１４）、本フローチャートの処理を終了する。

図１２は、予測部１３６による予測結果に基づく回避軌道生成部１４２による回避軌道の生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１２に示すフローチャートは、図１１のフローチャートのステップＳ１０８〜ステップＳ１１４における処理を、より詳細に説明したものである。

まず、予測部１３６は、道路狭窄要因認識部１３４による路肩静止物の長さの認識結果に基づいて、道路狭窄要因に関する指標を設定する（ステップＳ２００）。次に、予測部１３６は、交通参加者の走行路上での時系列の位置の予測を行い、交通参加者が干渉する期間を予測する（ステップＳ２０２）。次に、予測部１３６は、自車両Ｍが道路狭窄要因である他車両ｍＡを回避する回避期間と、交通参加者が他車両ｍＡを回避する回避期間とが重なるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。重なると判定されなかった場合、予測部１３６は、行動計画生成部１４０に自車両Ｍが他車両ｍＡを回避する回避軌道を生成するように、道路狭窄要因として他車両ｍＡのみを考慮すると出力する（ステップＳ２０６）。重なると判定された場合、予測部１３６は、道路狭窄要因として他車両ｍＡおよび交通参加者の双方を考慮するため、交通参加者が自車両に気付いているか否かの推定を行い、その推定結果に基づいて自車両Ｍが道路狭窄要因の横を回避走行する際の減速度合を決定する（ステップＳ２０８）。次に、予測部１３６は、道路狭窄要因により通行可能幅Ｄが所定値未満か否かを判定する（ステップＳ２１０）。所定値以上である場合、回避軌道生成部１４２は、道路狭窄要因認識部１３４による認識結果に基づいて横方向の回避制御を変更した回避軌道を生成する（ステップＳ２１２）。所定値未満である場合、回避軌道生成部１４２は、自車両Ｍを徐行または停止して待機する軌道を生成する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２０８またはステップＳ２１０の処理の後、第２制御部１６０は、ステップＳ２０８またはステップＳ２１０において生成された軌道に沿って加減速及び操舵の制御を行う（ステップＳ２１６）。以上、本フローチャートの処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、周辺認識部１３２が自車両Ｍの周辺状況を認識し、道路狭窄要因認識部１３４が自車両Ｍが走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、道路狭窄要因が存在すると判定した場合、道路狭窄要因の自車両Ｍの走行方向の長さを認識し、回避軌道生成部１４２が道路狭窄要因認識部１３４により認識された道路狭窄要因の認識結果に応じた回避軌道を生成することで、道路狭窄要因である路肩静止物および交通参加者と自車両Ｍとの干渉を予測することができる。

［ハードウェア構成］
図１３は、実施形態の各種制御装置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、各種制御装置は、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、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、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、車両制御装置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）などによって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、第１制御部１２０、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、
前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する、
運転制御方法であって、
前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、
前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、
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、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＮＳＳ受信機、５３…経路決定部、６１…推奨車線決定部、８０…運転操作子、１００…車両制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…周辺認識部、１３４…道路狭窄要因認識部、１３６…予測部、１４０…行動計画生成部、１４２…回避軌道生成部、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、Ｍ…自車両、ｍＡ…他車両、ｍＢ…大型車両、Ｐ…歩行者

Claims (9)

1. 車両の周辺状況を認識する周辺認識部と、
   前記周辺認識部により認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する運転制御部と、
   を備え、
   前記周辺認識部は、前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、
   前記運転制御部は、前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、
   車両制御装置。
2. 前記道路狭窄要因には、路肩静止物と、前記路肩静止物を避けて移動することで前記車両の走行予定軌道と干渉すると予測される一以上の交通参加者とが含まれる、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記周辺認識部による前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さの認識結果に応じて、前記交通参加者の時系列の位置を予測する予測部をさらに備える、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記予測部は、前記周辺認識部により認識された前記道路狭窄要因の長さに基づいて、前記交通参加者が前記車両の走行予定軌道に干渉する期間を予測する、
   請求項３に記載の車両制御装置。
5. 前記運転制御部は、前記車両が走行予定である通行可能幅が所定幅未満である場合、前記道路狭窄要因が前記車両の走行予定軌道に干渉すると判断される前記期間が経過するまで、道路狭窄要因の手前で徐行または停止して待機する、
   請求項４に記載の車両制御装置。
6. 前記運転制御部は、前記車両が走行予定である通行可能幅が所定幅以上である場合、前記道路狭窄要因が前記車両の走行予定軌道に干渉する期間に基づいて、横方向の回避制御を変更する、
   請求項４または５に記載の車両制御装置。
7. 前記運転制御部は、前記車両が走行予定である走行路上での前記道路狭窄要因の時系列の位置に応じて横方向の回避制御を変更する、
   請求項３から６のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
8. コンピュータが、
   車両の周辺状況を認識し、
   前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御する、
   運転制御方法であって、
   前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定し、前記道路狭窄要因が存在すると判定した場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識し、
   前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成する、
   車両制御方法。
9. コンピュータに、
   車両の周辺状況を認識させ、
   前記周辺状況に基づいて、前記車両の加減速および操舵を制御させる、
   プログラムであって、
   前記車両が走行する道路上に道路狭窄要因が存在するか否かを判定させ、前記道路狭窄要因が存在すると判定された場合、前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さを認識させ、
   前記認識された前記道路狭窄要因の前記車両の走行方向の長さに基づいて、前記道路狭窄要因に応じた回避軌道を生成させる、
   プログラム。

Images