JP2022113949A - 移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】計算負荷の増大を抑制しつつ、目標軌道を適切に評価して移動体を制御することができる移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムを提供すること。
【解決手段】移動体の周辺に存在する物標を認識する物標認識部と、前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成する行動計画生成部と、を備え、前記行動計画生成部は、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成する、移動体制御装置。
【選択図】図２

Description

本発明は、移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムに関する。

移動体、例えば車両を自動的に（Autometedly）走行させること（以下、自動運転）について研究および実用化が進められている。自動運転において、進行方向の状況に応じて目標軌道を自動的に生成することが求められる。

これに関連し、道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記道路領域に基づいて第１のポテンシャルを設定する第１の設定部と、前記検出部により検出された周辺物体に基づいて、前記分割領域に対して第２のポテンシャルを設定する第２の設定部と、前記複数の分割領域のうち着目する着目分割領域に設定された前記第１のポテンシャルおよび第２のポテンシャルと、前記着目分割領域の周辺から選択される周辺分割領域に対して生成された予見情報とに基づいて、前記着目分割領域のポテンシャルを評価した指標値を導出する評価部と、前記評価部により導出された指標値に基づいて、前記複数の分割領域から前記車両の進行方向に沿った一以上の分割領域を選択する選択部と、を備える車両制御装置の発明が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０１９－３４６２７号公報

自動運転の目標軌道を連続する曲線として生成するのは難しいため、点（軌道点）を連ねた折れ線で生成することが想定される。軌道点には少なからず間隔が存在するため、従来の技術では、リスクサイズの小さい物標に関するリスク領域が軌道点の間に収まってしまい、リスク領域を通過する目標軌道であるにも関わらずリスク領域外を通ると判断されてしまい、適切に目標軌道のリスクを評価できない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、計算負荷の増大を抑制しつつ、目標軌道を適切に評価して移動体を制御することができる移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る移動体制御装置、移動体制御方法、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移動体制御装置は、移動体の周辺に存在する物標を認識する物標認識部と、前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成する行動計画生成部と、を備え、前記行動計画生成部は、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成するものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記行動計画生成部は、前記リスク領域を楕円の形状で設定するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記行動計画生成部は、楕円の形状で設定された前記リスク領域に関して、前記楕円を円に変換するように、前記リスク領域および前記線分を前記楕円の長軸方向に縮小し又は前記リスク領域および前記線分を前記楕円の短軸方向に拡大することを含む変形処理を行い、前記変形処理が行われた結果に基づいて前記目標軌道の前記物標に対する接近度合いを評価し、評価の結果に基づいて前記目標軌道を生成するものである。

（４）：上記（３）の態様において、前記行動計画生成部は、前記変形処理を行う前に、前記リスク領域および前記線分を前記楕円の中心まわりに回転させて、前記楕円の長軸方向および短軸方向を仮想平面上の軸に合わせる回転処理を行うものである。

（５）：本発明の他の態様に係る移動体制御方法は、移動体に搭載されたコンピュータが、前記移動体の周辺に存在する物標を認識し、前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成し、前記行動計画を生成する際に、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成するものである。

（６）：本発明の他の態様に係るプログラムは、移動体に搭載されたコンピュータに、前記移動体の周辺に存在する物標を認識させ、前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成させ、前記行動計画を生成させる際に、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成させるものである。

上記（１）～（６）の態様によれば、計算負荷の増大を抑制しつつ、目標軌道を適切に評価して移動体を制御することができる。

実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システムの構成図である。 第１制御部および第２制御部の機能構成図である。 候補点、第１指標、および第２指標について説明するための図である。 図３の４－４線における第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）と、第２指標Ｂの分布Ｐ（Ｂ）とを例示した図である。 第１指標Ｒを候補線分ｃＬＫについて求める理由について説明するための図である。 候補線分ｃＬＫについて第１指標Ｒを求める原理について説明するための図である。 回転処理および変形処理の内容の一例を示す図である。 フラグ値Ｆｌａｇ（ｉ）を決定するための条件について説明するための図である。 第２指標Ｂの計算手法の一例について説明するための図である。 第３指標について説明するための図（その１）である。 第３指標について説明するための図（その２）である。 複数の物標に対して生成される目標軌道を例示した図である。 第１制御部１２０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。 第２実施形態の第１制御部１２０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。 第３実施形態の目標軌道生成部１４５の処理について説明するための図である。 第３実施形態の第１制御部１２０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。 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、本発明の移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、移動体の代表例として車両を挙げるが、移動体は車両に限らず、マイクロモビリティやロボット（車輪を有するもの、多足歩行するものなどを含む）など、自律移動するあらゆる移動体に適用可能である。

＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システムの構成図である。車両システム１が搭載される車両は、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などの内燃機関、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、ファインダ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が搭載される車両（以下、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の周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、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。

ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４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。ファインダ１４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、およびファインダ１４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、物体の位置、種類、速度などを認識する。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。物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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。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。

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）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して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提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

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、鉛直軸回りの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。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）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などの記憶装置に第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、キーなどを含む。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、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。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、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。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。

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などの記憶装置に第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、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他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。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、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のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、車両制御装置の一例である。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とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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）などのハードウェア（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。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などの記憶装置（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など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）がドライブ装置に装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。

図２は、第１制御部および第２制御部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、道路標示などがある）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。

認識部１３０は、例えば、物標認識部１３２と、走行車線認識部１３４とを備える。物標認識部１３２は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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の周辺にある物標の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物標とは、静止している物体と、移動している物体との双方を含むものである。物標の位置は、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、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば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。

走行車線認識部１３４は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）の自車両Ｍに対する相対位置を認識する。例えば、走行車線認識部１３４は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

走行車線認識部１３４は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。走行車線認識部１３４は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、走行車線認識部１３４は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

行動計画生成部１４０は、例えば、候補点設定部１４１と、第１指標導出部１４２と、第２指標導出部１４３と、第３指標導出部１４４と、目標軌道生成部１４５とを備える。候補点設定部１４１、第１指標導出部１４２、第２指標導出部１４３、および第３指標導出部１４４のうち一部または全部は、認識部１３０に含まれてもよい。

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、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。目標軌道生成部１４５は、第１指標導出部１４２により導出された第１指標、第２指標導出部１４３により導出された第２指標、および第３指標導出部１４４により導出された第３指標に基づいて、目標軌道を生成する。この詳細については後述する。

目標軌道は、例えば、自車両Ｍの代表点（例えば、前端部中央、重心、後輪軸中心など）が到達すべき地点（軌道点）を道路長手方向に関して所定距離ごと（例えば数［ｍ］程度ごと）に順に並べた（連ねた）ものとして表現される。目標軌道には、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付与される。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。

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。

第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。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。

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、および変速機などの組み合わせと、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、運転操作子８０に含まれる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、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。

［目標軌道の生成］
以下、目標軌道の生成手法について、より詳細に説明する。

第１指標導出部１４２は、物標認識部１３２により認識された物標に近いほど否定的な値になる第１指標Ｒ（リスク）を、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補点（地点）を結ぶ線分（以下、候補線分と称する）ごとに導出して、複数の候補点のそれぞれに対応付ける。「対応付ける」とは、例えば、互いに対応する情報としてメモリに格納することをいう。本実施形態では、値がプラスであることが「否定的」、ゼロに近いことが「肯定的」であり、後述するスコアは値がゼロに近いほど肯定的な値（好ましい値）であるものとするが、この関係は逆でもよい。従って、第１指標導出部１４２は、物標認識部１３２により認識された物標に近いほど小さい値になる第１指標Ｒを、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補線分ごとに導出する。第１指標導出部１４２は、回転・変形処理部１４２Ａと、指標計算部１４２Ｂとを備える。これらのサブ機能部の機能については後述する。

第２指標導出部１４３は、所定の規則で設定される推奨軌道に近いほど小さい（肯定的な）値になる第２指標Ｂ（ベネフィット）を、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補点ごとに導出して、複数の候補点のそれぞれに対応付ける。

図３は、候補点、第１指標、および第２指標について説明するための図である。図中、ｒＴは推奨経路である。第２指標導出部１４３は、例えば、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線（図３ではＬ１）の中心線を推奨経路ｒＴとする。これに限らず、第２指標導出部１４３は、推奨車線内において左右いずれかに偏した線を推奨経路ｒＴとしてもよい。カーブ路においては、推奨経路はカーブする形状となる。また、行動計画生成部１４０が自車両Ｍを車線変更させる場合、ある車線から隣接する他の車線に向かう経路が推奨経路ｒＴとして設定されてもよい。

図中、ｃＫは候補点である。候補点設定部１４１は、自車両Ｍの進行方向側における道路上に、道路長手方向（Ｘ方向）と道路幅方向（Ｙ方向）のそれぞれに広がりを持つように複数の候補点ｃＫを設定する。Ｘ方向に関して互いに隣接する候補点ｃＫ同士を結ぶ線分が候補線分ｃＬＫである。以下、道路長手方向を縦方向、道路幅方向を横方向と称する。原理的に、候補点設定部１４１は、推奨経路ｒＴ上に、自車両Ｍの代表点ｒＭから所定距離ごとに複数の候補点ｃＫ（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ），Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ））を設定し（ｉ＝１，２，…Ｎ）、各候補点ｃＫの横方向の位置を所定幅刻みで変更して候補点ｃＫを網羅的に設定する。引数ｉは、例えば、自車両Ｍの代表点から近い順に設定される値である。候補点ｃＫ（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ），Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ））と候補点ｃＫ（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ＋１），Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ＋１））とを結ぶ候補線分を、候補線分ｃＬＫ（ｉ）と定義する。候補点ｃＫを縦方向に繋いだものが目標軌道の候補（仮軌道）となり、確定した仮軌道すなわち目標軌道を構成する候補点ｃＫが軌道点となる。推奨経路ｒＴ上の候補点ｃＫをベースパスと称する場合がある。後述するように、候補点ｃＫの設定手法は、ベースパスを基準として横方向に探索するのに限らず、前回の目標軌道を基準として探索を行う手法であってもよい。

図中、ＯＢは物標認識部１３２により認識された物標であり、Ｐ（Ｒ）は第１指標Ｒの分布を示している。図中、色が濃い部分は、値が大きいことを示している。第１指標導出部１４２は、例えば、物標ＯＢの代表点ｒＯＢを中心とした楕円を想定し、候補線分ｃＬＫ（ｉ）の代表点ｒＯＢに最も近い場所が楕円の中心に近いほど大きく、中心から遠いほど小さくなるように、第１指標Ｒを候補線分ｃＬＫ（ｉ）ごとに導出する（ｉ＝１～ｎ）。以下、代表点ｒＯＢの座標を、（Ｏｂｓｔａｃｌｅ_ｘ，Ｏｂｓｔａｃｌｅ_ｙ）と表記する。第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）は、仮に値の等高線を求めると、所望の方向を長軸とする楕円の形状となるように導出される。楕円の長軸と短軸の比率は、例えば、物標ＯＢの縦方向の長さや物標ＯＢの種類等によって変更される。第１指標Ｒがゼロとなる楕円の外縁線をｅＯＢと表記する。所望の方向は、例えば、物標ＯＢの想定移動方向（車両や自転車であれば車体軸方向や車輪の向く方向）であったり、物標ＯＢが静止物であれば道路延在方向あるいは自車両Ｍの進行方向であったりする。これらの「方向」は、例えば、物標認識部１３２によって認識される。これに限らず、任意の方法で所望の方向が定められてよい。なお、物標ＯＢの種類によっては、第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）は、値の等高線が円の形状となるように設定されてもよいし、他の形状に設定されてもよい。

図中、Ｐ（Ｂ）は、第２指標Ｂの分布を示している。図中、色が濃い部分は、値が大きいことを示している。第２指標導出部１４３は、推奨経路ｒＴ（或いはベースパス）に近いほど肯定的な値になる第２指標Ｂを、候補点ｃＫごとに導出する。

図４は、図３の４－４線における第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）と、第２指標Ｂの分布Ｐ（Ｂ）とを例示した図である。第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）は、物標ＯＢの中心ｒＯＢの横方向の位置をピークとし、ピークから離れるほど小さい値となって、十分に離れるとゼロとなる分布を示す。第２指標Ｂの分布Ｐ（Ｂ）は、推奨経路ｒＴの横方向の位置においてゼロとなり、推奨経路ｒＴから離れるほど大きい値となって、推奨車線であるＬ１に隣接する車線Ｌ２の領域では一定値となる分布を示す（そうではなく、車線Ｌ２の領域でも推奨経路ｒＴから離れるほど大きい値となるようにしてよい）。また、車線Ｌ２の中央線付近で小さくなるように第２指標Ｂの分布Ｐ（Ｂ）が設定されてもよい。

ここで、第１指標Ｒを候補点ｃＫではなく候補線分ｃＬＫについて求める理由について説明する。図５は、第１指標Ｒを候補線分ｃＬＫについて求める理由について説明するための図である。図中、ｉ番目の候補点ｃＫ（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ），Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ））とｉ＋１番目の候補点ｃＫ（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ＋１），Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ＋１））は共に第１指標Ｒがゼロとなる楕円の外縁線ｅＯＢの外側にあり、仮に第１指標Ｒを候補点ｃＫについて求めると、図示している目標軌道の候補には第１指標Ｒのペナルティは与えられないこととなる。しかしながら実際にこの目標軌道の候補に沿って自車両Ｍが走行する際には、候補線分ｃＬＫ（ｉ）が楕円の外縁線ｅＯＢの内側に入り込んでいることから分かるように、自車両Ｍの代表点が楕円の外縁線ｅＯＢの内側に入り込み、好ましくない状態が生じる場合がある。候補点ｃＫおよび軌道点Ｋの間隔を十分に狭く設定すれば、係る課題の発生頻度を低減することができる。しかしながら、間隔を短くすればする程、コンピュータ処理の負荷が増大し、結果が遅れることで車両制御が遅延することも懸念される。従って、候補点ｃＫおよび軌道点Ｋの間隔をある程度広く設定する前提で開発が進められている。実施形態の自動運転制御装置１００（車両制御装置）では、候補線分ｃＬＫについて第１指標Ｒを求めることで、係る課題を解決している。

候補線分ｃＬＫについて第１指標Ｒを求める場合、その規則は例えば以下のようになる。図６は、候補線分ｃＬＫについて第１指標Ｒを求める原理について説明するための図である。第１指標導出部１４２は、原則として、候補線分ｃＬＫ上の点のうち、楕円形状の等高線を楕円中心から外縁線ｅＯＢに向けて無数に引いた場合に、最も内側の等高線と交わる点（最近点）に対応する値を、候補線分ｃＬＫについての第１指標Ｒとする。最近点に対応する第１指標Ｒは、楕円中心に近いほど１に近づき、楕円の外縁線ｅＯＢ上およびその外側でゼロになるように計算される。この値を何らかの計算手法により直接的に求めてもよいが、幾何的計算が煩雑になってしまう。

そこで、実施形態では、回転・変形処理部１４２Ａと指標計算部１４２Ｂが以下に説明する処理を行うことで、第１指標Ｒの計算負荷を軽減する。図７は、回転処理および変形処理の内容の一例を示す図である。回転・変形処理部１４２Ａは、まず、ある物標ＯＢに関して第１指標Ｒを計算する際に、その物標ＯＢについて設定したリスク領域である楕円の長軸と短軸を、計算のための仮想平面における二つの軸（図では道路座標軸であるＸＹ軸と同じであるものとしたが、これに限られない）に合わせるように、楕円および候補線分ｃＬＫを楕円の中心（＝物標の中心）ｒＯＢまわりに回転させる。次に、回転・変形処理部１４２Ａは、楕円の長軸の長さを短軸の長さに一致させるように、長軸方向に楕円および候補線分ｃＬＫを縮小する（あるいは短軸方向に楕円および候補線分ｃＬＫを拡大する）。これによって、楕円の外縁線ｅＯＢが円の形状となる。回転・変形処理部１４２Ａは、更に、円の形状となった外縁線ｅＯＢの半径を１にするように、外縁線ｅＯＢおよび候補線分ｃＬＫを拡大または縮小する処理を行う。この回転・拡大または縮小後の外縁線をｅＯＢ＊と表記する。

上記の処理の後、指標計算部１４２Ｂは、候補線分ｃＬＫ（ｉ）ごとにフラグ値Ｆｌａｇ（ｉ）を決定する。図８は、フラグ値Ｆｌａｇ（ｉ）を決定するための条件について説明するための図である。ここでは、ある着目する候補線分ｃＬＫ（ｉ）の端点をＡ、Ｂと表記し、物標の中心ｒＯＢを中心点Ｃと表記して説明する。指標計算部１４２Ｂは、以下に示す条件１と条件２のうち少なくとも一方が満たされ、且つ条件３が満たされる場合に１、そうでない場合に０をフラグ値Ｆｌａｇ（ｉ）に設定する。

（条件１）端点ＡからＢに向かうベクトルＶ_ＡＢと、端点Ａから中心点Ｃに向かうベクトルＶ_ＡＣとのなす角度φ（Ｖ_ＡＢ／Ｖ_ＡＣ）と、端点ＢからＡに向かうベクトルＶ_ＢＡと、端点Ｂから中心点Ｃに向かうベクトルＶ_ＢＣとのなす角度φ（Ｖ_ＢＡ／Ｖ_ＢＣ）とが共に鋭角であること。
（条件２）端点Ａと中心点Ｃとの距離Ｄ_ＡＣと、端点Ｂと中心点Ｃとの距離Ｄ_ＢＣとのうち少なくとも一方が１以下であること。
（条件３）候補線分ｃＬＫ（ｉ）を含む直線と中心点Ｃとの距離Ｄ_ＣＬが１以下であること。指標計算部１４２Ｂは、式（１）に基づいて距離Ｄ_ＣＬを計算する。以下では、候補線分ｃＬＫ（ｉ）に関する距離Ｄ_ＣＬを、距離Ｄ_ＣＬ（ｉ）と表記する。

指標計算部１４２Ｂは、式（１）に基づいて距離を計算し、式（２）に基づいて、ある仮軌道に関する第１指標Ｒ_Ｐａｔｈを算出する。式（１）、（２）は一つの物標ＯＢに着目したものであり、指標計算部１４２Ｂは、複数の物標ＯＢが仮軌道の付近に存在する場合、それぞれの物標ＯＢに着目した第１指標Ｒ_{Ｐａｔｈ＿ｏｂ１、}Ｒ_{Ｐａｔｈ＿ｏｂ2、}…を式（１）、（２）に基づいて求め、それらを加算して第１指標Ｒ_Ｐａｔｈを算出する。なお、距離Ｄ_ＣＬ（ｉ）が１以下であるが、候補線分ｃＬＫ（ｉ）の全体がｅＯＢ＊の外側にあるという状態が考えられるが、その状態であれば条件１、２が共に満たされないため、Ｒ_Ｐａｔｈにおける項｛Ｆｌａｇ（ｉ）×Ｄ_ＣＬ（ｉ）｝はゼロとなる。

Ｄ_ＣＬ（ｉ）＝｛Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ）×Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ＋１）－Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ＋１）×Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ）｝／√［｛Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ＋１）－Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ）｝^２＋｛Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ＋１）－Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ）｝^２］ …（１）
Ｒ_Ｐａｔｈ＝Σ_ｉ＝１ ^Ｎ｛Ｆｌａｇ（ｉ）×Ｄ_ＣＬ（ｉ）｝ …（２）

図９は、第２指標Ｂの計算手法の一例について説明するための図である。第２指標導出部１４３は、例えば、候補点ｃＫと、縦方向の位置が対応するベースパス上の候補点との距離Ｄ_ｒＴｉの二乗を、各候補点ｃＫについての第２指標Ｂとして求める。距離Ｄ_ｒＴｉは、式（３）で求められる。式中、Ｂａｓｅ_ｘ（ｉ）はベースパス上のｉ番目の候補点のＸ座標であり、Ｂａｓｅ_ｙ（ｉ）はベースパス上のｉ番目の候補点のＹ座標である。なお、ベースパス上の候補点ｃＫを基準として横方向に候補点ｃＫを探索する場合、Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ）－Ｂａｓｅ_ｘ（ｉ）はゼロとなる。ある仮軌道が設定され、仮軌道を構成する候補点をｃＫ（ｉ）（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とすると、その仮軌道に関する第２指標Ｂ_Ｐａｔｈは、式（４）で表される。

Ｄ_ｒＴｉ＝√｛（Ｐａｔｈ_ｘ（ｉ）－Ｂａｓｅ_ｘ（ｉ））^２＋（Ｐａｔｈ_ｙ（ｉ）－Ｂａｓｅ_ｙ（ｉ））^２｝ …（３）
Ｂ_Ｐａｔｈ＝Σ_ｉ＝１ ^Ｎ｛Ｄ_ｒＴｉ｝ …（４）

なお、第１指標Ｒと第２指標Ｂの導出を含む計算手順として、例えば以下の２つの計算手順が考えられるが、いずれの計算手順が採用されてもよい。後述する図１３の処理は、手順２の考え方に基づいている。
（手順１）
候補点を網羅的に設定→全ての候補点を結ぶ線分について第１指標Ｒを、全ての候補点について第２指標Ｂを導出しておきメモリに格納→仮軌道設定→メモリから仮軌道上の候補点の第１指標Ｒと第２指標Ｂを読み出す
（手順２）
候補点を設定→仮軌道設定→仮軌道上の候補点を結ぶ線分について第１指標Ｒを、仮軌道上の候補点について第２指標Ｂを導出する。

第３指標導出部１４４は、複数の候補点ｃＫを縦方向に繋いだ仮軌道の形態を評価した第３指標を導出する。そして、目標軌道生成部１４５は、第１指標Ｒ、第２指標Ｂ、および第３指標に基づいて目標軌道を生成することで、自車両Ｍに不要な急旋回が生じるのを抑制する。

第３指標導出部は、以下に示す（１）～（３）の３つの要素のうち一部または全部に基づいて、仮軌道の滑らかさを評価した第３指標を導出する。以下の説明では、第３指標導出部は、３つの要素の全てに基づいて第３指標を導出するものとし、３つの要素を第３指標Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３と称する。また、登場する引数ｔは、第１制御部１２０の各部が周期的に繰り返し処理を実行する中で、制御サイクルがｔ番目の処理に該当することを意味する。以下、制御サイクルがｔ番目の処理に着目して説明を行う。

図１０は、第３指標について説明するための図（その１）である。
（１）第３指標導出部は、ｔ番目の制御サイクル（今回の制御サイクル）における候補点ｃＫ（ｉ，ｔ）と、候補点ｃＫ（ｉ－１，ｔ）との間の横方向の距離ΔＹ１（ｉ－１，ｉ，ｔ）をｉ＝１～Ｎについて求め、その二乗和を第３指標Ｃ１として導出する（式（５））。なお、ｃＫ（０，ｔ）は、例えば自車両Ｍの代表点ｒＭとする。第３指標Ｃ１を小さくすることで、目標軌道の形状を横方向の変化が小さいシンプルな形状にし、自車両Ｍの急旋回を抑制することができる。

Ｃ１＝Σ_ｉ＝１ ^Ｎ｛ΔＹ１（ｉ－１，ｉ，ｔ）²｝ …（５）

図１１は、第３指標について説明するための図（その２）である。
（２）第３指標導出部は、ｔ番目の制御サイクル（今回の制御サイクル）における候補点ｃＫ（ｉ，ｔ）のそれぞれと、ｔ－Ｃ番目の制御サイクル（前回以前の制御サイクル）において生成した目標軌道ＴＪ（ｔ－Ｃ）とを比較し、縦方向の位置が候補点ｃＫ（ｉ，ｔ）と一致する目標軌道ＴＪ（ｔ－Ｃ）上の位置ｃＫ＃（ｉ，ｔ－Ｃ）と、候補点ｃＫ（ｉ，Ｃ）との横方向の距離ΔＹ２（ｉ，ｔ－Ｃ，ｔ）をｉ＝１＝Ｎについて求め、その二乗和を第３指標Ｃ２として導出する（式（６））。なお、目標軌道ＴＪ（ｔ－Ｃ）は、厳密には軌道点Ｋの集合であるので、ここでは、縦方向に連続する軌道点Ｋを繋いだ折れ線を目標軌道ＴＪ（ｔ－Ｃ）と呼ぶ。Ｃは１以上の自然数である。図１１の例では、Ｃ＝１である。第３指標Ｃ２を小さくすることで、時間の経過と共に繰り返し生成される目標軌道の時間変化を抑制し、自車両Ｍの急旋回を抑制することができる。

Ｃ２＝Σ_ｉ＝１ ^Ｎ｛ΔＹ２（ｉ－１，ｉ－Ｃ，ｔ）²｝ …（６）

再度、図１０を参照して説明する。
（３）第３指標導出部は、ｔ番目の制御サイクル（今回の制御サイクル）における、自車両Ｍの代表点ｒＭからｐ番目の候補点ｃＫ（ｐ，ｔ）に向かうベクトルＶ^→ _MK(p,t)と、ｔ－Ｅ番目の制御サイクル（前回以前の制御サイクル）における、自車両Ｍの代表点ｒＭから同じくｐ番目の候補点ｃＫ（ｐ，ｔ－Ｅ）に向かうベクトルＶ^→ _MK(p,t-E)とのなす角度θ（Ｖ^→ _MK(p,t-E)，Ｖ^→ _MK(p,t)）の二乗を、第３指標Ｃ３として導出する（式（７））。なお、ベクトルを「直線」と表現してもよいが、ここではベクトルと表現した。Ｅは１以上の自然数である。第３指標Ｃ３を小さくすることで、目標軌道の中で特に自車両Ｍの挙動に影響を与える将来の地点が時間的に変化するのを抑制し、自車両Ｍの急旋回を抑制することができる。

Ｃ３＝θ^２ …（７）

目標軌道生成部１４５は、第１指標Ｒ、第２指標Ｂ、および第３指標に基づいて、目標軌道を生成する。例えば、目標軌道生成部１４５は、第１指標Ｒ、第２指標Ｂ、および第３指標を関数に入力することでスコアを導出し、スコアの値が最も小さい組み合わせとなる複数の候補点ｃＫを、目標軌道を構成する複数の軌道点Ｋとする。スコアは、例えば、式（８）で表されるように、第１指標Ｒ、第２指標Ｂ、および第３指標Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３について加重和を求めることで導出される。これに代えて、第１指標Ｒ、第２指標Ｂ、および第３指標の一部または全部を互いに乗算するなど、発明の要旨を変更しない限り任意の手法でスコアが導出されてよい。「発明の要旨を変更しない限り」とは、第１指標Ｒが小さい程スコアが小さくなり、第２指標Ｂが小さい程スコアが小さくなり、且つ第３指標が小さい程スコアが小さくなるという傾向が維持される限り、という意味である。ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４、およびｗ５のそれぞれは、任意の正の値である。

スコア（ｔ）＝ｗ１×Ｒ_Ｐａｔｈ＋ｗ２×Ｂ_Ｐａｔｈ＋ｗ３×Ｃ１＋ｗ４×Ｃ２＋ｗ５×Ｃ３ …（８）

係る処理によって、第１指標Ｒと第２指標Ｂのみに基づいて目標軌道を生成する場合に比して、自車両Ｍに急旋回が生じる確率を低減することができる。また、第１指標Ｒと第２指標Ｂのみに基づく目標軌道の生成処理と、軌道の形態を評価する処理とを分離していないため、多様な場面において柔軟に目標軌道を生成することができる。

ここで、物標は静止しているとは限らず、自転車や歩行者のような、自車両Ｍの速度に比して低速で移動する物体も物標に該当する。この場合、第１指標導出部１４２は、時間の経過を考慮して第１指標Ｒを導出してよい。

図１２は、複数の物標に対して生成される目標軌道を例示した図である。図中、ＯＢ２は第２物標（自転車）であり、Ｐ（Ｒ）_ＯＢ１は第１物標ＯＢ１に対応した第１指標Ｒの分布、Ｐ（Ｒ）_ＯＢ２は第２物標ＯＢ２に対応した第２指標Ｒの分布である。Ｐ（Ｒ）_ＯＢ１は物標ＯＢ１の代表点ｒＯＢ１を中心とした楕円の形状をしているのに対し、Ｐ（Ｒ）_ＯＢ２は物標ＯＢ２の代表点ｒＯＢ２が移動するのに応じて、移動先の各位置を中心とした円の形状をしている。また、分布の大きさ自体も異なっているが、第１指標導出部１４２は、例えば、物標ＯＢのサイズ等に基づいて分布の大きさを調整する。第１指標導出部１４２は、代表点ｒＯＢ２の移動経路を、例えば第１物標ＯＢ１に関する第１指標Ｒの分布の外縁を辿るものと推定し、現在の物標ＯＢ２の速度に応じて、将来の代表点ｒＯＢ２の位置を推定する。そして、将来の代表点ｒＯＢ２の位置ごとに、第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，１}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，２}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，３}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，４}、…、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，ｊ}を設定する。Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，ｊ}の引数ｊは、制御サイクルのｊと同じ周期をもつ時間の概念である。すなわち、引数ｊは、制御サイクルが何サイクル後の時点における物標ＯＢ２の位置であるかを示している。

第１指標導出部１４２は、上記のように生成した第１指標Ｒの分布Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，１}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，２}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，３}、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，４}、…、Ｐ（Ｒ）_{ＯＢ２，ｊ}を、時間を考慮せずに、単に重ね合わせて第２物標ＯＢ２の第１指標Ｒの分布として扱ってもよいし、第２物標ＯＢ２が移動するのを考慮して、例えば、候補点ｃＫ（ｋ）のうちがｋが大きいもの、すなわち自車両Ｍから遠い候補点ｃＫ（ｋ）に関しては、そこに到達するまでに要する時間に対応する引数ｊの小さい第１指標Ｒの分布を考慮しないようにしてよい。例えば、自車両Ｍの速度次第であるが、ｋ≧Ｔｈ１の候補点ｃＫ（ｋ）についてはｊ≧Ｔｈ２のＰ（Ｒ）_{ＯＢ２，ｊ}のみ考慮して第１指標Ｒを割り当てる、というようにしてもよい。

図１３は、第１制御部１２０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。本フローチャートの処理は、前述した制御サイクルごとに繰り返し実行される。

まず、物標認識部１３２が自車両Ｍの進行方向側の物標を認識し（ステップＳ１００）、走行車線認識部１３４が走行車線の自車両Ｍに対する相対位置を認識する（ステップＳ１０２）。

次に、候補点設定部１４１が、候補点を設定し（ステップＳ１０４）、候補点を縦方向に繋いだ仮軌道を複数設定する（ステップＳ１０６）。

次に、第１指標導出部１４２、第２指標導出部１４３、および第３指標導出部１４４のそれぞれが、仮軌道ごとに第１指標Ｒ_Ｐａｔｈ、第２指標Ｂ_Ｐａｔｈ、第３指標Ｃ１～Ｃ３を導出する（ステップＳ１０８）。

次に、目標軌道生成部１４５が、仮軌道ごとにスコアを計算し（ステップＳ１１０）、スコアが最も小さい仮軌道を目標軌道とする（ステップＳ１１２）。

以上説明したように網羅的に仮軌道を選択してスコアを計算するのに変えて、自動運転制御装置１００は、同時摂動最適化（ＳＰＳＡ：Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation）によって目標軌道を生成してもよい。同時摂動最適化とは、ランダム変数を用いた確率的な勾配法の一種である。この場合、自動運転制御装置１００は、上記説明したスコアの計算方法を同時摂動最適化に適用することで、網羅的に仮軌道を選択するよりも迅速に目標軌道を生成することができる。

また、上記の説明では、第１指標、第２指標、第３指標を求めて、それらを総合して目標軌道を生成するものとしたが、少なくとも上記の手法によって第１指標を求める限り、第２指標や第３指標に相当する処理は適宜、省略、変更等されてよい。

以上説明した第１実施形態の自動運転制御装置１００によれば、自車両Ｍの周辺に存在する物標を認識する物標認識部１３２と、自車両Ｍが走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、自車両Ｍの行動計画を生成する行動計画生成部１４０と、を備え、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍの進行方向に関して互いに隣接する軌道点同士を繋いだ線分が、認識された物標を含むリスク領域に入らないように目標軌道を生成するため、計算負荷の増大を抑制しつつ、目標軌道を適切に評価して車両を制御することができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第１実施形態において、仮軌道を設定する際に特段の制限は設けないものとしたが、第２実施形態では、縦方向に隣接する候補ｃＫ同士の横方向の距離ΔＹ１（図１０参照）に上限を設け、上限を超えるΔＹ１が一つでも存在する場合、その仮軌道を目標軌道の候補から除外する。ここで、距離は方向の要素を持たないものとする。すなわち、前処理としてΔＹ１が閾値ＴｈＹを超える部分がある仮軌道を、予めスコアの計算対象から除外する処理を行う。これによって、自車両Ｍに急旋回が生じる確率を更に低減することができる。

図１４は、第２実施形態の第１制御部１２０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。本フローチャートの処理は、前述した制御サイクルごとに繰り返し実行される。なお、ステップＳ１００～Ｓ１０６の処理と、ステップＳ１０８～Ｓ１１２の処理は図１３で説明したものと同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ１０６の処理に続いて、候補点設定部１４１は、候補点を縦方向に繋いだ仮軌道から、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超える部分が存在する仮軌道を除外する（ステップＳ１０７）。

なお、まず網羅的に仮軌道を設定し、ΔＹ１が一つでも閾値ＴｈＹを超える仮軌道を除外するのに代えて、仮軌道を縦方向の端部から順に探索して行く際に、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えないように探索範囲（探索角度）を限定するようにしてもよい。

以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、自車両Ｍに急旋回が生じる確率を更に低減することができる。また、仮軌道を絞り込んでからスコアを計算する処理を行うため、処理負荷を低減することができる。

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、目標軌道生成部１４５が、スコアに基づいて選択した目標軌道に関して、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを越える部分があるかどうかを確認し、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを越える部分がある場合には、ΔＹ１が閾値ＴｈＹ以下となるように目標軌道を修正する。

図１５は、第３実施形態の目標軌道生成部１４５の処理について説明するための図である。図中、ｑ番目の軌道点Ｋ（ｑ，ｔ）は、ｑ－１番目の軌道点Ｋ（ｑ－１，ｔ）に対して横方向の距離ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えた関係にある。なお、既に目標軌道が生成された後であるので、「候補点ｃＫ」ではなく「軌道点Ｋ」と称する。第３実施形態におけるΔＹ１は、候補点を軌道点に読み替えたものである。

このような場合、目標軌道生成部１４５は、例えば、当該軌道点Ｋに最も近い物標を選択し、物標の代表点から離れるように、ｑ番目の軌道点Ｋ（ｑ，ｔ）またはｑ－１番目の軌道点Ｋ（ｑ－１，ｔ）の位置を横方向に修正する。図１５の例では、物標ＯＢの代表点ｒＯＢが軌道点Ｋ（ｑ）から見て左側にあるため、目標軌道生成部１４５は、ｑ－１番目の軌道点Ｋ（ｑ－１，ｔ）の位置を物標ＯＢの代表点ｒＯＢから離れる側、すなわち右側に移動させる。目標軌道生成部１４５は、例えば、その移動量を、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えない最小の移動量とする。係る処理の結果、ｑ－１番目の軌道点Ｋ（ｑ－１，ｔ）とｑ－２番目の軌道点Ｋ（ｑ－２，ｔ）の横方向の距離が閾値ＴｈＹを超えることになった場合、ｑ－２番目の軌道点Ｋ（ｑ－２，ｔ）を右側に移動させる。第３実施形態の目標軌道生成部１４５は、このような処理を、ΔＹ１の全てが閾値ＴｈＹ以下となるまで波及的に行う。

係る処理において、最初にΔＹ１を確認する軌道点Ｋを定める必要がある。これを定めておかないと、両側から処理が波及して収束しなくなる可能性があるからである。例えば、第３実施形態の目標軌道生成部１４５は、ベースパスから横方向の変位量が最も大きい軌道点Ｋ（図１５ではｕ番目の軌道点Ｋ（ｕ，ｔ））を探索開始点とし、探索開始点から手前側（自車両Ｍに近づく側）と、奥側（自車両Ｍから遠ざかる側）の二方向に向けて、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えていないかどうかを確認する。

図１６は、第３実施形態の第１制御部１２０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。本フローチャートの処理は、前述した制御サイクルごとに繰り返し実行される。なお、ステップＳ１００～Ｓ１１２の処理は図１３で説明したものと同様であるため、説明を省略する。

目標軌道を生成すると、目標軌道生成部１４５は、自車両Ｍの代表点ｒＭから横方向に関して最も遠い軌道点を探索開始点に設定する（ステップＳ１１８）。そして、探索開始点の手前側と奥側のそれぞれに向けて順次、ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えた箇所があるか否かを判定する（ステップＳ１２０）。ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えた箇所があると判定した場合、目標軌道生成部１４５は、当該箇所のいずれかの軌道点を、最も近い物標の逆側に移動させて目標軌道を修正する（ステップＳ１２２）。そして、修正した軌道点を探索開始点に設定し（ステップＳ１２４）、再度、ステップＳ１２０の処理を行う（ステップＳ１２０）。但し、手前側と奥側に関して逆側への探索は行わない。ΔＹ１が閾値ＴｈＹを超えた箇所がなくなると、本フローチャートの１サイクルの処理が終了する。

以上説明した第３実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、自車両Ｍに急旋回が生じる確率を更に低減することができる。

［ハードウェア構成］
図１７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ＲＡＭ（Random Access Memory）１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、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。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）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、第１制御部１２０、第２制御部１６０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、
車両の周辺に存在する物標を認識し、
前記車両が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記車両の行動計画を生成し、
前記行動計画を生成する際に、前記車両の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成する、
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。

１００ 自動運転制御装置
１２０ 第１制御部
１３０ 認識部
１３２ 物標認識部
１３４ 走行車線認識部
１４０ 行動計画生成部
１４１ 候補点設定部
１４２ 第１指標導出部
１４２Ａ 回転・変形処理部
１４２Ｂ 指標計算部
１４３ 第２指標導出部
１４４ 第３指標導出部
１４５ 目標軌道生成部
１６０ 第２制御部

Claims (6)

1. 移動体の周辺に存在する物標を認識する物標認識部と、
   前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成する行動計画生成部と、を備え、
   前記行動計画生成部は、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成する、
   移動体制御装置。
2. 前記行動計画生成部は、前記リスク領域を楕円の形状で設定する、
   請求項１記載の移動体制御装置。
3. 前記行動計画生成部は、楕円の形状で設定された前記リスク領域に関して、前記楕円を円に変換するように、前記リスク領域および前記線分を前記楕円の長軸方向に縮小し又は前記リスク領域および前記線分を前記楕円の短軸方向に拡大することを含む変形処理を行い、前記変形処理が行われた結果に基づいて前記目標軌道の前記物標に対する接近度合いを評価し、評価の結果に基づいて前記目標軌道を生成する、
   請求項２記載の移動体制御装置。
4. 前記行動計画生成部は、前記変形処理を行う前に、前記リスク領域および前記線分を前記楕円の中心まわりに回転させて、前記楕円の長軸方向および短軸方向を仮想平面上の軸に合わせる回転処理を行う、
   請求項３記載の移動体制御装置。
5. 移動体に搭載されたコンピュータが、
   前記移動体の周辺に存在する物標を認識し、
   前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成し、
   前記行動計画を生成する際に、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成する、
   移動体制御方法。
6. 移動体に搭載されたコンピュータに、
   前記移動体の周辺に存在する物標を認識させ、
   前記移動体が走行すべき目標軌道であって、複数の軌道点を連ねた目標軌道を生成することを含む、前記移動体の行動計画を生成させ、
   前記行動計画を生成させる際に、前記移動体の進行方向に関して互いに隣接する前記軌道点同士を繋いだ線分が、前記認識された物標を含むリスク領域に入らないように前記目標軌道を生成させる、
   プログラム。

Images