JP2022152206A

JP2022152206A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム

Info

Publication number: JP2022152206A
Application number: JP2021054893A
Authority: JP
Inventors: 康一郎和田; Koichiro Wada; 祥田村; Sho Tamura
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2021-03-29
Filing date: 2021-03-29
Publication date: 2022-10-12
Anticipated expiration: 2041-03-29
Also published as: US20220306098A1; CN115214654A; JP7345515B2

Abstract

【課題】自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善すること。【解決手段】道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備える、車両制御装置。【選択図】図１

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。

自車両が走行する車線について仮想道路区画線を生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、道路区画線をロストした際に、先行車両の位置に基づいて、仮想道路区画線を生成する技術が開示されている。

特許第６６１４３５３号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、自車両が走行する車線に周辺車両が進入し、当該車線の道路区画線がロストした場合を考慮していない。その結果、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度が低い場合があった。

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、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる、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の一つとする。

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、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備えるものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記運転制御部は、前記判定部によって前記オクルージョンが発生していると判定された場合、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御するものである。

（３）：上記（１）又は（２）の態様において、前記判定部は、前記周辺車両と前記道路区画線との間の距離が第１閾値以内であるか否かを判定し、前記判定部は、前記距離が前記第１閾値以内であるか否かに基づいて、前記オクルージョンが発生しているか否かを判定するものである。

（４）：上記（３）の態様において、前記判定部は、仮想的に上空から見た想定平面において、前記周辺車両から前記道路区画線に対する垂線を定義し、前記垂線の長さを前記距離とするものである。

（５）：上記（３）又は（４）の態様において、前記判定部は、前記認識部が現在認識している前記道路区画線と、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線との間の乖離を示す乖離度を算出し、前記判定部は、前記距離が前記第１閾値以内であり、かつ前記乖離度が第２閾値以上であると判定した場合に、前記オクルージョンが発生していると判定するものである。

（６）：この発明の別の態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定するものである。

（７）：この発明の別の態様に係るプログラムは、コンピュータに、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識させ、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御させ、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定させるものである。

（１）～（７）によれば、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる。

本実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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。車両制御装置の処理が実行される場面の一例を示す図である。判定部１３２が道路区画線ＬＭの乖離度を算出する場面の一例を示す図である。認識部１３０が過去に認識した道路区画線ＬＭを用いる場面の一例を示す図である。車両制御装置によって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。

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。

［全体構成］
図１は、本実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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、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。

ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの周辺に光（或いは光に近い波長の電磁波）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、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。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、異形ステアリングホイール、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、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。物体認識装置１６と自動運転制御装置１００とを合わせたものが「車両制御装置」の一例であり、行動計画生成部１４０と第２制御部１６０を合わせたものが「運転制御部」の一例である。

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、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、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。

また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０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。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０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。認識部１３０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、認識部１３０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。本実施形態において、認識部１３０は、さらに、判定部１３２を含むが、これらの機能の詳細は後述する。

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。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。

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。

図２に戻り、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、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。

［動作］
次に、図３を参照して、本実施形態に係る車両制御装置の処理について説明する。図３は、車両制御装置の処理が実行される場面の一例を示す図である。図３において、自車両Ｍは車線Ｌ１を走行しており、自車両Ｍの前方には、他車両Ｍ１と他車両Ｍ２とが走行している。自車両Ｍの認識部１３０は、道路区画線（左側の道路区画線ＬＬＭ及び右側の道路区画線ＲＬＭ）及び周辺車両（他車両Ｍ１及び他車両Ｍ２）を含む、自車両Ｍの周辺状況を認識し、行動計画生成部１４０は、（少なくとも道路区画線を含む）認識された周辺状況に基づいて、自車両Ｍの目標軌道を生成する。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に沿って自車両Ｍが走行するように、自車両Ｍの運転者の操作に依らずに自車両Ｍの操舵および加減速を制御する。なお、以下の説明において、左側の道路区画線ＬＬＭ及び右側の道路区画線ＲＬＭを道路区画線ＬＭと総称する場合がある。

上述した通り、自車両Ｍは、自動運転によって走行するに当たって、少なくとも走行車線Ｌ１の道路区画線ＬＭを参照するが、他車両Ｍ１又は他車両Ｍ２が道路区画線ＬＭを跨ぐように走行することによって、当該道路区画線ＬＭの少なくとも一部が遮蔽される現象であるオクルージョンが発生する場合がある。オクルージョンが発生すると、認識部１３０が認識する道路区画線ＬＭに関する情報が不足し、自車両Ｍの走行に支障をきたすことがあり得る。本発明は、このような事象に対応するためのものである。

判定部１３２は、認識部１３０が認識した道路区画線ＬＭと、自車両Ｍの前方に存在する周辺車両（他車両Ｍ１及び他車両Ｍ２）の位置に基づいて、オクルージョンが発生しているか否かを判定する。より具体的には、判定部１３２は、周辺車両（他車両Ｍ１及び他車両Ｍ２）と道路区画線ＬＭとの間の距離（以下、参照距離と称する場合がある）が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かを判定し、参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かに基づいて、オクルージョンが発生しているか否かを判定する。この場合の第１閾値ｔｈ１は、周辺車両が道路区画線ＬＭの少なくとも一部を遮蔽する可能性があると想定される程度に短い距離である。

このとき、判定部１３２は、認識部１３０が認識した周辺状況を、仮想的に上空から見た想定平面における座標点に変換し、当該想定平面において、周辺車両（他車両Ｍ１及び他車両Ｍ２）から道路区画線ＬＭに対する垂線を定義し、当該垂線の長さを参照距離とする。例えば、図３において、判定部１３２は、他車両Ｍ１の代表点Ｏ１（重心や駆動軸中心など）から道路区画線ＬＬＭに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線ＬＬＭとの間の交点をＰ１とする。次に、判定部１３２は、代表点Ｏ１と交点Ｐ１との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かを判定する。同様に、判定部１３２は、代表点Ｏ１から道路区画線ＲＬＭに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線ＲＬＭとの間の交点をＰ２とする。次に、判定部１３２は、代表点Ｏ１と交点Ｐ２との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かを判定する。判定部１３２は、算出した２つの参照距離のうちの少なくとも一方が第１閾値ｔｈ１以内であると判定された場合、他車区画線接近フラグｆｌａｇ１をオンに設定する。他車区画線接近フラグｆｌａｇ１がオンに設定された場合、第１閾値ｔｈ１は、一定期間、より小さい値に更新されてもよい。これにより、他車両が、道路区画線ＬＭから第１閾値ｔｈ１に相当する距離に近い位置で走行している場合に発生するハンチングを防ぐことができる。

他車両Ｍ１は、自車両Ｍと同様に、車線Ｌ１を走行している他車両であるが、判定部１３２は、車線Ｌ１の外を走行している他車両、すなわち、他車両Ｍ２についても同様の処理を実行する。具体的には、判定部１３２は、他車両Ｍ２の代表点Ｏ２から道路区画線ＬＬＭに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線ＬＬＭとの間の交点をＰ３とする。次に、判定部１３２は、代表点Ｏ２と交点Ｐ３との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かを判定する。同様に、判定部１３２は、代表点Ｏ２から道路区画線ＲＬＭに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線ＲＬＭとの間の交点をＰ４とする。次に、判定部１３２は、代表点Ｏ２と交点Ｐ４との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であるか否かを判定する。判定部１３２は、算出した２つの参照距離の少なくとも一方が第１閾値ｔｈ１以内であると判定された場合、他車区画線接近フラグｆｌａｇ１をオンに設定する。なお、認識部１３０が、他車両が車線Ｌ１の外を走行していると判定した場合、判定部１３２は、当該他車両に近い道路区画線ＬＭについてのみ、上記の処理を実行してもよい。

判定部１３２は、さらに、認識部１３０が現在認識している道路区画線ＬＭと、認識部１３０が過去に認識した道路区画線ＬＭとの間の乖離を示す乖離度を算出し、当該乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であるか否かを判定する。ここで、「現在」とは、認識部１３０が周辺状況を認識する制御サイクル（例えば、数ミリ秒）のうち、「現在の制御サイクル」を意味し、「過去」とは、「前回の制御サイクル」を意味する。さらに、乖離度とは、現在の制御サイクルにおいて認識された道路区画線と、前回の制御サイクルにおいて認識された道路区画線の非一致度を意味し、より具体的には、例えば、二つの道路区画線の全体の面積に対する、当該道路区画線が一致しない面積の割合（自車両Ｍが移動した距離も考慮される）を意味する。判定部１３２は、乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定した場合、区画線形状異常フラグｆｌａｇ２をオンに設定する。区画線形状異常フラグｆｌａｇ２がオンに設定された場合、第２閾値ｔｈ２は、一定期間、より小さい値に更新されてもよい。これにより、現在認識している道路区画線ＬＭと過去に認識した道路区画線ＬＭとの間の乖離度が閾値付近にある場合に発生するハンチングを防ぐことができる。

図４は、判定部１３２が道路区画線ＬＭの乖離度を算出する場面の一例を示す図である。図４において、ＬＬＭ_Ｎ－１は、Ｎ－１回目（Ｎは２以上の任意の整数）の制御サイクルにおいて認識部１３０が認識した左側の道路区画線を示し、ＲＬＭ_Ｎ－１は、Ｎ－１回目の制御サイクルにおいて認識部１３０が認識した右側の道路区画線を示し、ＬＬＭ_Ｎは、Ｎ回目の制御サイクルにおいて認識部１３０が認識した左側の道路区画線を示し、ＲＬＭ_Ｎは、Ｎ回目の制御サイクルにおいて認識部１３０が認識した右側の道路区画線を示す。図４の右部に示す通り、Ｎ回目の制御サイクルにおいて、他車両Ｍ１が道路区画線ＬＬＭ_Ｎ上を走行しているため、認識部１３０が認識した道路区画線ＬＬＭ_Ｎの一部が遮蔽されている。

判定部１３２は、Ｎ回目の制御サイクルにおいて、道路区画線ＬＬＭ_Ｎ－１と道路区画線ＬＬＭ_Ｎとの間の乖離度と、道路区画線ＲＬＭ_Ｎ－１と道路区画線ＲＬＭ_Ｎとの間の乖離度をそれぞれ算出し、これらの乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であるか否かを判定する。図４の場合、判定部１３２は、道路区画線ＬＬＭ_Ｎ－１と道路区画線ＬＬＭ_Ｎとの間の乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定し、区画線形状異常フラグｆｌａｇ２をオンに設定する。

判定部１３２は、参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であり、かつ乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定した場合に、オクルージョンが発生していると判定する。オクルージョンの発生を判定するに当たって、参照距離と乖離度の両方を用いる理由は、参照距離のみを用いる場合、認識した道路区画線ＬＭに実際にオクルージョンが発生したと確定することはできず、また、乖離度のみを用いる場合、道路区画線ＬＭの一部を取得できなかった原因が他車両によるオクルージョンにあると確定することができないためである（例えば、カメラ１０の不具合が原因で道路区画線ＬＭの一部を取得できなかったこともあり得る）。参照距離と乖離度の両方を用いることにより、オクルージョンの発生をより確実に判定することができる。

行動計画生成部１４０は、判定部１３２によってオクルージョンが発生していると判定された場合、認識部１３０が過去に認識した道路区画線ＬＭに基づいて、目標軌道を生成し、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に沿って自車両Ｍが走行するように自車両Ｍの操舵および加減速を制御する。図５は、認識部１３０が過去に認識した道路区画線ＬＭを用いる場面の一例を示す図である。図５の中央部に示す通り、図４の場合と同様に、Ｎ回目の制御サイクルにおいて、他車両Ｍ１が道路区画線ＬＬＭ_Ｎ上を走行しているため、認識部１３０が認識した道路区画線ＬＬＭ_Ｎの一部が遮蔽されている。

図５の中央部の場合、判定部１３２は、参照距離が第１閾値ｔｈ１以内であり、かつ乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定し、それにより、オクルージョンが発生していると判定する。次に、行動計画生成部１４０は、図５の右部に示す通り、道路区画線ＬＬＭ_Ｎ及び道路区画線ＲＬＭ_Ｎに代えて、オクルージョンが発生していると判定されていない前回の制御サイクルの道路区画線ＬＬＭ_Ｎ－１及び道路区画線ＲＬＭ_Ｎ－１を用いて、目標軌道を生成する。前回の制御サイクルの道路区画線ＬＬＭ_Ｎ―１を用いる場合、前回の制御サイクルから今回の制御サイクルまでの期間中に自車両Ｍが走行した距離の分だけ、認識できる道路区画線の距離は短くなるが、オクルージョンが発生していると判定された道路区画線ＬＬＭ_Ｎを用いるよりは、より長い距離の道路区画線として自動運転に活用することができる。なお、上記の説明において、片側の道路区画線にオクルージョンが発生していると判定された場合、両側の道路区画線について、前回の制御サイクルの情報を用いているが、代替的に、オクルージョンが発生していると判定された道路区画線についてのみ前回の制御サイクルの情報を用いてもよい。

［動作の流れ］
次に、図６を参照して、車両制御装置によって実行される処理の流れを説明する。図６は、車両制御装置によって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。まず、認識部１３０は、自車両Ｍが走行する車線の道路区画線情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、認識部１３０は、自車両Ｍの周辺に存在する周辺車両に関する周辺車両情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、判定部１３２は、周辺車両情報によって示される周辺車両と、道路区画線情報によって示される道路区画線との間の参照距離が第１閾値ｔｈ１以下であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。より具体的には、判定部１３２は、左側の道路区画線と右側の道路区画線のそれぞれについて参照距離を算出し、２つの参照距離のうちの少なくとも一方が第１閾値ｔｈ１以下であるか否かを判定する。参照距離が第１閾値ｔｈ１以下ではないと判定された場合、運転制御部は、ステップＳ１００で取得された現在の道路区画線情報に基づいて、自車両Ｍの走行を制御する（ステップＳ１０３）。参照距離が第１閾値ｔｈ１以下であると判定された場合、判定部１３２は、他車区画線接近フラグｆｌａｇ１をオンに設定する（ステップＳ１０４）。

次に、判定部１３２は、現在の道路区画線情報によって示される道路区画線と過去の道路区画線情報によって示される道路区画線との間の乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。より具体的には、判定部１３２は、左側の道路区画線と右側の道路区画線のそれぞれについて乖離度を算出し、２つの乖離度のうちの少なくとも一方が第２閾値ｔｈ２以上であるか否かを判定する。乖離度が第２閾値ｔｈ２以上ではないと判定された場合、運転制御部は、ステップＳ１００で取得された現在の道路区画線情報に基づいて、自車両Ｍの走行を制御する。一方、乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定された場合、判定部１３２は、区画線形状異常フラグｆｌａｇ２をオンに設定する（ステップＳ１０６）。次に、運転制御部は、過去の道路区画線情報に基づいて、自車両Ｍの走行を制御する（ステップＳ１０７）。これにより、本フローチャートの処理が終了する。

なお、上記のフローチャートにおいて、判定部１３２は、参照距離が第１閾値ｔｈ１以下であると判定された側と、乖離度が第２閾値ｔｈ２以上であると判定された側とが一致するか否かを判定し、双方の側が一致する場合にのみ、過去の道路区画線情報に基づいて、自車両Ｍの走行を制御してもよい。

以上説明した本実施形態によれば、周辺車両と道路区画線との間の参照距離と、現在の道路区画線と過去の道路区画線との間の乖離度に基づいて、オクルージョンが発生したか否かを判定し、オクルージョンが発生したと判定された場合には、過去の道路区画線に関する情報に基づいて、自車両の制御を実行する。これにより、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる。

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、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する、
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。

１０カメラ
１２レーダ装置
１４ＬＩＤＡＲ
１６物体認識装置
１００自動運転制御装置
１２０第１制御部
１３０認識部
１３２判定部
１４０行動計画生成部
１６０第２制御部

Claims

道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備える、
車両制御装置。
前記運転制御部は、前記判定部によって前記オクルージョンが発生していると判定された場合、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する、
請求項１に記載の車両制御装置。
前記判定部は、前記周辺車両と前記道路区画線との間の距離が第１閾値以内であるか否かを判定し、
前記判定部は、前記距離が前記第１閾値以内であるか否かに基づいて、前記オクルージョンが発生しているか否かを判定する、
請求項１又は２に記載の車両制御装置。
前記判定部は、仮想的に上空から見た想定平面において、前記周辺車両から前記道路区画線に対する垂線を定義し、前記垂線の長さを前記距離とする、
請求項３に記載の車両制御装置。
前記判定部は、前記認識部が現在認識している前記道路区画線と、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線との間の乖離を示す乖離度を算出し、
前記判定部は、前記距離が前記第１閾値以内であり、かつ前記乖離度が第２閾値以上であると判定した場合に、前記オクルージョンが発生していると判定する、
請求項３又は４に記載の車両制御装置。
コンピュータが、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する、
車両制御方法。
コンピュータに、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識させ、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御させ、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定させる、
プログラム。