JP2021077217A - リスク推定装置及び車両制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、自車両の進行方向におけるリスクを適切に推定することができるリスク推定装置などを提供する。
【解決手段】リスク推定装置10は、周辺状況データD_infoに基づき、自車両3の進行方向における交通参加者、道路状況及び交通参加者の状況を認識し(STEP11)、基準関係モデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かを判定し(STEP12)、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合、リスクモデルを用いて、走行リスクR_riskを推定し、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、交通参加者の状況に応じて、走行リスクR_riskを推定する(STEP13〜16)。
【選択図】図４

Description

本発明は、自車両の進行方向の交通環境に応じてリスクを推定するリスク推定装置などに関する。

従来、車両運転時のリスクを推定するリスク推定装置として、特許文献１に記載されたものが知られている。このリスク推定装置では、自車両の周辺状況などの観測情報に基づき、観測論理式などを用いて、車両運転時のリスク度が推定される。

特開２０１６−０９１０３９号公報

現実の交通環境下では、自動車などの交通参加者と交通参加者が存在する道路状況（道路の種別など）との関係が適切である場合に限らず、両者の関係が不適切である場合が存在する。これに対して、上記特許文献１のリスク推定装置の場合、交通参加者と道路状況との関係が不適切である場合を想定していない関係上、そのような条件下での自車両の進行方向におけるリスクを適切に推定することができないという問題がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、自車両の進行方向におけるリスクを適切に推定することができるリスク推定装置などを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に係るリスク推定装置１０は、自車両３の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏを取得する周辺状況データ取得部（状況検出装置４）と、周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに基づき、自車両３の進行方向における交通参加者（自動車７）、道路状況（横断歩道８）及び交通参加者の状況を認識する認識部１１（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ１１）と、交通参加者と道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデル（図３）を記憶する基準関係モデル記憶部（ＥＣＵ２）と、交通参加者及び道路状況の関係と、自車両の進行方向におけるリスクとの関係を定義したリスクモデル（図７）を記憶するリスクモデル記憶部（ＥＣＵ２）と、認識部によって交通参加者及び道路状況が認識された場合、基準関係モデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かを判定する関係判定部１２（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ１２）と、関係判定部によって交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合、リスクモデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係に対応するリスク（走行リスクＲ＿ｒｉｓｋ）を推定するとともに、関係判定部によって交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、交通参加者の状況に応じて、リスク（走行リスクＲ＿ｒｉｓｋ）を推定するリスク推定部１３（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ１３〜１６）と、を備えることを特徴とする。

このリスク推定装置によれば、自車両の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データが取得され、この周辺状況データに基づき、自車両の進行方向における交通参加者、道路状況及び交通参加者の状況が認識される。認識部によって交通参加者及び道路状況が認識された場合、交通参加者と道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かが判定される。そして、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合、交通参加者及び道路状況の関係と、自車両の進行方向におけるリスクとの関係を定義したリスクモデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係に対応するリスクが推定される。一方、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、交通参加者の状況に応じて、リスクが推定される。

この場合、交通参加者の状況は、交通参加者と道路状況の関係が不適切である条件下でも、交通参加者のリスクを適切に表すものと見なすことができる。したがって、そのような交通参加者の状況に応じて、自車両の進行方向におけるリスクを推定することによって、交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、自車両の進行方向におけるリスクを適切に推定することができる（なお、本明細書における「交通参加者」は、歩行者、他車両及び障害物などを含む。また、本明細書における「道路状況」は、歩道及び車道などの道路の種別に加えて、横断歩道などの道路の区画の種別や、駐車場などの道路以外の路面の種別を含む。さらに、本明細書における「交通参加者の状況」は、歩行者及び自動車の運転手などの意図を推定した結果を含む）。

また、上記目的を達成するために、請求項２に係るリスク推定装置１０は、自車両３の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏを取得する周辺状況データ取得部（状況検出装置４）と、周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに基づき、自車両３の進行方向における交通参加者（自動車７）、道路状況（横断歩道８）、交通参加者の状況を認識する認識部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３１）と、交通参加者と道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデル（図３）を記憶する基準関係モデル記憶部（ＥＣＵ２）と、
認識部によって交通参加者及び道路状況が認識された場合、基準関係モデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かを判定する関係判定部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３２）と、交通参加者及び道路状況の関係に応じて、自車両３の進行方向における第１リスクＲｉｓｋ１を推定する第１リスク推定部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３４，３９）と、交通参加者の状況に応じて、自車両３の進行方向における第２リスクＲｉｓｋ２を推定する第２リスク推定部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３５，４０）と、第１リスク及び第２リスクを独立変数として含む重み付け演算式（５）を用いて、自車両３の進行方向におけるリスク（走行リスクＲ＿ｒｉｓｋ）を算出するリスク算出部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３７〜３８）と、を備え、リスク算出部は、関係判定部によって交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、第２リスクに対する重みを第１リスクに対する重みよりも大きな値に設定する（ＳＴＥＰ４１）ことを特徴とする。

このリスク推定装置によれば、自車両の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データが取得され、この周辺状況データに基づき、自車両の進行方向における交通参加者、道路状況及び交通参加者の状況が認識される。認識部によって交通参加者及び道路状況が認識された場合、交通参加者と道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデルを用いて、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かが判定される。さらに、交通参加者及び道路状況の関係に応じて、自車両の進行方向における第１リスクが推定され、交通参加者の状況に応じて、自車両の進行方向における第２リスクが推定される。そして、第１リスク及び第２リスクを独立変数として含む重み付け演算式を用いて、自車両の進行方向におけるリスクが算出される。

その際、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合には、第２リスクに対する重みが第１リスクに対する重みよりも大きな値に設定される。それにより、交通参加者及び道路状況の関係の反映度合を低下させると同時に、交通参加者の状況の反映度合を高めながら、自車両の進行方向におけるリスクを算出することができる。その結果、交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、自車両の進行方向におけるリスクを適切に推定することができる。

請求項３に係る発明は、請求項１又は２に記載のリスク推定装置１０において、関係判定部は、交通参加者が自動車７である場合において道路状況が横断歩道８であるときには、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定することを特徴とする。

このリスク推定装置によれば、交通参加者が自動車である場合において道路状況が横断歩道であるときには、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定される。一般的な交通環境下において、自動車が横断歩道に存在するという状態は、両者の関係が適切ではなく、不適切であると見なすことができる。したがって、このリスク推定装置によれば、そのような不適切な関係を確実に判定することができる。

請求項４に係る発明は、請求項３に記載のリスク推定装置１０において、関係判定部は、自動車７の前後方向が横断歩道８の延設方向に沿う状態にある場合には、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定することを特徴とする。

このリスク推定装置によれば、自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に沿う状態にある場合には、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定される。一般的な交通環境下において、自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に沿う状態になることは、両者の関係が適切ではなく、極めて不適切であると見なすことができる。したがって、このリスク推定装置によれば、そのような不適切な関係を確実に判定することができる（なお、本明細書における「自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に沿う状態にある」ことは、自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に平行な状態にあることに限らず、自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に対して所定角度（例えば±数度）分、傾いた状態にあることを含む）。

請求項５に係る車両制御装置１は、請求項１ないし４のいずれかに記載のリスク推定装置１０と、自車両３が交通参加者の周辺領域を通過する際、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定されている場合には、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定されている場合と比べて、自車両３の減速度及び交通参加者に対する回避度合がより大きくなるように、自車両３の自動運転制御を実行する制御部（ＥＣＵ２、ＳＴＥＰ３）と、を備えることを特徴とする。

一般に、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定されている場合、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定されている場合と比べて、自車両が交通参加者の周辺領域を通過する際のリスクが高いと推定することができる。したがって、この自動運転装置によれば、そのように自車両が交通参加者の周辺領域を通過する際のリスクが高いと推定されている場合には、自車両の減速度及び交通参加者に対する回避度合がより大きくなるように、自車両の自動運転制御が実行されるので、自動運転時の安全性を向上させることができる。

本発明の一実施形態に係るリスク推定装置及び車両制御装置の構成を模式的に示す図である。 リスク推定装置の機能的な構成を示すブロック図である。 関係判定部での判定に用いるマップを示す図である。 自車両の前方の横断歩道に他車両が停止している状態を示す平面図である。 図４の停止車両及びその周辺を示す斜視図である。 シーンデータの一例を示す図である。 リスクマップの一例を示す図である。 自動運転制御処理を示すフローチャートである。 走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理を示すフローチャートである。 第２実施形態の走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係るリスク推定装置及び車両制御装置について説明する。なお、本実施形態の車両制御装置はリスク推定装置も兼用しているので、以下の説明では、車両制御装置について説明するとともに、その中で、リスク推定装置の機能及び構成についても説明する。

図１に示すように、この車両制御装置１は、四輪タイプの自動車（以下「自車両」という）３に適用されたものであり、ＥＣＵ２を備えている。このＥＣＵ２には、状況検出装置４、原動機５及びアクチュエータ６が電気的に接続されている。

この状況検出装置４は、カメラ、ミリ波レーダー、ＬＩＤＡＲ、ソナー、ＧＰＳ及び各種のセンサなどで構成されており、自車両３の現在位置及び自車両３の進行方向の周辺状況（交通環境や交通参加者など）を表す周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏをＥＣＵ２に出力する。

この周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏは、カメラによって取得された画像データと、ＬＩＤＡＲなどによって計測された距離データとを含むように構成されている。なお、本実施形態では、状況検出装置４が周辺状況データ取得部に相当する。

ＥＣＵ２は、後述するように、この状況検出装置４からの周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに基づいて、自車両３の周辺の交通環境を認識して、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出するとともに、この走行リスクＲ＿ｒｉｓｋなどに応じて、自車両３の走行状態を制御する。

原動機５は、例えば、電気モータなどで構成されており、後述するように、自車両３の走行軌道が決定されたときに、自車両３がこの走行軌道で走行するように、ＥＣＵ２によって原動機５の出力が制御される。

また、アクチュエータ６は、制動用アクチュエータ及び操舵用アクチュエータなどで構成されており、後述するように、自車両３の走行軌道が決定されたときに、自車両３がこの走行軌道で走行するように、ＥＣＵ２によってアクチュエータ６の動作が制御される。

一方、ＥＣＵ２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｅ２ＰＲＯＭ、Ｉ／Ｏインターフェース及び各種の電気回路（いずれも図示せず）などからなるマイクロコンピュータで構成されている。ＥＣＵ２は、上述した状況検出装置４からの周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏなどに基づいて、以下に述べるように、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理などを実行する。なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、認識部、基準関係モデル記憶部、リスクモデル記憶部、関係判定部、リスク推定部及び制御部に相当する。

次に、図２を参照しながら、車両制御装置１におけるリスク推定装置１０の構成について説明する。このリスク推定装置１０は、以下に述べるように、周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに応じて、自車両３の走行中における進行方向のリスクである走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを推定（算出）するものである。

このリスク推定装置１０では、以下に述べる手法によって、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが、値１〜３の範囲内の整数値として算出される。この場合、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋは、その値が大きいほど、自車両３の進行方向におけるリスクが高いことを表すように設定されている。

図２に示すように、リスク推定装置１０は、認識部１１、関係判定部１２及びリスク推定部１３を備えており、これらの要素１１〜１３は、具体的には、ＥＣＵ２によって構成されている。

この認識部１１では、周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに含まれる画像データに基づき、所定の画像認識手法（例えば、深層学習法）によって、自車両３の進行方向の所定範囲（例えば数十メートル）内に存在する交通参加者、道路状況及び交通参加者の状況などが認識される。これに加えて、交通参加者と道路状況の位置関係が認識される。

この場合、交通参加者としては、自転車、歩行者及び自動車などが認識される。また、道路状況として、車道、歩道及び横断歩道などが認識される。さらに、交通参加者が自動車である場合、交通参加者の状況としては、ブレーキランプの消灯、ウインカの点滅、ハザードランプの点滅及びドアの開閉状態などが認識される。

以上のように、認識部１１では、自車両３の進行方向に存在する交通参加者、道路状況、交通参加者の状況、及び交通参加者と道路状況の関係などが認識される。そして、それらの認識結果が認識部１１から関係判定部１２及びリスク推定部１３に出力される。

また、関係判定部１２では、上記の認識結果が認識部１１から入力された場合、交通参加者と、交通参加者が存在する道路状況との関係が適切であるか否かが判定される。この場合、自動車が交通参加者で、交差点の横断歩道が道路状況である場合を除けば、以下に述べるように判定される。

すなわち、交通参加者と道路状況との組合せが、図３に示すマップに記載された組合せと一致したときには、両者の関係が適切であると判定され、それ以外のときには不適切であると判定される。

一方、自動車が交通参加者で、交差点の横断歩道が道路状況である場合には、上記の図３に示すマップの組合せとの一致／不一致に加えて、自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に沿う状態にあるか否かを条件として、両者の関係が適切であるか否かが判定される。

すなわち、図４及び図５に示すように、自動車７が交差点の横断歩道８上に位置（停止）している場合において、自動車７の前後方向が横断歩道８の延設方向に沿う状態にあるときには、両者の関係が不適切であると判定され、それ以外のときには、両者の関係が適切であると判定される。

これは、自動車７が交差点の横断歩道８上に位置している状態は、信号待ちや渋滞などに起因して発生する可能性があるので、そのような状態との混同を回避し、両者の関係が間違いなく不適切な状態にあることを判定するためである。

なお、自動車が交通参加者で、交差点の横断歩道が道路状況である場合において、上記図３に示すマップに記載された組合せとの一致／不一致のみに基づいて、交通参加者と道路状況との関係が適切であるか否かを判定してもよい。

また、リスク推定部１３では、認識部１１からの認識結果及び関係判定部１２からの判定結果がそれぞれ入力された場合、以下に述べるように、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かに基づいて、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが算出される。

まず、交通参加者と道路状況の関係が不適切である場合には、下式（１）〜（２）により、第１暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐ１を算出する。
Risk_tmp1＝(Risk_A×KA)×(Risk_B×KB)×Risk_CND …… （１）
Risk_CND＝(Risk_C×KC)×(Risk_D×KD)×……×(Risk_X×KX) …… （２）

上式（１）のＲｉｓｋ＿Ａは交通参加者に対応する個別リスクを表しており、ＫＡは、予め設定される所定の乗算係数である。また、Ｒｉｓｋ＿Ｂは位置関係語に対応する個別リスクを表しており、ＫＢは、予め設定される所定の乗算係数である。さらに、式（１）のＲｉｓｋ＿ＣＮＤは、交通参加者の状況に対応する状況リスクであり、式（２）のように定義される。

式（２）において、Ｒｉｓｋ＿Ｃは、道路状況に対応する個別リスクを表しており、この場合、最も高い値（例えば値３）に設定される。また、ＫＣは、予め設定される所定の乗算係数である。さらに、Ｒｉｓｋ＿Ｄ〜Ｒｉｓｋ＿Ｘはそれぞれ、交通参加者の各種の状況に対応する各種の状況リスクであり、ＫＤ〜ＫＸは、予め設定される所定の乗算係数である。

この場合、交通参加者が自動車７であるときには、交通参加者の各種の状況として、ブレーキランプの消灯／点灯、発進側ウインカの点滅／停止、及びドアの開閉状態などが用いられ、これらの交通参加者の各種の状況に応じて、状況リスクＲｉｓｋ＿Ｄ〜Ｒｉｓｋ＿Ｘの値が設定される。

より具体的には、ブレーキランプが消灯しているときには、ブレーキランプが点灯しているときと比べて、自動車７が発進する可能性が高いことで、状況リスクがより大きい値に設定される。同じ理由により、発進側ウインカが点滅しているときには、発進側ウインカが停止しているときよりも、状況リスクがより大きい値に設定される。さらに、自動車７のドアが開いているとき（図５参照）には、自動車７のドアが閉じていると比べて、乗員が自動車７から飛び出す可能性が高いことで、状況リスクがより大きい値に設定される。

以上のように、上式（１）〜（２）によって、第１暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐ１が算出され、その算出結果を所定手法（例えば四捨五入法）によって整数化することにより、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐが算出される。この場合、自動車７が図４及び図５に示す状態にあるときには、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐは値３として算出される。そして、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐが走行リスクＲ＿ｒｉｓｋに設定される。

一方、交通参加者と道路状況の関係が適切である場合には、図６に示すようなシーンデータが作成される。このシーンデータは、交通参加者である自動車が、道路状況である車道上に位置している場合の例であり、交通参加者「ｃａｒ」と、道路に対する交通参加者の位置関係語「ｏｎ」と、道路状況「ｄｒｉｖｅｗａｙ」とを互いに紐付けしたデータとして作成される。

そして、このシーンデータに基づき、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐが算出される。具体的には、シーンデータに基づき、図７のリスクマップを参照することにより、シーンデータが一致するときの複合リスクを算出し、これが暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐとして設定される。例えば、図６に示すシーンデータの場合、複合リスクは値２として算出される。そして、最終的に、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐに設定される。

リスク推定装置１０では、以上の手法によって、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが、値１〜３の範囲内の整数値として算出される。

次に、図８及び図９を参照しながら、本実施形態の車両制御装置１による自動運転制御処理について説明する。この自動運転制御処理は、以下に述べるように、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出し、この走行リスクＲ＿ｒｉｓｋに応じて、自車両３の自動運転制御を実行するものであり、ＥＣＵ２によって、所定の制御周期で実行される。なお、以下の説明において算出される各種の値は、ＥＣＵ２のＥ２ＰＲＯＭ内に記憶されるものとする。

図８に示すように、まず、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出する（図８／ＳＴＥＰ１）。この走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理は、具体的には、図９に示すように実行される。

同図９に示すように、まず、周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏを読み込む（図９／ＳＴＥＰ１０）。

次いで、認識処理を実行する（図９／ＳＴＥＰ１１）。この認識処理では、前述した認識部１１と同じ手法により、自車両３の進行方向に存在する交通参加者、道路状況、交通参加者の状況、及び、交通参加者と道路状況の関係が認識される。

次に、交通参加者と道路状況の関係に基づき、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かを判定する（図９／ＳＴＥＰ１２）。

この判定が肯定（図９／ＳＴＥＰ１２…ＹＥＳ）で、交通参加者と道路状況の関係が適切であるときには、前述したシーンデータを作成する（図９／ＳＴＥＰ１３）。

次いで、シーンデータに基づき、前述した図７のリスクマップを参照することにより、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐを算出する（図９／ＳＴＥＰ１４）。具体的には、シーンデータが一致した場合の複合リスクを暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐとして算出する。

一方、上述した判定が否定（図９／ＳＴＥＰ１２…ＮＯ）で、交通参加者と道路状況の関係が不適切であるときには、前述した式（１）〜（２）により、第１暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐ１を算出し、その算出結果を整数化することにより、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐを算出する（図９／ＳＴＥＰ１５）。

次いで、上述したように、暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐを走行リスクＲ＿ｒｉｓｋとして設定して（図９／ＳＴＥＰ１６）、本処理を終了する。

図８に戻り、以上のように、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出した後、Ｒ＿ｒｉｓｋ＝３であるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ２）。この判定が肯定（図８／ＳＴＥＰ２…ＹＥＳ）で、Ｒ＿ｒｉｓｋ＝３であるときには、第３制御処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ３）。

この第３制御処理は、具体的には、以下のように実行される。まず、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋ及び周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに基づき、所定の算出アルゴリズムにより、自車両３の未来の走行軌道が２次元座標系の時系列データとして算出される。次いで、自車両３が走行軌道で走行するように、原動機５及びアクチュエータ６が制御される。

それにより、例えば、図４，５に示す交通環境下では、自車両３は、減速しながら、自動車７を回避するように、走行ラインを中央車線寄りに変更して走行する。その際、自車両３は、後述する第２制御処理及び第１制御処理のときと比べて、減速度合及び走行ラインの変更度合がより大きくなるように、その走行状態が制御される。以上のように、第３制御処理を実行した後、本処理を終了する。

一方、前述した判定が否定（図８／ＳＴＥＰ２…ＮＯ）で、Ｒ＿ｒｉｓｋ≠３であるときには、Ｒ＿ｒｉｓｋ＝２であるか否かを判定する（図８／ＳＴＥＰ４）。この判定が肯定（図８／ＳＴＥＰ４…ＹＥＳ）で、Ｒ＿ｒｉｓｋ＝２であるときには、第２制御処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ５）。

この第２制御処理では、前述した第３制御処理と同じ手法により、自車両３の未来の走行軌道が算出され、自車両３が走行軌道で走行するように、原動機５及びアクチュエータ６が制御される。それにより、自車両３は、減速しながら、交通参加者を回避するように、走行ラインを中央車線寄りに変更して走行する。その際、自車両３は、前述した第３制御処理のときと比べて、減速度合及び走行ラインの変更度合がより小さくなるように、走行状態が制御される。以上のように、第２制御処理を実行した後、本処理を終了する。

一方、前述した判定が否定（図８／ＳＴＥＰ４…ＮＯ）で、Ｒ＿ｒｉｓｋ＝１であるときには、第１制御処理を実行する（図８／ＳＴＥＰ６）。この第１制御処理では、前述した第３制御処理と同じ手法により、自車両３の未来の走行軌道が算出され、自車両３が走行軌道で走行するように、原動機５及びアクチュエータ６が制御される。それにより、自車両３は、車速及び走行ラインを維持するように、その走行状態が制御される。以上のように、第１制御処理を実行した後、本処理を終了する。

以上のように、第１実施形態の車両制御装置１のリスク推定装置１０によれば、自車両３の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏが取得され、この周辺状況データＤ＿ｉｎｆｏに基づき、自車両３の進行方向における交通参加者、道路状況、及び交通参加者の状況が認識される。さらに、交通参加者及び道路状況に基づき、図３のマップを参照することにより、交通参加者と道路状況の関係が適切であるか否かが判定される。

そして、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合、図６のシーンデータが作成され、このシーンデータに応じて、図７のリスクマップを参照することにより、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが算出される。一方、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、前述した式（１）〜（２）により、第１暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐ１を算出し、その算出結果を整数化することにより、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが算出される。

この式（１）〜（２）には、交通参加者の各種の状況に応じて設定された状況リスクＲｉｓｋ＿Ｄ〜Ｒｉｓｋ＿Ｘが含まれており、交通参加者の各種の状況は、交通参加者と道路状況の関係が不適切である条件下でも、交通参加者のリスクを適切に表すものと見なすことができる。したがって、そのような状況リスクＲｉｓｋ＿Ｄ〜Ｒｉｓｋ＿Ｘが含まれた式（１）〜（２）を用いることによって、交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、自車両３の進行方向における走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを適切に算出／推定することができる。

また、交通参加者が自動車７であるとともに道路状況が横断歩道８である場合において、自動車７の前後方向が横断歩道８の延設方向に沿う状態にあるときには、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定される。一般的な交通環境下において、自動車７の前後方向が横断歩道８の延設方向に沿う状態になることは、両者の関係が適切ではなく、極めて不適切であると見なすことができる。したがって、このリスク推定装置１０によれば、そのような不適切な関係を確実に判定することができる

さらに、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定されている場合、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが最も高い値３に設定される。それにより、図８の自動運転制御処理において、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋ＝１，２の場合、すなわち交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定されている場合と比べて、自車両３の減速度及び交通参加者に対する回避度合がより大きくなるように、自車両３の運転状態が制御されるので、自動運転時の安全性を向上させることができる。

なお、第１実施形態は、交通参加者が自動車で道路状況が横断歩道である場合、交通参加者と道路状況の関係が不適切であるとした例であるが、本発明の交通参加者と道路状況の関係が不適切である場合は、これに限定されるものではない。例えば、交通参加者が自転車又は歩行者で、道路状況が高速道路又は自動車専用路の場合でもよい。さらに、交通参加者が自動車、自転車又は歩行者で、道路状況が路面電車線路の場合でもよい。

また、第１実施形態は、基準関係モデルとして、図３に示すマップを用いた例であるが、本発明の基準関係モデルは、これに限らず、交通参加者と道路状況の間の基準となる関係を定義したものであればよい。例えば、基準関係モデルとして、図３と異なるマップ又はテーブルを用いてもよく、交通参加者と道路状況の間が不適切な関係にある状態を定義したマップを用いてもよく、数式を用いてもよい。

さらに、第１実施形態は、リスクモデルとして、図７のリスクマップを用いた例であるが、本発明のリスクモデルは、これに限らず、交通参加者及び道路状況の関係と、自車両の進行方向におけるリスクとの関係を定義したものであればよい。例えば、リスクモデルとして、図７のリスクマップと異なるマップ又はテーブルを用いてもよく、数式を用いてもよい。

一方、第１実施形態は、リスク推定部１３において、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合、式（１）〜（２）により、リスクを算出した例であるが、本発明のリスク推定部は、これに限らず、交通参加者の状況に応じて、自車両の進行方向におけるリスクを推定するものであればよい。例えば、リスク推定部として、交通参加者の状況に応じて、マップ検索によりリスクを推定するものを用いてもよい。

次に、第２実施形態に係る自動運転制御装置について説明する。この自動運転制御装置の場合、第１実施形態の自動運転制御装置１と比較して、前述した走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理の構成のみが異なっているので、以下、図１０を参照しながら、第２実施形態の走行リスクＲ＿ｒｉｓｋの算出処理について説明する。

なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が認識部、基準関係モデル記憶部、関係判定部、第１リスク推定部、第２リスク推定部、リスク算出部及び制御部に相当する。

この図１０の場合、ＳＴＥＰ３０〜３２は、前述した図９のＳＴＥＰ１０〜１２と同一に構成されているので、その説明は省略する。

ＳＴＥＰ３２の判定が肯定で、交通参加者と道路状況の関係が適切であるときには、前述したシーンデータを作成する（図１０／ＳＴＥＰ３３）。

次いで、前述した図７のリスクマップを参照することにより、第１リスクＲｉｓｋ１を算出する（図１０／ＳＴＥＰ３４）。具体的には、シーンデータに基づき、図７のリスクマップを参照することにより、シーンデータが一致するときの複合リスクが第１リスクＲｉｓｋ１として算出される。

次に、下式（３）〜（４）により、第２リスクＲｉｓｋ２を算出する（図１０／ＳＴＥＰ３５）。
Risk2＝(Risk_A×KA)×(Risk_B×KB)×Risk_CND …… （３）
Risk_CND＝(Risk_C×KC)×(Risk_D×KD)×……×(Risk_X×KX) …… （４）

これらの式（３）〜（４）は、前述した式（１）〜（２）の第１暫定リスクＲｉｓｋ＿ｔｍｐ１を第２リスクＲｉｓｋ２に置き換えたものに相当する。

次いで、第１重み係数Ｋ１を第１所定値Ｋｒｅｆ１に、第２重み係数Ｋ２を第２所定値Ｋｒｅｆ２にそれぞれ設定する（図１０／ＳＴＥＰ３６）。これらの第１及び第２所定値Ｋｒｅｆ１，Ｋｒｅｆ２は、Ｋｒｅｆ１≧Ｋｒｅｆ２が成立する正の所定値である。

その後、下式（５）により、第３暫定リスクＲｉｓｋ_ｔｍｐ３を算出する（図１０／ＳＴＥＰ３７）。
Risk_tmp3＝K1×Risk1＋K2×Risk2 …… （５）

次に、第３暫定リスクＲｉｓｋ_ｔｍｐ３を整数化することにより、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出する（図１０／ＳＴＥＰ３８）。その後、本処理を終了する。

一方、ＳＴＥＰ３２の判定が否定で、交通参加者と道路状況の関係が不適切であるとき（例えば図４，５に示す関係のとき）には、第１リスクＲｉｓｋ１を所定値Ｒｒｅｆ（例えば値３）に設定する（図１０／ＳＴＥＰ３９）。

次いで、前述した式（３）〜（４）により、第２リスクＲｉｓｋ２を算出する（図１０／ＳＴＥＰ４０）。

その後、第１重み係数Ｋ１を第３所定値Ｋｒｅｆ３に、第２重み係数Ｋ２を第４所定値Ｋｒｅｆ４にそれぞれ設定する（図１０／ＳＴＥＰ４１）。これらの第３及び第４所定値Ｋｒｅｆ３，Ｋｒｅｆ４は、Ｋｒｅｆ３＜Ｋｒｅｆ４又はＫｒｅｆ３≪Ｋｒｅｆ４が成立する正の所定値である。

次いで、前述したように、第３暫定リスクＲｉｓｋ_ｔｍｐ３及び走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出する（図１０／ＳＴＥＰ３７，３８）。その後、本処理を終了する。

図１０の算出処理では、以上の手法により、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが、値１〜３の範囲内の整数値として算出される。

以上のように、第２実施形態のリスク推定装置によれば、第１リスクＲｉｓｋ１及び第２リスクＲｉｓｋ２を独立変数として含む重み付け演算式（５）を用いて、第３暫定リスクＲｉｓｋ_ｔｍｐ３が算出され、これを整数化することにより、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋが算出される。

その際、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合（例えば図４，５に示す関係の場合）には、第２リスクＲｉｓｋ２に乗算される第２重み係数Ｋ２が、第１リスクＲｉｓｋ１に乗算される第１重み係数Ｋ１よりも大きな値Ｋｒｅｆ４に設定される。それにより、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合と比べて、交通参加者の状況の反映度合を高めながら、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出することができる。その結果、交通参加者と道路状況との関係が不適切である条件下でも、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを適切に推定することができる。

一方、交通参加者と道路状況の関係が適切であると判定された場合には、第１リスクＲｉｓｋ１が第２重み係数Ｋ２以上の値に設定される。それにより、交通参加者と道路状況の関係が不適切であると判定された場合と比べて、交通参加者と道路状況の関係の反映度合を高めながら、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを算出することができる。その結果、交通参加者と道路状況との関係が適切である条件下においても、走行リスクＲ＿ｒｉｓｋを適切に推定することができる。

なお、第２実施形態は、第１リスク推定部として、図７のリスクマップを参照することにより、第１リスクＲｉｓｋ１を算出するものを用いた例であるが、本発明の第１リスク推定部は、これに限らず、交通参加者及び道路状況の関係に応じて、自車両の進行方向における第１リスクを推定するものであればよい。例えば、交通参加者及び道路状況の関係に応じて、図７のリスクマップ以外のマップを検索することにより、第１リスクを算出してもよく、交通参加者及び道路状況の関係に応じて数式により、第１リスクを算出してもよい。

また、第２実施形態は、第２リスク推定部として、式（３）〜（４）により、第２リスクＲｉｓｋ２を算出するものを用いた例であるが、本発明の第２リスク推定部は、これに限らず、交通参加者の状況に応じて、自車両の進行方向における第２リスクを推定するものであればよい。例えば、交通参加者の状況に応じて、マップを参照することにより、第２リスクを算出してもよい。

１ 自動運転装置
２ ＥＣＵ（認識部、基準関係モデル記憶部、リスクモデル記憶部、関係判定部、リ スク推定部、第１リスク推定部、第２リスク推定部、リスク算出部、制御部）
３ 自車両
４ 状況検出装置（周辺状況データ取得部）
７ 自動車（交通参加者）
８ 横断歩道（道路状況）
１０ リスク推定装置
１１ 認識部
１２ 関係判定部
１３ リスク推定部
D_info 周辺状況データ
R_risk 走行リスク（自車両の進行方向におけるリスク）
Risk1 第１リスク
Risk2 第２リスク

Claims (5)

1. 自車両の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データを取得する周辺状況データ取得部と、
   当該周辺状況データに基づき、前記自車両の進行方向における交通参加者、道路状況及び当該交通参加者の状況を認識する認識部と、
   前記交通参加者と前記道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデルを記憶する基準関係モデル記憶部と、
   前記交通参加者及び前記道路状況の関係と、前記自車両の進行方向におけるリスクとの関係を定義したリスクモデルを記憶するリスクモデル記憶部と、
   前記認識部によって前記交通参加者及び前記道路状況が認識された場合、前記基準関係モデルを用いて、前記交通参加者と前記道路状況の関係が適切であるか否かを判定する関係判定部と、
   当該関係判定部によって前記交通参加者と前記道路状況の関係が適切であると判定された場合、前記リスクモデルを用いて、前記交通参加者と前記道路状況の関係に対応する前記リスクを推定するとともに、前記関係判定部によって前記交通参加者と前記道路状況の関係が不適切であると判定された場合、前記交通参加者の状況に応じて、前記自車両の進行方向における前記リスクを推定するリスク推定部と、
   を備えることを特徴とするリスク推定装置。
2. 自車両の進行方向における周辺状況を表す周辺状況データを取得する周辺状況データ取得部と、
   周辺状況データに基づき、前記自車両の進行方向における交通参加者、道路状況及び当該交通参加者の状況を認識する認識部と、
   前記交通参加者と前記道路状況の間の基準となる関係を定義した基準関係モデルを記憶する基準関係モデル記憶部と、
   前記認識部によって前記交通参加者及び前記道路状況が認識された場合、前記基準関係モデルを用いて、前記交通参加者と前記道路状況の関係が適切であるか否かを判定する関係判定部と、
   前記交通参加者及び前記道路状況の関係に応じて、前記自車両の進行方向における第１リスクを推定する第１リスク推定部と、
   前記交通参加者の状況に応じて、前記自車両の進行方向における第２リスクを推定する第２リスク推定部と、
   前記第１リスク及び前記第２リスクを独立変数として含む重み付け演算式を用いて、前記自車両の進行方向におけるリスクを算出するリスク算出部と、
   を備え、
   前記リスク算出部は、前記関係判定部によって前記交通参加者と前記道路状況の関係が不適切であると判定された場合、前記第２リスクに対する重みを前記第１リスクに対する重みよりも大きな値に設定することを特徴とするリスク推定装置。
3. 請求項１又は２に記載のリスク推定装置において、
   前記関係判定部は、前記交通参加者が自動車である場合において前記道路状況が横断歩道であるときには、前記交通参加者と前記道路状況の関係が不適切であると判定することを特徴とするリスク推定装置。
4. 請求項３に記載のリスク推定装置において、
   前記関係判定部は、前記自動車の前後方向が横断歩道の延設方向に沿う状態にある場合には、前記交通参加者と前記道路状況の関係が不適切であると判定することを特徴とするリスク推定装置。
5. 請求項１ないし４のいずれかに記載のリスク推定装置と、
   前記自車両が前記交通参加者の周辺領域を通過する際、前記交通参加者と前記道路状況の関係が不適切であると判定されている場合には、前記交通参加者と前記道路状況の関係が適切であると判定されている場合と比べて、前記自車両の減速度及び前記交通参加者に対する回避度合がより大きくなるように、前記自車両の自動運転制御を実行する制御部と、
   を備えることを特徴とする車両制御装置。

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