JP2021043896A - 車両制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両を取り巻く環境の変化によってセンサの検知能力が制限されても、車両の安全性を維持することが可能な車両制御システムを提供する。【解決手段】外界情報ＥＩを取得する複数の外界センサと、車両情報ＶＩを取得する複数の車両センサと、地図情報ＭＩと、を備えた車両を制御する、車両制御システムSConSertである。車両制御システムSConSertは、車両情報ＶＩおよび地図情報ＭＩに基づく静的ＯＤＤならびに外界情報ＥＩに基づく動的ＯＤＤを規定する規定モジュール１０と、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて車両の動作を制御する制御モジュール２０と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、車両制御システムに関する。

従来から車両の自動運転に用いる推論認識動作計画（inference-aware motion planning）のためのシステムおよび方法が知られている（下記特許文献１を参照）。この従来のシステムは、車両と、認識システムと、計画システムと、を含む（同文献、請求項１等を参照）。

前記車両は、少なくとも一つの車両駆動システムおよび少なくとも一つの車両センサを有する。前記車両駆動システムは、ステアリングシステム、ブレーキシステム、およびスロットルシステムの少なくとも一つを含む。前記車両センサは、車両速度センサ、車両加速度センサ、画像センサ、Lidarセンサ、レーダーセンサ、ステレオセンサ、超音波センサ、全地球測位システム、慣性測定ユニットの少なくとも一つを含む。

前記認識システムは、前記車両センサから受信した情報に基づいて動的障害物データを生成する。この動的障害物データは、対象の現在の位置、大きさ、現在の推定軌跡、現在の推定速度、および現在の推定加速度／減速度の少なくとも一つを含む。

前記計画システムは、少なくとも一つの処理装置と、コンピュータで実行可能な指示が保存された記憶装置とを有する。前記指示は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置が、グローバル経路計画モジュール、推論モジュール、動作計画モジュール、および軌道追従モジュールの少なくとも一つを実行するように構成されている。前記グローバル経路計画モジュールは、入力された目的地を受信し、入力された目的地への経路を生成する。

前記推論モジュールは、前記グローバル経路計画モジュールから前記経路を受信し、前記認識システムから前記動的障害物データを受信し、受信した前記経路に沿って移動するための異なる軌道に関連付けられた複数の動作セットのそれぞれの動作セットについて合計コストを決定する。前記合計コストは、少なくとも一つの関連コストと、動作の関連セットのための推定コストを含む。前記推定コストは、前記動的障害物データに基づいて増加または減少したコストを持つ動作の関連セットの確率に基づいている。

前記動作計画モジュールは、複数の動作セットの各動作セットの合計コストを受け取り、各動作セットの合計コストに基づいて複数の動作セットから特定の動作セットを選択し、前記車両の滑らかな軌道を生成する。前記軌道追従モジュールは、前記滑らかな軌道に基づいて前記車両駆動システムを制御する。

米国特許出願公開第２０１８／０２６１０９３号明細書

前記従来のシステムでは、前記認識システムは前記車両センサから受信した情報に基づいて動的障害物データを生成し、前記推論モジュールは前記動的障害物データに基づいて各動作セットの合計コストを決定する。さらに、前記動作計画モジュールは、前記推論モジュールで決定された合計コストに基づいて前記車両の滑らかな軌道を生成する。そのため、この前記従来のシステムでは、前記車両を取り巻く環境が変化して前記車両センサの検知能力が制限された場合に、前記動作計画モジュールによって生成された前記滑らかな軌道に沿って走行する前記車両が危険に晒されるおそれがある。

本開示は、車両を取り巻く環境の変化によってセンサの検知能力が制限されても、車両の安全性を維持することが可能な車両制御システムを提供する。

本開示の一態様は、外界情報を取得する複数の外界センサと、車両情報を取得する複数の車両センサと、地図情報と、を備えた車両を制御する、車両制御システムであって、前記車両情報および前記地図情報に基づく静的ＯＤＤならびに前記外界情報に基づく動的ＯＤＤを規定する規定モジュールと、前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤに基づいて前記車両の動作を制御する制御モジュールと、を備えることを特徴とする車両制御システムである。

本開示によれば、車両を取り巻く環境の変化によってセンサの検知能力が制限されても、車両の安全性を維持することが可能な車両制御システムを提供することができる。

本開示の車両制御システムの実施形態を説明するブロック図。 図１に示す本実施形態の車両制御システムの詳細なブロック図。 車両に搭載される外界センサの例を示す平面図。 各種の外界センサの特性を示す表。 外界センサに含まれる撮像装置によって取得される画像の一例。 本実施形態の車両制御システムの処理の流れを示すフロー図。 検知統制モジュールによって算出される関心領域の一例。 Ｙ字路を有する道路形状の一例。 道路形状および車両状態と関心領域との関係を説明する図。 車両の運転モードの遷移図。 図１０に示す各運転モードの時間的な推移の一例を示すグラフ。 車両の状態を示す概念図。 環境を認識するためのアルゴリズムを選択する概念図。 車両の速度と反応距離および制動距離との関係の一例を示すグラフ。 車両の速度と停止距離との関係の一例を示す概念図。

以下、図面を参照して本開示の車両制御システムの実施形態を説明する。

図１は、本開示の車両制御システムの実施形態を説明するブロック図である。図２は、図１に示す本実施形態の車両制御システムSConSertの一例をより詳細に示すブロック図である。図３は、車両制御システムSConSertの制御対象である車両ＳＶに搭載される外界センサＥＳの例を示す平面図である。

本実施形態の車両制御システムSConSertは、車両ＳＶに搭載され、車両ＳＶを安全な状態に維持するためにランタイム動的リスクアセスメントを実行する。車両制御システムSConSertは、たとえば、自動運転システム（ＡＤＳ）または先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）を含んでもよく、ＡＤＳ／ＡＤＡＳの一部であってもよい。

ＡＤＳ／ＡＤＡＳは、たとえば、車両ＳＶの自動運転または運転支援を実現するための検知モジュールＳＭ、計画モジュールＰＭ、および動作モジュールＡＭによって構成される。公知のＡＤＳ／ＡＤＡＳの機能は、概して検知、計画、動作の各機能に分類されるため、ここでは、ＡＤＳ／ＡＤＡＳの機能を表す検知、計画、動作の各アーキテクチャが選択されている。図１に示す例において、車両制御システムSConSertは、ＡＤＳ／ＡＤＡＳのアーキテクチャから独立している。

車両制御システムSConSertは、たとえば、ＣＰＵ、ＭＰＵなどの処理装置と、半導体メモリ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどの記憶装置と、記憶装置に記憶された各種のデータおよび各種のコンピュータプログラムと、信号の入出力を行うＩ／Ｏポートと、によって構成されている。車両制御システムSConSertは、たとえば、マイクロコントローラやファームウェアであってもよい。

本実施形態の車両制御システムSConSertは、車両ＳＶの運行設計領域（Operational Design Domain：ＯＤＤ）を規定する規定モジュール１０と、そのＯＤＤに基づいて車両ＳＶの動作を制御する制御モジュール２０とを備える。ここで、ＯＤＤとは、たとえば、車両ＳＶの走行環境条件、すなわち、車両制御システムSConSertが搭載された車両ＳＶの状態の各種の条件と、その車両ＳＶを取り巻く環境の各種の条件である。ＯＤＤは、たとえば、経時的変化を伴わない静的ＯＤＤと、経時的変化を伴う動的ＯＤＤとを含む。これらのＯＤＤについては、後述する。

より詳細には、本実施形態の車両制御システムSConSertは、外界情報ＥＩを取得する複数の外界センサＥＳと、車両情報ＶＩを取得する複数の車両センサＶＳと、地図情報ＭＩと、を備えた車両ＳＶを制御するためのシステムである。車両制御システムSConSertは、車両情報ＶＩおよび地図情報ＭＩに基づく静的ＯＤＤならびに外界情報ＥＩに基づく動的ＯＤＤを規定する規定モジュール１０と、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて車両ＳＶの動作を制御する制御モジュール２０と、を備えることを主な特徴としている。

図１および図２に示す本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、規定モジュール１０は、たとえば検知統制モジュール１１と計画統制モジュール１２を含み、制御モジュール２０は、動作統制モジュール２１を含む。なお、検知統制モジュール１１、計画統制モジュール１２、および動作統制モジュール２１は、それぞれ、検知契約（Sensing Contract）、計画契約（Planning Contract）、および動作契約（Action Contract）と言い換えることができる。

また、図２に示す例において、ＡＤＳ／ＡＤＡＳの計画モジュールＰＭは、たとえば、地図情報データベースＰ１と外界情報モジュールＰ２と、Ｖ２ＸモジュールＰ３とを備える。また、ＡＤＳ／ＡＤＡＳの動作モジュールＡＭは、たとえば、経路計画モジュールＡ１と、動作計画モジュールＡ２とを備える。

また、検知モジュールＳＭを統制する検知統制モジュール１１は、たとえば、検知統制データベース１１１と、関心領域モジュール１１２と、センサ構成モジュール１１３と、を備える。計画モジュールＰＭを統制する計画統制モジュール１２は、たとえば、計画統制データベース１２１と、可用センサモジュール１２２と、環境認識モジュール１２３と、計画モジュール１２４と、を備える。動作モジュールＡＭを統制する動作統制モジュール２１は、たとえば、動作統制データベース２１１と、確認モジュール２１２と、修正モジュール２１３と、を備える。

図３に示す例において、車両ＳＶに搭載される複数の外界センサＥＳは、長距離レーダーＥＳ１、赤外線レーザセンサＥＳ２、撮像装置ＥＳ３、短距離レーダーＥＳ４、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging／Laser Imaging Detection and Ranging）ＥＳ５、超音波センサ（図示せず）などの各種のセンサを含む。車両ＳＶは、これらの外界センサＥＳのうち、少なくとも二種以上のセンサを含むことができる。

また、図３は、各種の外界センサＥＳの測定範囲の一例を示している。図３において、測定範囲ＲＭ１は、長距離レーダーＥＳ１の測定範囲であり、測定範囲ＲＭ２は、赤外線レーザセンサＥＳ２の測定範囲であり、測定範囲ＲＭ３は、撮像装置ＥＳ３の測定範囲の一例である。また、測定範囲ＲＭ４は、短距離レーダーＥＳ４の測定範囲、測定範囲ＲＭ５は、ＬＩＤＡＲ（ＥＳ５）の測定範囲の一例を示している。複数の外界センサＥＳによって取得される外界情報ＥＩは、たとえば、車両ＳＶの周囲の気象条件、明るさ、歩行者や他の車両などの移動体、路面状況などの情報を含み、外界情報モジュールＰ２に入力される。

図４は、各種の外界センサＥＳの特性を示す表である。より具体的には、図４に示すように、外界センサＥＳの種別ごとに、測定範囲、視野角、気象条件、速度計測能力などの条件があらかじめ規定され、検知統制データベース１１１に記憶されている。このような外界センサＥＳの各種の条件や制約は、たとえば、前述の静的ＯＤＤに含まれる。すなわち、前述の静的ＯＤＤは、たとえば、外界センサＥＳの条件および制約、ならびに、道路形状、および移動しない静的な障害物などの静的特徴を含み、検知統制モジュール１１の検知統制データベース１１１に記憶されている。

図５は、外界センサＥＳに含まれる撮像装置ＥＳ３によって取得される画像Ｇの一例を示す画像図である。撮像装置ＥＳ３によって撮影された画像Ｇのデータは、たとえば、図２に示す外界情報モジュールＰ２に入力され、外界情報モジュールＰ２において各種の演算が実行される。これにより、車両ＳＶが走行可能な運行可能領域ＤＡ、車線境界線ＬＬなどの道路標示、道路標識ＲＳ、信号ＳＧＮ、ならびに、歩行者ＰＥおよび自車である車両ＳＶの前方の他の車両ＯＶを含む移動体が認識される。画像Ｇでは、認識された物体の周囲に境界ボックスが表示されている。また、撮像装置ＥＳ３により、運行可能領域ＤＡの周囲のガードレール、街路樹、建造物などを含む障害物も認識される。

以下の表１に、外界センサＥＳの制約に基づく動的ＯＤＤの一例を示す。動的ＯＤＤは、たとえば、事前に予測できない動的な気象条件や、車両ＳＶの周囲の歩行者ＰＥおよび他の車両ＯＶなどの移動体を含む。表１では、アルゴリズムＡＬＧ１からアルゴリズムＡＬ４までの４つの動的ＯＤＤそれぞれの挙動を支配する、部分的に既知または完全に既知の動的制約すなわち環境条件が例示されている。

表１に示す例において、アルゴリズムＡＬＧ２，ＡＬＧ４は、複数の都市（場所）での使用が可能であるのに対し、アルゴリズムＡＬＧ１，ＡＬＧ３は、一つの都市のみでの使用が想定されている。また、アルゴリズムＡＬＧ１，ＡＬＧ３，ＡＬＧ４は、いくつかの気象条件で使用が可能であるのに対し、アルゴリズムＡＬＧ２は、ある一つの特定の気象条件のみでの使用が想定されている。時刻や走行シーンについても同様に、各アルゴリズムにおいて条件が設定されている。

なお、アルゴリズムＡＬＧ１は、外界センサＥＳとして、たとえば、カメラのみを用いることを条件とし、アルゴリズムＡＬＧ２は、外界センサＥＳとして、たとえば、ステレオカメラのみを用いることを条件とする。また、アルゴリズムＡＬＧ３は、外界センサＥＳとして、たとえば、レーダーとカメラを用いることを条件とし、アルゴリズムＡＬＧ４は、外界センサＥＳとして、たとえば、レーダー、ＬＩＤＡＲ、およびカメラを用いることを条件とする。

以下の表２に、各アルゴリズムＡＬＧ１，ＡＬＧ２，ＡＬＧ３，ＡＬＧ４について、検知した物体の種別ごとの信頼度の一例を示す。

表２に示す例において、アルゴリズムＡＬＧ１は、たとえば、障害物検知の信頼度が低く、それ以外の物体検知の信頼度は、障害物検知の信頼度よりも高い。アルゴリズムＡＬＧ２は、たとえば、車線検知の信頼度が低いが、それ以外の物体検知の信頼度は、車線検知の信頼度よりも高い。アルゴリズムＡＬＧ３は、たとえば、障害物検知と運行可能領域の検知の信頼度が低いが、それ以外の物体検知の信頼度は、障害物検知および運行可能領域検知の信頼度よりも高い。アルゴリズムＡＬＧ４は、たとえば、表２に示すすべての物体検知についての信頼度が、他のアルゴリズムの信頼度よりも高い。

検知統制モジュール１１は、たとえば、静的ＯＤＤや動的ＯＤＤに基づく信頼度のデータ１１４を、動作統制モジュール２１の確認モジュール２１２に出力する。より具体的には、検知統制モジュール１１は、たとえば、図４に示すような外界センサＥＳの制約や、図７に示すような外界センサＥＳの視界を遮る障害物ＯＢ、表２に示すような動的ＯＤＤに基づく信頼度のデータ１１４を算出して、確認モジュール２１２に出力する。

また、車両ＳＶに搭載される複数の車両センサＶＳは、たとえば、衛星測位システムなどの位置センサ、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ、ジャイロセンサ、ブレーキセンサ、アクセルセンサ、操舵角センサ、シフトセンサ、トルクセンサなどの各種のセンサのうち、二種以上のセンサを含む。本実施形態において、車両センサＶＳは、位置センサ、速度センサ、および加速度センサを含み、車両情報ＶＩは、車両ＳＶの位置、速度および方位の情報を含む。

また、地図情報ＭＩは、たとえば、車両制御システムSConSertを構成する記憶装置に記憶され、地図情報データベースＰ１に格納される。地図情報ＭＩは、たとえば、カーブ、直線、勾配、交差点などの道路形状情報、建造物などの障害物情報、直進車線や右左折車線などの車線情報、道路標示情報、道路標識情報、信号位置情報、および住所情報などを含むデータベースである。

以下、図６から図１１までを参照して、本実施形態の車両制御システムSConSertの動作を説明する。図６は、車両制御システムSConSertの処理の流れを示すフロー図である。車両制御システムSConSertは、まず、車両状態および道路形状などの情報を取得する処理Ｓ１を実行する。より具体的には、車両制御システムSConSertは、たとえば計画統制モジュール１２の環境認識モジュール１２３に入力された車両センサＶＳの出力に基づいて、車両状態に関する情報、すなわち車両情報ＶＩを算出する。車両情報ＶＩは、たとえば、車両ＳＶの位置、角速度、直線速度、加速度などの情報を含む。車両制御システムSConSertは、関心領域モジュール１１２により、環境認識モジュール１２３から出力された車両情報ＶＩを取得する。

また、車両制御システムSConSertは、たとえば関心領域モジュール１１２により、地図情報データベースＰ１から地図情報ＭＩを取得する。また、関心領域モジュール１１２は、車両ＳＶが走行する経路、速度、加速度などを含む運転シナリオに関する情報を、たとえば、検知統制データベース１１１から取得する。運転シナリオは、たとえば、目的地ＤＳＴおよび地図情報ＭＩに基づいて経路計画モジュールＡ１が算出した経路ならびに車両ＳＶの速度および加速度の目標値を含む情報であり、車両ＳＶを目的地まで安全にナビゲートするための各種の制御目標値を含む。

図７は、検知統制モジュール１１によって算出する理想的な関心領域ＲＯＩの一例を示す図である。処理Ｓ１の終了後、車両制御システムSConSertは、理想的な関心領域ＲＯＩを算出する処理Ｓ２を実行する。理想的な関心領域ＲＯＩは、たとえば、車両ＳＶを安全にナビゲートするために、走行中の車両ＳＶが情報の取得および外界認識を必要とする領域であり、処理Ｓ１で取得した車両状態および道路形状ならびに運転シナリオなどに基づいて算出することができる。より具体的には、車両制御システムSConSertは、たとえば、関心領域モジュール１１２において、地図情報データベースＰ１から地図情報ＭＩおよび道路形状を取得し、環境認識モジュール１２３から車両情報ＶＩを取得し、検知統制データベース１１１から運転シナリオを取得して、関心領域ＲＯＩを算出する。

たとえば、図７の下図のように、車両ＳＶが十字路の交差点に進入しようとしている場合を例に挙げて説明する。この場合、たとえば、車両ＳＶの前方を撮影するステレオカメラなどの外界センサＥＳによって、図７の上図のような画像Ｇが取得される。関心領域モジュール１１２は、処理Ｓ１で入力された情報に基づいて、図７の下図に示すような関心領域ＲＯＩを算出する。関心領域ＲＯＩは、たとえば、車両ＳＶの周囲の対向車を含む他の車両ＯＶや歩行者ＰＥなどの移動体または障害物が、自車である車両ＳＶの走行に影響を及ぼす可能性のある領域である。

図７に示す例では、車両ＳＶは、たとえば、予め設定された運転シナリオにしたがって、交差点を左折しようとしているため、関心領域ＲＯＩは、交差点の左折方向において、直進方向および右折方向よりも拡張されている。また、関心領域ＲＯＩの広さは、車両ＳＶの経路の他、たとえば、車両ＳＶの速度などの車両情報ＶＩに応じて変化する。たとえば、車両ＳＶの速度が高くなるほど、関心領域ＲＯＩはより拡張される。関心領域モジュール１１２で算出された関心領域ＲＯＩは、たとえば、センサ構成モジュール１１３に出力され、センサ構成モジュール１１３において車両ＳＶの理想的な外界センサＥＳの選択に用いられる。

図８は、Ｙ字路を有する道路形状の一例を示す図である。図８に示すように、たとえば、車両ＳＶが前方で二手に分岐するカーブしたＹ字路のような道路形状の道路を走行する場合を例に挙げて説明する。この場合、運転シナリオの地点Ａから地点Ｂまでの間の経路に複数の中間地点ＷＰを設定することができる。運転シナリオは、たとえば、各々の中間地点ＷＰにおける車両ＳＶの理想的な車両情報ＶＩ、たとえば、線形位置および角位置、線形速度、角速度、線形加速度および角加速度などの目標値を含むことができる。関心領域モジュール１１２は、たとえば、これらの中間地点ＷＰにおける車両情報ＶＩの目標値に基づいて、関心領域ＲＯＩを算出する。

図９は、道路形状および車両状態と関心領域ＲＯＩとの関係を説明する図である。図９に示すように、関心領域ＲＯＩは、たとえばＴ字路、十字路、環状路など、様々な道路形状に応じて算出することができる。すなわち、関心領域ＲＯＩは、運転シナリオの経路に含まれる車両ＳＶの経路の直進、右左折、中間地点ＷＰなどの様々な属性に対して算出される。また、図９に示すように、車両ＳＶの前、横、および後の関心領域ＲＯＩの広さは、車両ＳＶの速度に応じて変化する。

たとえば、図９の左下に示すように、車両ＳＶの速度が低速Ｖ１、中速Ｖ２、高速Ｖ３の三段階に変化する場合、低速Ｖ１のときの関心領域ＲＯＩ１よりも、中速Ｖ２のときの関心領域ＲＯＩ２の方が、車両ＳＶの前方に拡張されている。また、車両ＳＶの速度が中速Ｖ２のときの関心領域ＲＯＩ２よりも、高速Ｖ３のときの関心領域ＲＯＩ３の方が、車両ＳＶの前方に拡張されている。すなわち、ＡＤＳ／ＡＤＡＳにより車両ＳＶを所定の運転シナリオで走行させる場合、理想的な関心領域ＲＯＩにおける車両ＳＶの前の領域、横の領域、および後の領域は、車両ＳＶの経路およびその中間地点ＷＰの車両情報ＶＩに応じて拡張または縮小される。

以上のように、車両制御システムSConSertは、図６に示す処理Ｓ２において、所定の運転シナリオに対する関心領域ＲＯＩを算出した後に、理想的なセンサ構成を導出する処理Ｓ３を実行する。より具体的には、前述の処理Ｓ２で関心領域モジュール１１２によって算出された関心領域ＲＯＩは、たとえば、センサ構成モジュール１１３に入力される。車両制御システムSConSertは、処理Ｓ３において、たとえば、センサ構成モジュール１１３により、運転シナリオの経路に設定された各々の関心領域ＲＯＩに基づいて、車両ＳＶを安全に走行させるための理想的なセンサ構成を算出する。

より具体的には、センサ構成モジュール１１３は、たとえば、図２に示す検知統制データベース１１１に記憶された静的ＯＤＤを読み出し、各々の関心領域ＲＯＩを認識するのに最適な外界センサＥＳを選択する。センサ構成モジュール１１３は、たとえば、図４に示すような外界センサＥＳの静的な既知の制約条件を含む静的ＯＤＤと、各々の関心領域ＲＯＩに応じて、複数種の外界センサＥＳの中から関心領域ＲＯＩを認識するのに最適な特定の種類の外界センサＥＳを選択する。

また、センサ構成モジュール１１３は、たとえば、処理Ｓ３において、複数種の車両センサＶＳの中から、各々の関心領域ＲＯＩに応じて、たとえば、全地球衛星測位システム（ＧＮＳＳ）や慣性計測装置（ＩＭＵ）などの特定の種類の車両センサＶＳを選択する。なお、関心領域モジュール１１２において、車両情報ＶＩ等に基づいて理想的な関心領域ＲＯＩを算出できない場合、センサ構成モジュール１１３は、Ｖ２Ｘ（Ｐ３）すなわち、車両ＳＶと外部との通信により得られた情報を利用して、センサ構成を決定してもよい。処理Ｓ３の終了後、車両制御システムSConSertは、車両ＳＶを取り巻く環境に応じて、車両ＳＶの周囲の環境すなわち外界を認識するための特定のアルゴリズムを選択する処理Ｓ４を実行する。

処理Ｓ４において、車両制御システムSConSertは、たとえば、可用センサモジュール１２２により、車両ＳＶを取り巻く環境に応じて、計画統制データベース１２１に格納された表１および表２に示すような複数のアルゴリズムＡＬＧ１−ＡＬＧ４の中から、特定のアルゴリズムを選択する。具体的には、可用センサモジュール１２２は、たとえば、センサ構成モジュール１１３を介して取得した外界情報ＥＩに基づいて、センサ構成モジュール１１３が選択した特定の外界センサＥＳの中から、最適な外界センサＥＳおよびアルゴリズムを選択する。

具体的には、可用センサモジュール１２２は、たとえば、外界情報ＥＩに含まれる霧、降雪、降雨、夜間など環境条件と、図４に示すような各種の外界センサＥＳの特性に基づいて、センサ構成モジュール１１３が選択した外界センサＥＳの中から、特定の外界センサＥＳを抽出する。そして、可用センサモジュール１２２は、たとえば、複数のアルゴリズムＡＬＧ１−ＡＬＧ４の中から、抽出した外界センサＥＳを使用する特定のアルゴリズムを選択する。

次に、車両制御システムSConSertは、たとえば、処理Ｓ４で抽出された外界センサＥＳおよび選択されたアルゴリズムを用いて、環境認識モジュール１２３により、車両ＳＶの車両状態および周囲の環境を認識する処理Ｓ５を実行する。次に、車両制御システムSConSertは、たとえば、可用センサモジュール１２２で選択された外界センサＥＳおよびアルゴリズム、および、環境認識モジュール１２３の出力に基づいて、車両ＳＶの動作を計画する処理Ｓ６を実行する。処理Ｓ６では、たとえば、計画モジュール１２４によって、車両ＳＶの運転モードが選択される。

図１０は、処理Ｓ６で選択される運転モードの状態遷移図である。処理Ｓ６では、たとえば、計画モジュール１２４により、停止操作モードＭＡ、手動操作モードＭＢ、制限操作モードＭＣ、完全自律モードＭＤの四つの運転モードから、一つの運転モードが選択される。すなわち、条件が満たされた程度によって、各モード間の切り替えが行われる。

具体的には、選択された外界センサＥＳおよび車両センサＶＳがすべて利用できる場合には、計画モジュール１２４により、完全自律モードＭＤが選択される。一方、選択された外界センサＥＳおよび車両センサＶＳのうち、何らかの制約によって一部のセンサが利用できないが、車両ＳＶを安全に走行させることができる場合、制限操作モードＭＣが選択される。また、選択された外界センサＥＳおよび車両センサＶＳのうち、何らかの制約によって一部または全部のセンサが利用できず、車両ＳＶを安全に走行させることができない場合、手動操作モードＭＢが選択される。また、過酷な環境条件や故障、その他の理由により車両ＳＶが安全に走行できない場合は、停止操作モードＭＡに遷移する。また、車両ＳＶが安全に走行できるようになると、停止操作モードＭＡから、条件に応じた他の三つのモードのいずれかに遷移する。

各モードは、さらにサブモードを含んでもよい。制限操作モードＭＣは、たとえば、車両ＳＶの運転者の監視下で車両制御システムSConSertによる車両ＳＶの操作を行うサブモードを含むことができる。また、制限操作モードＭＣは、たとえば、車両制御システムSConSertが、車両ＳＶの車線維持や、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）などの限定された操作のみを行うサブモードを含むことができる。また、制限操作モードＭＣにおいて、運転者が車両制御システムSConSertから車両ＳＶの操作を引き継ぐことができない場合、または、所定の時間内に操作に介入できない場合、車両ＳＶと乗員の安全を確保するために、停止操作モードＭＡに遷移することができる。

また、制限操作モードＭＣにおいて、運転者が所定の時間内に車両制御システムSConSertから操作を引き継ぐことができる場合、車両制御システムSConSertは、運転シナリオに基づく車両ＳＶの動作を監視する監視システムとしても機能する。この場合、車両制御システムSConSertは、運転者が認識することができない安全上の重要な情報を、運転者に通知することができる。したがって、手動操作モードＭＢは、たとえば、二つのサブモード、すなわち、車両制御システムSConSertによる監視がない完全手動操作モードと、車両制御システムSConSertによる監視がある監視付き手動操作モードとを有する。

図１１は、図１０に示す各運転モードの時間的な推移の一例を示すグラフである。計画モジュール１２４によって選択される運転モードは、たとえば、外界センサＥＳ、計算プラットフォーム、アルゴリズム、および運転シナリオの条件および利用可能性が、時間の経過にともなって変化することで、随時、停止操作モードＭＡ、手動操作モードＭＢ、制限操作モードＭＣ、完全自律モードＭＤの四つの運転モードの間で切り替わる。すなわち、車両制御システムSConSertは、車両ＳＶのランタイム動的リスクアセスメントを行って、車両ＳＶの運転モードを選択することができる。また、計画モジュール１２４は、たとえば、外界センサＥＳの外界情報ＥＩおよび車両センサＶＳの車両情報ＶＩに基づいて、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤを規定し、運転モードの信頼度のデータ１２５を確認モジュール２１２に出力する。

ここで、動作モジュールＡＭは、経路計画モジュールＡ１により、目的地ＤＳＴ、車両ＳＶの位置、および地図情報ＭＩに基づいて、車両ＳＶの経路を算出する。動作計画モジュールＡ２は、経路計画モジュールＡ１から、車両ＳＶの目的地までの経路を取得し、車両ＳＶの動作を算出する。

次に、車両制御システムSConSertは、図６に示すように、車両ＳＶの安全性および円滑な動作を確認する処理Ｓ７を実行する。処理Ｓ７において、確認モジュール２１２は、たとえば、動作計画モジュールＡ２の出力と、検知統制モジュール１１の出力である信頼度のデータ１１４と、運転モードの信頼度のデータ１２５を含む計画モジュール１２４の出力とを入力とする。そして、確認モジュール２１２は、これらの入力に基づいて、車両ＳＶの衝突回避と円滑な動作の実現可能性を算出する。次に、車両制御システムSConSertは、図６に示すように、車両ＳＶの動作を修正する処理Ｓ８を実行する。

処理Ｓ８では、たとえば、処理Ｓ７で確認モジュール２１２から出力された衝突回避および円滑な動作の実現可能性、信頼度などに基づいて、車両ＳＶの動作を補正する。具体的には、静的ＯＤＤや動的ＯＤＤに基づく信頼度が低く衝突回避が完全ではない場合や、車両ＳＶの動作が円滑ではなく所定の加速度を超えるような場合には、車両ＳＶの速度を低下させるなどの動作の補正を行う。修正モジュール２１３は、補正後の動作の指令を車両ＳＶのアクチュエータＶＡに出力する。

図１２は、車両ＳＶの状態を示す概念図である。車両ＳＶの状態は、たとえば、安全状態と、警告状態と、危険状態と、災害状態に分類される。安全状態は、車両ＳＶが設計されたＯＤＤ内で動作していることを表している。警告状態は、ＯＤＤの範囲を超えているが、依然としてＯＤＤの近傍にあることを表している。したがって、警告状態では、車両の動作を修正することで、安全状態に戻すことができる。危険状態は、たとえば車両ＳＶに搭載されたセンサの故障や過酷な気象条件によって、車両ＳＶの周囲の環境を認識できず、車両が危険に晒されている状態である。車両ＳＶは、他の理由によって危険状態に入る場合もある。

車両ＳＶが危険状態にある場合、車両ＳＶの運転者が車両制御システムSConSertから制御を引き継ぐこと、または、車両ＳＶが制限された安全な動作を実行することで、車両ＳＶが安全状態に戻る可能性がある。災害状態は、最も危険な最終的な状態であり、車両ＳＶは、いかなるコストを払ってもこの状態に入らないようにすべきである。災害状態では、被害を最小限にするために車両ＳＶを停止させる必要がある。

高度な自律走行を行う車両が高い注目を集めている主な理由の一つは、車両の挙動を修正して警告状態や危険状態から安全状態に戻す機能が周知されたことである。人為的な事故をなくすために、車両の操作から運転者を排除することは、高度な自律走行を行う車両を機械的な監視システムにする。したがって、高度な自律走行を行う車両が社会に受け入れられるためには、ＡＤＳ／ＡＤＡＳを備え、運転者が監視を行う車両よりも信頼性が高く安全でなければならない。ＩＳＯ ２６２６２やＳＯＴＩＦなどのような現在の工業規格は、機能的な安全面をカバーしているが、機能的な推論の安全面をカバーしていない。したがって、現在、高度な自律走行を行う車両に対して、熟練した運転者の監視能力を保証することができるような、確立された理論的および技術的枠組みは確立されていない。

前述のように、本実施形態の車両制御システムSConSertは、外界情報ＥＩを取得する複数の外界センサＥＳと、車両情報ＶＩを取得する複数の車両センサＶＳと、地図情報ＭＩと、を備えた車両ＳＶを制御するシステムである。本実施形態の車両制御システムSConSertは、車両情報ＶＩおよび地図情報ＭＩに基づく静的ＯＤＤならびに外界情報ＥＩに基づく動的ＯＤＤを規定する規定モジュール１０と、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて車両センサＶＳの動作を制御する制御モジュール２０と、を備える。

この構成により、車両制御システムSConSertは、車両ＳＶのランタイム動的リスクアセスメントを実行することができる。すなわち、車両制御システムSConSertによれば、車両ＳＶに搭載されたセンサや道路形状などの静的な制約である静的ＯＤＤや、外部環境の変化などによる動的な制約である動的ＯＤＤに対応して、車両ＳＶを安全状態で走行させることができる。

換言すると、車両制御システムSConSertによれば、車両ＳＶの周囲の環境で起きていること、たとえば歩行者ＰＥや他の車両ＯＶなどの移動体やそれらの経時的な挙動の変化、気象の変化などの動的な制約を検知し、それに対応した制御を行うことができる。したがって、本実施形態の車両制御システムSConSertによれば、車両ＳＶが動作すべきＯＤＤを監視することによって、完全な自律走行または半自律走行を行う車両ＳＶの安全性および信頼性を向上させることができる。その結果、高度な自律走行を行う車両が社会に受け入れられやすくすることができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、規定モジュール１０は、検知統制モジュール１１を含む。そして、検知統制モジュール１１は、車両ＳＶの経路および速度を含む運転シナリオに基づいて関心領域ＲＯＩを設定し、その関心領域ＲＯＩに基づいて複数の外界センサＥＳから特定の外界センサＥＳを選択し、静的ＯＤＤに基づいて外界情報ＥＩの信頼度を算出する。この構成により、外界センサＥＳの制約による外界情報ＥＩの信頼度に応じて、車両ＳＶの安全な動作を算出することができ、車両ＳＶが安全状態から警告状態や危険状態へ移行するのを防止することができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、規定モジュール１０は、計画統制モジュール１２を含む。そして、計画統制モジュール１２は、外界情報ＥＩに基づいて静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤを規定し、外界情報ＥＩおよび車両情報ＶＩに基づいて算出された車両ＳＶの動作の信頼度を静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて算出する。この構成により、車両ＳＶの動作の信頼度に応じて、車両ＳＶの安全な動作を算出することができ、車両ＳＶが安全状態から警告状態や危険状態へ移行するのを防止することができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、制御モジュール２０は、動作統制モジュール２１を含む。そして、動作統制モジュール２１は、検知統制モジュール１１または計画統制モジュール１２による信頼度の少なくとも一方に基づいて車両ＳＶの動作を修正する。この構成により、たとえば、外界情報ＥＩの信頼度や、車両ＳＶの動作の信頼度が低い場合に、車両ＳＶの動作を修正して安全状態を維持することができる。また、車両ＳＶの動作を修正しても安全状態を維持できない場合には、車両ＳＶの停止操作を行うこともできる。また、外界情報ＥＩの信頼度や、車両ＳＶの動作の信頼度が低い場合に、車両ＳＶの操作を運転者に引き継ぐことができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、静的ＯＤＤは、外界センサＥＳの測定範囲、視野角、または昼夜の少なくとも一つを含む。この構成により、静的ＯＤＤに基づいて、外界センサＥＳを選定することができ、外界情報ＥＩの信頼度を算出することができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、動的ＯＤＤは、場所、気象、時刻、またはシーンの少なくとも一つを含む。この構成により、動的ＯＤＤに基づいて、外界センサＥＳを選定することができ、外界情報ＥＩまたは車両センサＶＳの動作の信頼度を算出することができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertにおいて、関心領域ＲＯＩは、車両ＳＶの速度および経路に応じて変化する。この構成により、関心領域ＲＯＩの変化に対応して、適切な外界センサＥＳを選定することができる。

以上のように、本実施形態の車両制御システムSConSertは、外界情報を取得する複数の外界センサＥＳと、車両情報ＶＩを取得する複数の車両センサＶＳと、地図情報ＭＩと、を備えた車両ＳＶを制御するためのシステムである。車両制御システムSConSertは、検知統制モジュール１１と、計画統制モジュール１２と、動作統制モジュール２１と、を備える。検知統制モジュール１１は、車両ＳＶの経路および速度を含む運転シナリオに基づいて関心領域ＲＯＩを設定し、その関心領域ＲＯＩに基づいて複数の外界センサＥＳから特定の外界センサＥＳセンサを選択する。計画統制モジュール１２は、車両情報ＶＩおよび地図情報ＭＩに基づく静的ＯＤＤならびに外界情報ＥＩに基づく動的ＯＤＤを、外界情報ＥＩに基づいて規定する。動作統制モジュール２１は、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて車両ＳＶの動作を算出する。さらに、検知統制モジュール１１は、静的ＯＤＤに基づいて外界情報ＥＩの信頼度を算出し、計画統制モジュール１２は、静的ＯＤＤおよび動的ＯＤＤに基づいて車両ＳＶの動作の信頼度を算出し、動作統制モジュール２１は、これら信頼度に基づいて車両ＳＶの動作を修正する。

このような構成により、本実施形態によれば、前述のように、車両ＳＶを取り巻く環境の変化によってセンサの検知能力が制限されても、車両ＳＶの安全性を維持することが可能な車両制御システムSConSertを提供することができる。

また、本実施形態の車両制御システムSConSertを構成する検知統制モジュール１１および計画統制モジュール１２は、前述のような車両ＳＶの運転モードの選択に使用することができる。また、車両制御システムSConSertは、運転者に安全上重要な通知を行う監視システムとして使用することも可能である。

図１３は、物体／車線検知の場合に利用可能なセンサ構成に基づいて、環境を認識するためのアルゴリズムを選択する概念図を示す。また、図１３は、環境を認識するためのアルゴリズムの正確性と精度の離散化を表現している。検出された物体とその信頼度（Quality Property Value：ＱＰＶ）は、車両ＳＶの衝突回避と車両ＳＶの滑らかな動作の実現可能性を確認するために、動作統制モジュール２１で使用される。

図１４は、車両ＳＶの速度と反応距離および制動距離との関係の一例を示すグラフである。図１５は、車両の速度と停止距離との関係の一例を示す概念図である。車両ＳＶの速度が増加すると、車両ＳＶを滑らかに完全に停止させるために必要な距離が増加する。したがって、関心領域ＲＯＩに基づいて、所与の運転シナリオにおける車両ＳＶの速度を制限する。なお、図１５に示す例では、車両ＳＶは異なる速度で同時に制動を開始している。すなわち、信頼度が低い場合でも、車両ＳＶの動作を修正して速度を低下させることで、車両ＳＶを安全状態に維持することができる。

以上、図面を用いて本開示に係る車両制御システムの実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。たとえば、本開示の車両制御システムは、建設機械、ロボット、航空機、ヘリコプター、船舶、農機具、列車、ゴルフカート、またはその他の車両にも適用可能である。

１０ 規定モジュール
１１ 検知統制モジュール
１２ 計画統制モジュール
２０ 制御モジュール
２１ 動作統制モジュール
ＥＩ 外界情報
ＥＳ 外界センサ
ＭＩ 地図情報
ＲＯＩ 関心領域
SConSert 車両制御システム
ＳＶ 車両
ＶＩ 車両情報
ＶＳ 車両センサ

Claims (8)

1. 外界情報を取得する複数の外界センサと、車両情報を取得する複数の車両センサと、地図情報と、を備えた車両を制御する、車両制御システムであって、
   前記車両情報および前記地図情報に基づく静的ＯＤＤならびに前記外界情報に基づく動的ＯＤＤを規定する規定モジュールと、
   前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤに基づいて前記車両の動作を制御する制御モジュールと、を備えることを特徴とする車両制御システム。
2. 前記規定モジュールは、検知統制モジュールを含み、
   前記検知統制モジュールは、前記車両の経路および速度を含む運転シナリオに基づいて関心領域を設定し、前記関心領域に基づいて複数の前記外界センサから特定の前記外界センサを選択し、前記静的ＯＤＤに基づいて前記外界情報の信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記規定モジュールは、計画統制モジュールを含み、
   前記計画統制モジュールは、前記外界情報に基づいて前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤを規定し、前記外界情報および前記車両情報に基づいて算出された前記車両の動作の信頼度を前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
4. 前記制御モジュールは、動作統制モジュールを含み、
   前記動作統制モジュールは、前記信頼度に基づいて前記車両の動作を修正することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の車両制御システム。
5. 前記静的ＯＤＤは、前記外界センサの測定範囲、視野角、または昼夜の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
6. 前記動的ＯＤＤは、場所、気象、時刻、またはシーンの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
7. 前記関心領域は、前記車両の速度および経路に応じて変化することを特徴とする請求項２に記載の車両制御システム。
8. 外界情報を取得する複数の外界センサと、車両情報を取得する複数の車両センサと、地図情報と、を備えた車両を制御する、車両制御システムであって、
   前記車両の経路および速度を含む運転シナリオに基づいて関心領域を設定し、前記関心領域に基づいて複数の前記外界センサから特定の前記外界センサを選択する検知統制モジュールと、
   前記車両情報および前記地図情報に基づく静的ＯＤＤならびに前記外界情報に基づく動的ＯＤＤを、前記外界情報に基づいて規定する計画統制モジュールと、
   前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤに基づいて前記車両の動作を算出する動作統制モジュールと、を備え、
   前記検知統制モジュールは、前記静的ＯＤＤに基づいて前記外界情報の信頼度を算出し、
   前記計画統制モジュールは、前記静的ＯＤＤおよび前記動的ＯＤＤに基づいて前記車両の前記動作の信頼度を算出し、
   前記動作統制モジュールは、前記信頼度に基づいて前記車両の前記動作を修正することを特徴とする車両制御システム。

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