JP2021112995A

JP2021112995A - 制御システム、制御方法、車両、およびプログラム

Info

Publication number: JP2021112995A
Application number: JP2020006984A
Authority: JP
Inventors: 賢二小森; Kenji Komori; 聖小野寺; Satoshi Onodera
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2020-01-20
Filing date: 2020-01-20
Publication date: 2021-08-05
Also published as: US11814081B2; US20210221401A1; CN113135183A; CN113135183B

Abstract

【課題】地図情報等の検知範囲情報と外界情報から走行経路の走行リスクを適切に評価して制御する技術を提供する。【解決手段】車両の制御システムは、車両の周辺の外界に関する外界情報であって、車両の駆動状態を制御するために用いられる外界情報を検知するための検知手段と、車両の位置情報に基づいて車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、地図情報に対応する検知範囲情報のうち、検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、検知範囲情報と外界情報とに基づいて、車両の駆動状態を制御する制御手段と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、自動運転車の制御システム、制御方法、車両、およびプログラムに関する。

これまで、カメラなどの検出部が検出した見通しに関する情報から走行リスクを判定し、走行制御を行う自動運転車の技術が提案されている。例えば特許文献１では、走行経路における死角の有無を判断し、走行経路における目標位置および目標姿勢を設定する走行技術が開示されている。

特開２０１３−１８６７２４号公報

しかしながら、例えば自動運転車が、狭路で自動運転車の近くに位置する歩行者や対向車などの交通参加者を検出したり、気象条件によってセンサの検出性能が低下した結果、過度に走行経路の走行リスクを高く見積もる場合がある。このような場合、誤って高く見積もった走行リスクで走行することとなるため、自動運転車が走行経路を適切に走行できない場合があった。

本発明の目的は、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することにある。

本発明によれば、車両の制御システムは、前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段と、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて、前記車両の駆動状態を制御する制御手段と、を備える。

また、本発明によれば、制御方法は、車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知部を備える前記車両の制御システムの制御方法であって、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定工程と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御工程と、を含む。

また、本発明によれば、車両は、前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段と、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御手段と、を備える。

また、本発明によれば、プログラムは、車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知する検知部を備える前記車両の制御システムに備えられたコンピュータに、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定ステップと、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御ステップと、を実行させる。

本発明によれば、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

本実施形態に係る車両のハードウェアブロック図。本実施形態に係る車両のソフトウェアブロック図。本実施形態に係る車両の検知範囲の一例を示す図。本実施形態に係る車両が実行する処理の一例を示す処理シーケンス図。本実施形態に係る車両によって実行される、走行リスクを計算する処理の一例を示す図。本実施形態に係る走行リスクに影響を与える項目の一例を示す図。本実施形態に係る走行リスク、速度、および運転モードの関係を示すグラフ。本実施形態に係る車両の検知範囲の一例を示す図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

＜第1実施形態＞
（ハードウェア構成）
図１は、本発明の一実施形態に係る車両用制御装置のブロック図であり、車両１を制御する。図１において、車両１はその概略が平面図と側面図とで示されている。車両１は一例としてセダンタイプの四輪の乗用車である。

図１の制御装置は、制御ユニット２を含む。制御ユニット２は車内ネットワークにより通信可能に接続された複数のＥＣＵ２０〜２９を含む。各ＥＣＵは、ＣＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えているコンピュータなどであってもよい。

以下、各ＥＣＵ２０〜２９が担当する機能等について説明する。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合することが可能である。

ＥＣＵ２０は、車両１の自動運転に関わる制御を実行する。自動運転においては、車両１の操舵と、加減速の少なくともいずれか一方を自動制御する。後述する制御例では、操舵と加減速の双方を自動制御する。

ＥＣＵ２１は、電動パワーステアリング装置３を制御する。電動パワーステアリング装置３は、ステアリングホイール３１に対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。また、電動パワーステアリング装置３は操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、操舵角を検知するセンサ等を含む。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２１は、ＥＣＵ２０からの指示に対応して電動パワーステアリング装置３を自動制御し、車両１の進行方向を制御する。

ＥＣＵ２２および２３は、車両の周囲状況を検知する検知ユニット４１〜４３の制御および検知結果の情報処理を行う。検知ユニット４１は、車両１の前方を撮影するカメラであり（以下、フロントカメラ４１と表記する場合がある。）、本実施形態の場合、車両１のルーフ前部でフロントウィンドウの車室内側に取り付けられる。フロントカメラ４１が撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。

検知ユニット４２は、Light Detection and Ranging（LIDAR：ライダ）であり（以下、ライダ４２と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、ライダ４２は５つ設けられており、車両１の前部の各隅部に１つずつ、後部中央に１つ、後部各側方に１つずつ設けられている。検知ユニット４３は、ミリ波レーダであり（以下、レーダ４３と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、レーダ４３は５つ設けられており、車両１の前部中央に１つ、前部各隅部に１つずつ、後部各隅部に一つずつ設けられている。

ＥＣＵ２２は、一方のフロントカメラ４１と、各ライダ４２の制御および検知結果の情報処理を行う。ＥＣＵ２３は、他方のフロントカメラ４１と、各レーダ４３の制御および検知結果の情報処理を行う。車両の周囲状況を検知する装置を二組備えたことで、検知結果の信頼性を向上でき、また、カメラ、ライダ、レーダといった種類の異なる検知ユニットを備えたことで、車両の周辺環境の解析を多面的に行うことができる。また、ＥＣＵ２３は、サイドカメラ４４およびリアカメラ４５の制御及び検知結果の情報処理を行う。

ＥＣＵ２４は、ジャイロセンサ５、ＧＰＳセンサ２４ｂ、通信装置２４ｃの制御および検知結果あるいは通信結果の情報処理を行う。ジャイロセンサ５は車両１の回転運動を検知する。ジャイロセンサ５の検知結果や、車輪速等により車両１の進路を判定することができる。ＧＰＳセンサ２４ｂは、車両１の現在位置を検知する。通信装置２４ｃは、地図情報や交通情報を提供するサーバと無線通信を行い、これらの情報を取得する。ＥＣＵ２４は、記憶デバイスに構築された地図情報のデータベース２４ａにアクセス可能であり、ＥＣＵ２４は現在地から目的地へのルート探索等を行う。

ＥＣＵ２５は、車車間通信用の通信装置２５ａを備える。通信装置２５ａは、周辺の他車両と無線通信を行い、車両間での情報交換を行う。

ＥＣＵ２６は、パワープラント６を制御する。パワープラント６は車両１の駆動輪を回転させる駆動力を出力する機構であり、例えば、エンジンと変速機とを含む。ＥＣＵ２６は、例えば、アクセルペダル７Ａに設けた操作検知センサ７ａにより検知した運転者の運転操作（アクセル操作あるいは加速操作）に対応してエンジンの出力を制御したり、車速センサ７ｃが検知した車速等の情報に基づいて変速機の変速段を切り替える。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２６は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してパワープラント６を自動制御し、車両１の加減速を制御する。

ＥＣＵ２７は、方向指示器８（ウィンカ）を含む灯火器（ヘッドライト、テールライト等）を制御する。図１の例の場合、方向指示器８は車両１の前部、ドアミラーおよび後部に設けられている。

ＥＣＵ２８は、入出力装置９の制御を行う。入出力装置９は運転者に対する情報の出力と、運転者からの情報の入力の受け付けを行う。音声出力装置９１は運転者に対して音声により情報を報知する。表示装置９２は運転者に対して画像の表示により情報を報知する。表示装置９２は例えば運転席正面に配置され、インストルメントパネル等を構成する。なお、ここでは、音声と表示を例示したが振動や光により情報を報知してもよい。また、音声、表示、振動または光のうちの複数を組み合わせて情報を報知してもよい。更に、報知すべき情報のレベル（例えば緊急度）に応じて、組み合わせを異ならせたり、報知態様を異ならせてもよい。

入力装置９３は運転者が操作可能な位置に配置され、車両１に対する指示を行うスイッチ群であるが、音声入力装置も含まれてもよい。

ＥＣＵ２９は、ブレーキ装置１０やパーキングブレーキ（不図示）を制御する。ブレーキ装置１０は例えばディスクブレーキ装置であり、車両１の各車輪に設けられ、車輪の回転に抵抗を加えることで車両１を減速あるいは停止させる。ＥＣＵ２９は、例えば、ブレーキペダル７Ｂに設けた操作検知センサ７ｂにより検知した運転者の運転操作（ブレーキ操作）に対応してブレーキ装置１０の作動を制御する。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２９は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してブレーキ装置１０を自動制御し、車両１の減速および停止を制御する。ブレーキ装置１０やパーキングブレーキは車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。また、パワープラント６の変速機がパーキングロック機構を備える場合、これを車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。

（ソフトウェア構成）
次に、図２を参照し、本実施形態に係る車両１が備える制御システムのソフトウェア構成を説明する。図２の制御システム２００は、図１に示すＥＣＵ２０〜２９のうちの少なくとも何れかによって実現される。制御システム２００は、地図情報取得部２０１、検知範囲判定部２０２、外界情報取得部２０３、車両情報取得部２０４、リスク計算部２０５、車速判定部２０６、及び自動運転モード制御部２０７を含む。

地図情報取得部２０１は、地図情報データベース２４ａから地図情報を取得する。一例では、地図情報取得部２０１は、通信装置２４ｃを介してネットワーク上の他の装置（不図示）から地図情報を取得してもよい。本実施形態において、地図情報は、位置情報に対応付けられた路幅、勾配、および曲率などの走行経路に関する情報と、その位置における車両によって検知可能な範囲に対応する検知範囲情報を含むものとする。例えば、検知範囲情報とは、外界情報取得部２０３の検知範囲に関する情報および道路構造令で定められる視距に関する情報の少なくとも何れかを含んでもよい。この場合、検知範囲情報は、道路の走行方向に対応付けられた視距に関する情報であってもよい。本実施形態では、検知範囲情報は、外界情報取得部２０３が、走行中の位置においてどの程度先の路面を検出できるかを示す距離に関する情報であるものとして説明を行う。一例では、検知範囲情報は、外界情報取得部２０３が検出できる路面の角度であって、走行中の位置において所定の距離だけ離れた路面の角度であってもよい。なお、車両１がナビゲーションシステムに従って走行する場合、地図情報取得部２０１は走行予定経路周辺の地図情報を取得してもよい。

一例では、検知範囲情報は、外界情報取得部２０３の種類ごとの検知範囲であってもよい。その場合、地図情報は例えば、それぞれが位置情報に対応付けられた、カメラによって検出可能な路面の距離に関する情報と、ミリ波レーダによって検出可能な路面の距離に関する情報とを含んでもよい。なお、検知範囲情報は、位置に加え、車両１の種類、車両１の走行している方向、外界情報取得部２０３が設置されている高さ、および車高の少なくとも何れかと関連付けられてもよい。

検知範囲判定部２０２は、地図情報取得部２０１が取得した地図情報に含まれる検知範囲情報から、ＧＰＳセンサ２４ｂから取得した位置情報に対応する検知範囲情報を判定することで、その位置における車両１の検知範囲を取得する。すなわち、検知範囲判定部２０２は、地図情報に検知範囲情報がそのまま入っている場合には、その検知範囲情報を抜き出してもよい。これによって、車両１は高速に検知範囲情報を取得することができる。また、地図情報が外界情報取得部２０３の種類ごとに異なる複数の検知範囲情報を含む場合、検知範囲情報取得部２０２は、位置情報と車両１が有する外界情報取得部２０３の種類に基づいて、検知範囲情報を抜き出してもよい。また、検知範囲判定部２０２は、地図情報に路幅、勾配、曲率などの情報が含まれる場合には、これらの情報に基づいて検知範囲を計算することで検知範囲情報を取得してもよい。地図情報に基づいて検知範囲情報を特定することで、外界情報取得部２０３で検出できない、今後走行予定の検知範囲情報を取得することができる。これによって、交差点を右折予定または左折予定の車両１は、右折後または左折後の検知範囲情報を特定することができ、右折または左折の後に検知範囲が小さくなることが予想されるため、右折または左折の前に走行速度を下げるなどの制御を行うことができる。別の例では、検知範囲判定部２０２は、地図情報に検知範囲情報がそのまま入っている場合、その検知範囲情報を抜き出して、外界情報取得部２０３から取得した外界情報に基づいて補正を行ってもよい。また、地図情報が検知範囲情報を含み、検知範囲情報が、車両１の位置に加え、外界情報取得部２０３の種類に関連付けられる情報である場合には、検知範囲判定部２０２は、車両１が備える外界情報取得部２０３の種類に応じて、検知範囲情報を取得することができる。また、地図情報が検知範囲情報を含み、検知範囲情報が、車両１の位置に加え、車両１の走行方向に関連付けられる情報である場合には、検知範囲判定部２０２は、車両１の走行方向に応じて、検知範囲情報を取得することができる。

外界情報取得部２０３は、カメラ、ＬＩＤＡＲ、ミリ波レーダ、およびセンチ波レーダの少なくとも何れかを含むセンサである。本実施形態において、外界情報とは、フロントカメラが撮像した画像に公知の画像解析技術を適用することによって検出したオブジェクトに関する情報であるものとして説明を行う。一例では、外界情報取得部２０３は、電信柱、カーブミラー、側溝、街路樹、およびガードレールを含む道路構造物、ならびに、対向車、並走車、駐車車両、自転車、および歩行者を含む交通参加者、の少なくとも何れかを検出することができる。また、一例では、外界情報取得部２０３は、道路構造物、交通参加者に加え、天候情報や気温を検出してもよい。また、外界情報は、カメラ、ＬＩＤＡＲ、ミリ波レーダ、およびセンチ波レーダの少なくとも何れかを含むセンサから得たデータまたはその組み合わせであればよく、例えばオブジェクトの位置、明度、および深度のうちの少なくとも何れかに関する情報をさらに含んでもよい。

車両情報取得部２０４は、車両１の自動運転モードや、車速などの車両の状態に関する車両情報を取得する。一例では、車両情報は、例えば米国運輸省（ＮＨＴＳＡ）が定める自動運転モードのいずれで車両１が走行しているかを示す情報を含む。また、車両情報は、車両１のＡｎｔｉ−ＬｏｃｋＢｒａｋｅＳｙｓｔｅｍ（ＡＢＳ）、横滑り装置、ブレーキ、ウィンカ、ワイパー、およびヘッドライトの少なくとも何れかが作動しているか否かを示す情報を含んでもよい。また、車両情報は、車両が駐車動作および車線変更の少なくとも何れかを行っていることを示す情報を含んでもよい。

リスク計算部２０５は、検知範囲判定部２０２で判定した検知範囲に少なくとも基づいて走行に係る走行リスクを計算する。走行リスクの計算については図５を参照して後述する。

車速判定部２０６は、リスク計算部２０５で計算した走行リスクに基づいて、車両１の走行速度を判定する。自動運転モード制御部２０７は、リスク計算部２０５で計算した走行リスクに基づいて車両１の自動運転モードの遷移を指示する。車速決定部２０６および自動運転モード制御部２０７の詳細については図４および図７を参照して後述する。

次に、図３を参照して本実施形態に係る車両１の検知範囲の一例について説明を行う。図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、道路３０１を車両１が走行する状況を示す上方図である。

図３（Ａ）において、車両１は外界情報取得部２０３によって最大で範囲３０３の内側の外界情報を取得できるものとする。点線矢印３０２は、車両１が走行予定の経路を示す。外界情報取得部２０３が検知できる走行経路は、矢印３０４に示す距離までである。このため、検知範囲判定部２０２は矢印３０４の長さを検知範囲として判定する。一例では、検知範囲判定部２０２は、車両１から矢印３０４に指し示された点までの走行予定経路（矢印３０２）の長さを検知範囲として判定してもよい。車両１は、地図情報取得部２０１で取得した道路３０１に関する情報から、検知範囲を判定する。

なお、一例では、検知範囲判定部２０２は、検知可能な距離が、複数のレベルの何れであるかを判定してもよい。例えば、検知範囲情報は、３０ｍ以上の距離を検知可能であれば３０、２０ｍ以上３０ｍ未満の距離を検知可能であれば２０、１０ｍ以上２０ｍ未満の距離を検知可能であれば１０、１０ｍ未満の距離を検知可能であれば５と設定されてもよい。これによって、走行経路の所定の範囲は所定の検知範囲に該当する、という検知範囲情報を地図情報に含めることができ、地図情報のデータ量を減らすことができる。

次に、図３（Ｂ）において、車両１は図３（Ａ）と同様に、外界情報取得部２０３によって最大範囲３０３の認識ができ、点線矢印３０２に沿った経路で走行するが、道路３０１上に交通参加者３０５が位置するものとする。ここで、交通参加者３０５は、検出範囲内にいるため外界情報取得部２０３によって検出される。この場合、外界情報取得部２０３によって認識できる走行経路の長さは矢印３０６または矢印３０６に指し示された点までの走行予定経路（矢印３０２）の長さであるものとして判定すると、実際の走行リスクと乖離し、経路に適した車速または自動運転モードで走行できなくなる場合がある。そこで、本実施形態に係る車両１は、地図情報から検知範囲判定部２０２が判定した検知範囲情報をベースとして、外界情報取得部２０３によって検出された外界情報を加味して走行リスクを判定することで、経路に適した車速または自動運転モードで走行することができる。

図４に、本実施形態に係る制御システム２００が実行する処理の一例を示す。図４の処理は、車両１の走行中の所定のタイミングで実行される。まず、Ｓ４０１で、地図情報取得部２０１は地図情報を取得する。地図情報は、ＧＰＳセンサ２４ｂで取得した現在地の位置情報に基づいて取得される。一例では、地図情報は車両１の走行方向にさらに基づいて取得されてもよい。

続いて、制御システム２００は処理をＳ４０２に進め、外界情報取得部２０３を介して外界情報を取得する。続いて、Ｓ４０３において、制御システム２００はＳ４０１で取得した地図情報とＳ４０２で取得した外界情報に基づいて走行リスクを計算する。

ここで、図５（Ａ）を参照してＳ４０３の詳細を説明する。まずＳ５０１で、検知範囲判定部２０２は、Ｓ４０１で取得した地図情報に基づいて検知範囲を判定する。上述したように、地図情報に含まれる検知範囲に関する情報を取得してもよいし、地図情報に含まれる曲率、勾配、路幅などの情報に基づいて検知範囲を計算してもよい。

続いて、Ｓ５０２で、リスク計算部２０５は、検知範囲と車両１の走行速度に基づいてベースリスクを計算する。例えば、走行速度ＶＳＰ、検知範囲ＶＤＩとした場合、ベースリスクＰＲＰを、
ＰＲＰ＝Ｋ（ＶＳＰ／ＶＤＩ）
として計算することができる。ここで、Ｋとは基準チューニングゲインであり、車両１のブレーキ性能、加速能力、およびステアリング性能などに基づいてあらかじめ設定されうる。

続いて、制御システム２００は処理をＳ５０３に進め、外界情報取得部２０３で検出した道路構造物に関する情報に基づいてリスクを計算する。続いて、Ｓ５０４で、制御システム２００は外界情報取得部２０３で検出した交通参加者などの交通環境に基づいてリスクを計算する。続いて、Ｓ５０５で、制御システム２００は外界情報取得部２０３で検出した自然環境に基づいてリスクを計算する。自然環境とは、雨天、曇天、霧、降雪、黄砂、強風による浮遊物を検出し、例えばフロントカメラなどの、少なくとも１つのセンサの検出性能の低下が予想されること、路面が凍結していること、および夜間であること、の少なくとも何れかを含む。また、自然環境は、フロントカメラ４１、サイドカメラ４４、およびリアカメラ４５の少なくともいずれかのカメラの正面方向に光源が存在する、すなわち逆光であることを含む。この場合も、カメラによって取得した画像または動画に白飛び、フレアやゴーストが発生し、検出性能の低下が予想される。

なお、外界情報を取得する際、車両情報取得部２０４で取得した情報を用いてもよい。例えば、車両情報取得部２０４でワイパーが作動していることを示す情報を取得すれば、雨または雪が降っていることを検出することができる。

続いて、制御システム２００は、Ｓ５０６において、道路構造リスク、交通環境リスク、および自然環境リスクに基づいて、ベースリスクを補正して走行リスクを計算する。例えば、道路構造リスクの加重平均をＬ、交通環境リスクの加重平均をＴ、自然環境リスクの加重平均をＮとして、
ＰＲＰ＝（Ｋ＋Ｃ）（ＶＳＰ／ＶＤＩ）
Ｃ＝ｃｂｒｔ（Ｌ×Ｔ×Ｎ）
であってもよい。ｃｂｒｔ（）は、立方根を求める関数である。なお、Ｓ５０２の処理は省略されてもよい。すなわち、Ｓ５０１で取得した検知範囲ＶＤＩ、Ｓ５０３〜Ｓ５０５で取得した道路構造リスクＬ、交通環境リスクＴ、自然環境リスクＮを用いて、Ｓ５０６において走行リスクの計算を行ってもよい。

ここで、図６を参照して、道路構造、交通環境、および自然環境ごとに設定されるリスク値の一例を説明する。図６の表はリスク計算部２０５または外界情報取得部２０３によって保持されうる。

図６に示すように、道路構造、交通環境、および自然環境の各項目は、あらかじめ設定された値を有する。ここから、例えば外界情報取得部２０３が対向車を検出した場合には、対向車を考慮して交通環境リスクの加重平均を計算する。なお、外界情報取得部２０３が、車両１のワイパーが動作中であるか否かを判定する場合、ワイパーの動作速度がＩＮＴである場合には０．５、Ｈｉである場合には２．０であるものとして計算してもよい。すなわち、同じ項目であっても、複数の値を有してもよく、外界情報取得部２０３で取得した交通参加者の位置などによって異なる値が用いられてもよい。別の例では、車両１と対向車との距離に応じて、対向車のリスク値を、３（５ｍ未満の距離）、２（５ｍ以上１５ｍ未満の距離）、１（１５ｍ以上離れている）などに設定されてもよい。

次に、Ｓ４０３の別の例を、図５（Ｂ）を参照して説明する。まずＳ５５１で、検知範囲判定部２０２は、Ｓ５０１と同様の方法によって検知範囲を判定する。続いて、Ｓ５５２〜Ｓ５５４において、Ｓ５０３〜Ｓ５０５で説明した道路構造、交通環境、および自然環境に関して、検知範囲を補正するためのパラメータを取得する。検知範囲を補正するためのパラメータは、図６と同様にあらかじめ設定されてもよい。

続いて、制御システム２００は、道路構造パラメータ、交通環境パラメータ、および自然環境パラメータに基づいて、検知範囲を補正する。例えば、道路構造パラメータの加重平均をＬ'、交通環境パラメータの加重平均をＴ'、自然環境パラメータの加重平均をＮ'として、補正後の検知範囲ＶＤＩ'を、
ＶＤＩ'＝ＶＤＩ−Ｃ'
Ｃ'＝ｃｂｒｔ（Ｌ'×Ｔ'×Ｎ'）
として求めることができる。そして、Ｓ５５６において、補正した検知範囲に基づいて、
ＰＲＰ＝Ｋ（ＶＳＰ／ＶＤＩ'）
として走行リスクを計算することができる。

図４の説明に戻る。Ｓ４０４で、制御システム２００は、Ｓ４０３で計算した走行リスクが第１の閾値より小さいか否かを判定する。走行リスクが第１の閾値以上である場合（Ｓ４０４でＮｏ）、制御システム２００は処理をＳ４０８に進める。走行リスクが第１の閾値より小さい場合（Ｓ４０４でＹｅｓ）、制御システム２００は処理をＳ４０５に進め、目標車速を決定する。Ｓ４０５の目標車速の決定は、例えば、許容可能な、最高車速、最大加速度、最大減速度、走行リスクの範囲を満たす車速であって、最高の車速を目標車速として設定してもよい。続いて、制御システム２００は処理をＳ４０６に進め、Ｓ４０３で計算した走行リスクが第２の閾値より大きいか否かを判定する。走行リスクが第２の閾値より大きい場合（Ｓ４０６でＹｅｓ）、制御システム２００は目標車速での走行を続け、処理を終了する。走行リスクが第２の閾値以下である場合（Ｓ４０６でＮｏ）、制御システム２００は自動運転モードをＴＯＲ（ＴａｋｅＯｖｅｒＲｅｑｕｅｓｔ、権限委譲依頼）モードに設定する。一例では、Ｓ４０７で、制御システム２００は搭乗者に運転を依頼する通知を行ってもよい。

続いて、制御システム２００は処理をＳ４０８に進め、一定時間ＴＯＲモードであったか否かを判定する。車両１が一定時間ＴＯＲモードであると制御システム２００が判定すると（Ｓ４０８でＹｅｓ）、処理をＳ４０９に進め、車両１を停車し、続くＳ４１０で搭乗者に運転の権限移譲を行い、処理を終了する。なお、Ｓ４０９およびＳ４１０の処理は、車両１が自動運転レベル３のＡＤモードでない場合には省略されてもよい。

次に、図７を参照して、走行速度と走行リスクの値（ＰＲＰ）との関係を説明する。

図７のグラフでは、速度がＶ１未満の領域Ａ１、速度がＶ２以上の領域Ａ２を含む。また、図７のグラフは速度がＶ１以上Ｖ２未満かつ走行リスク値がＲ１未満の領域Ａ３、速度がＶ１以上Ｖ２未満かつ走行リスク値がＲ１以上Ｒ２未満の領域Ａ４、速度がＶ１以上Ｖ２未満かつ走行リスク値がＲ２以上の領域Ａ５を含む。

領域Ａ１およびＡ５は、権限委譲領域（ＴＤ：Traditional Demand）であり、走行速度が遅すぎるまたは走行リスクが高すぎるため、自動運転を行わず、搭乗者に運転権限を即座に委譲するための処理を行う領域である。ＴＤ領域にある場合、制御システム２００は、運転をすぐに手動で行うよう搭乗者に要求する。領域Ａ２は、手動運転のみを許容する領域である。領域Ａ３は、走行リスクが十分に低いため、自動運転レベル３での走行が可能な領域である。領域Ａ４は、走行リスクが高いが、即座に手動運転に切り替える必要はないため、ＴＯＲ（Take Over Request）モードに移行し、権限委譲の依頼を行う領域である。ＴＯＲモードでは、制御システム２００は、領域Ａ１およびＡ５と比べて長い期限内に、手動運転を開始するよう搭乗者に依頼する。

以上説明したように、本実施形態に係る制御システムは、地図情報取得部を介して取得した地図情報と、外界情報検出部を介して検出した外界情報とに基づいて、走行状態の制御を行う。これによって、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

＜その他の実施形態＞
本実施形態では、曲り角などによって検知範囲が狭まる際の走行リスクを判定する例を用いて説明を行った。一例では、道路３０１に起伏がある場合であっても同様に、検知範囲が狭まりうる。そのため、起伏によって狭まった検知範囲に基づいて走行リスクを判定してもよい。例えば、図８に示すように、上り坂とそれに続く下り坂を車両１が走行する場合は、狭路ではない場合であっても、車両１は地点８０１までしか見通すことができない。このため、検知範囲を車両１から地点８０１までの距離として判定し、走行リスクを判定することができる。

本実施形態では、検知範囲は、外界情報取得部２０３が検出可能な距離であるものとして説明を行った。一例では、検知範囲は、外界情報取得部２０３は、検出可能な角度に関する情報であってもよい。例えば、検知範囲は、外界情報取得部２０３の車両１の前方の所定の距離における最大の検知範囲の角度に対する、当該所定の距離における検出可能な角度の割合であってもよい。

＜実施形態のまとめ＞
１．上記実施形態の車両（例えば車両１）の制御システム（例えば制御システム２００）は、前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段（例えば外界情報取得部２０３）と、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段（例えば地図情報取得部２０１、検知範囲判定部２０２）と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて、前記車両の駆動状態を制御する制御手段（例えば車速判定部２０６、自動運転モード制御部２０７）と、を備える。

これによって、検知手段が検知可能な範囲に対応する地図情報に基づいて、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

２．上記実施形態の制御システムにおいて、前記検知範囲情報は、前記検知手段が検知可能な距離に応じた情報を含む。

これによって、検知手段が検知可能な距離に対応する地図情報に基づいて、基づいて、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

３．上記実施形態の制御システムにおいて、前記検知手段は、カメラ、ミリ波レーダ、センチ波レーダ、およびＬＩＤＡＲの少なくとも１つのセンサ（例えば検知手段４１〜４３）を含む。

これによって、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

４．上記実施形態の制御システムにおいて、前記地図情報は、前記少なくとも１つのセンサの種類に対応する検知範囲情報を含み、前記特定手段は、前記少なくとも１つのセンサの種類に基づいて前記検知範囲情報を特定する。

これによって、検知手段の種類に対応する検知範囲に関する情報を含む地図情報に基づいて、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

５．上記実施形態の制御システムにおいて、前記地図情報は、複数のセンサの種類に対応する検知範囲情報を含む。

これによって、車両ごとに検知手段に含まれるセンサの種類が異なった場合であっても、車両ごとに走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

６．上記実施形態の制御システムにおいて、前記制御手段は、前記検知範囲情報から前記車両が走行する経路における走行リスクを計算し、前記外界情報に基づいて前記走行リスクを補正し、補正した前記走行リスクに基づいて前記車両の駆動状態を制御する。

これによって、検知手段の検知範囲に対応する地図情報に基づいてベースとなる走行リスクを計算し、それを外界検出手段で検出した情報に基づいて補正することで、より適切に走行リスクを評価することができる。

７．上記実施形態の制御システムにおいて、前記制御手段は、前記外界情報に基づいて前記検知範囲情報を補正し、補正した前記検知範囲情報に基づいて走行リスクを計算し、前記走行リスクに基づいて前記車両の駆動状態を制御する。

これによって、検知手段の検知範囲に対応する地図情報に基づいてベースとなる検知範囲を計算し、それを外界検出手段で検出した情報に基づいて補正することで、より適切に走行リスクを評価することができる。

８．上記実施形態の制御システムにおいて、前記検知手段は、前記車両の移動方向を取得し、前記地図情報は、前記車両の位置および前記移動方向に対応する検知範囲情報を含む。

これによって、車両の移動方向に合わせて検知手段の検知範囲を取得することが可能となり、より適切に走行リスクを評価することができる。

９．上記実施形態の制御システムにおいて、前記外界情報は道路構造物に関する情報を含む。

これによって、地図情報に対応する検知範囲と、道路構造物に関する情報に基づいてより適切に走行リスクを評価することができる。

１０．上記実施形態の制御システムにおいて、前記外界情報は、対向車、並走車、自転車、歩行者、および駐車車両の少なくとも何れかを含む交通参加者に関する情報を含む。

これによって、地図情報に対応する検知範囲と、交通参加者に関する情報に基づいてより適切に走行リスクを評価することができる。

１１．上記実施形態の制御システムにおいて、前記外界情報は、前記車両の周辺が雨天、曇天、霧、降雪、および黄砂の少なくともいずれかであること、強風による浮遊物を検出したこと、前記車両に配置されたカメラの正面方向または前記車両の進行方向の前方に光源があること、並びに光量が不足していることの少なくとも何れかを含む自然環境に関する情報を含む。

これによって、地図情報に対応する検知範囲と、自然環境に関する情報に基づいてより適切に走行リスクを評価することができる。

１２．上記実施形態の制御システムにおいて、前記地図情報は、天候ごとの検知範囲情報を含み、前記制御手段は、前記検知手段によって検知された前記自然環境に対応する検知範囲情報を特定する。

１３．上記実施形態の制御システムにおいて、前記制御手段は、前記車両の目標速度および前記車両の自動運転レベルの少なくとも何れかを制御する。

これによって、走行リスクに基づいて経路を適切な目標速度および自動運転モードの少なくとも何れかで走行することができる。

１４．上記実施形態の制御システムの制御方法は、車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知部を備える前記車両の制御システムの制御方法であって、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定工程と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御工程と、を含む。

これによって、検知部が検知可能な範囲に対応する地図情報に基づいて、走行経路の走行リスクを適切に評価して走行する技術を提供することが可能となる。

１５．上記実施形態の車両は、前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段と、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御手段と、を備える。

１６．上記実施形態のプログラムは、車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知する検知部を備える前記車両の制御システムに備えられたコンピュータに、前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定ステップと、前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御ステップと、を実行させる。

１：車両、２００：制御システム、２０１：地図情報取得部、２０２：検知範囲判定部、２０３：外界情報取得部、２０４：車両情報取得部、２０５：リスク計算部、２０６：車速判定部、２０７：自動運転モード制御部

Claims

車両の制御システムであって、
前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段と、
前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、
前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて、前記車両の駆動状態を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする制御システム。
前記検知範囲情報は、前記検知手段が検知可能な距離に応じた情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
前記検知手段は、カメラ、ミリ波レーダ、センチ波レーダ、およびＬＩＤＡＲの少なくとも１つのセンサを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の制御システム。
前記地図情報は、前記少なくとも１つのセンサの種類に対応する検知範囲情報を含み、前記特定手段は、前記少なくとも１つのセンサの種類に基づいて前記検知範囲情報を特定することを特徴とする請求項３に記載の制御システム。
前記地図情報は、複数のセンサの種類に対応する検知範囲情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の制御システム。
前記制御手段は、
前記検知範囲情報から前記車両が走行する経路における走行リスクを計算し、
前記外界情報に基づいて前記走行リスクを補正し、
補正した前記走行リスクに基づいて前記車両の駆動状態を制御する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の制御システム。
前記制御手段は、
前記外界情報に基づいて前記検知範囲情報を補正し、
補正した前記検知範囲情報に基づいて走行リスクを計算し、
前記走行リスクに基づいて前記車両の駆動状態を制御する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の制御システム。
前記検知手段は、前記車両の移動方向を取得し、
前記地図情報は、前記車両の位置および前記移動方向に対応する検知範囲情報を含むことを特徴とする請求項１から７の何れか１項に記載の制御システム。
前記外界情報は道路構造物に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から８の何れか１項に記載の制御システム。
前記外界情報は、対向車、並走車、自転車、歩行者、および駐車車両の少なくとも何れかを含む交通参加者に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から９の何れか１項に記載の制御システム。
前記外界情報は、前記車両の周辺が雨天、曇天、霧、降雪、および黄砂の少なくともいずれかであること、強風による浮遊物を検出したこと、前記車両に配置されたカメラの正面方向または前記車両の進行方向の前方に光源があること、並びに光量が不足していることの少なくとも何れかを含む自然環境に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から１０の何れか１項に記載の制御システム。
前記地図情報は、天候ごとの検知範囲情報を含み、
前記制御手段は、前記検知手段によって検知された前記自然環境に対応する検知範囲情報を特定することを特徴とする請求項１１に記載の制御システム。
前記制御手段は、前記車両の目標速度および前記車両の自動運転レベルの少なくとも何れかを制御することを特徴とする請求項１から１２の何れか１項に記載の制御システム。
車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知部を備える前記車両の制御システムの制御方法であって、
前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定工程と、
前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御工程と、
を含むことを特徴とする制御方法。
車両であって、
前記車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知するための検知手段と、
前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知手段に対応する検知範囲情報を特定する特定手段と、
前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする車両。
車両の周辺の外界に関する外界情報であって、前記車両の駆動状態を制御するために用いられる前記外界情報を検知する検知部を備える前記車両の制御システムに備えられたコンピュータに、
前記車両の位置情報に基づいて前記車両が走行する経路周辺の地図情報を取得し、前記地図情報に対応する検知範囲情報のうち、前記検知部に対応する検知範囲情報を特定する特定ステップと、
前記検知範囲情報と前記外界情報とに基づいて前記車両の駆動状態を制御する制御ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。