JP2021123262A - 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】車両の走行制御に関して、より適切な制御態様を決定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】実施形態の車両制御装置は、車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得する第１道路情報取得部と、外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力する第２道路情報認識部と、前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行う判定部と、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する走行制御態様決定部と、を備える。
【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。

近年、車両の走行を自動的に制御することについて研究が進められている。これに関連して、自動運転制御の実施中において地図情報と車載センサの検出情報とが一致するか否かを判定し、不一致である場合に、その不一致の状況に応じて自動運転制御の制御態様を変更する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９−０２０７８２号公報

しかしながら、従来の技術では、地図情報と車載センサとのうち、どちらが不一致の原因であるかを判定し、判定結果に基づいて制御態様を変更するものであり、不一致であった対象物に対する制御は考慮されていなかった。そのため、適切な制御態様で走行制御が行われない場合があった。

本発明の態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の走行制御に関して、より適切な制御態様を決定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、車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得する第１道路情報取得部と、外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力する第２道路情報認識部と、前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行う判定部と、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する走行制御態様決定部と、を備える、車両制御装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記車両の走行制御の態様は、前記車両の操舵または速度のうち一方または双方を制御して前記車両を走行させる第１走行制御と、前記第１走行制御よりも前記車両の走行制御に関して自動化の度合が低い第２走行制御と、前記第２走行制御よりも前記自動化の度合が低い第３走行制御とを含み、前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別に、一時停止標識または停止線のうち一方または双方が含まれる場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第３走行制御に決定するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第１走行制御に決定するものである。

（４）：上記（３）の態様において、前記走行制御態様決定部は、前記車両の走行制御の態様が前記第１走行制御であって、且つ、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである状態が所定時間以上継続する場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第１走行制御から前記第２走行制御に変更するものである。

（５）：上記（２）〜（４）のうち何れか一つの態様において、前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別が道路境界物である場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第２走行制御に決定するものである。

（６）：上記（２）〜（５）のうち何れか一つの態様において、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物が存在する場合に、前記第１道路構造物と前記第２道路構造物とのずれ度合を取得するずれ度合取得部を更に備え、前記走行制御態様決定部は、前記ずれ度合取得部により取得されたずれ度合が閾値以上である場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第２走行制御に決定するものである。

（７）：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、車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得し、外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力し、前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行い、合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する、車両制御方法である。

（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得させ、外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力させ、前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行わせ、合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定させる、プログラムである。

上記（１）〜（８）の態様によれば、車両の走行制御に関して、より適切な制御態様を決定することができる。

実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム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。 第１道路情報取得部１３２および第２道路情報認識部１３４が自車両Ｍの周辺を認識することについて説明するための図である。 判定部１３６により実行される処理について説明するための図である。 実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走行制御態様決定部１４２により実行される処理（ステップＳ１８０の処理）の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態の自動運転制御装置１００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。以下では、一例として、車両制御装置が自動運転車両に適用された実施形態について説明する。自動運転とは、例えば、自動的に車両の操舵または速度のうち、一方または双方を制御して運転制御を実行することである。また、自動運転車両は、乗員の手動操作による運転制御（いわゆる手動運転）が実行されてもよい。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）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等の内燃機関、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等のバッテリ（蓄電池）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、ＬＩＤＡＲ（Light Detection anｄ Ranging）１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置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と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＥＲ１４とを組み合わせたものが「外界センサ」の一例である。また、「外界センサ」には、物体認識装置１６が含まれていてもよい。外界センサと、車両センサ４０と、自動運転制御装置１００とを組み合わせたものが「車両制御装置」の一例である。

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、車体の前頭部等に取り付けられる。後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウインドシールド上部やバックドア等に取り付けられる。側方を撮像する場合、カメラ１０は、ドアミラー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の周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、周辺の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。

ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲ１４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。ＬＩＤＡＲ１４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ＬＩＤＡＲ１４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、自車両Ｍの周辺の物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。その場合、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。また、物体認識装置１６は、自動運転制御装置１００（例えば、後述する認識部１３０）に含まれていてもよい。

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）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（WiＤe Area Network）、インターネット等のネットワークを利用して、例えば、自車両Ｍの周辺に存在する他車両、自車両Ｍを利用する利用者の端末装置、或いは各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を出力すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０には、例えば、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等が含まれる。

車両センサ４０は、自車両Ｍ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、ヨーレート（例えば、自車両Ｍの重心点を通る鉛直軸回りの回転角速度）を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ４０は、自車両Ｍの位置を検出する位置センサが設けられていてもよい。位置センサは、「位置計測部」の一例である。位置センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置から位置情報（経度・緯度情報）を取得するセンサである。また、位置センサは、ナビゲーション装置５０のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１を用いて位置情報を取得するセンサであってもよい。車両センサ４０は、位置センサにおける所定時間における位置情報の差分（すなわち距離）から自車両Ｍの速度を導出してもよい。車両センサ４０により検出した結果は、自動運転制御装置１００に出力される。

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（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第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、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍ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、キー等を含む。ＧＮＳＳ受信機５１は、車両センサ４０に設けられてもよい。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車両Ｍ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、ＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。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、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。ナビゲーション装置５０は、決定した地図上経路を、ＭＰＵ６０に出力する。

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等の記憶装置に第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、自車両Ｍ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、道路形状や道路構造物に関する情報等を含んでいる。道路形状には、第１地図情報５４よりも更に詳細な道路形状として、例えば、車線数、道路の曲率半径（或いは曲率）、幅員、勾配等が含まれる。上記情報は、第１地図情報５４に格納されていてもよい。道路構造物には、例えば、道路標識や交通信号機、踏切、縁石、中央分離帯、ガードレール、フェンス等が含まれる。また、道路構造物には、例えば、路面に描画または貼付されたレーンマークや横断歩道、一時停止線等の路面標識が含まれてもよい。道路構造物に関する情報には、道路構造物の種別、位置、道路の延伸方向に対する向き、大きさ、形状、色等の情報が含まれてよい。道路構造物の種別において、例えば、「道路区画線」を１つの種別としてもよく、道路区画線に属する「レーンマーク」や「縁石」、「中央分離帯」等のそれぞれを異なる種別としてもよい。また、「道路区画線」の種別は、例えば、自車両Ｍが通過不可能な道路区画線と、通過可能な道路区画線とで分かれていてもよい。通行不可能な道路区画線とは、例えば、ガードレール、縁石、中央分離帯、フェンス等の道路境界物である。通過可能な道路区画線とは、例えばレーンマークやチャッターバーである。また、第２地図情報６２には、位置情報（緯度経度）、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報等が含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が外部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。第１地図情報５４および第２地図情報６２は、地図情報として一体に設けられていてもよい。また、地図情報（第１地図情報５４および第２地図情報６２）は、記憶部１９０に記憶されていてもよい。

運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイールと、アクセルペダルと、ブレーキペダルとを備える。また、運転操作子８０は、シフトレバー、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含んでもよい。運転操作子８０の各操作子には、例えば、乗員による操作子の操作量あるいは操作の有無を検出する操作検出部が取り付けられている。操作検出部は、例えば、ステアリングホイールの操舵角や操舵トルク、アクセルペダルやブレーキペダルの踏込量等を検出する。そして、操作検出部は、検出結果を自動運転制御装置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のうち一方または双方に出力する。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１８０とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等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（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（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。上述のプログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置（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、メモリカード等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）がドライブ装置やカードスロット等に装着されることで自動運転制御装置１００の記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部１９０は、上記の各種記憶装置、或いはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現されてもよい。記憶部１９０には、例えば、実施形態における運転制御に関する各種情報やプログラム等が格納される。

また、記憶部１９０には、地図情報（例えば、第１地図情報５４および第２地図情報６２）が格納されていてもよい。また、記憶部１９０には、物体認識装置１６や後述する認識部１３０により認識される物体を識別するための物体情報１９２が格納されていてもよい。物体情報１９２には、例えば、物体の名称に、物体の特徴情報（例えば、色や形状、大きさ等）および物体の種別に関する情報が対応付けられている。物体には、例えば、道路構造物、他車両、歩行者等が含まれる。

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、道路標示等がある）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。また、第１制御部１２０は、例えば、ＭＰＵ６０やＨＭＩ制御部１８０等からの指示に基づいて自車両Ｍの自動運転に関する制御を実行する。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４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、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、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、自車両Ｍ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、例えば、物体が他車両等の移動体である場合には、移動体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば他車両が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、認識部１３０は、例えば、第１道路情報取得部１３２と、第２道路情報認識部１３４と、判定部１３６と、ずれ度合取得部１３８とを備える。これらの機能の詳細については後述する。

行動計画生成部１４０は、認識部１３０の認識結果に基づいて、自動運転等の走行制御により自車両Ｍを走行させる行動計画を生成する。例えば、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、認識部１３０による認識結果または地図情報から取得された自車両Ｍの現在位置に基づく周辺の道路形状等に基づいて、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）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。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。イベントには、例えば、自車両Ｍを一定の速度で同じ車線を走行させる定速走行イベント、自車両Ｍの前方の所定距離以内（例えば１００［ｍ］以内）に存在し、自車両Ｍに最も近い他車両（以下、前走車両と称する）に自車両Ｍを追従させる追従走行イベント、自車両Ｍを自車線から隣接車線へと車線変更させる車線変更イベント、道路の分岐地点で自車両Ｍを目的地側の車線に分岐させる分岐イベント、合流地点で自車両Ｍを本線に合流させる合流イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバーイベント等が含まれる。また、イベントには、例えば、自車両Ｍを一旦隣接車線に車線変更させて前走車両を隣接車線において追い越してから再び元の車線へと車線変更させる追い越しイベント、自車両Ｍの前方に存在する障害物を回避するために自車両Ｍに制動および操舵の少なくとも一方を行わせる回避イベント等が含まれてよい。

また、行動計画生成部１４０は、例えば、自車両Ｍの走行時に認識された自車両Ｍの周辺状況に応じて、現在の区間に対して既に決定したイベントを他のイベントに変更したり、現在の区間に対して新たなイベントを設定したりしてよい。また、行動計画生成部１４０は、ＨＭＩ３０への乗員の操作に応じて、現在の区間に対して既に設定したイベントを他のイベントに変更したり、現在の区間に対して新たなイベントを設定したりしてよい。行動計画生成部１４０は、設定したイベントに応じた目標軌道を生成する。

行動計画生成部１４０は、例えば、走行制御態様決定部１４２を備える。走行制御態様決定部１４２は、第１道路情報取得部１３２により取得される道路情報（第１道路情報）に含まれる道路構造物（第１道路構造物）と、第２道路情報認識部１３４により認識される道路情報（第２道路情報）に含まれる道路構造物（第２道路構造物）とに基づいて、自車両Ｍの走行制御の態様を決定する。

ここで、自車両Ｍの走行制御の態様には、例えば、第１走行制御と、第２走行制御と、第３走行制御とが含まれる。第１走行制御、第２走行制御、および第３走行制御は、この順で自車両Ｍの制御に関して自動化の度合が高くなる。自動化の度合が高いとは、乗員の車両に対する操作度合に基づいて自車両Ｍが制御されている度合いが低いこと、または乗員に要求される自車両Ｍの周辺監視に関するタスクが低いことである。

第１走行制御は、例えば、自車両Ｍの乗員がステアリングホイールを把持していなく、且つ乗員が自車両Ｍの周辺を監視していない状態において、自車両Ｍの操舵または速度のうち、一方または双方を制御して自車両Ｍの運転制御を実行するものである。乗員が自車両Ｍの周辺を監視している、乗員がステアリングホイールを把持している、または乗員が上記の監視および上記の把持を行っている場合であっても、第１走行制御が実行可能な他の条件を満たしていれば、第１走行制御は実行または維持されてもよい。第１走行制御では、例えば、外界センサの出力に基づく自車両Ｍの周辺状況（例えば、道路情報等）の認識結果、および地図情報から取得した自車両Ｍの周辺状況を利用して自車両Ｍの走行制御が実行される。

第２走行制御は、第１走行制御よりも自車両Ｍの走行制御に関して自動化の度合が低い。第２走行制御は、例えば、乗員が自車両Ｍの周辺を監視している状態、且つ、乗員がステアリングホイールを把持している状態において、自車両Ｍの操舵または速度のうち、一方または双方を制御して運転制御を実行するものである。第２走行制御では、例えば、地図情報は利用せず、外界センサの出力に基づく自車両Ｍの周辺状況の認識結果に基づいて自車両Ｍの走行制御が実行される。

第３走行制御は、第２走行制御よりも自車両Ｍの走行制御に関して自動化の度合が低い。第３走行制御では、例えば、少なくとも運転者に周辺（前方注視等）の安全運転に係る監視のタスクが課される運転状態である。第３走行制御は、例えば、乗員がステアリングホイールを操作し、且つ乗員が自車両Ｍの周辺を監視している状態で、乗員による運転操作子８０の操作により、自車両Ｍが速度および操舵を制御して運転制御を実行するものである。第３走行制御は、乗員（運転者）が手動運転を行っている状態であってもよい。また、第３走行制御は、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）が作動している状態であってもよい。ＡＤＡＳは、例えば、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist System）、ＣＭＢＳ（Collision Mitigation Brake System）等に代表される運転支援システムである。第３走行制御では、例えば、外界センサの出力に基づく認識結果に基づいて、自車両Ｍの走行制御を実行する。走行制御態様決定部１４２の機能の詳細については後述する。行動計画生成部１４０は、第１〜第３走行制御のうち走行制御態様決定部１４２で決定された走行制御の態様に対応させて目標軌道の生成等を行う。

なお、走行制御の分類は、上述した第１〜第３走行制御に限定されるものではなく、例えば、第１および第２走行制御を１つの走行制御としてもよく、第１〜第３走行制御のうち少なくとも一つを更に細分化してもよい。

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車両Ｍ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とを合わせたものが、「運転制御部」の一例である。

第２制御部１６０は、例えば、目標軌道取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。目標軌道取得部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、自車両Ｍの前方の道路の曲率半径（或いは曲率）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。

図１に戻り、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により、乗員に所定の情報を通知する。所定の情報には、例えば、自車両Ｍの状態に関する情報や運転制御に関する情報等の自車両Ｍの走行に関連のある情報が含まれる。自車両Ｍの状態に関する情報には、例えば、自車両Ｍの速度、エンジン回転数、シフト位置等が含まれる。また、運転制御に関する情報には、例えば、走行制御の種別（第１〜第３走行制御）や自動運転による運転制御（例えば、車線変更制御）の実行の有無、自動運転を開始するか否かを問い合わせる情報、乗員に手動運転を促す情報、自動運転による運転制御状況に関する情報等が含まれる。また、所定の情報には、テレビ番組、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されたコンテンツ（例えば、映画）等の自車両Ｍの走行制御に関連しない情報が含まれてもよい。また、所定の情報には、例えば、自動運転における現在位置や目的地、自車両Ｍの燃料の残量に関する情報が含まれてよい。ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により受け付けられた情報を通信装置２０、ナビゲーション装置５０、第１制御部１２０等に出力してもよい。

また、ＨＭＩ制御部１８０は、後述する判定部１３６による判定経過や判定結果、ずれ度合取得部１３８により取得されるずれ度合に関する情報をＨＭＩ３０に出力させてもよい。また、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０に出力させる各種情報を、通信装置２０を介して自車両Ｍの利用者（乗員）が利用する端末装置に送信してもよい。

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、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）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のアクセルペダル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のブレーキペダル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、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のステアリングホイール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。

［第１道路情報取得部１３２、第２道路情報認識部１３４、判定部１３６、ずれ度合取得部１３８の機能］
次に、第１道路情報取得部１３２、第２道路情報認識部１３４、判定部１３６、およびずれ度合取得部１３８の機能の詳細について説明する。図３は、第１道路情報取得部１３２および第２道路情報認識部１３４が自車両Ｍの周辺を認識することについて説明するための図である。図３の例では、Ｘ軸方向に延伸した車線Ｌ１と、車線Ｌ１に隣接する対向車線Ｌ２を示している。車線Ｌ１は、道路区画線ＬＬおよびＣＬで区画され、車線Ｌ２は、道路区画線ＣＬおよびＲＬで区画されている。自車両Ｍは、車線Ｌ１を速度ＶＭで走行しているものとする。

第１道路情報取得部１３２は、自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報（第１地図情報５４および第２地図情報６２）を参照し、自車両Ｍの位置の周辺の道路情報（第１道路情報）を取得する。第１道路情報は、例えば、道路構造物および道路形状等を含む。以下、第１道路情報に含まれる道路構造物を「第１道路構造物」と称する。また、第１道路情報取得部１３２は、地図情報から第１道路情報に含まれる第１道路構造物ごとの種別を取得する。図３の例において、第１道路情報取得部１３２は、車両センサ４０から取得した自車両Ｍの位置情報に基づいて、地図情報の位置情報を参照し、合致する位置情報を基準として所定距離以内に存在する第１道路構造物として、車線Ｌ１、Ｌ２の形状、道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬ、道路標識ＲＳ１、ＲＳ２、横断歩道ＣＷ、停止線ＳＬ１、ＳＬ２、交通信号機ＴＬの種別や位置を取得する。また、第１道路情報取得部１３２は、地図情報から道路標識ＲＳ１が一時停止標識であること、道路標識ＲＳ２が横断歩道の標識であることを取得してもよい。第１道路情報取得部１３２は、車両センサ４０により検出された自車両Ｍの向きの情報や進行方向の情報に基づいて、自車両Ｍの走行車線（車線Ｌ１）に対応付けられた第１道路構造物に関する情報のみを取得してもよい。

第２道路情報認識部１３４は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の一部または全部から物体認識装置１６を介して入力された情報（外界センサの出力）に基づいて、自車両Ｍの周辺の道路状況を認識し、認識結果を含む第２道路情報を出力する。「出力する」とは、例えば、共有メモリやキャッシュメモリに出力する場合や、一つの構成要素から他の構成要素に信号線等を介して送信することが含まれてよい。第２道路情報は、例えば、道路構造物および道路形状等を含む。以下、第２道路情報に含まれる道路構造物を「第２道路構造物」と称する。

例えば、第２道路情報認識部１３４は、カメラ１０によって撮像された画像を解析し、解析結果である画像中のエッジ領域や色、形状、大きさ等の特徴情報を取得する。そして、第２道路情報認識部１３４は、取得した特徴情報に基づいて記憶部１９０に記憶された物体情報１９２の特徴情報を参照し、類似度が最も高いまたは類似度が閾値以上の特徴情報に対応付けられた物体の名称および種別を取得する。なお、第２道路情報認識部１３４は、通信装置２０を介して特徴情報を外部装置に送信し、特徴情報に対応する物体情報（名称および種別）を受信してもよい。また、第２道路情報認識部１３４は、物体情報１９２を参照したり、外部装置と通信を行わずに、単に画像から特徴情報を取得するだけでもよい。また、第２道路情報認識部１３４は、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の検出結果に基づいて、第２道路構造物を含む物体の位置を認識する。

判定部１３６は、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致しているか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、第１道路構造物および第２道路構造物に含まれる道路構造物の種別ごとに、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致しているか否かを判定する。図４は、判定部１３６により実行される処理について説明するための図である。図４の例では、第１道路構造物に含まれる道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬのそれぞれが、第２道路構造物に含まれる道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬと合致しているか否かを説明するものである。図４に示す道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬは、地図情報から取得された第１道路構造物に含まれる道路区画線であるものとし、認識区画線ＲＢ１〜ＲＢ３は、外界センサの出力に基づいて認識された第２道路構造物に含まれる道路区画線であるものとする。

例えば、判定部１３６は、道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬのそれぞれの位置を基準とした道路境界判定領域を設定し、設定された道路境界判定領域内に認識区画線ＲＢ１〜ＲＢ３が含まれる場合に、「道路区画線」という道路構造物の種別において、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致すると判定する。一方、判定部１３６は、道路境界判定領域内に認識区画線ＲＢ１〜ＲＢ３のうち少なくとも一つが含まれない場合に、「道路区画線」という道路構造物の種別において、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致しないと判定する。

ここで、道路境界判定領域とは、例えば、道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬのそれぞれの長手方向（言い換えると、車線の延伸方向）に直交する方向（言い換えると、車線の車線幅方向）に所定の幅を有し、その幅を第１道路境界（区画線）の長手方向に所定距離だけ延伸させることで表される領域である。

図４の例では、道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬのそれぞれの位置を基準として、それぞれの道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬの長手方向に直交する方向に延ばした幅ＷＬ、ＷＣ、ＷＲが設定され、設定された幅ＷＬ、ＷＣ、ＷＲを基準地点Ｐ０から区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬの長手方向に沿って所定距離Ｄ１（以下、必要に応じて区間Ｄ１ともいう）だけ延伸させた地点Ｐ１までの領域が道路境界判定領域ＡＬ１、ＡＣ１、ＡＲ１として設定されている。基準地点Ｐ０は、車両センサ４０により検出された自車両Ｍの位置を基準とした地点であり、例えば、自車両Ｍの前頭部（前端部）の位置や、自車両Ｍの中心位置、位置センサやカメラ１０等の設置位置のうち何れかの位置である。所定距離Ｄ１は、例えば、外界センサによって第２道路情報が所定の精度で検出可能と推定される距離である。所定距離Ｄ１は、例えば、固定距離でもよく、自車両Ｍの車速や道路状況（例えば、トンネル内、急カーブ、勾配、車線数、車線幅）によって変更されてもよい。

また、判定部１３６は、自車両Ｍから見て道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬよりも向こう側の領域と、道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬよりも手前側の領域とを含む道路境界判定領域を設定する。この場合、判定部１３６は、自車両Ｍから見て道路区画線よりも向こう側の領域を、手前側の領域よりも狭く設定する。図４の例では、道路区画線ＬＬに対応付けられた道路境界判定領域ＡＬ１において、自車両Ｍから見て道路区画線ＬＬよりも向こう側の幅ＷＬＯが手前側の幅ＷＬＩよりも狭く設定されている。また同様に、道路境界判定領域ＡＣ１において、自車両Ｍから見て道路区画線ＣＬよりも向こう側の幅ＷＣＯを手前側の幅ＷＣＩよりも狭く設定し、道路境界判定領域ＡＲ１において、自車両Ｍから見て道路区画線ＲＬよりも向こう側の幅ＷＲＯを手前側の幅ＷＲＩよりも狭く設定する。このように、自車両Ｍに近い側の領域を広くすることで、自車両Ｍ側で道路区画線ＬＬ、ＣＬ、ＲＬと認識区画線ＲＢ１〜ＲＢ３とが合致していると判定し易くすることができる。また、合致していると判定した場合に、認識区画線ＲＢ１〜ＲＢ３に基づいて自車両Ｍの自動運転制御を行うことで、自車両Ｍが車線Ｌ１外への逸脱するのを抑制し易くすることができる。また、判定部１３６は、幅ＷＬＯと幅ＷＬＩとを同じ幅にしてもよく、幅ＷＣＯと幅ＷＣＩ、および幅ＷＲＯと幅ＷＲＩを同じ幅にしてもよい。また、判定部１３６は、所定条件に基づいて道路境界判定領域を変更してもよい。所定条件には、例えば、車両センサ４０による自車両Ｍの位置検出の精度、地図情報が作成または更新された年月日からの経過期間、自車両Ｍの速度、自車両Ｍの周辺の他車両の有無、道路構造物の種別等が含まれる。

また、判定部１３６は、区間Ｄ１において認識区画線の全てが道路境界判定領域内に含まれている場合に加え、認識区画線の一部が領域外に存在する場合であっても認識区画線が領域内に存在すると判定してもよい。この場合、判定部１３６は、例えば、区間Ｄ１における認識区画線が、道路境界判定領域内に存在する割合を算出し、算出した割合が閾値以上である場合に、道路区画線と認識区画線とが合致していると判定する。

また、判定部１３６は、認識区画線のうち自車両Ｍに近い方の区画線が道路境界判定領域内に存在する方が、自車両Ｍから遠い方の道路境界が道路境界判定領域内に存在するよりも、割合に対する重みを大きくしてもよい。図４の例において、判定部１３６は、基準地点Ｐ０から地点Ｐ２までの区間Ｄ２までの道路境界判定領域（第１領域）において認識区画線が第１領域内に存在する割合をａとし、自車両Ｍから見て区間Ｄ２よりも遠方に存在する区間Ｄ３（地点Ｐ２から地点Ｐ１までの区間）の道路境界判定領域（第２領域）において認識区画線が第２領域内に存在する割合をｂとした場合、割合ａに重みｗ（ｗ＞１）を乗算して、認識区画線が道路境界判定領域内に存在する割合（ａ×ｗ＋ｂ）を算出し、算出した結果と閾値とを比較して認識区画線が道路境界判定領域内に含まれているか否かを判定する。このように、自車両Ｍからの距離に基づいて認識区画線が道路境界判定領域内に存在する割合に重みを付与して判定することで、より適切に区画線同士の合致判定を行うことができる。なお、区間Ｄ２およびＤ３の長さは、自車両Ｍの速度や道路形状によって可変に設定されてよい。

判定部１３６は、道路区画線以外の種別についても、同様に第１道路構造物と第２道路構造物とが合致するか否かを判定し、種別ごとに合致しているか否かを判定する。図３の例において、判定部１３６は、道路標識ＲＳ１、ＲＳ２、横断歩道ＣＷ、停止線ＳＬ１、ＳＬ２、交通信号機ＴＬの種別ごと、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致するか否かを判定する。なお、判定部１３６は、道路標識の種類（例えば、一時停止標識、横断歩道標識）ごと、または路面標識の種類ごとに異なる種別として、合致するか否かを判定してもよい。

また、判定部１３６は、道路構造物の種別ごとに、上述した道路境界判定領域と同様に判定領域を設定してもよい。その場合、判定部１３６は、道路構造物の中心位置や外形を基準にそれより広い判定領域を設定する。また、判定部１３６は、道路構造物の大きさや位置に応じて判定領域の大きさを調整してもよい。例えば、判定部１３６は、道路標識ＲＳ１、ＲＳ２のように比較的小さい（言い換えると、基準の大きさより小さい）道路構造物の場合には判定領域を大きく設定し、逆に横断歩道ＣＷのように比較的大きい（言い換えると、基準の大きさより大きい）道路構造物の場合には判定領域を小さく設定する。また、判定部１３６は、上述した判定領域を設定せずに、第１道路構造物の領域に第２道路構造物（認識道路構造物）が含まれるか否かで、合致するか否かを判定してもよい。

ずれ度合取得部１３８は、第１道路構造物と第２道路構造物とが合致しないと判定された場合に、合致しないと判定された種別ごとに、第１道路構造物と第２道路構造物とのずれ度合を取得する。ずれ度合取得部１３８は、例えば、第１道路構造物の位置を基準とした第２道路構造物の位置までの距離をずれ度合として取得する。また、ずれ度合取得部１３８は、第１道路構造物の向きを基準としたときの第２道路構造物の向きの差分（角度）をずれ度合として取得してもよく、第１道路構造物の大きさに対する第２構造物の大きさの違い（例えば、大きさの比率）をずれ度合として取得してもよい。また、ずれ度合取得部１３８は、第２道路構造物が、第１道路構造物を基準として設定した判定領域外に存在する割合をずれ度合として取得してもよい。また、ずれ度合取得部１３８は、上述した距離、向き（角度）、比率、割合等の数値を正規化したずれ度合を取得してもよい。また、ずれ度合取得部１３８は、第２道路構造物の位置が、自車両Ｍから見て第１道路構造物の位置からどの方向にずれているか（例えば、自車両Ｍから見て第１道路構造物よりも手間側か、奥側か、右側か、左側か等）の情報を取得してもよい。また、ずれ度合取得部１３８は、例えば、第１道路構造物と第２道路構造物の一方にしか存在しない道路構造物が存在する場合（例えば、レーンマークが擦れていて外界センサの出力から認識できず、第１道路構造物のみにレーンマークが存在する場合）に、ずれ度合を最大値に設定してもよい。

［走行制御態様決定部の機能］
次に、走行制御態様決定部１４２の機能の詳細について説明する。走行制御態様決定部１４２は、判定部１３６により判定された結果やずれ度合取得部１３８により取得されたずれ度合に基づいて、自車両Ｍの走行制御の態様を、上述した第１〜第３走行制御のうち何れかの態様に決定する。

例えば、走行制御態様決定部１４２は、判定部１３６により第１道路構造物と第２道路構造物とが合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、自車両Ｍの走行制御の態様を決定する。以下、走行制御態様決定部１４２による自車両Ｍの走行制御の態様の決定処理（態様を変更する処理も含む）について、幾つかの決定パターンに分けて説明する。

＜第１の決定パターン＞
第１の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第１の決定条件として、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別に一時停止標識または停止線のうち一方または双方が含まれる場合に、自車両の走行制御の態様を第３走行制御に決定する。一時停止線や停止線は、実際の位置と異なる位置で認識されてしまうと、自動運転制御において、自車両Ｍが停止すべき位置を停止せずに通過してしまったり、停止する位置がずれてしまうため、その先の交差点や横断歩道に存在する他車両や歩行者等に接触したり、通行を妨げてしまう可能性が生じる。したがって、走行制御態様決定部１４２は、合致しないと判定された道路構造物の種別に、一時停止標識または停止線のうち一方または双方が含まれる場合には、自車両Ｍを第３走行制御（例えば、手動運転）に切り替えることで、より適切に自車両Ｍの走行させることができる。

＜第２の決定パターン＞
第２の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第２の決定条件として、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである場合に、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御に決定する。

例えば、レーンマークが合致しない場合は、例えば、複数のレーンマーク候補（影、古い白線等）の検出等により、一時的にレーンマークが誤認識されるが、その後短時間でレーンマークの位置が正しく認識されることが予測される。そのため、第２の決定条件を満たす場合に、自動化の度合が高い制御を継続させることで、一時的な不一致により走行制御の態様が頻繁に切り替わることを抑制することができる。したがって、より安定した走行制御を継続させることができる。

＜第３の決定パターン＞
第３の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第３の決定条件として、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別が道路境界物（例えば、ガードレール、縁石、中央分離帯、フェンス等）である場合に、自車両Ｍの走行制御の態様を第２走行制御に決定する。

例えば、道路境界物が合致しない場合は、車線数の増減や幅員の調整等、道路形状に変化があるものの、自車両Ｍの走行車線自体には影響が少ないことが予測される。そのため、第３の決定条件を満たす場合に、第２走行制御によって走行制御の自動化の度合を低くしながら、自動運転を継続させることで、より適切な走行制御を実行することができる。

＜第４の決定パターン＞
第４の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第４の決定条件として、ずれ度合取得部１３８により取得された第１道路構造物と第２道路構造物とのずれ度合が閾値以上である場合に、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する。上記の閾値は、例えば、ずれ度合の種類（例えば、位置（距離）のずれ度合、向き（角度）のずれ度合、大きさのずれ度合）に応じて異なる閾値が設定されてよい。また、閾値は、例えば、天候や時間帯、道路形状等によって変更してもよい。

なお、走行制御態様決定部１４２は、ずれ度合が閾値以上である場合には、道路構造物の種別に関係なく、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する。また、走行制御態様決定部１４２は、上述した第１〜第３の決定条件のうち、少なくとも一つの決定条件を満たすか否かに関係なく、ずれ度合が閾値以上である場合に、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する。

第４の決定パターンを実行した自動運転制御装置１００によれば、ずれ度合が大きい場合には、走行制御の態様を、第１〜第３走行制御のうち自動化の度合が最も低い第３走行制御に切り替えることで、地図情報から取得した情報や外界センサの出力に基づいて認識した結果を用いずに、運転者による運転を促し、運転者の手動運転によって自車両Ｍをより適切に走行させることができる。

なお、第４の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第２道路構造物が自車両Ｍから見て、第１道路構造物を基準にどの方向に閾値以上ずれているか否かを種別ごとに判定して、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定するか否かを判定してもよい。例えば、道路構造物が道路区画線の場合には、手間または奥側にずれていても走行上の影響が少ないが、道路構造物が停止線である場合には、手間または奥側にずれていると停止位置がずれたり、実際の停止線を通過してしまうため走行上の影響が大きい。したがって、ずれ度合に加えて、ずれている方向も考慮して走行制御の態様を決定することで、道路構造物の種別に応じて、より適切な走行制御を実行することができる。

＜第５の決定パターン＞
第５の決定パターンを採用する場合、走行制御態様決定部１４２は、第５の決定条件として、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別の数に応じて、自車両Ｍの走行制御の態様を決定する。

例えば、走行制御態様決定部１４２は、例えば、合致しないと判定された道路構造物の種別の数が０または１の場合には、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御に決定する。また、走行制御態様決定部１４２は、合致しないと判定された道路構造物の種別の数が２または３の場合には自車両Ｍの走行制御の態様を第２走行制御に決定し、合致しないと判定された道路構造物の種別の数が４以上の場合には、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する。

また、第５の決定パターンにおいて、走行制御態様決定部１４２は、合致しないと判定された道路構造物の種別の数に代えて、合致すると判定された道路構造物の種別の数に応じて自車両Ｍの走行制御の態様を決定してもよい。その場合、走行制御態様決定部１４２は、合致する道路構造物の数が多いほど、自車両Ｍの制御に関して自動化の度合が高い走行制御の態様を決定する。

第５の決定パターンによれば、道路構造物の種別の数に応じて走行制御の自動化の度合を切り替えることができる。なお、第５の決定パターンにおいて、走行制御態様決定部１４２は、合致しないと判定された道路構造物の種別の数が複数である場合に、その種別の組み合わせに応じて自車両Ｍの走行制御の態様を決定してもよい。

上述した第１〜第５の決定パターンのそれぞれは、他の決定パターンの一部または全部を組み合わせてもよい。また、決定パターンのそれぞれにおいて、走行制御態様決定部１４２は、決定条件を満たしてからの経過時間が所定時間（第１所定時間）以上となった場合に、各決定条件に対応付けられた走行制御の態様に決定してもよい。所定時間は、決定パターンごとに変更してもよく、天候（晴れ、曇り、雨、雪、雷）や時間帯（日中、夜間）、道路形状（例えば、カーブ路、勾配）によって変更してもよい。これにより、他車両や周辺物体（建物など）の影や街灯、天候、日差し等の影響によって一時的に決定条件を満たした場合において、走行制御の態様が頻繁に切り替わることを抑制することができ、より適切なタイミングで走行制御を切り替えることができる。

また、走行制御態様決定部１４２は、上述した決定パターンのうち何れかの決定パターンが所定時間（第２所定時間）以上継続した場合に、決定パターンを変更してもよい。例えば、走行制御態様決定部１４２は、上述した第２の決定パターンにおいて、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御に決定した後、第１走行制御で自車両Ｍの走行制御が実行される状態で、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである状態が第２所定時間以上継続した場合に、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御から第２走行制御に変更する。これにより、道路構造物が合致しない状態の継続時間に応じて走行制御の態様を切り替えることができ、より適切な走行制御を実行することができる。

行動計画生成部１４０は、走行制御態様決定部１４２により決定された走行制御の態様に基づいて、自車両Ｍの目標軌道等を生成する。なお、走行制御態様決定部１４２により決定された走行制御の態様が第３走行制御である場合には、運転者による手動運転が実行されるため、目標軌道が生成されなくてもよく、ＡＤＡＳに関する目標軌道が生成されてもよい。

［処理フロー］
図５は、実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５に示す処理は、所定タイミングまたは所定周期で繰り返し実行される。例えば、図５に示す処理は、自車両Ｍにおいて、第１〜第３走行制御のうち何れかの走行制御が実行されている間、繰り返し実行される。

図５の処理において、第１道路情報取得部１３２は、車両センサ４０から自車両Ｍの位置情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、第１道路情報取得部１３２は、自車両Ｍの位置情報に基づいて、地図情報から第１道路情報を取得する（ステップＳ１２０）。次に、第２道路情報認識部１３４は、外界センサの出力に基づいて、自車両Ｍの周囲の道路状況を認識し、認識結果を含む第２道路情報を出力する（ステップＳ１４０）。

次に、判定部１３６は、第１道路情報に含まれる第１道路構造物と、第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かを、道路構造物の種別ごとに判定する（ステップＳ１６０）。次に、走行制御態様決定部１４２は、判定部１３６の判定結果に基づいて、自車両Ｍの走行制御の態様を決定する（ステップＳ１８０）。ステップＳ１８０の処理の詳細については後述する。次に、行動計画生成部１４０および第２制御部１６０は、決定した態様による自車両Ｍの走行制御を実行する（ステップＳ２００）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。

図６は、走行制御態様決定部１４２により実行される処理（ステップＳ１８０の処理）の流れの一例を示すフローチャートである。図６の例において、走行制御態様決定部１４２は、判定部１３６の判定結果に基づき、第１道路構造物および第２道路構造物に含まれる各種の道路構造物において、合致しない種別が存在するか否かを判定する（ステップＳ１８１）。合致しない種別が存在しない（全ての種別で合致する）と判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御に決定する（ステップＳ１８２）。

ステップＳ１８１の処理において、合致しない種別が存在すると判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、ずれ度合取得部１３８の取得結果から、合致しない種別における第１道路構造物と第２道路構造物とのずれ度合を取得し（ステップＳ１８３）、取得したずれ度合が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８４）。取得したずれ度合が閾値以上であると判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する（ステップＳ１８５）。

ステップＳ１８４の処理において、取得したずれ度合が閾値以上でないと判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、合致しない種別に一時停止標識または停止線のうち、一方または双方が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１８６）。合致しない道路構造物の種別に一時停止標識または停止線のうち、一方または双方が含まれると判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する（ステップＳ１８５）。

ステップＳ１８６の処理において、合致しない種別に一時停止標識または停止線のうち、一方または双方が含まれないと判定された場合、合致しない種別がレーンマークか否かを判定する（ステップＳ１８７）。合致しない種別がレーンマークである場合、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第１走行制御に決定する（ステップＳ１８２）。

ステップＳ１８７の処理において、合致しない種別がレーンマークでないと判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、合致しない種別が道路境界物か否かを判定する（ステップＳ１８８）。合致しない種別が道路境界物であると判定された場合、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第２走行制御に決定する（ステップＳ１８９）。また、ステップＳ１８８の処理において、合致しない種別が道路境界物でない場合、他の道路構造物（例えば、交通信号機や道路標識等）が合致していないため、より安全な走行制御を実行するために、走行制御態様決定部１４２は、自車両Ｍの走行制御の態様を第３走行制御に決定する（ステップＳ１８５）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

上述した実施形態によれば、車両制御装置において、自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報から自車両Ｍの周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得する第１道路情報取得部１３２と、外界センサの出力に基づいて自車両Ｍの周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力する第２道路情報認識部１３４と、第１道路情報に含まれる第１道路構造物と第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行う判定部１３６と、判定部１３６により合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、自車両の走行制御の態様を決定する走行制御態様決定部１４２と、を備えることにより、自車両Ｍの走行制御に関して、より適切な制御態様を決定することができる。

また、上述した実施形態によれば、地図情報と外界センサからの出力情報とが合致しなかった場合に、その道路構造物の種別に応じて走行制御のモードを変更することで、より適切な運転モードに切り替えることができる。

［ハードウェア構成］
図７は、実施形態の自動運転制御装置１００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、自動運転制御装置１００のコンピュータは、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、ブートプログラム等を格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６等が、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、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体（例えば、コンピュータ読み込み可能な非一時的記憶媒体）が装着される。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）等によってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。ＣＰＵ１００−２が参照するプログラム１００−５ａは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークを介して他の装置からダウンロードされてもよい。これによって、自動運転制御装置１００の各構成要素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が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、
車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得し、
外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力し、
前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行い、
合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する、
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…ＬＩＤＡＲ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…第１道路情報取得部、１３４…第２道路情報認識部、１３６…判定部、１３８…ずれ度合取得部、１４０…行動計画生成部、１４２…走行制御態様決定部、１６０…第２制御部、１６２…目標軌道取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１８０…ＨＭＩ制御部、１９０…記憶部、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

Claims (8)

1. 車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得する第１道路情報取得部と、
   外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力する第２道路情報認識部と、
   前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行う判定部と、
   前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する走行制御態様決定部と、
   を備える、車両制御装置。
2. 前記車両の走行制御の態様は、前記車両の操舵または速度のうち一方または双方を制御して前記車両を走行させる第１走行制御と、前記第１走行制御よりも前記車両の走行制御に関して自動化の度合が低い第２走行制御と、前記第２走行制御よりも前記自動化の度合が低い第３走行制御とを含み、
   前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別に、一時停止標識または停止線のうち一方または双方が含まれる場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第３走行制御に決定する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第１走行制御に決定する、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記走行制御態様決定部は、前記車両の走行制御の態様が前記第１走行制御であって、且つ、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別がレーンマークである状態が所定時間以上継続する場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第１走行制御から前記第２走行制御に変更する、
   請求項３に記載の車両制御装置。
5. 前記走行制御態様決定部は、前記判定部により合致しないと判定された道路構造物の種別が道路境界物である場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第２走行制御に決定する、
   請求項２から４のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記判定部により合致しないと判定された道路構造物が存在する場合に、前記第１道路構造物と前記第２道路構造物とのずれ度合を取得するずれ度合取得部を更に備え、
   前記走行制御態様決定部は、前記ずれ度合取得部により取得されたずれ度合が閾値以上である場合に、前記車両の走行制御の態様を前記第２走行制御に決定する、
   請求項２から５のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
7. コンピュータが、
   車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得し、
   外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力し、
   前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行い、
   合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定する、
   車両制御方法。
8. コンピュータに、
   車両の位置情報に基づいて地図情報から前記車両の周辺の道路構造物を含む第１道路情報を取得させ、
   外界センサの出力に基づいて前記車両の周辺の道路構造物を含む周辺状況を認識し、第２道路情報を出力させ、
   前記第１道路情報に含まれる第１道路構造物と前記第２道路情報に含まれる第２道路構造物とが合致するか否かの判定を道路構造物の種別ごとに行わせ、
   合致しないと判定された道路構造物の種別に基づいて、前記車両の走行制御の態様を決定させる、
   プログラム。

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