JP2021146905A - 制御装置、制御方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】障害物に対するより高精度な移動体の位置決めを可能とする制御装置を提供する。【解決手段】制御装置は、移動体の外界の認識結果に基づいて移動体の移動経路を計画し、移動体の外界の障害物の認識結果に基づいてその計画された移動経路を補正し、補正された移動経路に基づいて移動体の走行を制御する。障害物の認識結果は、移動体の移動経路に対する障害物の側部の認識結果を含み、移動経路の補正では、移動体の進行に伴って障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、計画された移動経路を補正する。【選択図】図８

Description

本発明は、移動体の走行を制御する制御装置、制御方法およびプログラムに関する。

特許文献１には、狭路を通過する際、自車両の運転席側と助手席側の車幅感覚及び接近する立体物から受けるプレッシャーを考慮して、道路に対する運転席側の必要余裕幅と助手席側の必要余裕幅とを設定し、両必要余裕幅を得ることのできる目標車速を設定するとともに目標進行路を設定することが記載されている。

特開２０１９−２６２０８号公報

狭路を通過する際、障害物に対するより高精度な移動体の位置決めを可能とする走行制御のしくみが求められている。

本発明は、障害物に対するより高精度な移動体の位置決めを可能とする制御装置、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。

本発明に係る制御装置は、移動体の移動を制御する制御装置であって、移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画する移動計画手段と、前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正する補正手段と、前記補正手段により補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する移動制御手段と、を備え、前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、前記補正手段は、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正することを特徴とする。

本発明に係る制御方法は、移動体の移動を制御する制御装置において実行される制御方法であって、移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画する移動計画工程と、前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、前記移動計画工程において計画された前記移動経路を補正する補正工程と、前記補正工程において補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する移動制御工程と、を有し、前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、前記補正工程では、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、前記移動計画工程において計画された前記移動経路を補正することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画し、前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、計画された前記移動経路を補正し、補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する、ようコンピュータを実行させるためのプログラムであり、前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、前記移動経路の補正では、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、計画された前記移動経路を補正することを特徴とする。

本発明によれば、障害物に対するより高精度な移動体の位置決めを可能とすることができる。

車両用制御装置の構成を示す図である。 制御ユニットの機能ブロックを示す図である。 車両に設けられたカメラを示す図である。 狭路通過制御を説明するための図である。 狭路通過制御を説明するための図である。 狭路通過制御を説明するための図である。 狭路通過制御を説明するための図である。 制御部の動作を説明するための機能ブロック図である。 軌道補正量の算出を説明するためのブロック図である。 目標マージンとスケジューリング係数の特長を示す図である。 忘却係数による効果を説明するための図である。 狭路通過制御の処理を示すフローチャートである。 仮想線を説明するための図である。 最突出部を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、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が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］
図１は、本発明の一実施形態に係る車両用制御装置（走行制御装置）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てもよい。また、図１の制御装置の構成は、プログラムに係る本発明を実施するコンピュータとなり得る。

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、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。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）であり、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、検知ユニット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、一方のカメラ４１と、各検知ユニット４２の制御および検知結果の情報処理を行う。ＥＣＵ２３は、他方のカメラ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、カメラやレーダ等、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。

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、気象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。なお、データベース２４ａには、上記の交通情報や気象情報などのデータベースが構築されても良い。

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。また、表示装置９２は、ナビゲーション装置を含む。

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ができる。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。

ＥＣＵ２０が実行する車両１の自動運転に関わる制御について説明する。ＥＣＵ２０は、運転者により目的地と自動運転が指示されると、ＥＣＵ２４により探索された案内ルートにしたがって、目的地へ向けて車両１の走行を自動制御する。自動制御の際、ＥＣＵ２０はＥＣＵ２２および２３から車両１の周囲状況に関する情報（外界情報）を取得し、取得した情報に基づきＥＣＵ２１、ＥＣＵ２６および２９に指示して、車両１の操舵、加減速を制御する。

図２は、制御ユニット２の機能ブロックを示す図である。制御部２００は、図１の制御ユニット２に対応し、外界認識部２０１、自己位置認識部２０２、車内認識部２０３、行動計画部２０４、駆動制御部２０５、デバイス制御部２０６を含む。各ブロックは、図１に示す１つのＥＣＵ、若しくは、複数のＥＣＵにより実現される。

外界認識部２０１は、外界認識用カメラ２０７及び外界認識用センサ２０８からの信号に基づいて、車両１の外界情報を認識する。ここで、外界認識用カメラ２０７は、例えば図１のカメラ４１であり、外界認識用センサ２０８は、例えば図１の検知ユニット４２、４３である。外界認識部２０１は、外界認識用カメラ２０７及び外界認識用センサ２０８からの信号に基づいて、例えば、交差点や踏切、トンネル等のシーン、路肩等のフリースペース、他車両の挙動（速度や進行方向）を認識する。自己位置認識部２０２は、ＧＰＳセンサ２１１からの信号に基づいて車両１の現在位置を認識する。ここで、ＧＰＳセンサ２１１は、例えば、図１のＧＰＳセンサ２４ｂに対応する。

車内認識部２０３は、車内認識用カメラ２０９及び車内認識用センサ２１０からの信号に基づいて、車両１の搭乗者を識別し、また、搭乗者の状態を認識する。車内認識用カメラ２０９は、例えば、車両１の車内の表示装置９２上に設置された近赤外カメラであり、例えば、搭乗者の視線の方向を検出する。また、車内認識用センサ２１０は、例えば、搭乗者の生体信号を検知するセンサである。車内認識部２０３は、それらの信号に基づいて、搭乗者の居眠り状態、運転以外の作業中の状態、であることなどを認識する。

行動計画部２０４は、外界認識部２０１、自己位置認識部２０２による認識の結果に基づいて、最適経路、リスク回避経路など、車両１の走行経路を計画する走行計画を実行する。行動計画部２０４は、例えば、交差点や踏切等の開始点や終点に基づく進入判定、他車両の挙動予測に基づく行動計画を行う。駆動制御部２０５は、行動計画部２０４による行動計画に基づいて、駆動力出力装置２１２、ステアリング装置２１３、ブレーキ装置２１４を制御する。ここで、駆動力出力装置２１２は、例えば、図１のパワープラント６に対応し、ステアリング装置２１３は、図１の電動パワーステアリング装置３に対応し、ブレーキ装置２１４は、ブレーキ装置１０に対応する。

デバイス制御部２０６は、制御部２００に接続されるデバイスを制御する。例えば、デバイス制御部２０６は、スピーカ２１５を制御し、警告やナビゲーションのためのメッセージ等、所定の音声メッセージを出力させる。また、例えば、デバイス制御部２０６は、表示装置２１６を制御し、所定のインタフェース画面を表示させる。表示装置２１６は、例えば表示装置９２に対応する。また、例えば、デバイス制御部２０６は、ナビゲーション装置２１７を制御し、ナビゲーション装置２１７での設定情報を取得する。

制御部２００は、図２に示す以外の機能ブロックを適宜含んでも良く、例えば、通信装置２４ｃを介して取得した地図情報に基づいて目的地までの最適経路を算出する最適経路算出部を含んでも良い。また、制御部２００が、図２に示すカメラやセンサ以外から情報を取得しても良く、例えば、通信装置２５ａを介して他の車両の情報を取得するようにしても良い。また、制御部２００は、ＧＰＳセンサ２１１だけでなく、車両１に設けられた各種センサからの検知信号を受信する。例えば、制御部２００は、車両１のドア部に設けられたドアの開閉センサやドアロックの機構センサの検知信号を、ドア部に構成されたＥＣＵを介して受信する。それにより、制御部２００は、ドアのロック解除や、ドアの開閉動作を検知することができる。

車両１には、外界認識用カメラ２０７として、図１のカメラ４１の他に、車両１の側前方および側後方を撮像するカメラが設けられている。図３（ａ）及び図３（ｂ）は、カメラの設置位置を示す図であり、カメラ３０１、３０２、３０３、３０４がサイドミラー付近に設けられている。カメラ３０１は、車両１の右側前方を撮像可能であり、カメラ３０２は、車両１の右側後方を撮像可能である。また、カメラ３０３は、車両１の左側前方を撮像可能であり、カメラ３０４は、車両１の左側後方を撮像可能である。撮像領域３０５は、カメラ３０１の撮像領域を示し、撮像領域３０６は、カメラ３０２の撮像領域を示している。図３（ａ）では、カメラ３０１及び３０２についての撮像領域のみ示されているが、カメラ３０３及び３０４についても、撮像領域３０５及び３０６と左右対象に存在する。また、撮像領域３０７は、カメラ３０３の撮像領域を示し、撮像領域３０８は、カメラ３０４の撮像領域を示している。図３（ｂ）では、カメラ３０３及び３０４についての撮像領域のみ示されているが、カメラ３０１及び３０２についても、撮像領域３０７及び３０８と左右対象に存在する。

次に、本実施形態の動作について図４〜図７を参照しながら説明する。本実施形態では、狭路を走行するための走行制御を行う。図４は、狭路を通過するシーンの一例を示す図である。本実施形態では、車両４０１は、例えば、両側を壁４０４及び４０５に挟まれた狭路を走行する。狭路には、障害物４０２や他車両４０３が存在する。障害物４０２は、車両が進行するにあたって、車両の進行を妨げる物体・構造体であって、例えば、電柱や壁である。車両４０１は、軌道４０６によって障害物４０２を通過しようとするものの、障害物４０２に接近するにつれて、障害物４０２の細部の形状が明らかになり、より回避が必要となるケースがある。例えば、電柱に足場ボルトなどのような突起物がある場合、障害物４０２から離れている時点ではその突起物を認識し難く、その時点では軌道４０６に沿って車両４０１は障害物４０２を十分に通過可能と判断することがあり得る。そのようなケースでは、軌道４０６に沿って車両４０１が走行すれば、車両４０１の側面（例えばミラー）が突起物に接触してしまう可能性がある。そこで、本実施形態では、障害物４０２に接近するにつれて外界認識用カメラ２０７により認識される障害物の細部の形状（例えば、突起物）に基づいて、障害物４０２を回避するよう軌道４０６を軌道４０７のように補正していく。つまり、本実施形態では、外界認識用カメラ２０７による画像認識結果を用いて、車両４０１の軌道の補正を行ない、補正後の軌道４０７を走行するよう車両４０１を制御する。そのような構成により、狭路を走行する際、より正確な位置決めによる走行制御を可能とすることができる。

図５は、車両４０１のカメラ３０３の撮像画像の一例を示す図である。本実施形態では、カメラ３０３の撮像画像に基づいて、図５及び図６について説明する以下の各部を検出する。図５の最突出部５０１は、障害物４０２の突起物の位置を示している。図５の路面上位置５０２は、最突出部５０１の鉛直方向の路面上の位置を示している。

図６は、図５の撮像画像が表すシーンを上方から見た図である。図６では、最突出部５０１と路面上位置５０２とは図示上少しずらしている。延長線５０４は、車両４０１の側面や、ドアミラーの外端、中央などを通るように、車両幅方向と垂直方向に描画される仮想線である。図１３は、仮想線５０４の一例を示す図である。図１３の１３０１は、ドアミラーの外端を通るように描画された仮想線５０４である。また、図１３の１３０２は、車両４０１の側面を通るように描画された仮想線５０４である。また、図１３の１３０３は、車両４０１の中央を通るように描画された仮想線５０４である。また、図１３の１３０４は、車両４０１の車幅方向の任意位置を通るように描画された仮想線５０４である。また、仮想線５０５は、路面上位置５０２から狭路の幅方向上の仮想線である。延長線上位置５０３は、延長線５０４と仮想線５０５との交点である。距離６０３は、車両４０１から仮想線５０５までの距離である。仮想線６０１は、最突出部５０１を通る、狭路方向上の仮想線である。最突出部からのマージン６０２は、仮想線６０１と延長線５０４の間で確保される間隔（マージン）である。仮想線６０５は、障害物４０２の重心を通る、狭路方向上の仮想線である。重心は、例えば、断面上の中心であり、撮像画像から得られるオブジェクトのバウンディングボックスに基づいて取得されても良い。目標マージン６０４は、仮想線６０５と延長線５０４の間の間隔である。各仮想線は、撮像画像上で特定されても良いし、地図情報等に基づいて特定されても良い。

図７は、車両４０１の補正後の軌道を示す図である。車両４０１は、そのまま直進すれば、延長線５０４に沿って走行する。本実施形態では、外界認識用カメラ２０７の撮像画像から取得される上述の各部に基づいて目標マージン６０４を取得する。そして、車両４０１が目標マージン６０４を障害物４０２に対して確保して走行するよう車両４０１の軌道を補正する。マージン７０３は、最突出部からのマージン６０２に対して後述するフィードバック制御が行われた後の間隔である。即ち、マージン７０３は、目標マージン６０４に対応する間隔として確保される。軌道７０２は、補正後の軌道を表しており、軌跡７０１は、車両４０１の側面の軌跡を表す。

図８は、本実施形態を実現するための制御部２００の動作を説明するための機能ブロック図である。制御部２００は、撮像データ（撮像結果）を取得する。ここで、撮像データとは、例えば、外界認識用カメラ２０７により撮像された撮像データである。制御部２００は、取得した撮像データに基づいて、走路認識８０１と、物体認識８０２と、狭路通過情報認識８０３を行う。走路認識８０１では、白線等の道路境界、路上の障害物等の認識を行う。また、物体認識８０２では、車両や、歩行者等の移動体等である交通参加者の認識を行う。また、狭路通過情報認識８０３では、図５及び図６に示す各部を検出する。例えば、狭路通過情報認識８０３は、最突出部５０１、路面上位置５０２、延長線上位置５０３、延長線５０４、仮想線５０５、６０１、６０５、距離６０３、最突出部からのマージン６０２、目標マージン６０４を検出する。走路認識８０１、物体認識８０２、狭路通過情報認識８０３は、例えば、制御部２００の外界認識部２０１により実現されても良い。

走路認識８０１、物体認識８０２のそれぞれの認識結果は、軌道生成８０４に出力される。軌道生成８０４では、走路認識８０１における認識結果と物体認識８０２における認識結果に基づいて、車両１の走行軌道を生成する。軌道生成８０４で生成される走行軌道は、例えば、図４の壁４０４及び４０５、障害物４０２、他車両４０３の認識結果に基づいて、リスクポテンシャルに基づくモデル予測制御により生成される。その際、障害物４０２は、例えば、撮像データから画像認識により決定されるバウンディングボックスから取得される。

概略矩形を抽出するクリップ処理によりバウンディングボックスが決定される際には、突起物のような細かい形状は認識対象から外れてしまうことがあり得る。そのような認識結果に基づいて生成される走行軌道によって狭路を通過しようとする場合には、例えば、車両のサイドミラーが電柱の突起物に接触してしまう可能性がある。そこで、本実施形態では、ビジュアルフィードバック８０５において、狭路通過情報認識８０３の認識結果に基づいて、軌道生成８０４で生成された軌道の補正量を画素数で取得する。そのような構成により、障害物４０２の表面上の突起物等を考慮し、狭路における正確な位置決めによる走行制御を実現することができる。また、カメラの撮像データを用いることで、障害物４０２に接近するにつれて突起物をより正確に認識し、高精度な走行制御を実現することができる。

軌道生成８０４で生成された走行軌道と、ビジュアルフィードバック８０５で取得された軌道補正量は、軌道生成マネジメント８０６に出力される。軌道生成マネジメント８０６では、ビジュアルフィードバック８０５で取得された軌道補正量に基づいて、軌道生成８０４で生成された走行軌道が補正される。なお、軌道生成８０４、ビジュアルフィードバック８０５、軌道生成マネジメント８０６は、例えば、制御部２００の行動計画部２０４により実現されても良い。軌道生成マネジメント８０６で補正された走行軌道に関する情報は、車両制御８０７に出力される。車両制御８０７は、例えば、制御部２００の駆動制御部２０５で実現され、走行軌道に関する情報に基づいて、駆動力出力装置２１２、ステアリング装置２１３、ブレーキ装置２１４が制御される。

図１２は、制御部２００において実行される走行制御の処理を示すフローチャートである。図１２の処理は、例えば、制御部２００のプロセッサが記憶領域に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、図１２の処理は、例えば、特定のシーン、例えば、図４に示すような両側が壁に挟まれた狭路を通過する際の軌道生成８０４による走行軌道の生成が開始されたときに開始される。車両の走行中、図１２の処理は、軌道生成８０４による走行軌道（例えば、車両４０１の横位置、車速）の生成と並行して繰り返し実行される。そして、車両の走行に伴って生成された走行軌道が、補正量に基づいて継続的にフィードバック補正されていく。

Ｓ１０１において、制御部２００は、撮像データを取得する。ここでの撮像データとは、外界認識用カメラ２０７の撮像データであり、例えば図５に示すような、車両１の左側前方を撮像するカメラ３０３の撮像データである。

Ｓ１０２以降の処理は、図８の狭路通過情報認識８０３、ビジュアルフィードバック８０５、軌道生成マネジメント８０６、車両制御８０７における処理に対応している。なお、Ｓ１０２以降の処理と並行して、走路認識８０１、物体認識８０２、軌道生成８０４における処理が実行され、車両１の走行軌道が生成される。

Ｓ１０２〜Ｓ１０７の処理は、狭路通過情報認識８０３として実行される。Ｓ１０２において、制御部２００は、Ｓ１０１で取得された撮像データに基づいて最突出部５０１を検出する。本実施形態では、最突出部５０１は、車両１の走行路側に突出した部分の側部、もしくは、車両１の走行路側の側面部を含む。図１４は、最突出部５０１を説明するための図である。図１４の左列は、障害物４０２としての電柱が、壁４０４の近傍に設置され、電柱から車両１の走行路側に足場ボルト１４０１が突出している様子を示している。また、図１４の中央列は、障害物４０２としての電柱が、壁４０４の近傍に設置されている様子を示している。但し、中央列においては、足場ボルト１４０１は、設置されていない。また、図１４の右列は、障害物４０２としての電柱がなく、壁４０４のみの状態を示している。図１４の右列では、壁４０４が障害物４０２となっている一例を示している。図１４の上段は、側面から見た図であり、下段は、上方から見た図である。図１４の左列においては、最突出部５０１は、足場ボルト１４０１の側部となる。図１４の中央列においては、最突出部５０１は、障害物４０２としての電柱の側面部となる。図１４の右列においては、最突出部５０１は、障害物４０２としての壁４０４の側面部となる。

Ｓ１０２では、最突出部５０１の検出にあたって、最突出部５０１が検出されたか否かの判定を、軌道生成８０４における処理結果に基づいて行うようにしても良い。例えば、障害物４０２が遠い場合には、軌道生成８０４で生成されたバウンディングボックスと、狭路通過情報認識８０３でのセグメンテーション等の画像認識結果との間に差分がないと判断される場合がある。その場合には、最突出部５０１が検出されていないと判定し、Ｓ１０２以降の処理を行わないようにしても良い。一方、障害物４０２に接近するにつれて突起物が画像上、明確になり、その結果、軌道生成８０４で生成されたバウンディングボックスと、狭路通過情報認識８０３での画像認識結果との間に差分があると判断される場合がある。その場合には、走行軌道の補正が必要と判断し、Ｓ１０１で取得された撮像データに基づいて最突出部５０１を検出して以降の処理を行うようにしても良い。

Ｓ１０３において、制御部２００は、最突出部５０１から鉛直線上に伸ばした仮想的な線を推定し、路面との交点を路面上位置５０２として検出する。Ｓ１０４において、制御部２００は、車両１の側面を狭路に沿って車両１の進行方向上に延長した仮想線５０４を推定する。Ｓ１０５において、制御部２００は、延長線５０４と仮想線５０５との交点を延長線上位置５０３として検出する。Ｓ１０６において、制御部２００は、最突出部からのマージン６０２を算出する。本実施形態では、制御部２００は、仮想線５０５上での路面上位置５０２と延長線上位置５０３の間の画素数を取得し、その画素数を最突出部からのマージン６０２とする。Ｓ１０７において、制御部２００は、車両４０１から仮想線５０５までの距離６０３を取得する。なお、距離６０３は、画素数でなく、例えばメートルを単位として取得されても良い。

狭路通過情報認識８０３におけるＳ１０２〜Ｓ１０７の取得結果、例えば、最突出部からのマージン６０２と距離６０３は、ビジュアルフィードバック８０５に出力される。Ｓ１０８の処理は、ビジュアルフィードバック８０５として実行される。

Ｓ１０８において、制御部２００は、最突出部からのマージン６０２と距離６０３に基づいて、軌道補正量を算出する。

図９は、ビジュアルフィードバック８０５における軌道補正量の算出を説明するためのブロック図である。ビジュアルフィードバック８０５は、ローパスフィルタ９０１、目標マージン算出９０２、スケジューリング係数算出９０３、フィードバック制御９０４のブロックを含む。

距離６０３は、ローパスフィルタ９０１により高周波成分が除去された後、目標マージン算出９０２とスケジューリング係数算出９０３に出力される。ローパスフィルタ９０１により、車両１の振動や、ピッチング、ローリング等の影響が除去され、その結果、フォードバック制御を安定化させることができる。

目標マージン算出９０２では、目標マージン６０４を算出する。上述したように、目標マージン６０４は、仮想線６０５と延長線５０４の間の間隔として取得される。また、本実施形態では、目標マージン６０４は、画素数として取得される。そのため、目標マージン６０４は、障害物４０２に接近するにつれて、その値が大きくなる特長がある。

図１０（ａ）は、目標マージン６０４の特長を示す図である。横軸は、距離６０３を表し、縦軸は、目標マージン６０４を表している。図１０（ａ）に示すように、距離６０３が小さくなるほど、即ち、障害物４０２に接近するほど、目標マージン６０４が表す画素数が大きくなる。また、障害物４０２から所定距離ｘ１００１以上遠い場合には、カメラの解像度不足となるため、画素数は一定値に設定される。

スケジューリング係数算出９０３では、スケジューリング係数を算出する。スケジューリング係数は、時間的な変化においてフィードバック制御を最適化するための係数であり、例えば、距離６０３の変化に対応させて０〜１の範囲で設定される。

図１０（ｂ）は、スケジューリング係数の特長を示す図である。横軸は、距離６０３を表し、縦軸は、スケジューリング係数を表している。図１０（ｂ）に示すように、距離６０３が小さくなるほど、即ち、障害物４０２に接近するほど、スケジューリング係数が大きくなり、所定距離内に接近した場合には一定値となるようスケジューリング係数が設定される。また、障害物４０２から所定距離ｘ１００２以上遠い場合には、カメラの解像度不足となるため、スケジューリング係数はゼロに設定される。スケジューリング係数算出９０３では、障害物４０２から所定距離ｘ１００２以上遠い場合や、車両４０１が最突出部５０１を通過した場合には、スケジューリング係数はゼロにリセットされる。

目標マージン算出９０２において算出された目標マージン６０４と、スケジューリング係数算出９０３において算出されたスケジューリング係数は、フィードバック制御９０４に出力される。

フィードバック制御９０４では、車両４０１の障害物４０２への接近において、最突出部からのマージン６０２と目標マージン６０４のマージン偏差、比例項フィードバックゲイン、積分項フィードバックゲインが用いられ、車両の進行に伴い、車両４０１の最突出部５０１からの間隔が、目標マージン算出９０２で算出された目標マージン６０４の間隔となるよう継続的にフィードバック制御が行われる。なお、その際、目標マージン６０４以上の間隔となるようにフィードバック制御が行われても良い。そして、フィードバック制御９０４は、車両４０１の最突出部５０１からの間隔が、目標マージン６０４の間隔となるための軌道補正量を決定して出力する。本実施形態では、軌道補正量は、画素数として出力される。なお、フィードバック制御９０４では、障害物４０２から所定距離以上遠い場合や、車両４０１が最突出部５０１を通過した場合には、スケジューリング係数がゼロにリセットされ、その所定時間経過後に、軌道補正量がゼロにリセットされる。軌道補正量がゼロにリセットされた結果、軌道生成８０４で生成された走行軌道により車両制御８０７が行われる。

また、本実施形態では、軌道補正量の決定においては、忘却係数が用いられる。図１１は、忘却係数を用いることによる効果を説明するための図である。図１１のグラフ１１０１は、目標マージン６０４を表している。また、グラフ１１０２は、忘却係数を用いない場合のマージン７０３を表し、グラフ１１０３は、忘却係数を用いる場合のマージン７０３を表している。図１１に示されるように、忘却係数を用いる場合には、グラフ１１０３は、目標マージン１１０１を超えることなく、目標マージン１１０１に近づくように変化する。即ち、マージン７０３から得られる軌道補正量は、一方向への変化となり、図７の場合、障害物４０２から離れる方向への変化となる。一方、グラフ１１０２のようにオーバーシュートしてしまうと、マージン７０３から得られる軌道補正量によっては、障害物４０２へ近づく方向への変化となり、車両４０１の最突出部５０１への誤接触を発生させてしまう可能性がある。本実施形態では、軌道補正量の決定において忘却係数を用いることにより、そのような誤接触の発生を防ぐことができる。

Ｓ１０８で軌道補正量が決定された後、Ｓ１０９において、制御部２００は、決定された軌道補正量に基づいて、軌道生成８０４で生成された走行軌道を補正する。その際、画素数で表される軌道補正量は、距離パラメータに換算される。そして、Ｓ１１０において、制御部２００は、駆動制御部２０５により、Ｓ１０９で補正された走行軌道を走行するよう駆動出力装置２１２、ステアリング装置２１３、ブレーキ装置２１４を制御する。

このように、本実施形態によれば、カメラの撮像データから得られる画素数をフィードバック制御に用いることにより、障害物４０２に接近するにつれ、障害物４０２上の表面上の突起物などをより明確に認識可能となり、高精度なフィードバック制御を可能とすることができる。

本実施形態では、図４〜図７に示すように、車両４０１の左側前方の障害物４０２に対する走行制御を説明した。しかしながら、車両４０１の右側前方の障害物に対しても、本実施形態の動作は適用され得る。また、車両４０１の左側前方と右側前方の両側に障害物が存在する場合には、以下のような制御を行うようにしても良い。

例えば、左側前方の障害物に対してＳ１０８で取得された軌道補正量をdTrj_fb_Lとし、右側前方の障害物に対してＳ１０８で取得された軌道補正量をdTrj_fb_Rとする。ここで、いずれかの軌道補正量がゼロである場合には、軌道補正量の加算結果dTrj_fbをＳ１０９で用いるようにする。即ち、Ｓ１０９で得られる走行軌道Trjは、式（１）のようにして算出される。但し、Trj_bsは、軌道生成８０４でモデル予測制御により生成された走行軌道である。

｜dTrj_fb_L｜＝０ or ｜dTrj_fb_R｜＝０ の場合
Trj＝Trj_bs＋dTrj_fb＝Trj_bs＋dTrj_fb_L＋dTrj_fb_R ・・・（１）
上式に表されるように、右側と左側のいずれかにおいて走行軌道の補正が必要ない（補正量がゼロ）場合とは、いずれかの側の障害物に突起物等がないケースであり、そのような場合には、狭路通過が可能であると判断し、本実施形態の走行制御を行う。

一方、右側と左側の両側の走行軌道の補正が必要である（補正量がゼロでない）場合には、Ｓ１０９で得られる走行軌道Trjは、式（２）のようにして算出される。

｜dTrj_fb_L｜≠０ and ｜dTrj_fb_R｜≠０ の場合
Trj＝Trj_bs and 車両停止 ・・・（２）
つまり、軌道生成８０４でモデル予測制御により生成された走行軌道Trj_bsを走行軌道Trjとして設定し、車両を停止させるよう制御する。右側と左側の両側において走行軌道の補正が必要である、即ち、両側において反対方向に回避する必要のある障害物が存在する状態では、狭路通過が可能でないと判断し、車両を停止させるよう制御する。このように、車両の両側の障害物に対する軌道補正量に応じて、適切に走行制御を行うことができる。

本実施形態では、車両１が狭路を走行するための走行制御について説明した。しかしながら、本実施形態の動作は、車両１以外の移動体について適用しても良い。例えば、移動体としてのドローンが狭路を飛行する際の移動制御について、本実施形態の動作を適用しても良い。その際、例えば、ドローンに搭載されたカメラの撮像データから得られる画素数をフィードバック制御に用いることにより、ドローンが障害物４０２に接近するにつれ、障害物４０２上の表面上の突起物などをより明確に認識可能となり、高精度なフィードバック制御を可能とすることができる。

＜実施形態のまとめ＞
上記実施形態の制御装置は、移動体の移動を制御する制御装置（２００）であって、移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画する移動計画手段（２０４）と、前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正する補正手段（２００、２０４、８０５、８０６）と、前記補正手段により補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する移動制御手段（２００、２０５、８０７）と、を備え、前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、前記補正手段は、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正することを特徴とする。また、前記障害物の認識結果は、前記障害物の撮像結果であることを特徴とする。

そのような構成により、例えば、カメラの撮像データに基づいて、障害物に対するより高精度な車両の位置決めを可能とすることができる。

また、前記補正量は、前記障害物の側部（５０１）と、前記移動体の移動経路に沿った前記移動体の進行方向上の延長線（５０４）との間の間隔（６０２）に基づいて取得されることを特徴とする。前記間隔は、画素数で取得されることを特徴とする。また、前記間隔は、前記障害物の側部に対応する路面上の点（５０２）と、前記路面上に仮想的に設定された前記延長線との間の間隔として取得されることを特徴とする。前記補正量は、前記障害物の側部からのマージン（７０３）に基づいて取得され、前記マージンは、前記間隔（６０２）より大きいことを特徴とする。前記マージンは、画素数で取得されることを特徴とする。また、前記マージンは、前記車両の進行方向上で前記障害物に接近するに伴い、大きくなることを特徴とする。

そのような構成により、例えば、カメラの撮像データに基づいて、補正量を取得するための各パラメータを画素数として取得することができ、画素単位での高精度な車両の位置決めを可能とすることができる。

また、前記補正手段は、前記移動体と前記障害物の側部との間で前記マージンを確保するよう、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正することを特徴とする（図７）。

そのような構成により、例えば、障害物の突出部への接触を防ぐことができる。

また、前記補正された移動経路に基づいて前記移動制御手段が前記移動体の移動を制御することに伴って新たに得られる前記障害物の認識結果が、前記補正手段にフィードバックされることを特徴とする。

そのような構成により、例えば、車両の障害物への接近に伴って得られる認識結果に基づいて、随時、車両と障害物の突出部との間でマージンを確保するよう走行経路を補正していくことができる。

前記補正手段へのフィードバックの結果、前記補正量の継続的な取得においては、忘却係数が用いられることを特徴とする。

そのような構成により、例えば、走行経路の補正の結果、車両が障害物の突出部への誤接触を防ぐことができる。

前記補正手段による前記移動経路の補正には、前記移動体の進行方向上の前記障害物との間の距離が用いられることを特徴とする。前記距離は、高周波成分が除去された値として得られることを特徴とする（９０１）。

そのような構成により、例えば、車両の振動による影響を除去したパラメータを補正に用いることができ、安定したフィードバック制御を実現することができる。

また、前記距離が所定の値より大きい場合には、前記補正手段は、前記移動計画手段により計画された前記移動経路の補正を行わないことを特徴とする。

そのような構成により、例えば、障害物から遠い場合にも関わらず、障害物の突出部を回避するための補正を行ってしまうことを防ぐことができる。

また、前記障害物の認識結果は、前記移動体の進行方向に向かって左側の障害物と右側の障害物の認識結果を含み、前記左側の障害物から得られる第１の補正量と前記右側の障害物から得られる第２の補正量のいずれかがゼロである場合、前記補正手段は、前記移動計画手段により計画された前記移動経路の補正を行うことを特徴とする。また、前記第１の補正量と前記第２の補正量の両方がゼロでない場合、前記移動制御手段は、前記移動体を停止するよう制御することを特徴とする。

そのような構成により、車両の両側の障害物に対する各補正量に応じて、適切に走行制御を行うことができる。

発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。

１ 車両： ２ 制御ユニット： ２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９ ＥＣＵ： ２００ 制御部： ２０１ 外界認識部： ２０４ 行動計画部

Claims (18)

1. 移動体の移動を制御する制御装置であって、
   移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画する移動計画手段と、
   前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正する補正手段と、
   前記補正手段により補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する移動制御手段と、を備え、
   前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果 を含み、
   前記補正手段は、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正する、
   ことを特徴とする制御装置。
2. 前記障害物の認識結果は、前記障害物の撮像結果であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 前記補正量は、前記障害物の側部と、前記移動体の進行方向上の延長線との間の間隔に基づいて取得されることを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
4. 前記間隔は、画素数で取得されることを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
5. 前記間隔は、前記障害物の側部に対応する路面上の点と、前記路面上に仮想的に設定された前記延長線との間の間隔として取得されることを特徴とする請求項３又は４に記載の制御装置。
6. 前記補正量は、前記障害物の側部からのマージンに基づいて取得され、前記マージンは、前記間隔より大きいことを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の制御装置。
7. 前記マージンは、画素数で取得されることを特徴とする請求項６に記載の制御装置。
8. 前記マージンは、前記移動体の進行方向上で前記障害物に接近するに伴い、大きくなることを特徴とする請求項７に記載の制御装置。
9. 前記補正手段は、前記移動体と前記障害物の側部との間で前記マージンを確保するよう、前記移動計画手段により計画された前記移動経路を補正することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の制御装置。
10. 前記補正された移動経路に基づいて前記移動制御手段が前記移動体の走行を制御することに伴って新たに得られる前記障害物の認識結果が、前記補正手段にフィードバックされることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の制御装置。
11. 前記補正手段へのフィードバックの結果を用いた前記補正量の継続的な取得においては、忘却係数が用いられることを特徴とする請求項１０に記載の制御装置。
12. 前記補正手段による前記移動経路の補正には、前記移動体の進行方向上の前記障害物との間の距離が用いられることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の制御装置。
13. 前記距離は、高周波成分が除去された値として得られることを特徴とする請求項１２に記載の制御装置。
14. 前記距離が所定の値より大きい場合には、前記補正手段は、前記移動計画手段により計画された前記移動経路の補正を行わないことを特徴とする請求項１２又は１３に記載の制御装置。
15. 前記障害物の認識結果は、前記移動体の進行方向に向かって左側の障害物と右側の障害物の認識結果を含み、
    前記左側の障害物から得られる第１の補正量と前記右側の障害物から得られる第２の補正量のいずれかがゼロである場合、前記補正手段は、前記移動計画手段により計画された前記移動経路の補正を行う、
    ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の制御装置。
16. 前記第１の補正量と前記第２の補正量の両方がゼロでない場合、前記移動制御手段は、前記移動体を停止するよう制御することを特徴とする請求項１５に記載の制御装置。
17. 移動体の移動を制御する制御装置において実行される走行制御方法であって、
    移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画する移動計画工程と、
    前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、前記移動計画工程において計画された前記移動経路を補正する補正工程と、
    前記補正工程において補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する移動制御工程と、を有し、
    前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、
    前記補正工程では、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、前記移動計画工程において計画された前記移動経路を補正する、
    ことを特徴とする制御方法。
18. 移動体の外界の認識結果に基づいて、前記移動体の移動経路を計画し、
    前記移動体の外界の障害物の認識結果に基づいて、計画された前記移動経路を補正し、
    補正された移動経路に基づいて、前記移動体の移動を制御する、
    ようコンピュータを実行させるためのプログラムであり、
    前記障害物の認識結果は、前記移動体の移動経路に対する前記障害物の側部の認識結果を含み、
    前記移動経路の補正では、前記移動体の進行に伴って前記障害物の認識結果から継続的に得られる補正量に基づいて、計画された前記移動経路を補正する、
    ことを特徴とするプログラム。

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